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ODS EDW

1.使用人员的不同

ODS主要面向营业、渠道等一线生产人员和一线管理人员，为了实现准实时、跨系统的运营细节数据的查询，以获得细粒度的运营数据展现。ODS是可变数据，可以进行增删查改，是介于DB与DW的一种数据存储形态，目的是为了数据仓库的处理和决策系统要求与OLTP系统相隔离，减少决策系统对OLTP系统的性能影响。

EDW主要面向专业分析人员、辅助决策支持人员等，为了实现基于历史数据的统计分析和数据挖掘，以获得客户深层次的特征和市场发展的规律，例如专业分析人员的经营状况趋势分析由EDW提供支撑。

2.数据的规模不同

ODS支持OLTP类型的数据更新，而且一般保存近期数据，所以相对而言数据的量级不会太大；EDW保存的是全量历史数据，所以数据量要比ODS的规模大很多。

3.数据来源不同

ODS的数据来源于生产系统，而EDW的数据来源于ODS

4.数据获取性能与及时性

ODS支持OLTP类型的数据更新，数据更新时间短，数据可实现准实时更新，性能与及时性都高于EDW。

EDW因为存的是历史数据，而且数据量很大，一般都是通过批量的方式导入，所以数据的更新速度慢，无法实现实时更新，因此也不支持实时报表与事件监控类的需求。

5.数据粒度

ODS提供简单的操作数据的统计，一般保存的数据粒度较小。有可能也存在部分粗粒度的汇总数据，但是一般汇总的维度少而且简单。

EDW关注对历史数据的深层次分析与挖掘．从分析与挖掘的需要出发按不同主题维度来汇总与组织数据。

EDW提供历史数据的展示和分析，主要提供多层粗粒度汇总数据．汇总的维度多且复杂。