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
           https://www.cnblogs.com/benchen/p/6010265.html

posted @ 2018-07-18 16:49  李煜.YN  阅读(4900)  评论(0编辑  收藏  举报