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對數據進行etl加工的數據層是：數據加載層。ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之后加載到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。
本教程操作環境：windows10系統、Dell G3電腦。
對數據進行etl加工的數據層是：數據加載層。
ETL（Extract-Transform-Load，數據倉庫技術），是將業務系統的數據經過抽取（extract）、清洗轉換（transform）之后加載（load）到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。
數據倉庫各層說明：
1、數據加載層：ETL（Extract-Transform-Load）
2、數據運營層：ODS（Operational Data Store）
3、數據倉庫層：DW（Data Warehouse）
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數據明細層：DWD（Data Warehouse Detail）
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數據中間層：DWM（Data WareHouse Middle）
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數據服務層：DWS（Data WareHouse Service）
4、數據應用層：APP（Application）
5、維表層：DIM（Dimension）
分層好處：
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清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解
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減少重復開發：規范數據分層，開發一些通用的中間層數據，能夠減少極大的重復計算
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統一數據口徑：通過數據分層，提供統一的數據出口，統一對外輸出的數據口徑
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復雜問題簡單化：將復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。當數據出現問題之后，不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。
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屏蔽原始數據的異常：不必改一次業務就需要重新接入數據。
