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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。 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<<数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit>>，他是这样定义的 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改，所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换，而是原封不动地与业务数据库保持一致。即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 为什么需要有一个ODS系统呢？一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一 般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在 数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一 般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。
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------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 这篇论坛文章（赛迪网技术社区）主要介绍了运营数据存储ODS在数据仓库中的实际应用，详细内容请大家参考下文：
运营数据存储（The operational data store, ODS）或称操作型数据存储是一个面向主题的、集成的、当前的并且是可"挥发"的数据集合，它反映了在某一个时间切片瞬间，经营分析系统和外围系统（BOSS、MIS...）用以相互交换数据的集合，主要用于经营分析系统与外围系统关键数据一致性校验、以及经营分析系统对其它外围系统的决策支持数据的回馈，回馈数据包括以客户扩展属性为主体的详细资料等。运营数据存储扮演的是用于数据稽核与交互的角色。 ODS 的存储结构是以企业范围所有相关业务系统的数据，以全面、统一进行关系型实体来体现的，ODS中的数据是基于分析主题进行组织，而不是基于业务系统的功能进行组织。ODS只是存储了当前的数据且数据是“挥发”性的，因此其数据的刷新是很快，过期的数据将要被挥发掉。因此ODS的存储量取决于业务接口数据的抽取与刷新频率，取决于企业的服务客户的数量。 从ODS的作用和实现来说，ODS将各个孤立的业务系统的运营数据集成起来，现成全企业的统一数据视图，同时可实现ODS的数据共享。 ODS数据稽核功能是根据ODS参与工作的实际情况建立相应的ODS，并控制其权限。ODS数据稽核主要涵盖下面的内容：界定关键数据稽核的项别与内容、获取数据稽核所需数据、稽核所需数据完整性、数据稽核报告的存储和稽核数据的更正等过程。 ODS数据交互的价值体现在经营分析系统高度综合数据向其它外围系统的回流。如果从安全上考虑，回流数据的格式可以采用文本的方式，用户只需登入经营分析系统网站，切入ODS数据交互应用，下载文本即可，如果指定上载路径， ODS数据交互程序调度模块自动在指定周期，把预定义的内容上载到指定路径。但如果从实现的方便、快捷、可维护性考虑可以采用数据库方式，即外围系统与经营分析系统之间相互约定好数据提供格式，可以由外围系统根据需要，以应用程序的方式登入到经营分析系统ODS数据库，直接把ODS的高度综合数据导入到自己的数据库系统。也可以选择由ODS数据交互调度模块自动在指定周期，把预定义的内容，通过事先建立的数据库连接，直接把数据导入到外围数据库。 实现方式： 1.界定数据交互的项别与内容，如： XX月每个的客户流失概率数据；
2.指定数据交互周期；
3.选择交互方式；
4.由ODS数据交互调度程序实现数据上载或是由外围系统自行实现数据下载。
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资料引用:http://www./397587.html
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