数据仓库与ODS的区别，数据仓库和ODS并存方

1. 数据仓库与ODS的区别，数据仓库和ODS并存方

DW
数据仓库存储是一个面向主题的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。
ODS
操作型数据存储，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，与数据仓库在物理结构上不同，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.
数据仓库和ODS并存方案
经过调研，发现大体上有三种解法：
1、业务数据 － ODS － 数据仓库

优点：这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到ODS即可；可见ODS是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。
缺点：数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，那么ODS的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差
2、OB － ODS

优点：结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴
缺点：这样所有数据都归结到ODS，长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差
3、数据仓库和ODS并行
可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！