資料倉儲與ODS的區別

2021-08-09 21:10:54 字數 1615 閱讀 4212

我在公司的資料部門工作,每天的訂單類資料處理流程大致如下:

刪除分析資料庫的歷史訂單資料

全量更新訂單資料到分析資料庫。(由於訂單核心資料不大,所以經受得起這麼折騰)

將資料簡單清洗,並生成資料集市層

分析處理,產出報表。當然還有其他的資料也是這麼處理的(比如產品的資料、景區的資料、票種的資料、**商的資料等等)

還有日誌類的資料,這裡不是重點,就不介紹了!這麼幹了一年,發現有如下問題:

資料畢竟是為了市場服務的,所以需求我們要跟上它的節奏,這就對資料系統提出了很大的挑戰,導致資料質量下降、生產效率下降!該怎麼解決哪?在解決這個問題的過程中,逐步發現了一點苗頭:發現我們建立的資料倉儲與它的定義不太符合。下面是資料倉儲的定義:

資料倉儲(data warehouse:是乙個面向主題的(subject oriented)、整合的(integrated)、相對穩定的(non-volatile)、反映歷史變化(time variant)的資料集合,用於支援管理決策(decision ****** support)。

很明顯我們並不符合相對穩定的和反應歷史變化的兩個條件,因為類似訂單類資料,每天全量更新(原因是同乙個訂單狀態隨著時間會變化,比如今天買了,明天退貨了)。這就明顯不符合想對穩定這一概念了,更別說反應歷史變化了!經過最近的思考,發現自己搭建的系統更符合ods的定義:

ods:是乙個面向主題的、整合的、可變的、當前的細節資料集合,用於支援企業對於即時性的、操作性的、整合的全體資訊的需求。

那麼大家可能會問ods和資料倉儲的區別是什麼哪?答:ods是短期的實時的資料,供產品或者運營人員日常使用,而資料倉儲是供戰略決策使用的資料;ods是可以更新的資料,資料倉儲是基本不更新的反應歷史變化的資料,還有很多,這裡就不一一枚舉了。

講到這裡問題就明晰了,如何能搭建乙個體系,既能支援戰略決策使用的資料倉儲資料,又能相容業務快速的變化和運營產品人員日常需求的ods資料哪?

經過調研,發現大體上有三種解法:

1、業務資料 - ods - 資料倉儲

優點:這樣做的好處是ods的資料與資料倉儲的資料高度統一;開發成本低,至少開發一次並應用到ods即可;可見ods是發揮承上啟下的作用,調研阿里巴巴的資料部門也是這麼實現的。

缺點:資料倉儲需要的所有資料都需要走ods,那麼ods的靈活性必然受到影響,甚至不利於擴充套件、系統的靈活性差

2、ob - ods

優點:結構簡單。一般的初創資料分析團隊都是類似的結構,比如我們部門就應該歸結到這一範疇

缺點:這樣所有資料都歸結到ods,長期資料決策分析能力差,軟硬體成本高,模組劃分不清晰,通用性差

3、資料倉儲和ods並行

可見這個模型兼顧了上面提高的各自優點,且便於擴充套件,ods和資料倉儲各做各的,形成優勢互補!可以解決現在網際網路公司遇到的快速變化、快速開發等特點!特別是對於那些剛剛建立資料團隊,資料開發人員緊缺的公司,可以嘗試使用這個資料架構解決問題!

資料倉儲與ODS的區別

我在公司的資料部門工作,每天的訂單類資料處理流程大致如下 刪除分析資料庫的歷史訂單資料 全量更新訂單資料到分析資料庫。由於訂單核心資料不大,所以經受得起這麼折騰 將資料簡單清洗,並生成資料集市層 分析處理,產出報表。當然還有其他的資料也是這麼處理的 比如產品的資料 景區的資料 票種的資料 商的資料等...

資料倉儲與ODS的區別

我在公司的資料部門工作,每天的訂單類資料處理流程大致如下 刪除分析資料庫的歷史訂單資料 全量更新訂單資料到分析資料庫。由於訂單核心資料不大,所以經受得起這麼折騰 將資料簡單清洗,並生成資料集市層 分析處理,產出報表。當然還有其他的資料也是這麼處理的 比如產品的資料 景區的資料 票種的資料 商的資料等...

資料倉儲與ODS的區別

我在公司的資料部門工作,每天的訂單類資料處理流程大致如下 刪除分析資料庫的歷史訂單資料 全量更新訂單資料到分析資料庫。由於訂單核心資料不大,所以經受得起這麼折騰 將資料簡單清洗,並生成資料集市層 分析處理,產出報表。當然還有其他的資料也是這麼處理的 比如產品的資料 景區的資料 票種的資料 商的資料等...