数据仓库指标计算放在哪层

数据仓库是企业级应用程序中的重要部分，它为决策制定者、企业管理者提供了全面、准确、及时的数据分析报告。数据仓库中的指标是衡量业务的关键性能指标（KPI）和度量标准，因此，正确地计算数据仓库的指标是非常重要的。

数据仓库中的指标计算可以放在不同的层次中。从底层到顶层，可以把数据仓库划分为以下几个层次：数据源、清洗层、数据存储层、维度建模层、报表层。

1. 数据源层

数据源层是数据仓库最底层的一层，它是从各个不同的数据源抽取数据并将其转换为数据仓库可以处理的格式。在这一层，我们可以指定清洗和转换规则，例如数据过滤、数据字段的处理、数据格式的转换等等。由于数据源层仅仅是用来抽取数据的，因此，在这一层不需要进行指标计算。

2. 清洗层

清洗层是数据仓库的第二层，它在数据源层采集到数据后进行实施数据的清洗、去重、初步处理。在这一层，可以对数据进行清洗和去重，以保证数据仓库中的数据质量。在清洗层进行长短数据处理、一致性规范化、空值处理、异常处理等。

在清洗层进行的清理和校验后，提取合规数据，便于下一步数据建模及指标计算，还可以构建数据质量度量衡实现数据的实时检测。

3. 数据存储层

数据存储层是数据仓库中的第三层，它是一个中央存储区，存储在数据源和维度建模层之间。在这一层，可以将数据存储到关系数据库或分布式存储系统中，以支持OLAP分析查询。在数据存储层中，特别是在关系数据库中，我们