本文目录导读：
定义与目的
数据仓库（Data Warehouse）和操作型数据存储（Operational Data Store，简称ODS）是两种常见的数据库技术，它们在定义和目的上存在显著差异。
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1、数据仓库：数据仓库是一个集成的、主题相关的、时间序列的数据库集合，用于支持企业决策，其主要目的是为决策者提供数据支持，帮助企业实现业务增长。
2、操作型数据存储：操作型数据存储是一个用于支持日常业务操作的数据存储，如订单处理、库存管理等，其主要目的是提高业务处理效率，确保数据准确性和实时性。
数据类型
1、数据仓库：数据仓库的数据类型较为复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来源于企业内部和外部的多个系统，如ERP、CRM、财务等。
2、操作型数据存储：操作型数据存储主要处理结构化数据，如订单、库存等，这些数据主要来源于企业内部业务系统。
数据质量
1、数据仓库：数据仓库对数据质量要求较高，需确保数据准确性、完整性和一致性，数据仓库中的数据通常经过清洗、转换和集成等过程。
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2、操作型数据存储：操作型数据存储对数据质量的要求相对较低，主要关注数据实时性和准确性，由于业务需求，操作型数据存储中的数据可能存在一定程度的冗余。
数据更新频率
1、数据仓库：数据仓库的数据更新频率较低，通常为定期（如每日、每周、每月）更新，数据仓库中的数据通常具有较长时间跨度。
2、操作型数据存储：操作型数据存储的数据更新频率较高，通常为实时或准实时更新，数据存储中的数据具有较短的时间跨度。
数据模型
1、数据仓库：数据仓库采用星型模型或雪花模型等复杂的数据模型，以支持多维度、多粒度的数据查询和分析。
2、操作型数据存储：操作型数据存储采用简单的数据模型，如关系型数据库，这些模型主要支持日常业务操作，如查询、更新和删除等。
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应用场景
1、数据仓库：数据仓库广泛应用于企业决策、市场分析、风险控制等领域，通过数据仓库，企业可以深入了解业务状况，制定合理的业务策略。
2、操作型数据存储：操作型数据存储广泛应用于日常业务操作，如订单处理、库存管理等，通过操作型数据存储，企业可以提高业务处理效率，降低运营成本。
数据仓库与操作型数据存储在定义、数据类型、数据质量、数据更新频率、数据模型和应用场景等方面存在显著差异，了解这些区别，有助于企业根据自身业务需求选择合适的数据存储技术，在实际应用中，企业可根据业务特点，将数据仓库与操作型数据存储相结合，实现数据价值的最大化。
标签： #数据仓库与操作型数据存储的区别
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