dataworks里面的stg层、ods层、dwd层、dws层、是怎么分层的呢？

在数据仓库中，通常采用分层架构来组织和管理数据。这种分层架构有助于提高数据的可维护性、可扩展性和性能。以下是常见的数据仓库分层架构：

1. 原始层（Raw Layer） ：原始层也称为ODS（Operational Data Store），用于存储从业务系统或其他数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经清洗和转换的，保留了原始的业务数据格式。

2. 数据集成层（Data Integration Layer） ：数据集成层也称为ETL（Extract, Transform, Load）层，负责将原始数据进行清洗、转换和整合，以满足后续分析的需求。这一层的主要任务是将来自不同来源的数据统一到一个一致的数据模型中。

3. 数据仓库层（Data Warehouse Layer） ：数据仓库层包括以下子层：

   • 数据准备层（Data Preparation Layer） ：DWD（Data Warehouse Detail）层，用于存储经过清洗、转换和整合的数据。这些数据通常已经满足了一定的业务需求，但可能还需要进一步的处理和优化。
   • 数据集市层（Data Mart Layer） ：DWS（Data Warehouse Service）层，用于存储特定业务领域的汇总数据。这些数据通常已经经过了一定程度的聚合和汇总，以便于快速查询和分析。
   • 应用层（Application Layer） ：ADS（Application Data Service）层，用于为各种业务应用提供数据服务。这一层的数据通常是高度汇总和简化的，以满足特定的业务需求。

每个层次都有其特定的职责和功能，它们共同构成了一个完整的数据仓库体系结构。这种分层架构有助于降低数据处理的复杂性，提高数据处理的效率，同时也有利于数据的管理和保护。

在阿里云DataWorks（原Data IDE）中，数据分层是一种常见的数据仓库设计实践，它有助于组织和管理复杂的数据处理流程，确保数据质量，以及支持高效的数据分析。下面是DataWorks中常见的数据分层概念及其用途：

1. ODS层（Operational Data Store，操作数据存储层）：

   • 功能：ODS层作为原始数据层，主要用于存放从各种源系统（如数据库、日志、API等）抽取过来的原始数据，不做或者做非常少量的清洗和转换工作。这一层的数据结构通常接近于源系统的数据结构。
   • 特点：保持数据的原始性和完整性，便于回溯和审计。

2. STG层（Staging Area，临时存储区/过渡层）：

   • 功能：虽然不是所有DataWorks项目都会明确区分STG层，但在某些情况下，STG层用于作为数据进入ODS之前的临时存储区域，可以在这里进行初步的数据清洗、去重等简单处理，为进入ODS层做准备。
   • 特点：相比ODS，STG层数据可能经过了轻微的处理，但仍保持较为原始的状态。

3. DWD层（Data Warehouse Detail，明细数据层）：

   • 功能：DWD层对ODS层的数据进行详细的清洗、转化和标准化处理，比如去除异常值、空值处理、数据类型转换等，将数据转化为适合分析的标准格式。这一层的数据粒度较细，保留了业务细节。
   • 特点：数据质量较高，且结构更加规范，为后续分析打下基础。

4. DWS层（Data Warehouse Summary，汇总数据层）：

   • 功能：在DWD层的基础上，DWS层进一步聚合和汇总数据，生成各种业务指标和报表所需的汇总数据。这层数据通常按天、周、月等时间维度进行汇总，或者是按地区、产品线等维度进行聚合。
   • 特点：数据粒度较粗，适合作为企业决策支持和报表展示的数据来源。

5. ADS层（Application Data Service，应用数据服务层）：

   • 虽然未直接在您的提问中出现，但它是DataWorks分层架构中常提及的最后一环。ADS层基于DWS层甚至DWD层的数据，为具体的业务应用、数据产品或者数据分析报告提供数据服务。这里的数据通常是最易于消费的形式，可能包括高度汇总的数据集市、特定分析视图等。

每个层次都是为了满足不同阶段的数据处理需求，从原始数据逐步提炼到可以直接用于分析决策的数据，这样的分层设计有利于数据的管理和维护，同时支持复杂的数据分析需求和快速响应业务变化。

在 DataWorks 中，数据分层的设计通常包括以下几个层次，每个层次的作用和功能不同，具体如下：
STG 层（Stage Layer）：用于接收原始数据并进行简单的初步处理，包括数据的抽取、转换和加载等。STG 层通常不进行数据清洗和加工，只对数据进行简单的处理和格式转换，以便后续的数据处理和分析。
ODS 层（Operational Data Store）：用于存储处理过的业务数据的中间层，通常包括数据清洗、数据加工、数据集成和数据计算等过程。ODS 层的设计应该能够满足数据分析和报表等业务需求，同时具有可扩展性和灵活性。
DWD 层（Data Warehouse Detail）：用于存储具体的业务数据，通常包括数据清洗、数据加工和数据计算等过程。DWD 层的设计应该能够满足数据分析和数据挖掘等业务需求，同时具有高效性和可维护性。
DWS 层（Data Warehouse Service）：用于提供数据分析和查询服务，通常包括数据聚合、数据计算和数据挖掘

在DataWorks中，常见的数据分层架构包括STG层、ODS层、DWD层和DWS层，它们按照不同的目标和处理方式进行数据的逐步加工和整理。

以下是每个层次的简要说明：

1. STG（Stage）层：STG层是数据集成的初始阶段，主要用于接收和存储原始数据，通常以源系统为基础。在STG层中，数据不做任何转换或聚合，仅进行简单的清洗和备份。

2. ODS（Operational Data Store）层：ODS层是从STG层抽取和整理数据的操作性数据仓库层。在ODS层，数据被集成、加工和校验，以满足实时或近实时的查询需求。ODS层通常保留了原始数据的完整性，允许对数据进行简单的计算、聚合和变换。

3. DWD（Data Warehouse Detail）层：DWD层是一个面向主题的详细数据仓库层。在DWD层中，数据进行了进一步的清洗、整合和转换，并生成具有高度可读性的、面向业务需求的数据模型。DWD层通常用于支持复杂的分析和报表需求，提供决策支持。

4. DWS（Data Warehouse Summary）层：DWS层是一个面向主题的汇总数据仓库层。在DWS层中，数据经过进一步的汇总和聚合，以满足更高级别、更宽广的分析需求。DWS层通常用于生成关键业务指标（KPI），提供高性能的查询和报表功能。