数据仓库通常分为三层：数据源层、数据集成层和数据应用层，分别负责原始数据采集、加工整合及业务分析支持。以下是具体解析：

1. 数据源层
   直接对接业务系统、日志、传感器等原始数据源，包含结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如文本、图像）。这一层确保数据的完整性和可追溯性，但数据格式杂乱，需后续处理。

2. 数据集成层
   核心环节，通过ETL（抽取、转换、加载）或ELT流程清洗数据，解决冗余、不一致等问题，并按照主题域（如用户、交易）建模。典型技术包括数据湖、ODS（操作数据存储）和维度建模，最终形成规范化的数据集市或数据模型。

3. 数据应用层
   面向业务需求，提供报表、可视化工具（如BI系统）或AI模型接口。例如，销售团队可通过该层分析历史趋势，预测库存需求，直接驱动决策优化。

通过分层架构，企业能平衡数据治理效率与灵活性，避免“数据孤岛”，最大化数据价值。实际建设中需根据业务规模选择技术方案，并持续优化流程。