大数据建模-ADS层重度汇总(业务方+BI展示)

我们最后来攻克ADS（应用数据层），继续用“开餐馆”的比喻，把这数据流水线的最后一环讲清楚。

如果说：

• ODS是后厨收货区（堆满了原始食材）
• DWD是中央厨房的清洗切配区（产出标准的肉块、菜丁）
• DWS是各档口的预加工区（腌好的肉串、煲好的高汤）

那么，ADS就是最终的【成品菜窗口】。

它的任务不再是加工和准备，而是直接为不同的食客（业务方、应用系统）提供他们立马就能吃、而且口味恰好合适的菜肴。

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ADS层的核心思想：面向应用，直接交付

ADS层不再关心数据的存储规范性和冗余性，它的唯一目的就是：高效、直接地满足最终用户的特定需求。它是数据仓库价值的最终体现。

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ADS层具体做什么？—— 四大核心任务

1. 高度聚合：产出核心指标报表

这是最常见的工作。基于DWD或DWS层的数据，按照业务所需的最终维度进行高度聚合，计算KPI。

• 例子：老板要看一张全国各区域、各产品线本月的销售业绩大屏。
• ADS工作：
  1. 从DWS层的日汇总表dws_product_day_summary取数。
  2. 关联dim_region（区域维度表）、dim_product_line（产品线维度表）。