ODS

ODS（英語：Operational Data Store)是一種數據架構或數據庫設計的概念，出現緣由是來自於當須要集成來自多個系統的數據，結果又要給一或多個系統使用時。

1、概念

        ODS (Operational Data Store)操做型數據存儲，ODS具有數據倉庫的部分特徵和OLTP系統的部分特徵，它是「集成的、當前或接近當前的、不斷變化的」數據，通常不保留數據的變更軌跡，是數據倉庫體系結構中的一個可選部分。

        ODS的數據具備面向主題、集成的、可變的和數據是當前的或是接近當前的4個基本特徵。一樣也能夠看出ODS是介於DB和DW 之間的一種數據存儲技術，和原來面向應用的分散的DB相比，ODS中的數據組織方式和數據倉庫（DW）同樣也是面向主題的和集成的，因此對進入ODS的數據也象進入數據倉庫的數據同樣進行集成處理。另外ODS只是存放當前或接近當前的數據，若是須要的話還能夠對ODS中的數據進行增、刪和更新等操做，雖然DW中的數據也是面向主題和集成的，但這些數據通常不進行修改，因此ODS和DW的區別主要體現數據的可變性、當前性、穩定性、彙總度上。

2、ODS與DW比較

ODS	DW
主要是和源系統表結構相同，表結構隨着源系統變化	面向主題的表模型，模型相對穩定
通常只保留最新數據或較短期段的數據	歷史數據，記錄軌跡
追求時間窗口短，知足報表數據的實效性	批處理時間窗口較長
Update、Insert、Merge操做	主要是Insert操做

 

3、ODS與DW應用實施

實施方案	特色	風險
數據倉庫（DW）	通常包含一個數據準備層，先進行源數據採集和清洗；有穩定成熟的模型；	投入大、風險高
操做型數據存儲（ODS）	主要是快速採集源數據；通常也會採用DW的一些技術；能夠部分保留較少天數的歷史數據，不能知足企業的中遠期決策需求；缺點是數沒有穩定的數據層；	投資小、但涉及技術較多
ODS+DW	通常ODS用於報表數據源，同時爲DW提供數據；DW做決策支持，提供歷史數據；	通常須要分步實施，下降風險

 

實施方案	實施結果	優點	劣勢
ODS	企業可以把握ODS中的當前綜合數據對企業當前的運營狀況隨時掌控	能夠知足企業的實時監控和實時業務需求	不能解決企業的中遠決策需求
DW	企業可以分析DW中的歷史數據，進行中遠期的規劃	能夠解決企業的中遠決策需求	不能知足企業的實時監控和實時業務需求

 

4、經常使用術語

ETL(Extract Transform  Load)	例如IBM Datastage、Informatic  PowerCenter
DM（Data Mart）數據集市	數據集市也可叫作「小數據倉庫」。若是說數據倉庫是創建在企業級的數據模型之上的話。那麼數據集市就是企業級數據倉庫的一個子集,他主要面向部門級業務,而且只面向某個特定的主題。數據集市能夠在必定程度上解決訪問數據倉庫的瓶頸
Cognos	報表開發展示工具
Cube	數據立方體，Cognos基於文件的多維數據組織，用於多維分析
主數據	主要的業務數據，例如客戶信息、卡、賬戶
Metadata元數據	數據的數據，包括數據源元數據、ETL規則元數據、OD元數據、報表元數據、接口文件元數據、業務規則元數據等

 

5、ODS優缺點

主要優勢：

一、提供T+1同構表給MIS系統使用，減輕了對源交易系統的數據訪問壓力； 
二、屏蔽了衆多的、異構的數據庫，例如DB2/400、sqlserver，物理上集中存放到oracle數據庫，下降了MIS系統部署難度； 
三、能夠統一進行清洗和簡單的處理，例如統一Trim； 
四、提供部分整合後的主數據層供用戶訪問，能夠下降源系統變化帶來的影響； 
五、對多個應用系統公用的數據指標能夠統一加工，提供公共加工層表； 
六、提供各源系統批處理結束標誌，方便MIS日報開發； 
七、對MIS系統的批處理做業能夠提供統一調度； 
八、提供部分錶的歷史數據保存，方便MIS使用；

缺點和不足：

一、改善源系統的數據質量的能力有限，例如:若是源系統沒有最後修改日期字段，ODS也較難提供增量數據給後面的應用系統；  二、增大了數據錯誤的機率；若是經過ETL工具也能夠直接訪問多個源系統數據並完成數據加工，在數據準確性上保障更高；  三、由於不能掌握所有的源系統數據，例如繁多的登記薄，一段時間內還須要由需求推進同構表的分析和採集工做；  四、沒有穩定的、面向主題的數據模型；  五、不能大量地保存歷史數據；  六、批處理時間窗口內不能提供數據訪問；