本文目录导读：
在当今大数据时代，数据仓库已成为企业信息化的核心，而ODS、DWD、DWS和ADS作为数据仓库的四大层级，各自承担着不同的功能，本文将深入解析这四个层级，阐述它们的功能、区别与协同作用，以帮助读者更好地理解数据仓库架构。
一、ODS（Operational Data Store）
ODS，即运营数据仓库，是数据仓库的底层，主要负责存储企业日常运营产生的原始数据，ODS的数据来源于企业各个业务系统，如ERP、CRM、HR等，其特点是实时性强、数据量大、更新速度快。
1、功能
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（1）数据集成：ODS负责收集来自各个业务系统的原始数据，实现数据整合。
（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据质量。
（3）实时性：ODS的数据更新速度快，能够满足实时查询需求。
2、区别
与DWD、DWS和ADS相比，ODS的主要区别在于其数据来源和存储方式，ODS存储的是原始数据，而DWD、DWS和ADS则对ODS数据进行加工、分析、挖掘，形成有价值的信息。
二、DWD（Data Warehouse Dimension）
DWD，即数据仓库维度，是ODS数据的进一步加工和整理，DWD主要针对业务系统中的实体进行建模，如客户、产品、订单等，形成维度模型。
1、功能
（1）实体建模：对业务系统中的实体进行建模，如客户、产品、订单等。
（2）数据聚合：对ODS数据进行聚合，形成具有统计意义的维度数据。
（3）数据清洗：对ODS数据进行清洗，去除重复、错误、异常数据。
2、区别
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DWD与ODS的区别在于，DWD对ODS数据进行加工，形成维度数据，便于后续的数据分析和挖掘。
三、DWS（Data Warehouse Service）
DWS，即数据仓库服务，是DWD数据的进一步分析，DWS通过多维分析、时间序列分析等方法，对DWD数据进行深度挖掘，为企业提供决策支持。
1、功能
（1）多维分析：对DWD数据进行多维分析，揭示数据之间的关系。
（2）时间序列分析：对DWD数据进行时间序列分析，预测未来趋势。
（3）决策支持：为企业提供数据分析和预测，支持决策制定。
2、区别
DWS与DWD的区别在于，DWS对DWD数据进行深度挖掘，形成有价值的信息，为企业决策提供支持。
四、ADS（Analytic Data Service）
ADS，即分析数据服务，是DWS数据的最终呈现，ADS通过可视化、报表、仪表盘等方式，将分析结果呈现给用户，便于用户快速了解业务状况。
1、功能
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（1）可视化：将分析结果以图表、图形等形式呈现。
（2）报表：生成各类报表，如销售报表、财务报表等。
（3）仪表盘：将关键指标以仪表盘形式展示，便于用户实时了解业务状况。
2、区别
ADS与DWS的区别在于，ADS将DWS的分析结果以可视化、报表等形式呈现，便于用户快速了解业务状况。
协同作用
ODS、DWD、DWS和ADS作为数据仓库的四大层级，相互关联、相互支持，共同构成了一个完整的数据仓库体系。
1、数据流动：数据从ODS到DWD、DWS，再到ADS，形成一个完整的数据处理流程。
2、功能协同：各个层级各司其职，共同实现数据集成、预处理、分析、挖掘和呈现等功能。
3、决策支持：通过协同作用，为企业提供全面、深入的数据分析和决策支持。
ODS、DWD、DWS和ADS作为数据仓库的四大层级，在功能、区别和协同作用方面具有显著特点，了解这些层级，有助于企业构建高效、稳定的数据仓库体系，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库stage与ods区别
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