原文链接:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的O…

数据仓库知识之ODS/DW/DM - xingchaojun的专栏 - CSDN博客 数据仓库为什么要分层 - 晨柳溪 - 博客园 数据仓库的架构与设计 - Trigl的博客 - CSDN博客 数据仓库主题设计及元数据设计 - 数据库其他综合 - 红黑联盟 数据仓库 主题 标签 设计_百度搜索 数据仓库的模型设计 - zhaojike - CSDN博客 [漫谈数据仓库] 如何优雅地设计数据分层 - 51CTO.COM ODS DW DM 规范_百度搜索 数据仓库规范 数据仓库 规范_百度搜索 […

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需…

今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构   数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的ODS.DW和DM概念   ods.dw.dm区分 3.ODS.DW.DM协作层次图…

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考 基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖…

摘要: 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑,SOA 和 DW 有着共同的目标——系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. SOA 和 DW 概念 随着 IT 技术的发展,SOA 和企业架构(Enterprise Architechture,EA)逐步融…

整体结构 在具体分析数据仓库之前先看下一下数据中心的整体架构以及数据流向   数据中心整体架构.png DB 是现有的数据来源,可以为mysql.SQLserver.文件日志等,为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中. ETL的是 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程: Extract,数据抽取,也就是把数据从数据源读出来. Transform,数据转换,把原始数据转换成期望的格式和维度.如果用在数据仓库的场景下,Trans…

数据仓库的重要应用是将不同来源的数据和异构数据通过ETL整合在一起,为决策分析提供支撑,若在同一个数据库中分不同用户,此意义不大:假设所有有用户都在一个数据库里,如果因为某个原因数据库重启,那么会影响所有的应用,这违背了 SOA 设计理念中低耦合的思路,当然建在不同的库也是不好的,比如我们要有下钻操作,需要从DW层下钻到ODS层,多个库不方便查询和关联. 在当今这样一个信息技术发展迅速的时代,数据量也在不断的增长,面临这样的压力,总是会有大神提出一些解决方案.比如高层管理人员希望能查看整个公司的…

ODS: 操作数据存储ODS(Operational Data Store),操作型数据仓库,最早的数据仓库模型,是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征.特点是数据模型采取了贴源设计,业务系统数据库数据结构是怎样的,ODS数据库的结构就是怎样的.所不同的是ODS数据库可以提供数据变化的历史,所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型,表示数据的时点,将每天数据的变化情况都存下来,这样有利于数据的分析. 一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都…

标签呢分为 一.一般标签 一般标签内又分为 ① 格式控制标签 格式控制标签的书写格式是: <font .....></font>  以font为开头以/font为结尾 font的后面 可以包含有color=""(颜色)size=""(字体大小)face=""(选择字体) 一下所有要修改的内容都是在间括号中间: <b>要加粗的字体</b>    字体加粗 <i>要倾斜的字体</i&g…

前言 datalake架构 离线数据 ODS -> DW -> DM https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/wang3680/p/11538451.html https://blog.csdn.net/hello_java_lcl/article/details/107025192 ODS层的逻辑主要是做隔离和部分清洗 实时数据 名词解释 名词 描述 源表 数据清洗之前的原始数据表 目标表 数据清洗之后的表…

参考资料: 数据仓库ODS.DW和DM概念区分:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33…

文章背景: 相信大部分刚接触上面三个概念的同学,都多多少少会有些迷惑,现在我就给大家简单分析下这三者的关系,希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧. 本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系: 数据库(DB)和数据仓库(DW)的区别与联系 操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念: 数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易. 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line…

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据…

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别.在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS的实际…

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别. 在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体 系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要 ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS…

这两天看书,发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念,它是企业级的全局数据库,用于提供集成的,企业级一致的数据,包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据. 它和数据仓库的主要区别: 数据仓库是面向主题的.集成的.随时间变化的.非易失的.用于进行战略型决策的数据集合. 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.常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一. 在Kimball的<<数据…

数据仓库之ETL漫谈ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载.大多数据仓库的数据架构可以概括为:数据源-->ODS(操作型数据存储)-->数据仓库(DW)-->数据集市(DM) ​一.数据抽取:可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中.1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外部数据,如…

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…

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓…

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易…

什么是ODS? 信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS(操作型数据存储)的出现.ODS是“面向主题的.集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据.通过统一规划,规范框架和数据,ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换,能够提供实时的操作型报表,减轻数据仓库的负担.建设ODS还可以为后期数据仓库建设做好准备. 什么是ODS? ODS全称为Operational Data Store,即操作型数据存储,是“面向主题的.集成的.可变的.反映当前数据值的和详细…

updated 2015.8.27 updated 2015.8.26 updated 2015.8.23 0. 说明 <数据仓库原理>系列博文,是笔者在学习数据仓库与商业智能时的读书笔记,现重新梳理思路,分享在这里,希望读者批评指正. 本系列主要包括以下几部分内容: [1].数据库与数据仓库 为什么有了数据库还需要数据仓库?什么又是数据仓库? [2].数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统的体系结构包括哪些组成要素?各自的作用又是什么? [3].数据仓库与ODS 什么是ODS?为什么需要ODS…

观察数据的角度称之为维.决策数据市多为数据,多维数据分析是决策分析的组要内容. OLAP是在OLTP的基础上发展起来的,OLTP是以数据库为基础的,面对的是操作人员和底层管理人员,对基本数据进行查询和增,删,改等处理.OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理,它有两个特点:1.在线性,体现为对用户请求的快速响应和交互式操作,它的实现是由客户/服务器这种体系结构来完成的:2.多维分析,也是OLAP的核心所在.OLAP:一种软件技术,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理…

数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统.数据仓库.多维数据库.客户端(图一:pic1.bmp) 其中,数据仓库(DW)起到了数据大集中的作用.通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次(当然是自动的).这个过程,我们称之为ETL过程. 那么,今天,我们就来谈一谈:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则:然后介绍一些项目实践中的技巧. 一.数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将…

​我先给大家举个例子,首先数据仓库,从字面上理解就可以感受到这是一个很大的空间,而且存储的物品很杂,里面会存放酱油.沐浴露.洗发精等物品,而数据库是存放酱油.盐等厨房用品,洗浴又是一个数据库.另外一个就是,国内互联网的发展,一开始大家都是做个软件出来,大家一起用,这个时候只要满足的了需求即可,现今不止是需求还有用户的体验等各种方面,需要根据这些分析指标做调整.那么数据仓库都有哪些特点呢?Smartbi与你一起了解!       数据仓库的特点--面向主题 数据仓库是一个面向主题的.集成的.随时间…

谈谈对BI的理解,从BI的定义.基本技术.专业名词.实例应用及扩展等方面进行重新描述,巩固对BI的理解. 一.BI的定义 BI是Business Intelligence的英文缩写,中文解释为商务智能,用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量的数据中钻取信息与知识的过程.简单讲就是业务.数据.数据价值应用的过程.用图解的方式可以理解为下图: 图(1) 这样不难看出,传统的交易系统完成的是Business到Data的过程,而BI要做的事情是在Data的基础上,让Data产生价值,…

最近在人人网上看到一篇非常好的文章,转载分享给大家. 原文链接:http://blog.renren.com/share/252753054/5619469778/3其文谈对BI的理解,杜绝“假”“大”“空”的言辞,从BI的定义.基本技术.专业名词.实例应用及扩展等方面进行重新描述,巩固对BI的理解.一.BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写,中文解释为商务智能,用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量的数据中钻取信息与知识的过程.简单讲就是业务.…

一.BI的定义 BI是Business Intelligence的英文缩写,中文解释为商务智能,用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量的数据中钻取信息与知识的过程.简单讲就是业务.数据.数据价值应用的过程.用图解的方式可以理解为下图: 图(1) 这样不难看出,传统的交易系统完成的是Business到Data的过程,而BI要做的事情是在Data的基础上,让Data产生价值,这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程. 如何实现Busi…

产品与服务 - 商务智能 目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品.数据抽取产品.OLAP产品.展示产品.和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案     商业智能是什么? 简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具.一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单.库存.交易帐目.通话记录.及客户资料等.如何利用这些数据增进. 对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时.正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采…