背景知識：在當今這樣一個信息技術發展迅速的時代，數據量也在不斷的增長，面臨這樣的壓力，總是會有大神提出一些解決方案。比如高層管理人員希望能查看整個公司的發展業績，數據倉庫(Data Warehouse, DW)正是解決該問題的主要方案，隨之DW就這樣產生了。可是時代在變，需求也會隨着改變，比如保險公司的員工希望提高自己的業績，拿更多的工資，那麼他首先希望的就是能把更多的客戶挖進來，其實這其中是有很多方法的。最基本的例子，比方說某保險公司的一個客服希望能夠以最高的成功率向客戶推薦相關的業務，一旦客戶來電，客服可以立刻從數據庫中調出該客戶的相關的一連串信息，從而可以根據這些信息有針對性的向客戶推薦相關的業務了，顯然，這樣的推薦方式明顯可以提高成功率。那麼問題就來了，怎麼解決這樣的問題呢？隨之，操作型數據存儲(Operational Data Store, ODS)的誕生給此類問題提供了良好的解決方案。從理論上講，這兩種解決方案到底有什麼區別呢？現在進入正題。
ODS與DW的區別主要有以下幾點：
1、數據的當前性
ODS包括的是當前或接近當前的數據，ODS反映的是當前業務條件的狀態，ODS的設計與用戶或業務的需要是有關聯的，而DW則是更多的反映業務條件的歷史數據。
2、數據的更新或加載
ODS中的數據是可以進行修改的，而DW中的數據一般是不進行更新的。ODS的更新是根據業務的需要進行操作的，而沒有必要立即更新，因此它需要一種實時或近實時的更新機制。另外，DW中的數據是按照正常的或預先指定的時間進行數據的收集和加載的。
3、數據的彙總性
ODS主要是包括一些細節數據，但是由於性能的需要，可能還包括一些彙總數據，如果包括彙總數據，可能很難保證數據的當前性和準確性。ODS中的彙總數據生命週期比較短，所以可稱作爲動態彙總數據，如果細節數據經過了修改，則彙總數據同樣需要修改。而DW中的數據可稱爲靜態的彙總數據。
4、數據建模
ODS是站在記錄層面訪問的角度而設計的，DW或DM則是站在結果集層面訪問的角度而設計的。ODS支持快速的數據更新，DW作爲一個整體是面向查詢的。
5、查詢的事務
ODS中的事務操作比較多，可能一天中會不斷的執行相同的事務，而DW中事務的到達是可以預測的。
6、用途
ODS用於每一天的操作型決策，是一種短期的；DW可以獲取一種長期的合作廣泛的決策。ODS是策略型的，DW是戰略型的。
7、用戶
ODS主要用於策略型的用戶，比如保險公司每天與客戶交流的客服；而DW主要用於戰略型的用戶，比如公司的高層管理人員。
8、數據量（主要區別之一）
ODS只是包括當前數據，而DW存儲的是每一個主題的歷史快照；
上圖摘錄於Corinne Baragoin, Marty Marini, Cellan Morgan, Olaf Mueller, Andrew Perkins, Kiho “Henry” Yim. Building the Operational Data Store on DB2 UDB Using IBM Data Replication, WebSphere MQ Family, and DB2 Warehouse Manager.
