根据ODS系统解决的不同的数据问题，将ODS模型将数据按三层进行管理：分别针对细节级数据、汇总型数据和分析型数据，每个区域有自己的管理重点。下面分别介绍。
基础数据层（FDM：FOUNDATION DATA MODLE）。来源于标准化的各源系统提供的业务基础数据。基础数据层的数据粒度为细节级数据。存储从源系统抽取的业务基础数据。这些数据经过清洗、标准化，主要是操作型数据和参数数据。基础数据层按业务主题进行归类、整合。
加工汇总层（ADM：ANALYSIS DATA MODLE）。在基础数据的上进行加工汇总形成的指标数据存储分析型和加工汇总型数据。来源于标准化的各源系统的汇总、报表数据，是基础数据经过加工按一定维度汇总的指标，或分析数据。加工汇总层的数据需求来源于应用的一些共同性指标，可以是一些中间数据，这些指标的存在，可以大大提高应用系统的处理效率。
数据集市层（MDM：MART DATA MODLE）。存储在ODS模型基础上的应用数据。其中指标数据主要从加工汇总层生成，分析数据主要从基础数据层生成，数据集市系统手工录入数据。数据集市层根据应用需求进行建设，存放的数据主要为分析型数据。其中操作型数据主要为各自的数据集市专用。
M层数据可从A层来，也可以直接由F层来。M层数据直接对外，可直接取用，一般均为满足需求。当然也可以从A层或F层取数据，比如取明细数据。
结合ETL工具KETTLE，各数据层的处理模式如下：
FDM层直接利用KETTLE数据抽取即可。
ADM与MDM层数据，处理较为复杂，非KETTLE处理的长项所在，但依旧可以利用KETTLE进行任务设计，数据加工处理交由数据库存储过程处理，KETTLE调用Store Procedure即可。
1,ODS和DW
? 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” ；
? ODS (Operational Data Store)操作型数据存储，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据，一般不保留数据的变动轨迹，是数据仓库体系结构中的一个可选部分；
ODS
DW
主要是和源系统表结构相同，表结构随着源系统变化
面向主题的表模型，模型相对稳定
一般只保留最新数据或较短时间段的数据
历史数据，记录轨迹
追求时间窗口短，满足报表数据的实效性
批处理时间窗口较长
Update、Insert、Merge操作
主要是Insert操作
ODS行业建设：
实施方案
特点
风险
数据仓库（DW）
一般包含一个数据准备层，先进行源数据采集和清洗；有稳定成熟的模型；
投入大、风险高
操作型数据存储（ODS）
主要是快速采集源数据；一般也会采用DW的一些技术；可以部分保留较少天数的历史数据，不能满足企业的中远期决策需求；缺点是数没有稳定的数据层；
投资小、但涉及技术较多
ODS+DW
一般ODS用于报表数据源，同时为DW提供数据；DW作决策支持，提供历史数据；
一般需要分步实施，降低风险
常用术语：
ETL(Extract Transform Load)
数据抽取转换加载软件
例如IBM Datastage、Informatic PowerCenter
DM（Data Mart）数据集市
数据集市也可叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上解决访问数据仓库的瓶颈
Cognos
报表开发展现工具
Cube
数据立方体，Cognos基于文件的多维数据组织，用于多维分析
主数据
主要的业务数据，例如客户信息、卡、帐户
Metadata元数据
数据的数据，包括数据源元数据、ETL规则元数据、OD元数据、报表元数据、接口文件元数据、业务规则元数据等
ODS优缺点：
主要优点：
提供T+1同构表给MIS系统使用，减轻了对源交易系统的数据访问压力；
屏蔽了众多的、异构的数据库，例如DB2/400、sqlserver，物理上集中存放到oracle数据库，降低了MIS系统部署难度；
可以统一进行清洗和简单的处理，例如统一Trim；
提供部分整合后的主数据层供用户访问，可以降低源系统变化带来的影响；
对多个应用系统公用的数据指标可以统一加工，提供公共加工层表；
提供各源系统批处理结束标志，方便MIS日报开发；
对MIS系统的批处理作业可以提供统一调度；
提供部分表的历史数据保存，方便MIS使用；
缺点和不足：
改善源系统的数据质量的能力有限，例如:如果源系统没有最后修改日期字段，ODS也较难提供增量数据给后面的应用系统；
增大了数据错误的机率；如果通过ETL工具也可以直接访问多个源系统数据并完成数据加工，在数据准确性上保障更高；
因为不能掌握全部的源系统数据，例如繁多的登记薄，一段时间内还需要由需求推动同构表的分析和采集工作；
没有稳定的、面向主题的数据模型；
不能大量地保存历史数据；
批处理时间窗口内不能提供数据访问；