ODS与数据仓库

数据仓库是目前主要的数据存储体系。数据仓库之增W.H.Inmon认为，数据仓库是指支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据的集合。简单地说，一个数据仓库就一个自数据库的商业应用系统，该数据库的数据来自于其它的运作数据库，而不是来自于原始的输入。
    ODS（Operational Data Store）是数据仓库的一个扩展，它也是一个企业级的数据存储模式，它的构造也是面向主题的。ODS是企业中运行系统发布信息的地方，这些信息是实时或接近实时的，这些信息可以被企业中的其它系统使用，包括数据仓库。但ODS与数据仓库不完全一样，主要区别有四点：
    1.ODS存放的数据是实时的、可动态刷新的，而数据仓库存储的数据是非实时的、静态的；
    2.ODS主要保存当前运行系统的数据，而数据仓库除了保存当前数据，还需要保存大量的历史数据；
    3.ODS主要保存明细数据，而数据仓库需要同时保存明细和汇总数据；
    4.ODS中的数据可以用于日常分析，而数据仓库中的数据主要用于战略分析。
    数据仓库的主要特点是它的战略性，但它对于解决企业运行系统中存在的问题无能为力。目前许多企业，特别是大企业，拥有大量的“老”应用系统，它们是保证企业正常运转的基础。但由于种种原因，包括数据结构设计的陈旧，这些系统严重缺乏综合性。在这些“老”应用系统的基础上抽取、转换运行数据提供给数据仓库是非常困难的。而ODS能够在较短的时间内，以较少的代价，通过重新设计数据和处理模式，达到可以通过一个综合的全面的视角观察那些应用系统提供的数据。
   从某种意义上来说，ODS更接近于运行系统。ODS可谓帮助阐明那些产生数据和使用数据的应用系统的角色和任务：一些应用系统负责提供那些企业感兴趣的数据给ODS，另外一些系统通过ODS得到其它应用系统产生的数据。ODS提供了使运行系统在较短时间内实现数据综合的基础，甚至一些应用系统能够将自己的运行数据直接存放大ODS中。
   可以利用ODS中存放的数据进行一些日常分析。这些分析对运行系统本身没有压力，而且数据非常及时和精确。例如客户分析，利用ODS可以将某个客户分布在各个应用系统的数据综合起来，可以分析总结出企业与该客户的业务来往、所取得的收益及相关的费用情况。
  目前提供实现ODS的工具厂商有许多。如某公司提供的DateStage组件包括设计器、存储管理器、控制器、管理器、服务等等。

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