数据仓库既然是数据存储计算的地方，那么为什么需要分层呢？同样也是数据规模，业务场景决定。可以说很多公司数据仓库建设刚起步时，大部分的数据都是经过粗暴的数据接入，进行ETL后就直接对接业务，生成报表或者导入业务系统直接使用。
后来随着公司业务的发展，数据的沉淀，数据仓库发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。造成各种重复计算（可能两张表只差了几个字段，但每个人都跑了一次），严重浪费了计算资源和存储资源，企业负担成本极大。这个时候大家就要想着如何规范化存储和计算了，如何最大化降低企业成本。尤其数据规模越大的公司，需求越强烈。
当然你公司数据规模小，非不分层可不可以，当然可以。也没必要搞那么规范，规范的不好之处就是要付出很大的人力成本去实施规范，监督规范的实施。最终的选择要结合你们企业的成本去考量，一切都要结合实际。
每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。