数据仓库四大层次：近源层、模型层、共性加工层、汇总层

数据仓库的近源层、模型层、共性加工层、汇总层是数据仓库中的四个重要层次，它们分别具有以下含义：

1. 近源层：
   近源层是指从原始数据源中直接抽取数据，并将其存储在数据仓库中的一层。这些数据通常需要进行数据清洗和转换，以确保其质量和准确性。近源层是数据仓库中最基础的一层，它为上层提供了基础数据支持，并保证了数据的完整性和一致性。

2. 模型层：
   模型层是在近源层的基础上，对数据进行更深层次的加工和处理，以形成更加准确和可靠的数据模型。这个模型可以是实体关系模型、数据立方体模型、时间序列模型等等，根据具体的业务需求而不同。模型层的主要任务是通过对数据的分析和建模，为业务决策提供更加准确的数据支持。

3. 共性加工层：
   共性加工层是指在模型层的基础上，对数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的共性和规律。这个过程通常包括数据聚合、数据挖掘、数据分析等，通过对数据的共性加工，可以更好地理解业务需求，并为业务决策提供更加准确和可靠的数据支持。

4. 汇总层：
   汇总层是指将数据仓库中的数据进行汇总和整合的一层。这个过程包括对数据的聚合、压缩、归纳等，以便更好地支持业务决策。汇总层的主要任务是为业务决策提供全面的、综合性的数据支持，帮助决策者更好地理解业务状况和趋势，并做出更加准确的决策。

总之，数据仓库的近源层、模型层、共性加工层、汇总层是数据仓库中的四个重要层次，它们分别具有不同的功能和作用。这些层次之间的数据转换和加工，可以实现对数据的清洗和校验，发现数据的规律和共性，最终为业务决策提供更加准确和可靠的数据支持。

在构建数据仓库时，需要根据具体的业务需求和数据特点，选择不同的数据处理技术和方法。例如，在近源层中，可以使用数据抽取和清洗技术，确保数据的完整性和准确性；在模型层中，可以使用数据建模和分析技术，建立适合业务需求的数据模型；在共性加工层中，可以使用数据挖掘和可视化技术，发现数据的共性和规律；在汇总层中，可以使用数据压缩和归纳技术，为业务决策提供全面的、综合性的数据支持。

需要注意的是，在构建数据仓库时，需要遵循一定的规范和标准，以确保数据的准确性和可靠性。例如，需要制定统一的数据标准和技术规范，建立完善的数据质量管理和控制机制，确保数据的准确性和完整性。同时，还需要建立完善的数据安全保障机制，确保数据的机密性和完整性。

总之，数据仓库的近源层、模型层、共性加工层、汇总层是构建一个高效、可靠的数据仓库的重要环节。通过对数据的清洗和校验、建模和挖掘、分析和综合，可以更好地支持业务决策和管理。在构建数据仓库时，需要注意数据的准确性和可靠性，遵循一定的规范和标准，并建立完善的数据质量管理和控制机制。