请阐述你在构建数据仓库时遵循的数据分层的基本原则以及你的具体设计思路。

解答思路：

数仓分层是数据仓库建设中的重要环节，它有助于实现数据的组织、管理和使用效率的提升。在简述数仓分层的原则与思路时，可以从以下几个方面展开：

1. 分层原则：

• 一致性原则：各层数据应基于同一数据源，确保数据的一致性和准确性。
• 简洁性原则：每层应有明确的功能和定位，避免功能重叠和复杂性。
• 稳定性原则：下层数据相对稳定，上层数据基于下层数据进行加工和整合，确保数据的稳定性和可用性。
• 扩展性原则：数仓设计应具备良好的扩展性，以适应未来业务和数据量的增长。

1. 思路简述：

• 数据源层：首先确定数据源，包括内部和外部数据，确保数据的准确性和实时性。
• 缓冲层：对数据进行初步清洗、转换和加载，为上层提供稳定的数据供应。
• 基础数据层：存储原始数据，为上层提供基础数据支持。
• 数据仓库层（DW层）：对数据进行整合、加工和计算，形成明细数据层，支持各种数据分析场景。
• 应用层（APP层）：根据业务需求，生成各种数据指标和报表，为业务提供数据支持。

最优回答：

数仓分层应遵循一致性、简洁性、稳定性和扩展性原则。在构建数仓时，应从数据源层开始，逐步构建缓冲层、基础数据层、数据仓库层和应用层。其中，数据源层是数仓的基础，确保数据的准确性和实时性；缓冲层负责数据的初步清洗和转换；基础数据层存储原始数据；数据仓库层对数据进行整合和加工，形成明细数据层；应用层则根据业务需求生成数据指标和报表。

除了上述的分层原则与思路，数仓分层还涉及到其他相关知识，如：

1. 数据仓库的设计模式：包括星型模型、雪花模型等，用于实现数据的有效组织和存储。
2. 数据治理：确保数据的准确性、一致性和安全性，包括数据质量管控、数据安全防护等。
3. 数据流计算：在数仓分层中，需要对数据进行各种计算和处理，涉及批处理和实时处理两种模式。
4. 数据生命周期管理：包括数据的采集、存储、处理、分析和归档等阶段，需要合理规划和管理。

以上是关于数仓分层的一些基本原则和思路，以及相关的知识扩展。在实际的数仓建设过程中，还需要根据具体业务需求和场景进行灵活应用和调整。