ODS（Operational Data Store），即操作型数据存储，是数据仓库体系结构中的一个重要组成部分。
从概念上来说，ODS 是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用于支持业务流程或输入到数据仓库中进行分析。它具备数据仓库的部分特征和 OLTP 系统的部分特征，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，且数据周期一般比较短。
在实际应用中，ODS 主要有以下作用。它用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。同时，它还能转移一部分业务系统细节查询的功能，降低业务系统的查询压力。在某些特殊应用中，如需要对交易细节数据进行查询时，可将细节数据查询的功能转移到 ODS 来完成，且 ODS 按照面向主题的方式存储数据，方便支持多维分析等查询功能。
ODS 中有两种不同的数据建模方法，分别是实体关系模型（ERM）和维度建模。ERM 可用于理解和简化商业领域和复杂系统环境中的模糊数据关系，是一种抽取工具。维度建模则更侧重于数据的分析和查询。
在设计 ODS 时，应遵循保持数据的原始性、及时更新、具有灵活性和可扩展性以及与数据仓库集成等原则。保持数据的原始性意味着 ODS 中的数据应尽量保持接近源系统的原始结构和语义，避免过度处理和转换。及时更新则确保 ODS 中的数据以近实时或实时的方式更新，以满足业务对数据及时性和准确性的需求。灵活性和可扩展性使得 ODS 能够应对不断变化的业务需求和数据源。与数据仓库集成则为数据仓库提供高质量的数据源。
总之，ODS 在数据管理和分析中具有重要地位，了解其技能和应用对于数据处理和决策支持具有重要意义。
