對數據進行etl加工的數據層是啥？

對數據進行etl加工的數據層是：數據加載層。

ETL（Extract-Transform-Load，數據倉庫技術），是將業務系統的數據經過抽取（extract）、清洗轉換（transform）之后加載（load）到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

數據倉庫各層說明：

1、數據加載層：ETL（Extract-Transform-Load）

2、數據運營層：ODS（Operational Data Store）

3、數據倉庫層：DW（Data Warehouse）

數據明細層：DWD（Data Warehouse Detail）

數據中間層：DWM（Data WareHouse Middle）

數據服務層：DWS（Data WareHouse Service）

4、數據應用層：APP（Application）

5、維表層：DIM（Dimension）

分層好處：

清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解

減少重復開發：規范數據分層，開發一些通用的中間層數據，能夠減少極大的重復計算

統一數據口徑：通過數據分層，提供統一的數據出口，統一對外輸出的數據口徑

復雜問題簡單化：將復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。當數據出現問題之后，不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。

屏蔽原始數據的異常：不必改一次業務就需要重新接入數據。