ODS浅谈

ODS和DW

根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” ；

ODS (Operational Data Store)操作型数据存储，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据，一般不保留数据的变动轨迹，是数据仓库体系结构中的一个可选部分；

ODS	DW
主要是和源系统表结构相同，表结构随着源系统变化	面向主题的表模型，模型相对稳定
一般只保留最新数据或较短时间段的数据	历史数据，记录轨迹
追求时间窗口短，满足报表数据的实效性	批处理时间窗口较长
Update、Insert、Merge操作	主要是Insert操作

ODS行业建设：

实施方案	特点	风险
数据仓库（DW）	一般包含一个数据准备层，先进行源数据采集和清洗；有稳定成熟的模型；	投入大、风险高
操作型数据存储（ODS）	主要是快速采集源数据；一般也会采用DW的一些技术；可以部分保留较少天数的历史数据，不能满足企业的中远期决策需求；缺点是数没有稳定的数据层；	投资小、但涉及技术较多
ODS+DW	一般ODS用于报表数据源，同时为DW提供数据；DW作决策支持，提供历史数据；	一般需要分步实施，降低风险

常用术语：

ETL(Extract Transform Load) 数据抽取转换加载软件	例如IBM Datastage、Informatic PowerCenter
DM（Data Mart）数据集市	数据集市也可叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上解决访问数据仓库的瓶颈
Cognos	报表开发展现工具
Cube	数据立方体，Cognos基于文件的多维数据组织，用于多维分析
主数据	主要的业务数据，例如客户信息、卡、帐户
Metadata元数据	数据的数据，包括数据源元数据、ETL规则元数据、OD元数据、报表元数据、接口文件元数据、业务规则元数据等

ODS优缺点：

主要优点：

提供T+1同构表给MIS系统使用，减轻了对源交易系统的数据访问压力；

屏蔽了众多的、异构的数据库，例如DB2/400、sqlserver，物理上集中存放到oracle数据库，降低了MIS系统部署难度；

可以统一进行清洗和简单的处理，例如统一Trim；

提供部分整合后的主数据层供用户访问，可以降低源系统变化带来的影响；

对多个应用系统公用的数据指标可以统一加工，提供公共加工层表；

提供各源系统批处理结束标志，方便MIS日报开发；

对MIS系统的批处理作业可以提供统一调度；

提供部分表的历史数据保存，方便MIS使用；

缺点和不足：

改善源系统的数据质量的能力有限，例如:如果源系统没有最后修改日期字段，ODS也较难提供增量数据给后面的应用系统；

增大了数据错误的机率；如果通过ETL工具也可以直接访问多个源系统数据并完成数据加工，在数据准确性上保障更高；

因为不能掌握全部的源系统数据，例如繁多的登记薄，一段时间内还需要由需求推动同构表的分析和采集工作；

没有稳定的、面向主题的数据模型；

不能大量地保存历史数据；

批处理时间窗口内不能提供数据访问；