DW ：data warehouse 翻譯成數據倉庫
DW數據分層，由下到上為 DWD,DWB,DWS
DWD：data warehouse detail 細節數據層，有的也稱為 ODS層，是業務層與數據倉庫的隔離層。
DWB：data warehouse base 基礎數據層，存儲的是客觀數據，壹般用作中間層，可以認為是大量指標的數據層。
DWS：data warehouse service 服務數據層，基於DWB上的基礎數據，整合匯總成分析某壹個主題域的服務數據，壹般是寬表。
擴展資料
數據倉庫分層的原因
1、通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗余數據
2、如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大
3、通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每壹層的處理邏輯就簡單了
標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）
4、空間換時間。通過建設多層次的數據模型供用戶使用，避免用戶直接使用操作型數據，可以更高效的訪問數據。
5、把復雜問題簡單化。講壹個復雜的任務分解成多個步驟來完成，每壹層只處理單壹的步驟，比較簡單和容易理解。而且便於維護數據的準確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。
6、便於處理業務的變化。隨著業務的變化，只需要調整底層的數據，對應用層對業務的調整零感知
參考資料百度百科-數據倉庫