数据仓库DW、ODS、DM及其区别

一、基本概念

DW

数据仓库（Data Warehouse）：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)。

ODS

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。

那么大家可能会问ods和数据仓库的区别是什么哪？答：ods是短期的实时的数据，供产品或者运营人员日常使用，而数据仓库是供战略决策使用的数据；ods是可以更新的数据，数据仓库是基本不更新的反应历史变化的数据，还有很多，这里就不一一列举了。

ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，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.

DM(Data Mart)

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，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

二、三种方案

如何能搭建一个体系，既能支持战略决策使用的数据仓库数据，又能兼容业务快速的变化和运营产品人员日常需求的ODS数据哪？
经过调研，发现大体上有三种方案：

1、业务数据 － ODS － 数据仓库