本文目录导读：
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定义及用途
1、数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自多个源的数据整合在一起，为决策者提供有价值的见解，数据仓库的主要用途是支持企业决策过程，帮助用户发现业务模式、趋势和异常。
2、操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）：操作型数据存储是一个实时或准实时的数据存储系统，用于支持企业的日常业务操作，ODS的主要用途是存储和管理日常交易数据，为业务用户和应用程序提供即时的数据访问。
数据来源
1、数据仓库：数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部的各种业务系统、外部数据源、第三方数据等，数据仓库的数据通常经过清洗、转换和集成等过程，以满足分析和决策的需求。
2、操作型数据存储：ODS的数据主要来自企业的内部业务系统，如ERP、CRM、SCM等，ODS的数据通常具有较高的实时性，以便为业务用户提供及时的数据支持。
数据结构
1、数据仓库：数据仓库采用星型模型或雪花模型等数据模型，将数据组织成事实表和维度表，事实表存储业务数据，维度表提供数据上下文。
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2、操作型数据存储：ODS的数据结构通常较为简单，以支持日常业务操作，ODS的数据结构可能包括事务表、历史表等，以满足实时性要求。
数据更新频率
1、数据仓库：数据仓库的数据更新频率相对较低，通常在一天或一周内进行一次全量更新，或者对增量数据进行更新。
2、操作型数据存储：ODS的数据更新频率较高，通常在实时或准实时的情况下进行更新，以满足业务用户的需求。
数据质量
1、数据仓库：数据仓库对数据质量要求较高，因为数据仓库的数据将用于支持企业的决策过程，数据仓库在数据采集、清洗、转换和集成等过程中，需要严格控制数据质量。
2、操作型数据存储：ODS对数据质量的要求相对较低，因为ODS的数据主要用于日常业务操作，对数据质量的要求不如数据仓库严格。
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应用场景
1、数据仓库：数据仓库适用于数据分析和决策支持，如销售分析、客户分析、市场分析等。
2、操作型数据存储：ODS适用于日常业务操作，如订单处理、库存管理、客户服务等。
数据仓库与操作型数据存储在定义、用途、数据来源、数据结构、数据更新频率、数据质量以及应用场景等方面存在明显区别，了解这些区别有助于企业根据自身需求选择合适的数据存储方案，提高数据利用效率，为业务发展提供有力支持。
标签： #数据仓库与操作型数据存储的区别
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