ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。
是操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。
扩展资料：
ODS的出现：
系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据，有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。
数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB－DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB－DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求，比如有些实时性决策问题，它要求获取数据周期不能太长，而且也需要一定程度的汇总。
信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB－DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。这样就构成了DB－ODS－DW的关于企业数据的三层体系结构。
参考资料来源：
百度百科--操作型数据仓储
ODS——操作性数据。ODS全称为Operational Data Store，是用来存储多个数据源业务数据的系统，其数据用来支持业务流程或者输入到数据仓库中进行分析。
主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等。
操作型数据库中自然也有汇总需求，但汇总数据本身不存储而只存储其生成公式。这是因为操作型数据是动态变化的，因此汇总数据会在每次查询时动态生成。。操作型数据通常反映的是现实世界的当前状态
而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大（因为时间跨度大），因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。 操作型数据库的使用者是业务环境内的各个角色，如用户，商家，进货商等。
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