数据仓库DW、ODS、DM及其区别总结

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，*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

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；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，那么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：结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴

缺点：这样所有数据都归结到ODS，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

可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！

三、主要区别

ODS与DW的区别主要有以下几点：

1、数据的当前性

ODS包括的是当前或接近当前的数据，ODS反映的是当前业务条件的状态，ODS的设计与用户或业务的需要是有关联的，而DW则是更多的反映业务条件的历史数据。

2、数据的更新或加载

ODS中的数据是可以进行修改的，而DW中的数据一般是不进行更新的。ODS的更新是根据业务的需要进行操作的，而没有必要立即更新，因此它需要一种实时或近实时的更新机制。另外，DW中的数据是按照正常的或预先指定的时间进行数据的收集和加载的。

3、数据的汇总性

ODS主要是包括一些细节数据，但是由于性能的需要，可能还包括一些汇总数据，如果包括汇总数据，可能很难保证数据的当前性和准确性。ODS中的汇总数据生命周期比较短，所以可称作为动态汇总数据，如果细节数据经过了修改，则汇总数据同样需要修改。而DW中的数据可称为静态的汇总数据。

4、数据建模

ODS是站在记录层面访问的角度而设计的，DW或DM则是站在结果集层面访问的角度而设计的。ODS支持快速的数据更新，DW作为一个整体是面向查询的。

5、查询的事务

ODS中的事务操作比较多，可能一天中会不断的执行相同的事务，而DW中事务的到达是可以预测的。

6、用途

ODS用于每一天的操作型决策，是一种短期的；DW可以获取一种长期的合作广泛的决策。ODS是策略型的，DW是战略型的。

7、用户

ODS主要用于策略型的用户，比如保险公司每天与客户交流的客服；而DW主要用于战略型的用户，比如公司的高层管理人员。

8、数据量（主要区别之一）

ODS只是包括当前数据，而DW存储的是每一个主题的历史快照；