數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)分層包括以下四層：

　　操作數(shù)據(jù)層(Operational Data Layer)：也稱為采集層或源系統(tǒng)層，用于采集和存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，包括來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等，通常使用ETL工具從不同的數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和加載，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層(Data Warehouse Layer)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層用于存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和集成的數(shù)據(jù)，通常采用維度建?；蛘邩?biāo)準(zhǔn)化建模的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)，以滿足用戶的查詢和分析需求，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市兩種形式。

　　數(shù)據(jù)應(yīng)用層(Data Mart Layer)：數(shù)據(jù)應(yīng)用層是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層的數(shù)據(jù)建立的一個(gè)或多個(gè)小型的、主題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集合，以滿足特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的查詢和分析需求，通常用于特定的商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)表應(yīng)用。

　　外部數(shù)據(jù)層(External Data Layer)：外部數(shù)據(jù)層包括從外部數(shù)據(jù)源引入的數(shù)據(jù)，如社交媒體數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、轉(zhuǎn)換和集成，以便與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合查詢和分析。

　　總之，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)分層包括操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層和外部數(shù)據(jù)層，每一層都具有不同的特點(diǎn)和功能，通過(guò)分層的設(shè)計(jì)，可以將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中的各個(gè)組成部分分離出來(lái)，降低系統(tǒng)的復(fù)雜性，同時(shí)也能更好地滿足用戶的查詢和分析需求。