数据仓库贴源层汇总层

数据仓库是现代企业中不可或缺的一部分，它可以为企业提供数据存储、分析和查询能力，以支持决策制定。数据仓库的核心是贴源层和汇总层。

1. 数据仓库贴源层

数据仓库贴源层是从企业各个数据源中提取数据的地方。数据源可以是企业中的任何数据存储器，如ERP、CRM、HCM、POS等系统、数据库和文件。贴源层的主要任务是提取和清洗数据，以便于将它们存储在数据仓库中。贴源层的数据集包含原始的、未经处理的、细节数据，这些数据没有经过过滤、聚合或汇总。

在实际开发中，数据仓库贴源层通常使用ETL（Extract、Transform、Load）工具来实现数据提取、转换和加载功能。下面是一个Python代码示例，演示如何使用Pandas来实现ETL操作：

import pandas as pd

# 从数据库中读取数据
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM sales WHERE year=2021', 'db_connection_string')

# 执行数据转换操作
df['revenue'] = df['price'] * df['quantity']

# 将处理后的数据加载到数据仓库中
df.to_sql('sales_fact', 'data_warehouse_connection_string', if_exists='append', index=False)

2. 数据仓库汇总层

数据仓库汇总层是存储企业数据的地方，它包括一个或多个聚合表。聚合是将细节数据合并成汇总数据的过程，聚合表包含了对企业数据的聚合结果。聚合表的复杂程度可以是任意的，它们可以是简单的、基本的维度表，也可以是复杂的事实表。

汇总层的主要任务是对贴源层的数据进行聚合和汇总。聚合和汇总的目的是减少存储和查询数据的复杂度，并提供更快的查询响应时间。另外，汇总层还提供了一个确保数据一致性