数据仓库分层4层模型是一种常用的数据仓库架构设计方法，它将数据仓库划分为四个不同的层次，每个层次具有特定的功能和目标。这四个层次分别是：原始数据层、集成层、数据存储层和应用层。
1. 原始数据层（Operational Data Layer）：原始数据层是数据仓库的最底层，它包含了从各个源系统中提取的原始数据。这些数据通常以事务级别的细节记录，未经过任何处理或转换。原始数据层保留了数据的完整性和可追溯性，可以用于后续的数据清洗、整合和转换。
2. 集成层（Integration Layer）：集成层是数据仓库的中间层，它用于将原始数据层中的数据进行清洗、整合和转换，以满足不同业务需求。在集成层中，数据被提炼、加工和重组，以创建更高层次的数据视图和维度。集成层的目标是提供一致、可靠和准确的数据集，以支持决策分析和报表生成。
3. 数据存储层（Data Storage Layer）：数据存储层是数据仓库的核心层，它用于持久存储已经清洗、整合和转换的数据。数据存储层通常采用多维数据模型（如星型模型或雪花模型）来组织数据，以支持高效的查询和分析。这些数据模型包括事实表和维度表，用于描述和分析业务指标和维度属性。
4. 应用层（Application Layer）：应用层是数据仓库的最上层，它提供了用户界面和工具，使用户能够访问和分析数据。应用层包括报表、查询工具、数据挖掘和分析工具等，用于生成各种类型的报告、查询和分析。应用层的目标是将数据转化为有意义的信息，并帮助用户做出决策和制定战略。
通过将数据仓库划分为不同层次，每个层次都有特定的功能和目标，数据仓库分层4层模型提供了一种结构化和系统化的方法来设计和管理数据仓库。它将数据的处理和分析过程分解为不同的阶段，使数据仓库更易于维护、扩展和优化。此外，它还提供了灵活性和可伸缩性，以适应不断变化的需求和业务环境。
