先来说说ODS和数据仓库的定义。ODS（Operate Data Store）是一个面向主题的、近实时的、可变的、当前的细节数据集合。数据仓库(DW)是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的。从定义可以看出数据仓库和ODS的异同。ODS和DW数据模型都是面向主题的，或者说两者的数据模型是趋于一致，DW有轻度性汇总数据，当然也有提出DW是不存储细节性数据的，这个不能一概而论，具体情况具体分析，在初期阶段倾向于数据结构的一致。DW的数据是稳定的，历史的（随时间变化的），ODS的数据是近实时的，变化的(肯定的呀，越是实时的数据变化的可能性越大)。以前ODS陪太子读书的地位正在发生变化，越来越倾向于建立ODS，而不是作为数据仓库的可选部件。
从下面可以看出ODS的重要性，由于ODS从功能上提供了数据缓冲区和企业数据统一视图。
1、数据缓冲区：缓冲区是为了降低从业务系统ETL数据的复杂度，比如当ODS某张表需要从多个业务系统抽取数据，可能需要现将数据抽取出来放在缓冲区里，在进行清洗、转换等操作。缓冲区是个概念区域，由于ETL过程的复杂性可能一步到位不需要缓冲区也可能需要多个缓冲区。所以缓冲区是必须的。
2、企业统一视图区：在ODS里的数据除了为数据中心服务外，也为企业业务系统提供了数据共享接口（或者说为业务系统提供了共享的数据交换接口）。没有数据中心的情况下如果获取其他系统数据，我们需要专门做接口。有了数据中心就可以从数据中心的统一视图区中获取数据，相当对数据仓库做了隔离。当然隔离或者缓冲不仅是从业务系统ETL的过程，还包括多级数据仓库交换的视图和隔离，为BI展现提供的数据库的共享和隔离。
3、其他功能：由于ODS提供的数据是近实时的，数据仓库的数据是历史的，ODS为数据分析提供了近实时的分析接口。数据仓库的数据是相对滞后的可能是一个月以前的或者一年以前的。
从ODS建设看，主要是两个部分的建设
1、统一编码标准：各业务系统数据字典的编码都各不相同，例如对于电压等级，A系统是01，02，B系统是220，110，C系统是220kV，110kV等。显然统一的编码才是各个业务系统能够共享数据的前提，也是数据仓库能够集成数据的前提，对于统一编码的管理，是数据仓库的核心，最好能有一个编码系统，将编码系统作为业务系统进行抽取是一个可行的方式。
2、统一企业模型：这几乎是数据仓库或者ODS最为复杂的一块，也是评价实施厂商成熟的关键指标。只有对行业业务有很深的积累才能提供成熟的、稳定的模型，ods模型的稳定也就是数据仓库的稳定。显然数据模型的建设不是一步到位的，是不断积累的过程，成熟的数据模型能够减少迭代的时间。