Armazenamento de dados: armazenamento de dados operacionais (ods)
Algumas definições de um ODS fazê-lo soar como um armazém de dados clássica, com periódica (Lote)
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Em um banco, por exemplo, um ODS (por esta definição) tem, em determinado momento, um saldo da conta para cada conta corrente, cortesia do sistema de conta corrente, e um saldo de cada conta de poupança, conforme previsto pela conta poupança sistema.
Os vários sistemas enviam os saldos das contas periodicamente (tal como no final de cada dia), e um usuário do ODS pode então olhar em um lugar para ver o perfil completo de cada cliente do banco (tais como informações básicas do cliente e equilibrar informações para cada tipo de conta).
Um dos conceitos mais confusas no mundo do armazenamento de dados é o armazenamento de dados operacionais. Ninguém realmente concorda com o que um ODS realmente é.
Se você deseja chamar um ambiente como este um ODS, por todos os meios, vá em frente. Terminologia lado, este exemplo é apenas um ambiente de armazenamento de dados orientado a lote fazendo uma operação de atualização e substituição em cada pedaço de dados que residem lá (e, é claro, acrescentando novos dados conforme o caso), em vez de manter um histórico de as medidas são armazenados lá.
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Você pode implementar esta chamada ODS muito facilmente, e você ainda pode usar ferramentas orientadas para o lote de middleware e serviços e ferramentas de relatórios e OLAP.
Outra versão de um ODS é um pouco mais arquitetonicamente desafiador. Ele usa uma abordagem end-to-end que exige aplicativos habilitados para armazéns (porque você sabe que eles vão fornecer dados para um armazém de dados). aplicativos habilitados para armazém apoiar a empurrar ou puxar arquitetura e permitir uma base de dados informativa para ser atualizada em tempo real (ou quase em tempo real).
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Embora a premissa de quebrar barreiras aplicação e do sistema está muito em sintonia com o que você faz com um armazém de dados, você tem um grande problema: O ritmo de atualizações em seu ambiente informativo e analítico é muito muito lento se você usar o armazenamento de dados clássica e seus processos orientados em batch para a extracção e a transferência de dados.
Esqueça sobre a terminologia e chavões. Foco em vez das diferenças de arquitetura e orientada para o tempo entre o ODS.