数据仓库：DW与DM的概念与区别

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。数据仓库是用于存储、管理和分析数据的中心平台，它由多个层次构成，从原始数据到汇总数据，再到用于决策支持的维度模型。在数据仓库的构建过程中，我们常常会遇到ODS、DW和DM这三个概念。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、DW和DM的概念区分

数据仓库（DW）是面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，它为数据仓库的决策支持提供良好的环境。数据仓库DW可以分为DW1、DW2和DW3三个级别，其中DW1是最基础的数据仓库，它从操作型数据库中抽取数据并加载到数据仓库中；DW2是对DW1的进一步处理，包括对数据进行清洗、转换和整合；DW3是基于DW2的数据再进行汇总和概括，形成面向主题的汇总数据。

而数据模型（DM）是用于描述数据在数据仓库中的组织形式的一种抽象概念。数据模型可以分为DM1、DM2和DM3三个级别，其中DM1是基于事实表的模型，它包括度量和维度；DM2是基于维度表的模型，它包括事实表和维度表；DM3是基于汇总表的模型，它包括汇总表和维度表。

在DW和DM之间存在密切的联系，DW是DM的基础，DM是对DW中数据的组织形式的描述。在数据仓库的构建中，首先需要构建DW，然后基于DW构建DM。DM是基于业务的，因此在构建DM时需要考虑业务的需求。

二、ODS的概念区分

操作型数据库系统（ODS）是指支持日常操作型业务流程的系统，通常是指事务处理系统。ODS通常具有较低的延迟和较高的更新速度，可以实时地存储和处理数据。在数据仓库的构建中，ODS是一个重要的数据源，它为数据仓库提供了实时的操作型数据。

与DW和DM不同，ODS更加关注数据的实时性和准确性。在构建DW时，需要对ODS中的数据进行抽取、清洗、转换和整合等处理，以保证数据的准确性和一致性。同时，ODS中的数据也可以为DW提供实时的操作型数据，以保证DW的实时性。

三、重点词汇或短语

在ODS、DW和DM的概念区分中，以下几个词汇或短语是重点：

1. 主题（Subject）：ODS、DW和DM都是面向主题的，即它们都关注于特定的业务领域或功能模块。
2. 集成（Integration）：DW和DM都需要对数据进行抽取、清洗、转换和整合等处理，以实现数据的集成。
3. 非易失性（Non-Volatile）：DW和DM中的数据都是非易失性的，即它们不会因为数据的更新而失效。
4. 事实表（Fact Table）：DM中的事实表是描述业务活动中测量结果的表，它通常包括度量和维度。
5. 维度表（Dimension Table）：DM中的维度表是描述业务活动中维度信息的表，它通常包括属性和维度。
6. 汇总表（Summary Table）：DM中的汇总表是面向主题的汇总数据表，它通过对DW中数据的汇总和分析，提供对业务的支持。

四、实际应用

ODS、DW和DM在实际应用中都具有重要的作用。例如，在金融领域中，ODS可以实时地存储和处理客户的交易数据，为银行提供实时的数据处理和分析环境；在电商领域中，DW可以整合多个平台的销售数据和用户行为数据，为商家提供数据分析和决策支持的环境；在医疗领域中，DM可以基于病人的病历和诊断信息进行数据分析和挖掘，为医生提供辅助诊断的环境。

五、总结

ODS、DW和DM是构建数据仓库的重要概念。它们之间的区别和联系需要我们深入理解和掌握。同时，我们还需要结合具体的业务场景进行应用和分析。随着大数据时代的到来，ODS、DW和DM的建设和应用将会变得更加普遍和重要。