数据仓库DW、ODS、DM概念及其区别

作者:jcmp      发布时间:2021-04-12      浏览量:0
整体结构 在具体分析数据仓库之

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


数据仓库

数据仓库(Data Warehouse) 简称DW,顾名思义,数据仓库是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI(商业智能)能力,指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库存储是一个面向主题(移动的用户分析也可做为一个主题)的,反映历史变化数据,用于支撑管理决策。

特征:

操作性数据

操作性数据(Operational Data Store) 简称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。ODS存储的是当前的数据情况,给使用者提供当前的状态,提供即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式,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。

特征:

数据集市

数据集市(Data Mart)简称DM,是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。
数据集市,以某个业务应用为出发点而建设的局部DW,DW只关心自己需要的数据,不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用,每个应用有自己的DM

特征: