数据仓库ODS、DW和DM概念区分

 

ODS（Operational Data Store）——操作性数据

DW（Data Warehouse）——数据仓库

DM（DataMart）——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

 

 

协作层次

4.通过一个简单例子看这几层的协作关系

 

 

例子

5.ODS到DW的集成示例

 

 

集成例子

 

为什么要分层

1、空间换时间。通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。

2、把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。

3、便于处理业务的变化。随着业务的变化，只需要调整底层的数据，对应用层对业务的调整零感知.

转自：https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33
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来源：oschina

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