数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？

只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

1、分层意义

1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。

数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。

2）数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。

3）数据复用，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。数据的逐层加工原则，下层包含了上层数据加工所需要的全量数据，这样的加工方式避免了每个数据开发人员都重新从源系统抽取数据进行加工。通过汇总层的引人，避免了下游用户逻辑的重复计算， 节省了用户的开发时间和精力，同时也节省了计算和存储。极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低存储和计算成本。

4）把复杂问题简单化。讲一个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。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。

5）屏蔽原始数据的(影响) ，屏蔽业务的影响。业务或系统发生变化时，不必改一次业务就需要重新接入数据。提高数据稳定性和连续性。

屏蔽源头业务系统的复杂性：源头系统可能极为繁杂，而且表命名、字段命名 、字段含义等可能五花八门，通过 DW 层来规范和屏蔽所有这些复杂性，保证下游数据用户使用数据的便捷和规范。如果源头系统业务发生变更，相关的变更由 DW 层来处理，对下游用户透明，无须改动下游用户的代码和逻辑。

数据仓库的可维护性：分层的设计使得某一层的问题只在该层得到解决，无须更改下一层的代码和逻辑。

大数据系统需要数据模型方法