主题（Subject）：是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！
- 数据建设刚起步，大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。
- 数据建设发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。
- 各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性能。
为什么要设计数据分层？
了解一些数据仓库知识的，可以提升工作效率。我们肯定希望自己的数据能够有秩序的流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。
数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样，我们都希望它是规整、流向清晰、便于管理的，如下图：
但大多数情况下，我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系，比如下面。
