数据仓库通常分为‌四个核心层次‌：‌数据源层、数据存储层、数据服务层和应用层‌，每个层级承担不同的数据处理与流转功能，共同构建完整的数据管理体系。

1. ‌数据源层‌
   作为数据仓库的起点，负责对接各类原始数据源，包括业务数据库、日志文件、第三方API等。该层需解决多源异构数据的采集问题，通常通过ETL工具或实时流处理技术完成数据抽取。

2. ‌数据存储层‌
   核心任务是结构化存储和管理数据，分为ODS（原始数据区）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）等子层级。通过清洗、转换和聚合操作，将原始数据转化为易于分析的标准化模型（如星型模型、雪花模型）。

3. ‌数据服务层‌
   提供统一的数据访问接口和计算能力，支撑上层应用需求。典型技术包括OLAP引擎（如ClickHouse）、数据API和即席查询工具，确保高效响应复杂分析请求。

4. ‌应用层‌
   直接面向最终用户或业务系统，涵盖数据分析、报表展示、AI模型调用等场景。例如BI看板、用户画像系统或风险预警平台，将数据价值转化为实际决策支持。

数据仓库的四层架构实现了从原始数据到业务价值的闭环，企业可根据实际需求灵活扩展各层组件，但需确保层级间数据一致性与高效协同。