数仓分层是结合对业务场景、实际数据、使用系统的综合分析，对数据模型进行的整体架构设计及层级划分。用于将不同用途的数据，归类划分至不同的分层，便于您更好地组织、管理、维护数据。本文为您介绍如何创建并管理数仓分层。
背景信息
数据仓库是所有数据的集合，包括日志信息、数据库数据、文本数据、外部数据等都集成在数据仓库中。数仓分层、数据域、业务过程、数据集市、主题域等要素，共同确定了您此次建模的逻辑数仓架构。其中，数据域及业务过程位于公共层，用于公共层数据模型的构建。数据集市及主题域位于应用层，用于面向具体业务应用的模型构建。
数仓分层保障了数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，优化了查询过程，有效的提高了数据获取、统计和分析的效率。同时，数仓分层实现了各种不同维度数据的关联，使多维分析更加方便，为从多角度、多层次地数据分析和决策制定提供便捷。
规划数仓分层
数仓分层需要结合业务场景、数据场景、系统场景进行综合考虑设计，您可以根据实际业务需求，规划您数据模型的分层。
DataWorks的数仓分层功能，默认为您创建了数据引入层ODS（Operational Data Store）、公共维度层DIM（Dimension）、明细数据层DWD（Data Warehouse Detail）、汇总数据层DWS（Data Warehouse Summary）及应用数据层ADS（Application Data Service）等五层，各个分层的功能介绍如下：
数据引入层 ODS（Operational Data Store）
ODS层用于接收并处理需要存储至数据仓库系统的原始数据，其数据表的结构与原始数据所在的数据系统中的表结构一致，是数据仓库的数据准备区。ODS层对原始数据的操作具体如下：
将原始的结构化数据增量或全量同步至数据仓库中。
将原始的非结构化数据（例如，日志信息）进行结构化处理，并存储至MaxCompute。
根据实际业务需求，记录原始数据的历史变化或对原始数据进行简单的清洗。
ODS层的数据表，命名必须以
ods开头，并且生命周期为366天。明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail）
DWD层通过企业的业务活动事件构建数据模型。基于具体业务事件的特点，构建最细粒度的明细数据表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细数据表的某些重要维度属性字段适当冗余，即宽表化处理。同时，也可以减少明细数据表及维度表的关联，提高明细表的易用性。
汇总数据层 DWS（Data Warehouse Summary）
DWS层通过分析的主题对象构建数据模型。基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表。
例如，从ODS层中对用户的行为做一个初步的归类汇总，抽象出来一些通用的维度，假设维度为时间、IP、ID，并根据这些维度统计出相关数据，比如用户每个时间段在不同登录IP购买的商品数。则在DWS层可以进一步添加一层轻度的汇总，可以让计算更加的高效。例如在此基础上计算仅7天、30天、90天的行为会节省很多时间。
应用数据层 ADS（Application Data Service）
ADS层用于存放数据产品个性化的统计指标数据，输出各种报表。例如，某电商企业，在6月9日至6月19日，杭州地域出售的各大球类商品的数量及排行情况。
公共维度层 DIM（Dimension）
DIM层使用维度构建数据模型。可基于实际业务，存放逻辑模型的维度表；或存放概念模型的维度定义，通过定义维度，确定维度主键，添加维度属性，关联不同维度等操作，构建整个企业的一致性数据分析维表，帮助您降低数据计算口径和算法不统一的风险。
对于创建的分层，您可以选择平铺展示或层级结构展示，如下图所示。
展示方式 | 描述 |
平铺展示 | 不区分层级结构，所有分层统一平铺放置。 |
层级结构展示 | DataWorks为您提供了贴源层、公共层、应用层、其他等分层归属，您可以将创建的数据分层挂载至不同的分层归属。
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分层归属一旦设置（包括新建时配置及编辑修改配置）则无法变更，请您合理规划层级归属。
创建数仓分层
系统已默认为您创建了五个分层（ODS层、DIM层、DWD层、DWS层、ADS层），可满足绝大部分的场景和需求，如您存在部分需要个性化处理的场景，可参见如下步骤创建新的数仓分层。
个性化处理的场景示例：抽象出TMP（临时表）层，在创建表时严格将表归属到对应分层，对每个分层设定一些标准和校验规则，譬如命名规范、生命周期设置等。
进入数仓分层。
登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入数据建模。
在智能数据建模页面的顶部菜单栏，单击数仓规划，默认进入数仓分层页面。
创建分层。
单击新建分层，在新建数仓分层对话框配置分层的基本信息。
参数
描述
英文缩写
数仓分层的英文缩写，唯一标识数仓分层。
英文名
数仓分层的英文名称。
中文名
数仓分层的中文名称。
负责人
创建数仓分层的负责人。默认为当前登录账号。
分层归属
该参数与模型类型配合使用。用于将创建的分层划分至不同层级，并关联对应的模型类型。
贴源层：主要用于数据库、日志、消息等基础数据的引入。
公共层：主要完成公共数据的加工与整合，建立统一的维度，构建可复用面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。
应用层：基于实际应用需求，获取公共层加工整合后的数据，进行持续的个性化数据建设及改造。
其他：用于存放存量创建的系统默认层级及用户自定义的层级。
系统默认层级：您需提交给技术支持人员，帮助您修改该类层级的分层归属。
用户自定义的层级：您需通过编辑操作，修改层级的分层归属。
说明如果位于其他层级的数据分层未修改层级归属，则后续创建模型表时无法挂载相应表至该层级。
说明分层归属一旦设置（包括新建时配置及编辑修改配置）则无法变更，请您合理规划层级归属。
模型类型
该参数与分层归属配合使用。用于将对应的模型类型挂载至不同的分层归属。
贴源表：只能挂载至贴源层。
明细表：只能挂载至公共层。
应用表：只能挂载至应用层。
汇总表：只能挂载至公共层。
维度表、维度以及维度表、维度（即维度表和维度的组合）：可挂载至公共层及应用层。
说明模型类型一旦设置则无法变更，请您合理规划模型类型。
已创建的数仓分层中，若中英文名称中包含关键词
dim、DIM、Dim、维度，则DataWorks默认将其模型类型变更为维度、维度表。
备注
数仓分层的备注信息。您可输入目标数仓分层的功能描述，方便您快速了解每个分层的功能作用，将对应业务数据存放至合适的分层。
最大长度为2048字符。
单击确认，完成创建。
后续步骤
数仓分层创建完成后，您需创建数仓分层检查器，用于规范数仓分层中表的命名规范，详情请参见配置及使用数仓分层检查器。