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Alcune definizioni di un ODS lo fanno sembrare un data warehouse classico, con input periodici (batch) provenienti da varie fonti operative nell'ODS, con la differenza che i nuovi input sovrascrivono i dati esistenti.
In una banca, ad esempio, un ODS (con questa definizione) ha, in qualsiasi momento, un saldo contabile per ciascun conto corrente, per gentile concessione del sistema di conto corrente e un saldo per ciascun conto di risparmio, come previsto da il sistema del conto di risparmio.
I vari sistemi inviano periodicamente i saldi dei conti (ad esempio alla fine di ogni giornata) e un utente ODS può quindi cercare in un punto per vedere il profilo completo di ogni cliente bancario (come il cliente informazioni di base e informazioni sul saldo per ogni tipo di account).
Uno dei concetti più confusionari nel mondo del data warehousing è l'archivio dati operativo. Nessuno è realmente d'accordo su cosa sia in realtà un ODS.
Se si desidera chiamare un ambiente come questo un ODS, con tutti i mezzi, andare avanti. Terminologia a parte, questo esempio è solo un ambiente di data warehousing orientato ai batch che fa un'operazione di aggiornamento e sostituzione su ogni pezzo di dati che risiede lì (e, naturalmente, aggiungendo nuovi dati come applicabile), piuttosto che mantenere una cronologia di esecuzione di qualunque misura vi sia conservata.
È possibile implementare facilmente questo cosiddetto ODS e utilizzare anche strumenti e servizi middleware orientati ai batch e strumenti di reporting e OLAP.
Un'altra versione di un ODS è un po 'più architettonicamente impegnativa. Utilizza un approccio end-to-end che richiede applicazioni abilitate per il magazzino (perché sai che forniranno dati a un data warehouse). Le applicazioni abilitate al magazzino supportano un'architettura push o pull e consentono di aggiornare un database informativo in tempo reale (o quasi in tempo reale).
Sebbene la premessa di abbattere le barriere di applicazioni e sistemi sia molto in linea con ciò che si fa con un data warehouse, si ha un grosso problema: il ritmo degli aggiornamenti nel proprio ambiente informativo e analitico è troppo lento se si utilizza classico data warehousing e i suoi processi batch-oriented per l'estrazione e lo spostamento dei dati.
Dimentica la terminologia e le parole d'ordine. Concentrati invece sulle differenze architettoniche e temporali tra l'ODS.
