数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引自《一种通用的数据仓库分层方法》）：
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解
减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算
统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径
复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题
一、数据仓库体系建设的层划分
一个完整数仓分层演示图如下：
一个典型的数仓分层样例：
二、数据仓库体系建设的分层依据
分层的依据在ods、da、dim层一般无歧义，关键在dw层的分层依据，也是数据仓库分层建设的核心。
每层划分的依据如下：
ods层：存放原始数据信息，原则上不进行任何的数据清晰，和数据源保持一致。
dw层：数据公共层，是数仓建设的重点，一般是日志子表和一些宽表，主要完成数据的清洗、转换等
dm层：数据集市层，是最直接体系数据资产的层，一般是汇总数据，现在已经逐步弱化，面向挖掘、数据分析等
da层：数据应用层，高度汇总数据，主要用于报表展示。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
