Video: ODS database (Operation data Store ), Its properties and purpose explained with examples 2024
Sommige definities van een ODS laten het klinken als een klassieke datawarehouse, met periodieke (batch) inputs van verschillende operationele bronnen in de ODS, behalve dat de nieuwe inputs bestaande data overschrijven.
In een bank heeft een ODS (volgens deze definitie) op elk willekeurig moment een rekeningsaldo voor elke betaalrekening, met dank aan het betaalrekeningensysteem, en één saldo voor elke spaarrekening, zoals verstrekt door het spaarrekeningsysteem.
De verschillende systemen verzenden de rekeningsaldi periodiek (zoals aan het einde van elke dag) en een ODS-gebruiker kan dan op één plaats zoeken om het volledige profiel van elke bankklant (zoals de klant basisinformatie en balansinformatie voor elk type account).
Een van de meer verwarrende concepten in de wereld van datawarehousing is de operationele dataopslag. Niemand is het er echt mee eens wat een ODS eigenlijk is.
Als je zo'n omgeving als deze wilt bellen, ga dan gewoon door. Afgezien van de terminologie, is dit voorbeeld slechts een batchgeoriënteerde data warehousing-omgeving die een update-en-vervangoperatie uitvoert op elk stuk data dat zich daar bevindt (en, uiteraard, nieuwe data toevoegt zoals van toepassing), in plaats van een lopende geschiedenis van welke maatregelen daar ook worden opgeslagen.
U kunt deze zogenaamde ODS vrij eenvoudig implementeren en u kunt zelfs gebruikmaken van op batch gebaseerde middleware-tools en -services en rapportage- en OLAP-tools.
Een andere versie van een ODS is een beetje meer architectonisch uitdagend. Het maakt gebruik van een end-to-end-benadering waarvoor in het magazijn ingeschakelde applicaties nodig zijn (omdat u weet dat ze gegevens aan een datawarehouse leveren). Warehouse-enabled applicaties ondersteunen een push of pull-architectuur en zorgen ervoor dat een informatiedatabase in realtime (of bijna realtime) kan worden vernieuwd.
Hoewel het uitgangspunt van het wegnemen van applicatie- en systeembarrières heel erg in overeenstemming is met wat u met een datawarehouse doet, heeft u één groot probleem: het tempo van updates in uw informatie- en analyseomgeving is veel te traag als u klassieke data warehousing en zijn batch-georiënteerde processen voor het extraheren en verplaatsen van data.
Vergeet terminologie en buzzwords. Richt je in plaats daarvan op de architecturale en tijdgeoriënteerde verschillen tussen de ODS.
