三層資料倉儲架構（Three-tier Data Warehousing Architecture）是一種常見的數據倉儲設計模式，通常包括以下三層：資料源層（Data Source Layer）、資料倉儲層（Data Warehouse Layer）和前端應用層（Front-End/Application Layer）。以下是這三層架構的示意圖和各層的工作說明：
三層資料倉儲架構示意圖
sql
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| 前端應用層 |
| (Front-End/Application) |
| - 報表工具 |
| - OLAP工具 |
| - 數據探勘工具 |
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v
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| 資料倉儲層 |
| (Data Warehouse Layer) |
| - 數據倉庫 |
| - 資料集市 (Data Marts) |
| - ETL處理 |
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v
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| 資料源層 |
| (Data Source Layer) |
| - 運營數據庫 |
| - 外部數據來源 |
| - 其他數據源 |
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每一層的工作說明
1. 資料源層（Data Source Layer）
工作內容：
數據來源：這一層包含各種來源的數據，包括企業運營數據庫（如ERP、CRM系統）、外部數據來源（如市場調查、社交媒體數據）以及其他結構化和非結構化數據源。
數據提取：從各個數據來源中提取原始數據，這些數據通常是分散的、異構的，格式也不統一。
主要功能：
ETL（提取、轉換、載入）：將來自不同來源的數據提取出來，進行初步的清洗和轉換，為後續的處理做好準備。
2. 資料倉儲層（Data Warehouse Layer）
工作內容：
數據存儲：這一層主要包括數據倉庫和資料集市（Data Marts）。數據倉庫是一個統一的數據存儲庫，用於存儲經過清洗和轉換的數據；資料集市是針對特定業務需求而構建的子集數據庫。
數據整合和管理：對來自不同數據來源的數據進行整合、清洗和轉換，確保數據的質量和一致性。
主要功能：
數據存儲與管理：集中存儲經過清洗和轉換的數據，提供統一的數據視圖。
數據處理：利用ETL工具進行數據提取、轉換和加載，確保數據倉庫中的數據更新和一致。
3. 前端應用層（Front-End/Application Layer）
工作內容：
數據訪問和分析：這一層包括各種數據訪問和分析工具，如報表工具、OLAP（聯機分析處理）工具和數據探勘工具。
用戶交互：提供用戶界面，供業務用戶和數據分析師進行數據查詢、報表生成、數據可視化和數據探勘。
主要功能：
報表和查詢：使用報表工具生成各種業務報告，提供即時查詢功能。
OLAP：提供多維數據分析，支持複雜的查詢和數據透視分析，幫助用戶從不同角度分析數據。
數據探勘：使用數據探勘工具挖掘數據中的潛在模式和規律，支持決策制定。
總結
三層資料倉儲架構中的各層各司其職，協同工作：
資料源層負責數據的提取和初步處理。
資料倉儲層負責數據的整合、存儲和管理。
前端應用層則提供數據的訪問、分析和可視化工具，支持業務決策和數據探勘。
這種架構能夠有效地處理和管理大量數據，為企業提供強大的數據分析和決策支持能力。
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