数据整合:将 ODS 层中的数据进行整合,将分散的数据整合为完整的数据。 三、汇总数据层(DM) 汇总数据层是数据仓库的第三层,它从 DW 层中抽取数据,并进行汇总和分析。DM 层中的数据通常是按照分析需求进行汇总的数据,例如按照地区、时间等维度进行汇总。在 DM 层中,我们需要重点关注以下几个方面: 数据汇总:按照...
ODS、DW和DM是数据仓库中的不同层次和阶段,它们分别代表了数据仓库中的不同方面的功能和目的。ODS是一个集成了多个操作型系统的数据存储层,主要目的是为了解决数据的不一致性和数据孤岛问题;DW是一个独立于操作型系统的数据存储层,主要目的是为了支持企业的数据分析;DM涵盖了数据仓库中的多个方面,包括数据治理、数据...
同样也可以看出ODS是介于DB和DW之间的一种数据存储技术,和原来面向应用的分散的DB相比,ODS中的数据组织方式和数据仓库(DW)一样也是面向主题的和集成的,所以对进入ODS的数据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。另外ODS只是存放当前或接近当前的数据,如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操作,虽然...
DM(Data Mart):数据集市,以某个业务应用为出发点而建立的局部DW,DW只关心自己需要的数据,不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用,每个应用有自己的DM。 DM(Data Mining):数据挖掘,又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的...
DW——数据仓库 DM——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。
DW的数据也是只允许增加不允许删除和修改,数据仓库主要是提供查询服务,删除和修改在分布式系统. 三、数据集市 数据集市(Data Mart)简称DM,是为了特定的应用目的或应用范围,而从数据仓库中独立出来的一部分数据,也可称为部门数据或主题数据(subjectarea)。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手,以后...
ODS(Operational Data Store) ，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复杂性，而且ODS的数据周期一般比较短，ODS的数据最终流入DW。数据仓库 DW (Data Warehouse)，是数据的归宿，这里保持所有从ODS到来的数据，并长期保存，而且这些数据不会被修改。数据集市 DM(...
ODS、DW、DM是数据管理中三个重要的概念，它们在企业数据处理流程中各司其职，支持不同的决策和操作需求。首先，ODS（操作性数据存储）是一个过渡层，用于存储实时的、与业务系统一致的数据，便于快速响应业务需求，提供即时性和操作性的信息。ODS数据不修改，通常在一个月内更新，它支持低粒度查询和部分...
ODS、DW和DM在协作层次图中分别代表了数据集成的不同阶段。ODS提供实时数据，DW整合历史数据，而DM则提供特定业务领域的分析视图。整体协作关系从ODS收集实时数据，通过ETL过程整合到DW中，再通过DM提供给决策层进行分析和决策支持。通过一个简单例子，可以直观理解ODS、DW和DM的协作关系。在实际应用中，ODS...
分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 张飞的猪 2022/09/26 7910 数据仓库之ETL实战 kafka ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。一般随着业务的发展扩张,产线也越来越多,产生的数据也越来越多,这些数据的收集方式、原始数据...