数据治理一共分为四层
Ods也叫贴源数据层

聊数据治理的分层，其实特别简单

首先，就是咱们常说的贴源层，英文叫ODS。这层是啥呢？就是你刚从菜市场买回来的菜，带着泥，带着土，甚至还有点烂叶子。它就是你业务系统里最原始的数据，APP后台产生啥，它就记啥，收银机里出啥，它就存啥。这层数据最大的特点就是“原汁原味”，但也最“脏乱差”，它的存在就是为了留个底，告诉你业务最开始发生的时候，到底是啥样。

然后，咱们得把这些“带泥的菜”处理一下，这就到了明细层，也就是DWD。这一步就是洗菜、摘菜、切菜。把烂叶子扔掉，把泥巴洗干净，把土豆切成丝，肉切成片。对应到数据上，就是把那些错误的、重复的、格式乱七八糟的数据给清洗掉，统一成标准的格式。比如，把“男”和“M”统一成“1”，把时间格式都给对齐。处理完这层，数据就变得干净、整齐了，但还是一条一条最详细的记录，比如“张三在几点几分买了一瓶水”，清清楚楚。

菜洗干净切好了，总不能每次炒菜都从切配开始吧？太慢了。所以咱们得提前做一些汇总，这就到了服务层，也就是DWS。这一步就像是把切好的肉丝先滑炒一下，把配菜都配好，做成“半成品”。在数据世界里，就是把明细层那些海量的、一条条的记录，按照主题或者时间给汇总起来。比如，算出“张三这个月总共消费了多少钱”，或者“可乐这个星期卖了多少瓶”。这层数据就是为了方便后面快速查询，不用再每次都从最细的记录开始算，大大提升了效率。

最后，就是应用层，也就是ADS。这一步就是真正的大厨上场，把准备好的半成品下锅，调味，摆盘，变成一道色香味俱全的菜，直接端给客人吃。对应到数据上，就是给老板、运营或者客户看的最终报表、数据大屏或者APP里的排行榜。比如“年度销售战报”、“城市热力图”。这层的数据量不大，但都是精华，一目了然，直接就能用来做决策。

所以你看，从ODS到ADS，其实就是数据从“原材料”到“净菜”，再到“半成品”，最后变成“成品菜”的一个完整流水线。每一层都有它不可替代的作用，环环相扣，才能让数据这个“食材”发挥出最大的价值。