dataworks在简单模式下怎么做到数仓分层？

在DataWorks中，即使在简单模式下，也可以通过设计合理的数据模型和架构来实现数仓分层。以下是实现数仓分层的一些建议：

1. 理解数仓分层的概念：数仓分层是指将数据仓库中的数据根据不同的用途和处理程度进行分类和组织。这有助于提高数据的可管理性、可维护性以及查询效率。
2. 分析业务场景和数据需求：在设计数仓分层之前，需要深入理解业务场景和数据使用需求。这将帮助您确定如何划分数据层以及每一层的具体功能。
3. 设计数仓架构：结合业务过程和数据域，设计逻辑数仓架构。通常包括数据域、业务过程、数据集市和主题域等要素。数据域和业务过程位于公共层，而数据集市和主题域位于应用层。
4. 采用通用的分层模型：DataWorks为您默认创建了业界通用的五层数仓分层，包括数据引入层ODS、明细数据层DWD、汇总数据层DWS、应用数据层ADS和公共维度层DIM。您可以根据这些分层来组织和管理您的数据。
5. 自定义数据分层：如果默认的分层无法满足您的业务需求，您还可以根据业务特点自定义其他数据分层。创建数据分层的操作可以参考DataWorks的相关文档。
6. 利用DataWorks的功能：DataWorks提供了贴源层、公共层、应用层等分层归属，您可以将不同功能作用的分层挂载至相应归属，通过层级化结构呈现输出。
7. 实施数据清洗和过滤：确保数据在进入数据仓库之前经过适当的清洗和过滤，以保证数据的质量和有效性。
8. 优化查询过程：通过合理的数仓分层，可以优化查询过程，提高数据获取、统计和分析的效率。

可以参考看下案例的数据开发部分（也建议看下维度建模内容）https://help.aliyun.com/zh/dataworks/use-cases/build-data-warehouses-for-the-retail-and-e-commerce-industries/?spm=a2c4g.11186623.0.0.30197d6071FKUb ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks的简单模式下，实现数仓分层可以遵循以下步骤：

1. 理解业务需求与数据场景：

   • 在开始数仓分层之前，首先需要深入理解业务需求和数据场景。这有助于确定数据如何流动、哪些数据需要被存储和加工，以及数据的最终使用目的。

2. 设计分层结构：

   • 根据业务需求和数据场景，设计合理的数仓分层结构。常见的分层包括数据引入层（ODS）、数据明细层（DWD）、汇总数据层（DWS）、应用数据层（ADS）以及公共维度层（DIM）等。
   • ODS层：主要存储原始数据，这些数据通常是从各个业务系统或数据源中抽取、清洗和转换后得到的。
   • DWD层：存储明细数据，这些数据通常按照业务主题进行组织，并保持与ODS层相同的数据粒度。
   • DWS层：存储汇总数据，这些数据是通过对DWD层的数据进行聚合和计算得到的，用于支持各种分析需求。
   • ADS层：面向业务需求定制开发，存放数据产品个性化的统计指标数据。
   • DIM层：存储公共维度数据，用于在各个数据层之间提供统一的维度定义。

3. 创建并配置数据层：

   • 在DataWorks中，根据设计的分层结构创建相应的数据层。这通常涉及到创建数据库、表、视图等对象，并设置相应的存储和计算资源。
   • 配置数据层的属性，如数据格式、存储周期、访问权限等，以满足业务需求和数据安全要求。

4. 实现数据流动与加工：

   • 定义数据在不同层之间的流动路径和加工逻辑。这通常涉及到编写ETL（Extract, Transform, Load）脚本或使用DataWorks提供的数据处理工具来实现数据的抽取、清洗、转换和加载。
   • 确保数据按照设计的分层结构流动，并在每个层中进行必要的加工和处理，以满足后续分析和应用的需求。

5. 监控与优化：

   • 在数仓分层实施完成后，需要定期监控数仓的性能和数据质量。这包括检查数据的准确性、完整性、一致性以及数仓的响应速度等方面。
   • 根据监控结果，及时优化数仓的结构和数据处理逻辑，以提高数仓的性能和满足不断变化的业务需求。

通过以上步骤，可以在DataWorks的简单模式下实现数仓分层，从而构建一个高效、稳定且易于维护的数据仓库架构。