在大数据的世界里，ODS、DW与DM这三者构成了不可或缺的基石概念。它们分别代表操作数据存储（Operational Data Store）、数据仓库（Data Warehouse）以及数据集市（Data Mart），各自肩负着独特的使命。
ODS，有时也被称为企业级数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW），是业务主题数据的存储中心。它负责收集并保存各业务系统的日常操作数据，包括原始数据和中间处理结果。其特性如低成本、高并发、高可用性以及实时性等，使其成为数据仓库建设的起点和基石。
关于ODS层的主要功能，可以细述如下：
- 数据集成——将散布于各业务系统中的数据进行集中汇总。
- 数据清洗与转换——对原始数据进行初步的清洗和格式转换。
- 历史数据留存——保存完整的历史记录，以支持数据追溯和分析。
- 数据质量管理——作为数据质量管理的重要环节，确保数据准确性。
- 实时分析支持——为需要近实时响应的应用提供支持。
DW则是一种面向主题的数据存储模式。它通过抽取、转换并加载（ETL）来自不同业务系统的数据，将这些数据整合到一个统一的环境中。DW的特点在于其主题性、集成性、稳定性以及对历史变化的反映。DW进一步分为DW1、DW2和DW3三个层次。
至于DW层的主要功能，列举如下：
- 企业级数据集中汇总与管理——存储大量结构化数据，便于后续的分析和挖掘。
- 查询效率提升——根据不同主题设计表的结构和内容，去除与主题无关的冗余数据。
- 数据质量保障——作为连接原始数据与标签之间的桥梁，确保数据的唯一性、权威性和准确性。
而DM则是从海量数据中自动挖掘出那些隐含的、未知的、可能对用户有益且对决策有潜在价值的知识和规则。DM的特点在于其面向分析、面向问题、高度专业化和高度自动化的特性。DM的工作流程包括数据预处理、构建数据挖掘模型以及结果分析。
DM层的核心功能为：
- 数据挑选与分析——从DW层中挑选主题数据，依据不同业务需求构建特定的业务场景标签。
- 结构化数据集市构建——通过整合和优化数据，构建结构清晰的数据集市，以促进后续的分析和决策。
- 高效标签计算——由于DM层的数据标签与业务紧密相关，因此能保证标签计算的效率。
这三者之间存在着紧密的联系与区别：
- 联系: DW作为桥梁，将ODS中的数据集成到DM中，为DM提供稳定的历史数据基础。而DM则是ODS和DW的应用延伸，利用DW中的数据进行深入分析和挖掘，为企业提供决策支持。
- 区别: 三者在功能、建设目的以及数据处理方式上存在差异。ODS侧重于日常操作数据的存储，DW侧重于集成数据的存储，而DM则侧重于分析数据的存储。在建设目的上，ODS主要满足高并发、高可用的业务需求；DW主要满足企业管理者的决策分析需求；DM则主要满足企业的数据挖掘和商业智能应用需求。在数据处理上，ODS偏向实时处理，DW偏向周期性处理，而DM则结合了批处理和实时处理。
在大数据的领域中，ODS、DW与DM各自扮演着不可或缺的角色，它们协同工作，共同构成了企业数据分析与应用的基石。
以下是一个通过AJAX提交到服务器的包含两个输入字段的表单示例。