ODS là gì? ODS khác Data Warehouse thế nào? (Cập nhật 2026)

Last updated on January 16th, 2026 at 02:16 pm

Khi nghiên cứu về hệ thống dữ liệu trong doanh nghiệp, bạn có thể từng thắc mắc ODS là gì? ODS (Operational Data Store) là một cơ sở dữ liệu trung tâm dùng để thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, hỗ trợ các quyết định trong thời gian thực. Được thiết kế để cung cấp dữ liệu ngay lập tức, ODS đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi và phân tích các hoạt động kinh doanh hiện tại.

Vậy cụ thể ODS là gì, Operational Data Store khác Data Warehouse như thế nào? Hãy cùng INDA Academy tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé. 

ODS là gì?

ODS (Operational Data Store) là một hệ thống lưu trữ dữ liệu trung gian, tập hợp và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn hệ thống khác nhau vào một cơ sở dữ liệu tập trung. 

Dữ liệu trong ODS thường xuyên được cập nhật theo thời gian thực và cung cấp một cái nhìn tổng quan chính xác và kịp thời về các chỉ số kinh doanh, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt và nhanh chóng. Điều này rất quan trọng trong môi trường kinh doanh hiện đại, nơi các quyết định cần phải dựa trên dữ liệu cập nhật liên tục.

Khác với các hệ thống kho dữ liệu (data warehouse), ODS không chuyển đổi dữ liệu trước khi lưu trữ mà giữ nguyên dữ liệu gốc. Quá trình này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực vì không cần phải thực hiện các phép biến đổi phức tạp. Dữ liệu từ ODS có thể được sử dụng cho các mục đích phân tích nhẹ, báo cáo hoạt động, và ra quyết định trong kinh doanh. 

Bằng cách cung cấp dữ liệu chính xác và nhanh chóng, ODS giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và ứng phó với tình hình thị trường kịp thời hơn. ODS là công cụ rất hữu ích trong các tổ chức cần phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng từ dữ liệu hoạt động.

ODS hoạt động như thế nào?

ODS (Operational Data Store) hoạt động chủ yếu trong thời gian thực, kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và thu thập dữ liệu vào một vị trí trung tâm. 

Quá trình hoạt động của ODS tương tự với quy trình ETL (Extract, Transform, Load), nhưng có sự khác biệt quan trọng: ODS không tiến hành chuyển đổi dữ liệu như trong ETL mà lưu trữ dữ liệu ở dạng gốc. Dữ liệu thô từ các hệ thống sản xuất sẽ được nhập vào ODS và trình bày trực tiếp cho các ứng dụng phân tích hoặc quyết định nghiệp vụ mà không qua bước chuyển đổi.

Dữ liệu trong ODS thường xuyên được cập nhật và dữ liệu mới sẽ thay thế dữ liệu cũ, giúp duy trì sự chính xác và kịp thời. Mặc dù ODS có thể không thực hiện các phép biến đổi dữ liệu phức tạp, hệ thống vẫn đảm bảo rằng dữ liệu tuân thủ các quy tắc nghiệp vụ và được chuẩn hóa để phục vụ cho các báo cáo và phân tích. 

Trong một số trường hợp, dữ liệu từ ODS có thể được sao chép và sử dụng quy trình ETL để chuyển sang một kho dữ liệu (Data Warehouse) để phục vụ cho các phân tích sâu hơn.

ODS khác Data Warehouse như thế nào?

Về sự khác biệt giữa Operational Data Stores và Data Warehouse, các bạn có thể tham khảo bảng so sánh nhanh trên ảnh, trước khi đi sâu vào như bên dưới. 

Mục đích sử dụng:

• ODS: Hệ thống ODS tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu ngắn hạn và cập nhật liên tục từ các hệ thống nguồn để hỗ trợ ra quyết định tức thời. Thông qua ODS, các doanh nghiệp có thể theo dõi dữ liệu hoạt động theo thời gian thực, thích hợp cho các báo cáo nhanh về tình trạng hiện tại của doanh nghiệp hoặc các giao dịch mới nhất.
• Data Warehouse: Ngược lại, Data Warehouse hướng đến mục tiêu lưu trữ dữ liệu dài hạn với khả năng phân tích trên một lượng lớn dữ liệu lịch sử. Với dữ liệu từ nhiều thời điểm khác nhau, Data Warehouse giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng dài hạn và đưa ra các quyết định chiến lược, từ đó hỗ trợ các phân tích sâu rộng về hiệu suất và hành vi khách hàng.

Đặc điểm dữ liệu:

• ODS: Dữ liệu trong ODS được lưu trữ dưới định dạng gốc của nó, nghĩa là không qua quá trình xử lý ETL (Extract, Transform, Load). Dữ liệu được giữ nguyên bản từ các hệ thống nguồn, đảm bảo tính tức thì và tính chính xác khi có nhu cầu truy xuất.
• Data Warehouse: Trước khi được lưu trữ, dữ liệu trong Data Warehouse phải trải qua quá trình ETL để chuẩn hóa và đồng bộ hóa dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng cho việc truy vấn phức tạp sau này.

Khả năng lưu trữ:

• ODS: Do tập trung vào dữ liệu hoạt động ngắn hạn, ODS chỉ lưu trữ dữ liệu ngắn hạn và giới hạn dung lượng. Dữ liệu trong ODS liên tục cập nhật, vì vậy dữ liệu cũ thường bị ghi đè bởi các bản ghi mới nhất, khiến hệ thống luôn phản ánh tình hình hiện tại.
• Data Warehouse: Khả năng lưu trữ của Data Warehouse rất lớn, có thể chứa nhiều dữ liệu lịch sử và cho phép truy xuất dài hạn. Điều này cho phép các nhà phân tích thực hiện các nghiên cứu về xu hướng và đánh giá hiệu suất trong một khoảng thời gian dài.

Độ ổn định của dữ liệu:

• ODS: Dữ liệu trong ODS thay đổi liên tục do luôn cập nhật các bản ghi mới nhất từ các hệ thống nguồn. Điều này làm cho dữ liệu trở nên biến động cao và thích hợp cho việc theo dõi các sự kiện mới nhất, nhưng không phù hợp để lưu trữ dữ liệu ổn định cho phân tích dài hạn.
• Data Warehouse: Dữ liệu trong Data Warehouse thường ít thay đổi sau khi được tải lên, tạo ra sự ổn định cần thiết để phục vụ các phân tích phức tạp và lâu dài. Vì dữ liệu này chủ yếu mang tính chất lịch sử, nó ít bị ảnh hưởng bởi các cập nhật tức thì.

Loại truy vấn phù hợp:

• ODS: Phù hợp với các truy vấn đơn giản, nhanh chóng như kiểm tra trạng thái đơn hàng hiện tại hoặc số lượng hàng bán trong giờ qua. Những truy vấn này thường yêu cầu dữ liệu mới nhất để ra quyết định kịp thời.
• Data Warehouse: Data Warehouse có thể thực hiện các truy vấn phức tạp và phân tích chuyên sâu trên một lượng lớn dữ liệu. Do đó, Data Warehouse là lựa chọn hàng đầu cho các báo cáo và phân tích xu hướng, dự báo kinh doanh, và các nghiên cứu dài hạn về khách hàng.

Xu hướng hiện đại về ODS trong kiến trúc dữ liệu 2025–2026

Operational Data Store (ODS) vẫn giữ vai trò quan trọng trong kiến trúc dữ liệu của nhiều tổ chức, nhưng cách triển khai ODS đang thay đổi mạnh theo hướng tích hợp với các mô hình dữ liệu hiện đại — đặc biệt trong bối cảnh cloud, streaming và lakehouse.

1. ODS trong kiến trúc dữ liệu thời gian thực

Các hệ thống hiện nay không chỉ yêu cầu báo cáo theo batch mà ngày càng đòi hỏi phân tích gần như thời gian thực. Điều này khiến ODS được sử dụng rộng rãi hơn như một thành phần thu thập và cung cấp dữ liệu hoạt động gần real-time, trước khi dữ liệu này được đưa vào Data Warehouse hoặc Data Lake để xử lý sâu hơn.

Trong những mô hình hiện đại, ODS thường kết hợp với:

• Streaming data ingestion (ví dụ: Kafka, CDC) để cập nhật dữ liệu kịp thời
• Microservices / APIs phục vụ các ứng dụng phi phân tích truy vấn dữ liệu hoạt động ngay lập tức
  Điều này giúp ODS trở thành một lớp “live operational view” thay vì chỉ là staging area truyền thống.

2. Cloud-native & mở rộng linh hoạt

Trong môi trường cloud (AWS, Azure, GCP), ODS ngày càng được triển khai theo các kiến trúc serverless hoặc container-oriented, giúp:

• Tự động mở rộng theo tải truy cập
• Giảm chi phí vận hành so với ODS on-premise truyền thống
• Tích hợp tốt với các dịch vụ dữ liệu khác như streaming, analytics, và BI

Các nền tảng này cho phép ODS được tích hợp liền mạch với Data Warehouse, Data Lake, và Data Lakehouse — giúp tổ chức dữ liệu linh hoạt hơn và giảm độ trễ giữa hoạt động và phân tích.

3. Sự xuất hiện của các kiến trúc mở rộng hơn ODS

Xu hướng kiến trúc dữ liệu hiện nay cũng xuất hiện các mô hình mở rộng từ khái niệm ODS như Digital Integration Hub (DIH) hay HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing), nhằm xử lý cả workload vận hành và phân tích ngay trên cùng một nền tảng. Những kiến trúc này:

• Cung cấp caching và truy vấn nhanh cho các ứng dụng operational
• Hỗ trợ event-driven workflows
• Tích hợp API layer để kết nối trực tiếp với nhiều ứng dụng hơn
  Nhờ đó, ODS không chỉ là một nơi lưu trữ trung gian, mà trở thành lớp dữ liệu trực tuyến linh hoạt hơn trong mô hình dữ liệu hiện đại.

4. Vai trò của ODS trong hệ sinh thái dữ liệu thống nhất

Khi các tổ chức áp dụng mô hình lakehouse hoặc medallion architecture, ODS thường đóng vai trò:

• Giai đoạn đầu của pipeline dữ liệu (ingestion layer)
• Cung cấp dữ liệu “nhanh nhất” để phục vụ operational BI
• Là nguồn dữ liệu cho các bước cleansing, enrichment trước khi dữ liệu đi vào các tầng Silver/Gold

Trong các kiến trúc này, ODS không thay thế Data Warehouse nhưng nằm chung với Data Lake và Warehouse để phục vụ cả operational và analytical workloads trong cùng một hệ thống dữ liệu.

Những điểm cần lưu ý khi làm việc với ODS hiện nay

• Không phải tổ chức nào cũng cần ODS: Trong nhiều mô hình đơn giản, các hệ thống trực tiếp ingest vào lakehouse hoặc warehouse có thể thay thế ODS mà vẫn đáp ứng yêu cầu real-time.
• Tích hợp streaming và CDC là yếu tố quan trọng để ODS phát huy giá trị trong những hệ thống hoạt động 24/7.
• Bảo mật và governance cần được triển khai cẩn thận vì ODS có thể là điểm truy xuất dữ liệu operational quan trọng.

Tạm kết

Tóm lại, ODS là một công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp quản lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, mang lại cái nhìn sâu sắc về các hoạt động hiện tại. Việc hiểu rõ ODS là gì và sự khác biệt giữa ODS và data warehouse sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp

Câu hỏi thường gặp

ODS là gì và tại sao nó quan trọng trong quản lý dữ liệu?

ODS (Operational Data Store) là một cơ sở dữ liệu trung tâm dùng để thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau. ODS giúp cung cấp cái nhìn về dữ liệu trong thời gian thực, hỗ trợ các quyết định nhanh chóng và chính xác trong doanh nghiệp.

ODS và data warehouse khác nhau như thế nào?

Mặc dù ODS và data warehouse đều là các kho dữ liệu, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau. ODS tập trung vào việc cung cấp dữ liệu hiện tại, trong khi data warehouse lưu trữ dữ liệu lịch sử và hỗ trợ phân tích dài hạn.

ODS hoạt động như thế nào trong hệ thống dữ liệu doanh nghiệp?

ODS thu thập dữ liệu từ các hệ thống nguồn và lưu trữ dữ liệu mà không thay đổi định dạng gốc. Dữ liệu được nhập vào hệ thống ODS và có thể được xử lý nhẹ, giúp tạo ra cái nhìn tổng thể về các hoạt động hiện tại của doanh nghiệp.

ODS có thể thay thế data warehouse không?

Không, ODS và data warehouse hoạt động song song nhưng có vai trò khác nhau. ODS thường được sử dụng như một khu vực trung gian để chuẩn bị dữ liệu cho việc lưu trữ trong data warehouse, thay vì thay thế cho nó.

Lợi ích của ODS đối với doanh nghiệp là gì?

ODS giúp doanh nghiệp theo dõi và phân tích dữ liệu trong thời gian thực, cải thiện khả năng ra quyết định nhanh chóng, đặc biệt là trong các tình huống cần phản ứng tức thì, như quản lý tồn kho hoặc theo dõi đơn hàng.

Dữ liệu trong ODS có được xử lý và chuẩn hóa không?

Dữ liệu trong ODS thường được lưu trữ nguyên bản, tức là không có bước xử lý và chuẩn hóa như trong các hệ thống ETL của data warehouse. Tuy nhiên, các bước xử lý nhẹ có thể được áp dụng để loại bỏ dữ liệu dư thừa hoặc kiểm tra tính hợp lệ.

Có thể tích hợp ODS với các hệ thống dữ liệu khác không?

Có, ODS thường được tích hợp với các hệ thống dữ liệu khác như data warehouse và các công cụ phân tích doanh nghiệp, giúp hỗ trợ quyết định trong thời gian thực và dài hạn.

ODS có thể dùng cho phân tích dữ liệu thời gian thực không?

Chính xác, ODS được thiết kế để xử lý và lưu trữ dữ liệu hiện tại, rất hữu ích cho các phân tích trong thời gian thực, chẳng hạn như xác định mức độ bán hàng trong giờ hoặc theo dõi tình trạng của các đơn hàng.