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本教程操作环境：windows10系统、Dell G3电脑。
ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术），是将业务系统的数据经过抽取（extract）、清洗转换（transform）之后加载（load）到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。
数据仓库各层说明：
1、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load）
2、数据运营层：ODS（Operational Data Store）
3、数据仓库层：DW（Data Warehouse）
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数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）
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数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）
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数据服务层：DWS（Data WareHouse Service）
4、数据应用层：APP（Application）
5、维表层：DIM（Dimension）
分层好处：
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清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解
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减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算
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统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径
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复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。当数据出现问题之后，不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
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屏蔽原始数据的异常：不必改一次业务就需要重新接入数据。
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对数据进行etl加工的数据层是什么
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