数据分析 数据管理 BI，更优秀的数据平台：数据库分层设计，bi数据库分层设计

🔍 速递（2025-08参考）

数据分析 | 数据管理 | BI
📊 数据分析：清洗、建模、可视化、洞察驱动决策
🗃️ 数据管理：元数据、质量管控、生命周期、安全合规
📈 BI工具：Tableau/Power BI/Superset，低代码报表、自助分析

数据库分层设计
🎯 核心分层（OLAP场景）：

• ODS层（原始数据）：贴源存储，保留历史
• DWD层（明细数据）：清洗、标准化、维度关联
• DWS层（汇总数据）：主题宽表，预聚合指标
• ADS层（应用数据）：BI接口、API服务

BI数据库分层设计
🚀 优化要点：

• 性能层：列存储+分区（如ClickHouse）
• 语义层：统一指标口径（如Metrics Layer）
• 缓存层：加速高频查询（Redis/MemSQL）
• 实时层：流批一体（Flink+Iceberg）

💡 趣味点睛：
"分层像🍰蛋糕——ODS是原料，DWD是烘焙，DWS是装饰，ADS是享用！"
基于行业通用实践,无超链接）