本文详细介绍了数据仓库的四层架构：操作层关注细节及应用；数据仓库层存储历史数据及导出数据；部门层满足特定部门需求；个体层则侧重启发式分析。通过合理的分层，可以更好地支持数据分析与业务决策。
1.操作层是一些细节的，面向应用的，频繁访问的当前值，在访问瞬间是准确的。在操作型数据导入数据仓库中时要注意一致性转化，比如不同的节点的编码格式不同，最后存入数据仓库时需要化为统一的格式。
2.数据仓库层：存储不可更新的集成的历史数据，也存放一些导出数据。
3.部门层：在数据仓库的基础上，根据最终用户的需求，为了满足部门的特殊需要而建立的。
4.个体层：在个体层中完成大多数启发式分析。启发式分析即：解决问题是所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。
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