目录
一、基本概念
二、相关特征
三、ODS、DW、DM协作层次图
四、ODS、DW、DM协作关系
五、ODS到DW集成示例
六、数据中心架构形式
一、基本概念
ODS
操作性数据(Operational Data Store) 简称ODS，是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。ODS存储的是当前的数据情况，给使用者提供当前的状态，提供即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，能提供高性能的响应时间，ODS设计采用混合设计方式。ODS中的数据是"实时值"，而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多。
DW
数据仓库(Data Warehouse) 简称DW，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。数据仓库是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库存储是一个面向主题（移动的用户分析也可作为一个主题）的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。
DM
数据集市(Data Mart)简称DM，为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。数据集市，以某个业务应用为出发点而建设的局部DW,DW只关心自己需要的数据，不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用，每个应用有自己的DM。
二、ODS、DW、DM相关特征
|
特征 | |
|
ODS |
ODS直接存放从业务抽取过来的数据，这些数据从结构和数据上与业务系统保持一致，降低了数据抽取的复杂性。 转移一部分业务系统的细节查询功能，因为ODS存放的数据与业务系统相同，原来有业务系统产生的报表，现在可以从ODS中产生。 完成数据仓库中不能完成的功能，ODS存放的是明细数据，数据仓库DW或数据集市DM都存放的是汇聚数据，ODS提供查询明细的功能。 ODS数据只能增加不能修改，而且数据都是业务系统原样拷贝，所以可能存在数据冲突的可能，解决办法是为每一条数据增加一个时间版本来区分相同的数据。 |
|
DW |
效率足够高，要对进入的数据快速处理。 数据质量高，数据仓库是提供很多决策需要的数据支撑，DW的数据应该是唯一的具有权威性的数据，企业的所有系统只能从DW取数据，所以需要定期对DW里面的数据进行质量审，保证DW里边数据的唯一、权威、准确性。 扩展性，企业业务扩展和降低企业建设数据仓库的成本考虑 面向主题，数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，每一个主题对应一个宏观的分析领域，数据仓库排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。 数据仓库主要提供查询服务，并且需要查询能够及时响应 DW的数据也是只允许增加不允许删除和修改，数据仓库主要是提供查询服务，删除和修改在分布式系统. |
|
DM |
DM结构清晰，针对性强，扩展性好，因为DM仅仅是单对一个领域而建立，容易维护修改 DM建设任务繁重，公司有众多业务，每个业务单独建立表。 DM的建立更多的消耗存储空间，单独一个DM可能数据量不大，但是企业所有领域都建立DM这个数据量就会增加多倍。 |
三、ODS、DW、DM协作层次图
|
部门 |
聚焦领域的、面向具体的一类对象、教务、财务、学工、科研 |
|
数据仓库DW |
随着时间变化、集成的、面向主题 |
|
操作性数据 |
细节、逐日、当前值、访问的高可能性、来源应用 |
四、ODS、DW、DM协作关系
|
ODS |
DW |
DM |
|
张三 2018年 副教授 |
张三 1998年 助教 |
助教 20 讲师 120 教授 38 |
|
张三 2004年 讲师 | ||
|
张三 2018年 副教授 |
五、ODS到DW集成示例
|
ODS |
DW |
|
人事信息 张三 1977-07-01 沈阳人 |
张三 1977-07-01 沈阳人 发表论文3篇 科研获奖1次 主题交流1次 2020年课时数48节 |
|
科研信息 发表论文3篇 科研获奖1次 主题交流1次 | |
|
教务信息 2020年课时数48节 |
六、数据中心架构形式
1、ODS、DW并行
优点：DW不用受限，灵活度和扩展度都很高。
缺点：DW和ODS可能出现数据不统一的情况。
2、业务数据-ODS-DW
优点：这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一。
缺点：数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，那么DW的灵活性必然受到影响。
,
