随着信息技术的发展和企业信息化水平的提高,商业智能(BI)在信息企业的经营与决策中扮演着越来越重要的作用。数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)及报表展现等多种技术构成了一个相对完整的BI技术架构,数据则是这些技术依赖的基础前提。通过抽取(Extraction)、转换(Transformation)、清洗(Cleaning)与加载(Loading)等ETL过程获取完整的、准确的基础数据支持成了Bl实现的关键之一。操作型数据存储(ODS)是为了满足各系统之间数据快速加载与整合的需求提出的一种数据架构概念。早期ODS的定位处于应用数据库与DW中间,ODS系统则专注于进行ETL作业处理。随着业务系统的不断完善,数据分析应用对基础数据的需求也在不断发展,特别是对于当前金融、电信、保险等行业里信息化程度高、数据密集的企业来说,早先提出的DB-ODS-DW三层体系架构已经表现出较明显的功能局限性,无法满足“全员化”BI发展趋势下日常决策对操作型数据的需求,信息化企业迫切需要的是一个符合当前企业IT策略与IT规划的有效的ODS架构。　　 本文首先通过研究国内以金融行业信息化为代表的企业信息化发展水平,论述了ODS系统在当前企业信息化发展过程中用于满足BI日常决策对操作型基础数据需求的实际意义；同时分析了当前国内ODS系统实施不一致的现状及问题,归纳了基础数据架构的发展过程,针对当前DB-ODS-DW架构存在的问题提出了作为“企业级操作型基础数据平台”的ODS有效架构,在ODS的重要性得到体现的前提下,为保证系统持续和稳定,本文提出了基于系统级和应用级别的ODS高可用性系统设计方案,将集群高可用性理论应用于ODS系统之中。“企业级操作型基础数据平台”的ODS系统架构,以“平台”的概念确定了包括核心ETL功能、数据共享、质量管理、元数据管理等功能定位,提供了全行统一的操作型数据存储环境和ETL处理环境。不仅保证了基础数据高效准确的支持,也提高了各应用系统的实施效率,在全局上对企业信息系统架构起到支持与提高,是适合当前企业信息化发展趋势的ODS有效架构。