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　　ODS应用系统应用集成中一般对各系统的数据分成两类,操作型数据,细节化和分散化的特点决策型数据,综合化和集成化的特点数据仓库概念的提出也把数据处理划分为操作型和分析型处理两种不同的类型,从而建立起了DB-DW的两层体系结构。但是有多情况下,DB-DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求,比如有些实时性的决策问题,他要求获取数据的周期不能太长,而且也需要一定程度的汇总。这样的问题可以借助于DB-DW的中间层ODS来解决。它像DW一样是一种面向主题,集成的数据环境,又像操作性DB一样包含着全局一致的,细节的当前的数据。以下是常用的几种系统应用集成需求:我要了解企业目前的运转情况(实时监控)我要知道某地区近5年内的销售情况以制定未来的发展策略(决策支持)我要知道那些是值得发展的优质客户(预测)提供企业内部和外部的有用信息以支持中期或远期决策提供实时的全局信息进行实时监控与临时决策要满足上面所有的需求,不管是传统的OLTP系统还是已经集成的数据仓库,都是很难完成任务的。由于这些原因,ODS应运而出。ODS可以看作是围绕主题进行动态整合的一种应用型体系结构,它有如下一些特点:从应用子系统获取数据提供几乎精确到每秒的企业整体应用状态数据一旦过期就将转入DW实时决策与预警提示使用者多为前端业务人员DW与ODS比较数据仓库ODS(操作数据存储)目的决策支持接近实时监控共同点整合数据整合数据面向主题面向主题不同点静态数据(延迟24小时)动态数据(延迟1秒)历史数据当前数据概括性数据细节化数据实施方案实施结果优势缺陷数据仓库(DW)企业能够分享DW中的历史数据,进行中远期的规划可以解决企业的决策需求不能满足企业的实时监控和实时业务需求操作性数据存储(ODS)企业能够把握ODS中的当前综合数据,对企业的及时运行情况随时掌控可以满足企业的实时监控和实时业务需求不能满足企业的中远期决策需求DW+ODS企业能够分析ODS中的当前综合数据,对企业当前运行情况进行宏观控制,能够分析DW中的历史数据对未来进行合理规划既能把握实时的企业运作情况,采取及时的应对措施三种类型的ODS以几秒为间隔的更新(非常贵,不常用,数据整合能力弱)以约1小时为间隔的更新(常用,数据整合能力较强)以约1天为间隔的更新(常用,数据整合能力较强)ODS技术的引入和应用,为企业在日常经营中进行即时OLAP提高了一种解决方案使得企业无须建立一个臃肿的DW,就可以进行一些非战略性的中层决策,来实现对企业的日常管理和控制,同时也能获得较快的响应速度。ODS与数据仓库的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。常常作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一。操作型数据存储(OperationalDataStore)用于战略型决策,而数据仓库支持战略型决策。操作型数据存储在某方面具有类似于数据仓库的特点,但在另一些方面又显著不同于数据仓库:像数据仓库那样,是面向主题的像数据仓库那样,数据是完全集成的数据是当前的,其数据处理技术允许这样,这与数据仓库存储历史数据的性质显著不同。ODS具有最少的历史数据,而尽可能接近实时地展示实体的状态。数据是