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
3.ODS、DW、DM协作层次图
4.通过一个简单例子看这几层的协作关系
5.ODS到DW的集成示例
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