一、数据仓库的分层架构设计
经典的分层架构将数据仓库分为ODS操作数据层、DWD数据明细层和DWS汇总层等多个层次。ODS层保持与源系统一致的原始数据，DWD层进行清洗和标准化处理，ADS应用层面向业务报表和分析场景。
二、ETL到ELT的范式转变
云数据仓库的强大计算能力推动了从ETL到ELT的架构转变。ELT将转换步骤后置到数据加载入仓之后，利用数据仓库本身的弹性计算资源完成转换。这种架构在数据处理的灵活性和成本效率上具有优势。
三、数据湖与Lakehouse的融合
数据湖和Lakehouse架构融合了数据湖的灵活性和数据仓库的管理能力。Delta Lake和Iceberg等开放表格式为数据湖带来了ACID事务和版本控制等仓库级能力。
四、DataOps的工程化实践
DataOps将软件工程的持续集成理念引入数据开发领域。数据管道的版本控制和自动化测试确保了数据质量的稳定性，环境管理让开发、测试和生产环境的数据和代码保持一致。