大数据中ODS，TDS，RDS，DWD，DWS，DM之间的关系和作业顺序

看了这么多书还是没理解这些乱糟糟的名词之间的关系，试图解释一下，不知道是否正确：

**1. RDS（RAW DATA STORES，原始数据存储）**

RDS作为原始数据存储层，用于存储来自各种源头的未经处理的数据。这些数据可能来自企业内部的业务系统、外部数据源或各种传感器等。RDS确保原始数据的完整性和可访问性，为后续的数据处理和分析提供原始素材。

**2. ODS（Operational Data Store，操作数据存储）**

ODS位于RDS之后，用于存储从RDS中提取出来的、经过初步整合的数据。ODS通常用于存储来自多个操作型系统的数据，如ERP、CRM等。它的主要作用是为数据仓库提供结构化、整合后的数据，作为后续数据处理和分析的基础。

**3. TDS（TRANSFORMED DATA STORES，转换后的数据存储）**

TDS在ODS之后，负责对数据进行清洗、转换和整合，以满足特定的业务需求或分析需求。在TDS中，数据经过一系列的处理操作，如去除重复数据、填充缺失值、转换数据类型等，以生成更加准确、一致和有用的数据集。

**4. DWD（Data Warehouse Detail，数据仓库明细层）**

DWD位于TDS之后，是数据仓库中的一个层次，用于存储经过转换和清洗后的明细数据。DWD中的数据保持了较高的细节粒度，方便进行后续的数据分析和挖掘。它通常作为数据仓库中底层的数据存储层，为上层的数据分析提供数据支持。

**5. DWS（Data Warehouse Service，数据仓库服务）**

DWS是一个基于公有云基础架构和平台的在线数据处理