DW层
当FACT表，DIM表生成后，就可以利用它们按照主题来建CUBE了。CUBE建成后，数据仓库就基本建成了。后继所需的工作就是每天（增量或全量）刷新CUBE，或者按照需求往仓库中新增主题，新增CUBE来充实仓库了。
DW层的功能是：为后继的基于仓库的应用提供基础。
DW层数据的特点：
1，面向主题
2，稳定的
3，反映历史变化的。
4，集成的。
DW层数据的生命周期： 仓库的数据规划保留期。
数据仓库中的cube加工注意事项：
CUBE的刷新方式：最好使用日增量方式，不然时间会特别慢。CUBE的模型也特别影响CUBE的刷新时间，当CUBE的模型发生变化时，CUBE必须要全量刷新。另外有个细节问题须强调的是，在纬度表中，要有条“未知”记录来描述一些不太规整的事实。
查询分析层
就我接触的，知道的，基于仓库的应用：
1，多维分析层
经营统计分析，风险分析，绩效考核，客户分析，产品分析等。
它们向cube取数 。
2，二维报表层
提供上级部门必须的报表，如银监局，人行，外管局所必须的报表。
它们可以从dw层取数
3，信息查询层
比如某些特殊的报表，需要知道最n的m条记录的信息，例如想知道今天交易的最大的10比贷款的客户资料。
准确的说，他们应该是从dw或s_dw,或ods层取数据。
4，数据挖掘层
我没有具体做过挖掘，仅仅是知道他们是基于仓库的应用而已。
