作为资深的数据仓库工程师，我非常乐意与您分享一些关于数据仓库的基础知识，包括五层架构和技术要求，以及我个人推荐使用的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的功能。
1. 数据仓库的五层架构
数据仓库通常采用五层架构，包括：
(1) 操作型系统层：该层存储了业务应用系统中的大部分事务性数据。
(2) 数据集成层：该层是将多个操作系统层的数据进行抽取、清洗、转换和合并，形成可供分析的数据的过程所在层。
(3) 数据存储层（也称为中间层或储备层）：该层提供了一个存放已经集成、清洗和处理过的大量详细数据的环境。此层使用特殊的方法来建立索引和聚集等展开技术，从而允许快速的查询。
(4) 数据访问层（也称为OLAP/报表层）：该层是维度和指标的高度汇总的视图。通过频繁地使用简化的聚集，提供了对信息的直观访问，并使用户能够快速定位和解释信息。
(5) 客户层（也称为前端层）：该层是用户可视化期望分析的部分。包括报表、数据挖掘等多种分析形式，可以通过BI工具进行展示。
2. 数据仓库的技术要求
每个部分在实现过程中都有不同的技术要求：
(1) 对于操作型系统层，需要保证数据的正确性和时效性，同时支持ETL/ELT过程的快速迭代。
(2) 数据集成层需要从外部系统提取大量数据，并将其组合、清洗、转换后输出到数据仓库的中间层之中。
(3) 数据存储层需要满足高度灵活性，以便能够提供各种各样的查询方式，同时还需要支持亿级数据量的处理。
(4) 数据访问层要能够支持多种分析需求和实现方式，包括在时间上的查看维度、自定义筛选条件以及较复杂的数据展示方式等。
(5) 客户层最终使用者需要能够使用可视化的工具，对数据进行深入的探究与分析。
3. 推荐的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的功能
DataFocus是一款搜索式BI工具，可以很好地结合数据仓库进行使用。它的主要功能包括：
(1) 数据源接入：支持对各种主流数据库的链接和查询，能够快速轻松地跨数据源查询分析。
(2) 元数据管理：可以通过DataFocus对数仓中的元数据进行管理。
(3) 数据血缘管理：DataFocus还提供了一个数据血缘关系图，可以清晰地展示每条数据记录从源头到目标的流程。
(4) 中间表操作：支持使用SQL语句创建数据视图等多种方式创建中间表。
(5) 数据服务API：数据仓库中的数据表均可以封装成标准的RESTful API接口，对外提供数据服务，方便前端或第三方应用开发调用。
(6) 数据资产盘点：可以查看、管理、评估和使用数据资产。
(7) 权限管理：DataFocus支持精确到字段的权限管理，可以有效服务大型企业集团等复杂组织。
总之，DataFocus是一款非常优秀的搜索式BI工具，在数据仓库的建设、管理和运维过程中有着非常出色的表现。通过此工具，用户可以更加便捷地访问数据仓库，并透过可视化的方式进行高效的分析与挖掘。
