从数据聚合程度来讲，我们希望，越上层数据的聚合程度越高，看上面的例子即可，ODS和DWD的数据基本是原始日志的粒度，不做任何聚合操作，DWM做了轻度的聚合操作只保留了通用的维度，DWS做了更高的聚合操作，可能只保留一到两个能表征当前描述主体的维度 。从这个角度来看，我们又可以理解为我们是按照数据的聚合程度来划分数据层次的 。总结数据分层的设计，在某种程度上也需要通过数据命名来体现，本文的核心在于讲解数据分层的思想和方法 。
作者： 木东居士
【一种通用的数据仓库分层方法】
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