（1）ETL
ETL就是将数据从数据来源端经过抽取、交互转换、加载至目的端的过程。
抽取时可以选择全量同步和增量同步两种方式，全量同步会将全部数据进行抽取，一般用于初始化数据装载。增量同步会监测数据变动，只抽取变动的数据，一般用于数据更新。
数据转换分为清晰和转换，清晰时要对数据去重、清楚违反业务逻辑的数据。转换时要进行标准化处理、转换数据类型等。
最后将处理完的数据导入对应目标源里。
常用ETL工具有Sqoop和Kettle等。
（2）数据操作层（ODS）
ODS中的数据与原业务数据一致，只是增加了管理用的时间字段。存储的历史数据是只读的，供业务系统查询使用。
（3）数据明细层（DWD）
对数据进行清洗、标准化、维度退化（一些维度就存在事实表中，而不单独用维度表储存，通常是一些编号），仍然满足三范式。
（4）数据汇总层（DWS）
将数据明细层的数据按照分析主题进行计算汇总，存放便于分析的宽表。此时的表不满足三范式，而是注重数据聚合，复杂查询、处理性能更优的数仓模型，如星型、雪花模型。
（5）数据应用层（ADS）
也被称为数据集市。存储数据分析结果，为不同业务场景提供接口，减轻数据仓库的负担。数据应用层支持报表决策、并发查询和搜索检索。