layered-data-warehouse

为项目开展数据仓库“分层重构/梳理成型”——首先扫描项目真实的数据模型（包括ORM、DDL、数据库结构、已有派生服务、数据导入管线），再套用标准数仓分层体系（ODS/DWD/DIM/DWS/ADS，附带Medallion架构与dbt的交叉映射），输出一份可演进的数据仓库蓝图：包含分层清单、一致性维度定义、指标口径登记、SCD（缓慢变化维）与增量幂等策略、数据血缘关系、项目专属红线规则、差距分析（Gap Analysis）以及分阶段优化（Refine）计划。交付物为设计蓝图，非实现代码。方法论固定，但内容完全基于实际发现——同一技能应用于不同项目（如aidata：AI用量遥测，已是L1-L5星型模型；Financial：个人财务ORM + Anchor+Delta派生引擎，尚无数仓结构）将产出截然不同的蓝图。适用于用户希望“为某项目搭建/梳理/重构/优化数据仓库分层，按‘收集→整理→分析→总结→消费’流程组织，进行ODS/DWD/DWS/ADS或bronze/silver/gold分层设计，对现有数仓做分层健康检查，设计事实表/维度表/指标口径/SCD策略”等场景。

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