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其中CDM层又分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。本文从设计思路、主要作用、面临挑战等方面对数据仓库ODS层进行了介绍和说明。
例如，某销售公司当前情况如下： 当前有两个部门的数据：「销售」和「财务」，目前分别存储在接口数据和业务系统对应数据库中；在数据仓库ODS层、DW层、DM层 3层中，ODS层是由业务系统直接拉取过来的原始数据
· 将数据仓库 ODS 层数据定期同步更新到 DW 层，保证中间层数据的数据时效性和准确性； · DW 层数据同步更新到 DM 层，供其他的可视化报表展示工使用。
数据集存功能之数据仓库ODS层 数据仓库ODS层（Operational Data Store）是数据仓库架构中的一个重要层次，主要用于保存从业务应用系统中抽取的数据，保证数据与业务系统保持一致性，并为数据仓库提供历史数据查询和数据更新功能
为了实现对数据仓库的有效管理，该公司需要进行一系列数据调度任务，包括： 将接口和数据库中的底层数据同步落地至指定数据库，形成数据仓库 ODS 层数据，并按照一定的时间（例如每周一次）定期更新数据； 将数据仓库
而在数据仓库的各个层次中，ODS层（Operational Data Store，操作型数据存储）作为关键一环，起着承上启下的作用。但什么是ODS层？它又如何在企业的数据治理中发挥作用呢？
数据仓库的调度配置是实际业务中必不可少的一环。通过调度配置，可以实现数据的更新同步，从而让数据持续的应用在业务中。
概述 1.1 背景 数仓调度场景概述 介绍了如何使用 FineDataLink 将不同数据源数据整合并搭建数据仓库，通过设置定时任务更新调度实现数据仓库数据的持续更新。
按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model
ODS（Operational Data Store）数据引入层是数据仓库体系结构中的一个重要组成部分，它在整个数据仓库架构中扮演着关键的角色。
这里面就涉及到了数据仓库的架构，简单来说数据仓库的架构分为四个层次： ODS层：存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保存原貌不做处理。
数据仓库分层的设计 数据仓库一般分为三层，分别为数据进出口贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application
3.2.2 数据仓库使用 FineDataLink ，将「简道云填报系统」中的表单数据下云、报表填报的人事数据抽取入库，打破数据孤岛，生成数据仓库 ODS 层。同时，通过 FineDataLink
；同时也将报表填报的人事数据取到同一数据库中，打破数据孤岛，生成数据仓库 ODS 层。使用FineDataLink 进行数据清洗和整合计算，通过 ETL（Extract、Transform及Load
用 FineDataLink 搭建数仓：和NEC系统对接，取出 API 接口中的明细数据，同时将mysql业务库数据同步至数据仓库ODS层；使用 FineDataLink对数据进行数据合规性、匹配度
数仓搭建问题，百万级别的实时业务表会删除数据也会更新插入，怎么快速同步ODS层，5~10分钟调度周期
finedatalink没有ods，dwd，dws层的冗余数据？
数据仓库：数据仓库的ADS层与数据集市DM，二者是同一个东西，还是不同的？有点懵
pgsql：逐层累加，目前是所有数据逐层累加，如何让它按月逐层累加
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