了解ODS、DW和DM概念

在和数据架构师聊天的时候,提到了ODS.当时对这个概念并不是很了解,需要深入学习一下

一.ODS、DW和DM概念

ODS: 操作性数据;
DW: 数据仓库;
DM: 数据集市;

ODS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.
DSS(decision-support system)决策支持系统：用于支持管理决策的系统。通常，DSS包括以启发的方式对大量的数据单元进行的分析，通常不涉及数据更新。

二.数据仓库和ODS并存方案

1、业务数据 － ODS － 数据仓库

优点：ODS的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到ODS即可；可见ODS是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。

缺点：数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，ODS的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差

2、OB － ODS

优点：所有数据都归结到ODS,结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构

缺点：长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差

3、数据仓库和ODS并行

4.ODS、DW、DM协作层次图

5.通过一个简单例子看这几层的协作关系

6.ODS到DW的集成示例

参考:https://www.cnblogs.com/kuang17/p/7091941.html
参考:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33