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一、ODS的定义
ODS
是一个集成了来自不同操作数据库数据的环境。其目的是为终端用户提供一致的企业数据集成视图。它可以使用户轻松应对跨多个商业功能的操作挑战。
与数据仓库和数据集市受约束的更新途径相比，它的关键差异在于应用程序的更新频率和直接的更新途径。
二、ODS特点：
前端应用（如活动管理、客户服务、呼叫中心）可直接更新ODS，或用户直接通过应用软件界面（例如新型Web应用软件）也可直接更新ODS。
ODS可以是数据仓库的数据源。可用批量处理来迁移到数据仓库。
ODS可补充或扩展操作系统，而并非替代他们。
尽管大部分数据源可用于迁移ODS和数据仓库，但由于数据需求的临时差异，因而两种数据采集流都有可能存在。例如，数据仓库可能要求保存一份库存月快照，而ODS可能要求库存状况详尽到分钟。
三、ODS的优点：
ODS
提供了经过改善的关键操作数据库的存取。
通过
ODS，组织机构可以获得他们财政预算和客户交易的完整视图，有利于更好地了解客户和做出统观全局的商业决策。
ODS可在实时或近实时的基础上提供查询产品及服务使用数据的能力。
与传统系统相比，ODS能以更高的性能生成操作报告。
它是在不同应用软件系统中集中共享参考数据的理想场所。一种方式是应用软件直接访问ODS中的数据。另一种方式则可从ODS中将数据变化复制到现有系统的数据库中。
ODS可帮助集成现有新型系统。
由于部分集成数据已驻留在ODS中，因而ODS可缩短迁移DW所需的时间。
四、ODS和电信行业应用的结合
从ODS的特点，我们可以看到它的应用是针对特定的需求而产生的，从技术角度来看，该需求主要包括数据整合、简单快速的查询功能、数据反馈等。下面我们更多地从业务需求的角度来进行分析。
随着中国加入世界贸易组织，中国正在各个经济领域逐渐对世界开放，中国电信也正面临着来自世界强国的竞争对手的压力，如何在短期内尽快完善管理体制，提高企业的竞争力，已是迫在眉睫的事情，而作为重要的支撑手段，信息系统的建设也变得越来越重要，近期各省的电信公司纷纷启动了市场营销分析系统（MAS）和渠道支撑系统（CSS）的建设。这两个系统由于使用对象和完成的功能不同，而导致将采用不同的实现策略。MAS的使用人员主要是公司市场部的负责对公司的整体经营状况进行分析和计划人员，这种经营状况的分析需要长期的数据作为基础，才能找出真正的规律，从而为正确地制定下一步的工作计划提供依据，这种系统正好符合数据仓库储存长期的历史数据的特点。而CSS的使用人员主要是大客户、商业客户、公众客户等渠道服务人员，他们需要及时地了解客户的消费行为的变化，才能在最快的时间里主动为客户提供服务，从而达到挽留高价值客户，提高客户收入的目的，这种系统更接近ODS能够对近实时的数据进行操作的特性。
目前电信内部有很多的子系统，如：营业前台、计费帐务、综合结算、1000号系统、联机采集等等。他们之间的信息有重叠和不一致显现存在，如客户资料、客户所使用的电信的业务信息、帐户信息等。如何综合应用这些数据，首要任务就是进行数据整合，ODS的特点恰恰可以担当起这付重任，而且ODS的诞生，也正是因为有了这种需求的存在。
结合以上的需求，下面我们来谈谈ODS的实现步骤：
首先，ODS需要一个数据模型，该模型必须全面涵盖所需要整合的系统内的信息，也就是说建立一个大而全的数据模型，该数据模型不需要保存历史信息，比如客户信息，只要保存当前最新的数据（这一点和DW不同，DW需要保存每一个修改历史记录）。
其次，就是数据处理。这包括导入和导出两部分，导入是将各个子系统中的数据整合到该统一模型中，对于各系统中有冲突的数据，需要业务部门配合，制定一个数据处理方法，如任取其一。根据这些规则，制定数据导入计划。导出则是指为其他系统提供经过整合的信息，如客户信息，各子系统都以ODS的数据为准，凡是涉及到对客户信息的修改，都在ODS中进行，再将ODS中的数据反馈到需要的子系统中。
最后，就是基于ODS开发前端应用，主要是查询和报表。
当然，这仅仅是对ODS的基本概念的初步介绍，同时结合电信的应用做了简单阐述，希望能对大家有所帮助。
ODS能为电信带来什么
数据仓库的建设是电信运营企业信息化建设的重要组成部分。ODS（Operation
Data Storage，运营数据存储）是数据仓库系统设计的关键环节和预演，是数据仓库系统的重要数据来源。
ODS是企业数据架构（EDA）中最为复杂的一种形态，既要满足数据事务操作要求，又要满足数据分析要求，从技术构建角度来看，难度相当之大。从目前国内电信行业的应用来看，还没有一个真正意义上的ODS能够成功应用。那么，伴随着ODS的普及应用，它将会给电信业带来哪些深远的影响呢？
何谓ODS？
目前，关于ODS的资料，国内外都还比较少见。著名数据仓库畅销书作者Ralph
Kimball，在其全球范围内发行的畅销书——《数据仓库生命周期工具集（The
Data WareHouse Liftcycle Toolkit）》中写到：ODS有两种解释，一是操作型系统中的数据集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分)；另一个是为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分)。
Kimball对ODS的定义是这样的：ODS是面向主题的、集成的、经常更新的细节数据存储，用集成数据支持事务系统。这也是ODS的一个比较客观、普及的说法。他强调，一定要将ODS带入数据仓库中，才能发挥ODS的效能。
从Kimball对于ODS的解释和定义分析中，我们不难看出，有数据仓库的地方，都会有ODS。因为它是一个集成了来自不同数据库数据的环境。其目的是为终端用户提供一致的企业数据集成视图。它可以帮助用户轻松应对跨多个商业功能的操作挑战，是面向主题的、集成的、近实时的数据存储。
电信业ODS有哪些不同？
在电信数据仓库的建设时，设计ODS层的目的在于改善了对关键操作数据库的存取，用户能获得收益、客户等主题的企业级完整视图，有利于更好地通观全局。近实时的数据存储提供了查询与服务能力，并以更高的性能生成操作报告。设计ODS的核心是实现焦点主题全局试图应用，如企业的客户管理系统，可以建立以客户为中心的ODS客户主题视图，向上层提供高效的服务。对于话费结算则采取了从综合结算系统中直接抽取到数据仓库的方式，抽取周期为结算周期，能完全满足决策分析的时间窗要求。
电信行业一开始提出的原因是希望能用ODS和EDW构架电信企业的企业数据架构（EDA），并希望通过ODS来解决EDW的数据质量问题。电信行业的ODS到底如何建设也在讨论中，有一种思路是通过对客户数据整合和客户数据质量稽核来实现统一客户视图。
中国电信的CTG-MBOSS规划中对ODS有比较明确的要求，同时在CTG-MBOSS规范中，ODS
也做了一定的变更处理。在实际的省公司EDA建设中，并没有形成一个统一的建设模式，比如：在云南电信以及上海电信的ODS
系统建设中，ODS的定位就比较模糊， 其主要功能是给数据仓库提供数据（作为EDW的数据源）。
您的ODS属于那种类型？
一般来讲，ODS有四种类型：
I类ODS，与应用系统的数据延迟为1～2秒，实时或近似实时；
II类ODS，与应用系统的数据延迟为2～4小时；
III类ODS，与应用系统的数据延迟为12～24小时；
IV类ODS，数据仓库中部分决策分析数据回流至ODS中。
可以说，数据延迟时间越短，ODS建设难度越高，其中I类ODS的建设难度最高，建设成本也是最高的。而且由于I类ODS的实时性，对于技术的要求与其它类型ODS也有所不同，一般来讲需要用到EAI技术，但随着当前企业对数据仓库的实时性要求越来越高，以及企业对战术性决策支持的需求越来越大，相信I类ODS会变得越来越重要。通常在企业的EDA
中，ODS是一个可选件，但一旦需要用到ODS的功能，那么ODS本身就将变得极为重要。
从现阶段的应用来看，比较多的还属IV类ODS，因为一旦将决策分析结果加载到ODS
中，重要决策信息的高性能联机支持将成为可能。
ODS有哪些特点？
ODS可以是数据仓库的数据源。可用批量处理来迁移到数据仓库。尽管大部分数据源可用于迁移到ODS和数据仓库，由于数据需求的临时差异，两种数据采集流都有可能存在。例如，数据仓库可能要求保存一份库存月快照，而ODS可能要求库存状况详尽到分钟。通过ODS
提供了经过改善的关键操作数据库的存取。
与传统系统相比，ODS能以更高的性能生成操作报告。可在实时或近实时的基础上提供查询产品及服务使用数据的能力。由于部分集成数据已驻留在ODS中，因而ODS可缩短迁移DW所需的时间，同时还能帮助集成现有新型系统。
为什么ODS更适合电信？
目前，电信运营支撑系统内部有很多的子系统，如营业前台、计费账务、综合结算、综合客服、呼叫中心、联机采集系统等。他们之间的信息存在着重复和不一致的情况，如客户资料、客户所使用的电信产品信息、账户信息等。如何综合应用这些数据，首要任务就是进行数据整合，ODS的特点恰恰可以担当起这付重任。ODS的诞生，也正是因为有了这种需求的存在。
用户在使用ODS时应该注意三点：第一，ODS需要一个数据模型，该模型必须全面涵盖所需要整合的系统内的信息，同时，该模型一定是基于整个企业运营和IT支撑的视角构建的；第二，就是数据处理，包括导入和导出两部分，导入是将各个子系统中的数据整合到该统一模型中，各子系统都以ODS的数据为准，凡是涉及到对客户信息的修改，都在ODS中进行，再将ODS中的数据反馈到需要的子系统中；第三，就是基于ODS开发前端应用，主要是查询和报表。
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