數(shù)據(jù)倉庫的標準分層包括以下四層：

　　操作數(shù)據(jù)層(Operational Data Layer)：也稱為采集層或源系統(tǒng)層，用于采集和存儲原始數(shù)據(jù)，包括來自各個業(yè)務系統(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)并進行清洗、轉(zhuǎn)換和加載，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

　　數(shù)據(jù)倉庫層(Data Warehouse Layer)：數(shù)據(jù)倉庫層用于存儲經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和集成的數(shù)據(jù)，通常采用維度建模或者標準化建模的方式進行數(shù)據(jù)設(shè)計，以滿足用戶的查詢和分析需求，包括數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市兩種形式。

　　數(shù)據(jù)應用層(Data Mart Layer)：數(shù)據(jù)應用層是基于數(shù)據(jù)倉庫層的數(shù)據(jù)建立的一個或多個小型的、主題導向的數(shù)據(jù)集合，以滿足特定業(yè)務領(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)挖掘和報表應用。

　　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)通常需要進行標準化、轉(zhuǎn)換和集成，以便與數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合查詢和分析。

　　總之，數(shù)據(jù)倉庫的標準分層包括操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)應用層和外部數(shù)據(jù)層，每一層都具有不同的特點和功能，通過分層的設(shè)計，可以將數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中的各個組成部分分離出來，降低系統(tǒng)的復雜性，同時也能更好地滿足用戶的查詢和分析需求。