请阐述数据仓库的层次结构，并说明每一层次的主要职责和功能。同时，请解释数据仓库分层带来的优势。

解答思路：

首先，数据仓库分层是数据处理过程中的一个重要环节，通过分层可以有效地组织和管理数据，提高数据处理的效率和数据的可维护性。一般而言，数据仓库可以分为以下几个层级：数据源层、数据仓库层、数据集市层、应用层。

1. 数据源层：这一层主要是包含原始数据的层级，如各种业务数据库、交易系统等。这些原始数据是数据仓库的基础。
2. 数据仓库层：这一层主要负责数据的清洗、整合和存储。将来自不同数据源的数据进行清洗和整合，保证数据的一致性和准确性，然后进行存储以供后续使用。
3. 数据集市层：这一层主要是对数据进行进一步的分析和加工，生成一些特定的数据集合，供特定的业务或分析使用。
4. 应用层：这一层主要是面向最终用户，提供数据分析和数据挖掘的工具和环境，用户可以在这一层进行各种数据分析工作。

分层的好处主要有以下几点：

1. 隔离复杂性：通过将数据仓库分成不同的层级，可以将复杂的数据处理任务分解为多个简单的任务，每个层级只关注自己的数据处理任务，降低系统的复杂性。
2. 提高效率：通过分层，可以针对每一层级进行优化，提高数据处理的效率。
3. 提高可维护性：分层的设计使得每一层级的功能相对独立，当某一层级的数据或技术发生变化时，只需要在该层级进行更改，而不需要对整个系统进行调整，提高了系统的可维护性。
4. 方便数据管理：分层的设计使得数据管理更加清晰和明确，每一层级的数据都有明确的管理和维护责任，方便进行数据管理和监控。

最优回答：

简述数据仓库分层（层级划分）包括数据源层、数据仓库层、数据集市层和应用层。数据源层包含原始数据，数据仓库层负责数据的清洗、整合和存储，数据集市层进行数据的分析和加工，应用层面向最终用户，提供数据分析和数据挖掘的工具和环境。分层的好处包括隔离复杂性、提高效率、提高可维护性和方便数据管理。

在实际的数据仓库建设中，可能还会有其他的层级划分，如元数据管理层、安全控制层等。此外，随着大数据和云计算的发展，数据仓库的分层结构和相关技术也在不断地发展和完善。例如，在大数据环境下，可能需要考虑数据的分布式存储和处理，以及如何在分层结构中有效地管理和处理海量数据。同时，数据安全和数据质量也是数据仓库分层设计中需要重点考虑的问题。

以上是对数据仓库分层的基本介绍和相关知识扩展。