ODS，DWD，ADS是什么意思

ODS、DWD 和 ADS 是数据仓库中的常见术语，代表了不同的数据处理层次和目标：

1. ODS（Operational Data Store）：操作型数据存储层。ODS是一个面向业务操作的数据存储区域，用于保留从源系统抽取的原始数据。ODS通常用于支持实时或近实时的查询和报表需求，并提供对源系统数据的快速访问和响应。

2. DWD（Data Warehouse and Data Mart）：数据仓库和数据集市层。DWD是数据仓库的核心层，用于集成和整合来自不同源系统的数据，进行清洗、转换和建模，以获得一致、可靠、全面的数据视图。DWD还为数据分析和决策提供基础，支持复杂的查询、报表、分析和挖掘操作。

   数据集市（Data Mart）是DWD的子集，用于针对特定业务领域或用户群体构建独立的数据集市，以满足特定业务需求。

3. ADS（Analytical Data Store）：分析型数据存储层。ADS是面向多维分析和决策支持的数据存储区域，用于提供高性能的数据查询和分析服务。ADS通常采用优化的数据模型和索引结构，以支持复杂的多维分析、数据挖掘和报表查询。

ODS，DWD和ADS均是数据仓库架构中的不同层次。ODS，全称Operation Data Store，作为数据准备区或贴源层，是后续数据仓库层的基础。在完成抽取、清洗和传输的ETL过程后，原始数据会进入这一层。其主要功能是为DWD层提供原始数据并减少对业务系统的影响。

接下来是DWD层，其数据可以由DWS和ADS层调用。相较于ODS，DWD进行了更多的处理和清洗工作，为后续的数据分析和应用提供了可能。

最后是ADS层，即Application Data Service，作为数据服务层，其主要作用是提供数据应用所需的各类数据服务。一般来说，ODS->DWD->DWS&ADS的处理顺序体现了数据处理从原始到汇总，从基础到应用的递进过程。

您好，大数据开发治理平台 DataWorks的：ODS（Operational Data Store）层存放您从业务系统获取的最原始的数据，是其他上层数据的源数据。详细内容可以参考文档：ODS

明细粒度事实层DWD（Data Warehouse Detail）以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。详细内容参考文档：DWD

应用数据层 ADS（Application Data Service）用于存放数据产品个性化的统计指标数据，输出各种报表。

ODS，DWD和ADS是数据仓库中的三个分层。ODS是原始数据层，也称为贴源层，是后面数据仓库层的准备区，为DWD层提供原始数据，其主要功能是减少对业务系统的影响。DWD是明细数据层，主要是对ODS层做一些数据清洗和规范化的操作。DWS是服务数据层，主要对ODS层的数据做一些轻度的汇总。最后，ADS是应用数据层，只能被DWS调用，主要用于满足不同的业务需求。这四个层级的设置，使得数据可以按照一定的顺序和规则进行流动，形成一个完整的数据分析体系。