数据仓库ODS、DW和DM的概念及区别

数据仓库ODS、DW和DM概念区分

随着大数据时代的到来，数据仓库的建设变得越来越重要。数据仓库中的ODS、DW和DM作为其中的三个重要概念，在企业级数据应用中发挥着至关重要的作用。本文将从这三个概念的定义、区别以及联系等方面进行阐述，重点突出其中的重点词汇或短语。

一、数据仓库ODS、DW和DM的概念

1. ODS(操作数据存储)

ODS(Operation Data Store)又称EDW(Enterprise Data Warehouse)，是指面向业务主题的数据存储。ODS主要存储各个业务系统的日常操作数据，包括原始数据和中间结果。ODS的特点是低成本、高并发、高可用、实时性，是数据仓库建设的起点和基础。

1. DW(数据仓库)

DW(Data Warehouse)是一种面向主题的数据存储方式，它通过对来自不同业务系统的数据进行抽取、转换和加载(ETL)处理，将数据整合到一个统一的环境中。DW的特点是面向主题、集成、稳定、反映历史变化。DW分为DW1、DW2和DW3三个层次，其中DW1为基础层，DW2为中间层，DW3为应用层。

1. DM(数据挖掘)

DM(Data Mining)是指从大量数据中自动地挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。DM的特点是面向分析、面向问题、高度专业化、自动化程度高。DM包括数据预处理、数据挖掘模型构建和结果分析三个步骤。

二、ODS、DW和DM的区别与联系

1. 区别

(1) 功能不同：ODS主要存储日常操作数据，DW主要存储集成数据，DM主要存储分析数据。

(2) 建设目的不同：ODS主要满足业务系统的高并发、高可用需求；DW主要满足企业管理者的决策分析需求；DM主要满足企业数据挖掘和商业智能应用需求。

(3) 数据处理方式不同：ODS主要进行实时数据处理；DW主要进行周期性数据处理；DM主要进行批处理和实时处理。

1. 联系

(1) ODS是DW和DM的基础，ODS中的数据是DW和DM的数据来源之一。

(2) DW是ODS和DM的桥梁，它将ODS中的数据集成到DM中，为DM提供稳定的历史数据。

(3) DM是ODS和DW的应用方向之一，它利用DW中的数据进行分析和挖掘，为企业提供决策支持。

三、重点词汇或短语

1. ODS：操作数据存储

2. DW：数据仓库

3. DM：数据挖掘

4. EDW：Enterprise Data Warehouse，企业级数据仓库，即ODS。

5. ETL：抽取、转换、加载，指将数据从ODS中抽取出来并加载到DW中的过程。

6. DW1/DW2/DW3：数据仓库的三个层次，分别为基础层、中间层和应用层。

7. DM1/DM2/DM3：数据挖掘的三个层次，分别为描述性挖掘、预测性挖掘和规范性挖掘。

8. 数据预处理：指在DM建模前对数据进行清洗、集成、选择和转换等处理过程。

9. 数据挖掘模型：指在DM建模过程中构建的模型，用于描述数据的特征和规律。

10. 结果分析：指在DM建模后对挖掘结果进行分析和应用的过程。