分析：大数据环境下如何优雅地设计数据分层

()最近出现了好几次同样的对话场景：问：你是做什么的？答：最近在搞数据仓库。问：哦，你是传统行业的吧，我是搞大数据的。答：……

发个牢骚，搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都需要对数据仓库有一定的重视，而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。

话说，单纯用用Hadoop、Spark、Flume处理处理数据，其实只是学会几种新的工具，这是搞工具的，只是在数据仓库中etl中的一部分。

当然，技术的更新往往能领到一个时代的变革，比如Hadoop的诞生，光是深入研究一个大数据组件就要花很大的时间和精力。但是在热潮冷却之后，我们更应该考虑地是如何更好地管理和使用自己的数据。

对于数据的从业者来讲，要始终重视紧跟技术的变革，但是切记数据为王，在追求技术的极致的时候，不要忘了我们是搞数据的。

文章主题

吐槽完毕，本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！

本文对数据分层的讨论适合下面一些场景，超过该范围场景or数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了。

数据建设刚起步，大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。数据建设发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性能。

文章结构

最初在做数据仓库的时候遇到了很多坑，由于自身资源有限，接触数据仓库的时候，感觉在互联网行业里面的数据仓库成功经验很少，网上很难找到比较实践性强的资料。而那几本经典书籍里面又过于理论，折腾起来真是生不如死。还好现在过去了那个坎，因此多花一些时间整理自己的思路，帮助其他的小伙伴少踩一些坑。

为什么要分层？这个问题被好几个同学质疑过。因此分层的价值还是要说清楚的。分享一下经典的数据分层模型，以及每一层的数据的作用和如何加工得来。分享两个数据分层的设计，通过这两个实际的例子来说明每一层该怎么存数据。给出一些建议，不是最好的，但是可以做参考。

为什么要分层

我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因：

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。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。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。屏蔽原始数据的异常。屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据。

数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样，我们都希望它是很规整，便于管理的。但是，最终的结果大多是第一幅图，而非第二幅图。