BI，更优秀的数据平台：数据库分层设计 (bi 数据库 分层 设计)

随着数据量的不断增加，数据的价值越来越受到企业的重视，并且越来越多的企业开始使用商业智能（BI）工具来分析和管理数据。在BI流程中，数据库是非常关键的一部分，数据库分层设计则是构建一个更优秀的数据平台不可或缺的重要因素。

什么是数据库分层设计？

数据库分层设计是将数据库拆分成多个层次，每个层次可以被单独管理的一个过程。可以简单地将其看作是将数据库中的数据和逻辑分离。通常，数据库分层设计包括以下三个层次：

之一层：原始数据层。这是存储数据的更底层，其主要目的是存储数据，包括原始数据、原始数据转换后的数据、以及数据等。原始数据层对数据进行存储和管理。

第二层：数据仓库层。这是生成数据仓库的层次，它负责处理原始数据并进行数据清洗、转换、整合、集中、聚合等操作，将数据仓库的数据结构与原始数据分离出来。数据仓库层对数据进行了变革和重构。

第三层：报表中心层。这是展现和管理数据的层次，其主要目的是向业务管理者提供数据分析和决策支持服务。这些数据分析和决策支持服务可以针对特定问题、特定模型和特定领域进行管理。

为什么要设立数据库分层？

数据库分层设计的一个主要优点就是将数据和逻辑分离开来，这样可以更好地控制数据的安全性和使用性。此外，数据库分层设计还有以下优点：

1. 降低维护成本：当数据库拆分成多个层次后，可以更清晰地进行组织和管理，这样可以降低维护成本。

2. 优化查询性能：当数据仓库层为各种查询操作提供了额外的列索引时，查询性能可以获得极大的提升，从而帮助业务管理者得到更快更精确的查询结果。

3. 改善数据质量：通过分层设计，可以对数据进行控制和优化，从而保证数据质量的稳定性和可靠性。

4. 强化数据安全：通过不同的数据区分和安全级别，可以保护不同级别的企业数据不被非法用户获取，有助于提高数据安全性。

5. 扩展可扩展性：当企业的业务规模扩大时，如果数据库没有分层设计，那么可能需要对数据库进行重新设计和配置，成本非常高。而有了数据库分层设计后，可以在各个层次上进行分布式处理等操作，从而扩展数据库的可扩展性。

如何实施数据库分层设计？

实施数据库分层设计需要进行以下步骤：

1. 规划数据库分层：需要对数据进行分类，以便能够更好地识别和划分数据区域。此外，需要在不同层级之间建立清晰的映射关系。

2. 创建数据模型：为每个层级创建数据模型，包括原始数据模型和数据仓库模型。这些数据模型可以是关系型模型，也可以是其他模型。但是，需要确保模型能够清晰地映射数据和模型之间的关系。

3. 构建ETL工具：要进行数据清洗，转换和加载（ETL）操作，构建ETL工具以帮助实现这些操作。

4. 使用数据仓库后端：使用数据仓库后端工具，例如Oracle或Microsoft SQL Server等数据库管理软件，来管理数据，并使其更易于访问。

5. 实现报表服务：设置报表服务来报告每个层级的数据，并确保报表中的数据可用于所有相关的业务应用。

数据库分层设计是构建一个优秀的数据平台至关重要的一环。它将数据和逻辑分离开来，有助于降低维护成本，优化查询性能，改善数据质量，增强数据安全性，以及扩展可扩展性。对于企业而言，实施数据库分层设计是非常必要和有价值的，能够帮助企业更好地掌握数据，从而更好地发挥业务价值。