ODS 设计方案

1. 目标

• 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。
• 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。
• 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。

2. 数据源

• 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA)
• 日志文件
• 第三方数据源

3. 数据模型

• 采用星型模型或雪花模型设计。
• 明确维度和事实表，并定义相关指标。
• 确保数据模型的可扩展性和灵活性。

4. 技术选型

• Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark)
• 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery)
• MPP 数据库 (Greenplum, Vertica)

5. ETL 流程

• 使用数据集成工具 (例如：DataStage, Informatica) 从数据源抽取数据。
• 对数据进行清洗、转换和加载到 ODS 中。
• 建立数据质量监控机制，确保数据准确性和完整性。

6. 数据服务

• 提供 API 接口供其他系统访问 ODS 数据。
• 支持实时查询和批量查询。
• 确保数据安全和访问控制。

7. 运维监控

• 建立 ODS 运维监控体系，监控数据质量、系统性能和数据安全。
• 及时处理异常情况，确保 ODS 的稳定运行。