数据仓库为什么要有ODS层？by 彭文华

这是彭文华的第177篇原创

今天很开心，又收获了一个新的好问题。北京的一个开发同学Lucas，被领导拖过去做数仓了。他把我写的数仓文章都读了一遍之后，他觉得ODS层根本没啥用啊，压根不能理解为啥要有一层。

这个问题问的好啊！也许我当年学习的时候也遇到过这个问题，但是现在已经把它当成理所应当了。

所以我现在非常喜欢跟任何人聊天，尤其是外行或者初学者，因为他们才能问出真问题。有问题的，可以加我微信：shirenpengwh，咱私聊啊。

ODS是啥？

这种问题，学究派最喜欢给定义了。比如：ODS （ Operational Data Store ），操作数据存储，用来存储多个异构数据源系统的明细数据，是数据仓库的最底层。

这种回答当做字典还是很好用的，但是对于初学者就非常不友好了。一个问题衍生出来无数的问题，满脑子都是问号。你看：什么叫操作数据？什么叫异构数据源？数据仓库的最底层？那上面还有几层？

所以，我一般喜欢先做个考古研究，然后再给一个简单理解的方式。

比如下面这张图，就是数据仓库鼻祖Inmon大佬画的CIF架构。原图比较乱，我给加了一些注释，方便你看的更清楚一些。

右下角是业务系统，会源源不断的产生各种数据；我们右上半拉就是数据仓库以及上层的应用体系。

我们搜索一下ODS关键词，发现在两个地方都有，业务系统有一个Local ODS，数仓体系里有一个Global ODS。

这时候我们再回到ODS的名字“操作数据存储”上。顾名思义，这就是把业务操作的数据物理化存储呗。那Local ODS就是把业务数据存在本地，这是必然的，不存下来，这系统不白做了么？

好，1个业务系统是这样，那10个业务系统也是这样，比如上图中左侧的“ERP”，通常也是数仓的重要数据来源之一。Inmon老爷子还贴心的标注了数据流向。

通常来说，一个数据仓库都会从多个系统中获取数据，以获取更全面的信息。而这些系统建立的时间不一样，供应商也不一样，数据库很可能就也不一样，甚至只是文本存储。那么，不一样的数据来源，我们就给取个字数少一些的名字，就叫异构数据源。

ok，现在再去理解Global ODS就很容易理解了，这就是一个数据归集的地方，从全局视角，把每个系统的业务操作数据都堆放在这里。

为啥要有ODS？

即便是到这里，依然没有解答这哥们的问题。为啥要有ODS啊？

哥们是开发出身，他的习惯就只有一个业务库加一个测试库。所有数据到业务库里读取不就完事了么？还整一个ODS，而且结构还得跟业务库一毛一样，不仅多个事儿，而且还浪费存储，又没啥用。这不是脱了裤子放屁，多此一举么？

可能我是那种比较老实的人，也有可能我当时也有这个问题，后来就忘记了。反正我印象中是没有这么多问题的。

其实理解这个问题也很简单。你看inmon老爷子给上面架构取的名字就叫“企业信息工厂，Corporate Information Factory , CIF”。工厂么，当然得加工东西了，信息工厂就是加工信息，也就是数据的罗。

所以我们得有一个放原料的地方吧？总不可能工厂的流水线直接对准菜地吧？

诶，这个放原料的地方，就是ODS了。只不过数据跟其他实物不一样，它可以复制啊！所以我们就在数仓这里复制一份一模一样的就好了。

只不过呢，我们为了生产管理的需要，从其他原料加工厂（业务系统）里拿原料过来的同时，可能会贴上一些标签，比如是谁，什么时候，从哪里拿来的原料。这样发生问题后呢，可以方便我们回溯，找到问题的根源，重新跑一下数据也很方便。

Lucas同学明白了，我很开心，希望也能给你带来一些启发。