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数据仓库诞生的原因有很多，但无非是从两个方面衍生出来的。即数据分析和数据积存。
1、数据分析：企业为了满足数据分析的需要，并且为了避免各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致不同部门在不同时间里从业务数据库中抽取的数据不一致，致使决策失误等问题，从而建立的统一的数据仓库来存放数据，为各个部门提供统一的数据，便于企业做数据分析、辅助决策。
2、数据积存：随着企业业务数据增多，业务数据库累积了大量数据，但时间较为久远的历史数据使用频率很低，且堆积在业务库中导致数据库性能下降。于是希望建立统一的数据仓库，用来积存业务库中的历史数据，减轻业务库的负担。
所以数据仓库的目的是为了用于历史数据的存储和分析计算。
因为这两个原因建立的企业数据仓库，在实现上一般会划分为贴源层、ODS层、数据明细层、数据汇总层、主题模型层5个层级。当然不同企业的架构会有不同的删减。
业务数据库定期通过ETL抽取到数据仓库中，会进入到贴源层，这一层的数据与业务库的数据保持一致，目的是存放业务库的历史数据。一般而言，一天会进行一次数据抽取，存放到贴源层中。贴源层的数据不允许修改，是只读的。但允许数据在ETL的时候（进入贴源层之前）加入一些字段，如更新时间、来源系统、更新类型等。（在保证数据一致的情况下，可以适当增加数据，便于管理）
这里说一下数据更新这个新加入的字段，数据在进入到贴源层时，更新类型这一个字段的值统一为INSERT，表明进入数据是直接新增进来的。如果数据更新后，这一这段的值会变为UPDATE，标志数据是更新后的。
但既然贴源层的数据不允许修改，那何来更新这一说呢？
之前说到，数据仓库的目的之一是为了存储业务数据库的历史数据，帮助业务库减负。既然是减负，那么数据在进入到数仓后，业务库一定会删除相应的历史数据。
历史数据虽然访问的频率不高，但业务中肯定会有查询甚至修改的操作，那这些操作在业务库找不到对应的数据，就会落到数据仓库的贴源层中。
但贴源层数据是只读的，不允许进行数据修改，于是ODS层就出现了，数据仓库中的ODS层的作用就是从贴源层中读取数据，然后进行处理，处理后看情况再放回到贴源层中。
ODS层不用来存储数据，它只是业务与数据仓库的一个接口，用来查询和操作数据仓库的数据。
那么业务中对于历史数据的查询，就可以直接落到ODS中，ODS查询后将结果返回，那业务如果对历史数据的修改也是在ODS中完成的，ODS从贴源层拿到数据，修改后再追加到贴源层中，那么之前数据的更新标志位INSERT，在ODS中将数据修改后，再追加到贴源层中，标志位就会变成UPDATE。
贴源层和ODS层完成了历史数据的存储，减少了业务数据库的数据积存。那还有一个问题待解决-----数据分析。
贴源层中的数据来自不同的业务库，而且可能每个省份都有一个业务数据库。那么这些数据抽取到贴源层之后可能是多张表（一个省份一张），于是需要对数据进行轻度汇总，将多张表进行汇总，然后存储到数据明细层中，完成对数据的初步整理。
数据明细层的数据是不能直接用来分析计算的，因为明细层的数据还是满足三范式的，所以在数据分析的时候性能会比较差，会涉及到大量表的join合并。需要根据分析计算的主题，对明细层的数据进行合并，处理成大宽表后存储到数据汇总层中，为数据分析做准备。
数据汇总层中的数据已经脱离了三范式，完全满足分析计算的需要。于是数据分析任务会落到数据汇总层中进行计算，计算得到的结果会保存到主题模型层中。
主题模型层其实就是我们所说的数据集市。因为数据仓库是为了数据分析而生的，数据存储在数据仓库中直接暴露给前端进行OLTP的查询、处理会对性能造成很大的影响。而且数据仓库本身并不能满足业务的多种需求（并发查询、搜索检索）。
所以数据集市负责对处理后的数据进行存放，满足业务的不同需求，如果是要进行并发查询，那一般会进行预处理计算，并做成CUBE模型，然后存储到HBase中。如果要满足搜索检索业务，那会将结果数据存储到ES中。
数据集市是为业务而生的，提高了业务的查询效率，并满足业务的多种要求，且减轻了数仓的压力。
关于数仓的建设，不同企业有不同的方案，层次的划分也略有不同。在实现上，也会采用多种不同数据库来共同完成数仓搭建。但数仓需要解决的问题和原理是相同的。
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