作用
一般在帶有ODS的系統體系結構中，ODS都設計為如下幾個作用：
ODS1、在業務系統和數據倉庫之間形成一個隔離層
一般的數據倉庫套用系統都具有非常複雜的數據來源，這些數據存放在不同的地理位置、不同的資料庫、不同的套用之中，從這些業務系統對數據進行抽取並不是一件容易的事。因此，ODS用於存放從業務系統直接抽取出來的數據，這些數據從數據結構、數據之間的邏輯關係上都與業務系統基本保持一致，因此在抽取過程中極大降低了數據轉化的複雜性，而主要關注數據抽取的接口、數據量大小、抽取方式等方面的問題。
2、轉移一部分業務系統細節查詢的功能
在數據倉庫建立之前，大量的報表、分析是由業務系統直接支持的，在一些比較複雜的報表生成過程中，對業務系統的運行產生相當大的壓力。ODS的數據從粒度、組織方式等各個方面都保持了與業務系統的一致，那么原來由業務系統產生的報表、細節數據的查詢自然能夠從ODS中進行，從而降低業務系統的查詢壓力。
3、完成數據倉庫中不能完成的一些功能
一般來說，帶有ODS的數據倉庫體系結構中，DW層所存儲的數據都是進行匯總過的數據，並不存儲每筆交易產生的細節數據，但是在某些特殊的套用中，可能需要對交易細節數據進行查詢，這時就需要把細節數據查詢的功能轉移到ODS來完成，而且ODS的數據模型按照面向主題的方式進行存儲，可以方便地支持多維分析等查詢功能。
在一個沒有ODS層的數據倉庫套用系統體系結構中，數據倉庫中存儲的數據粒度是根據需要而確定的，但一般來說，最為細節的業務數據也是需要保留的，實際上也就相當於ODS，但與ODS所不同的是，這時的細節數據不是“當前、不斷變化的”數據，而是“歷史的，不再變化的”數據。
設計方法
在數據倉庫設計方法和信息模型建模方法中，前人的著作對各種思路和方法都做過大量的研究和對比，重點集中在ER模型和維模型的比較和套用上。根據我們的實踐經驗，ER模型和維模型在數據倉庫設計中並非絕對對立，尤其在ODS設計上，從巨觀的角度來看數據之間的關係，以ER模型最為清晰，但從實現出來的數據結構上看，用維模型更加符合實際的需要。因此孤立地看ER模型或者維模型都缺乏科學客觀的精神，需要從具體套用上去考慮如何套用不同的設計方法，但目標是一定的，就是要能夠把企業的數據從巨觀到微觀能夠清晰表達，並且能夠實現出來。
設計指南
在ODS的概念定義中，已經描述了ODS的功能和特點，實際上ODS設計的目標就是以這些特點作為依據的。ODS設計與DW設計在著眼點上有所不同，ODS重點考慮業務系統數據是什麼樣子的，關係如何，在業務流程處理的哪個環節，以及數據抽取接口等問題。
數據調研
數據調研的內容和要求，在《調研規範》文檔中做了詳細定義，此處不再重複。
數據範圍
確定數據範圍實際上是對ODS進行主題劃分的過程，這種劃分是基於對業務系統的調研的基礎上而進行的，並不十分關心整個數據倉庫系統上端套用需求，但是需要把上端套用需求與ODS數據範圍進行驗證，以確保套用所需的數據都已經從業務系統中抽取出來，並且得到了很好的組織。一般來講，主題的劃分是以業務系統的信息模型為依據的，設計者需要綜合各種業務系統的信息模型，並進行巨觀的歸併，得到企業範圍內的高層數據視圖，並加以抽象，劃定幾個邏輯的數據主題範圍。在這個階段，以ER模型表示數據主題關係最為恰當。第二步：根據數據範圍進行數據分析和主題定義在第一步中定義出來了企業範圍內的高層數據視圖，以及所收集到的各種業務系統的資料，在這一步中，需要對大的數據主題進行分解，並進行主題定義，直到每個主題能夠直接對應一個主題數據模型為止。在這個階段，將把第一步生成的每個ER圖中的實體進行分解，分解的結果仍以ER表示為佳。
主題元素
定義維、度量、主題、粒度、存儲期限
定義維的概念特性：
維名稱，名稱應該能夠清晰表示出這個維的業務含義。
維成員，也就是這個維所代表的具體的數據，
維層次，維成員之間的隸屬與包含的層次關係，每個層次需要定義名稱
定義度量的概念特性：
度量名稱，名稱應該能夠清晰表述這個度量的業務含義
定義主題的概念特性：
主題名稱和含義，說明該主題主要包含哪些數據，用於什麼分析；
主題所包含的維和度量；
主題的事實表，以及事實表的數據。
定義粒度：
主題中事實表的數據粒度說明，這種粒度可以通過對維的層次限制加以說明，也可以通過對事實表數據的業務細節程度進行說明。
定義存儲期限：
主題中事實表中的數據存儲周期。
第四步：疊代，歸併維、度量的定義
在ODS中，因數據來自於多個系統，數據主題劃分時雖然對數據概念進行了一定程度上的歸併，但具體的業務代碼所形成的各個維、以及維成員等還需要進一步進行歸併，把概念統一的維定義成一個維，不允許同一個維存在不同的實體表示（象不同的業務系統中一樣）。
第五步：物理實現
定義每個主題的數據抽取周期、抽取時間、抽取方式、數據接口，抽取流程和規則。
物理設計不僅僅是ODS部分的資料庫物理實現，設計資料庫參數、作業系統參數、數據存儲設計之外，有關數據抽取接口等問題必須清晰定義。
