數據倉庫的標準分層包括以下四層：
操作數據層(Operational Data Layer)：也稱為采集層或源系統層，用于采集和存儲原始數據，包括來自各個業務系統的交易數據、日志數據等，通常使用ETL工具從不同的數據源中抽取數據并進行清洗、轉換和加載，以確保數據的準確性和完整性。
數據倉庫層(Data Warehouse Layer)：數據倉庫層用于存儲經過清洗、轉換和集成的數據，通常采用維度建模或者標準化建模的方式進行數據設計，以滿足用戶的查詢和分析需求，包括數據倉庫和數據集市兩種形式。
數據應用層(Data Mart Layer)：數據應用層是基于數據倉庫層的數據建立的一個或多個小型的、主題導向的數據集合，以滿足特定業務領域的查詢和分析需求，通常用于特定的商業智能、數據挖掘和報表應用。
外部數據層(External Data Layer)：外部數據層包括從外部數據源引入的數據，如社交媒體數據、公共數據、云數據等，這些數據通常需要進行標準化、轉換和集成，以便與數據倉庫中的數據進行聯合查詢和分析。
總之，數據倉庫的標準分層包括操作數據層、數據倉庫層、數據應用層和外部數據層，每一層都具有不同的特點和功能，通過分層的設計，可以將數據倉庫系統中的各個組成部分分離出來，降低系統的復雜性，同時也能更好地滿足用戶的查詢和分析需求。
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