什么是ODCs & 破坏臭氧层的物质清单
ODS系统
ODS 系统系统概要：随着业务的发展，外部监管机构、银行管理层和业务部门对决策、管理信息的依赖程度在不断提高，这些决策管理信息的需求的获取，不仅及时性、准确性、多样性要求较高，而且还跨越多个业务系统，手工方式越来越难以满足要求。
同时，不同应用系统之间，面对相同的数据获取需求，由于缺乏统一的规范和数据接口标准，导致应用系统重复开发相同功能的取数程序，源系统也需要开发多个数据接口。
此外，即便是在生产运营环境下，源系统还需要进行多次抽取，不但浪费了网络及存储的资源，而且给生产系统造成过大的压力，对生产运营产生较大的风险。
而科技部门在满足业务部门日益旺盛的数据需求过程中，却面临着众多业务系统数据来源构成复杂、数据存储分散、数据冗余严重、存储成本过高等诸多问题。
鉴于此，建设商业银行统一的数据中心势在必行。
项目意义：ODS （操作型数据存储（Operational Data Storage ））系统建设项目，首先，对数据进行统一整合，构建全行数据标准化体系；其次，实现对应用系统的统一供数，并对分行的统一数据分发；第三，实现全行数据及技术架构的统一，建设并不断完善商业银行的ODS 系统。
通过ODS 系统，既可以缩短应用系统的实施路径，减少重复开发；又可以提高业务管理部门数据需求的响应速度和准确性，并通过模型和知识库积累业务经验，为更深层次的决策分析和数据挖掘奠定基础。
项目目标：∙集成各源系统的数据，构建全行统一的基础数据模型、操作数据存储中心及配套体系； ∙ 建立数据分发平台，构建全行统一的数据文件分发体系，为各应用系统提供数据；∙为ALM （资产负债管理）应用系统提供数据； 总体规划：∙采用多层、可扩展框架结构，系统整体上包括数据获取层、数据组织层、数据应用、数据展现。
多层框架结构具有高度的扩展能力和方便的系统开发和维护性能，适合数据仓库系统多阶段、多层次的应用特点。
∙公共服务包括ETL 管理、元数据管理、数据质量管理、统一认证服务。
pfmea中ods意思
pfmea中ods意思PFMEA（Process Failure Modes and Effects Analysis）是针对生产流程中可能出现的故障进行分析的一种质量管理方法。
ODS （Operational Definition Sheet）指的是操作定义表，是PFMEA分析的一部分。
下面，我们将围绕“PFMEA中ODS的意思”这一主题，详细介绍PFMEA与ODS的定义、作用以及实际应用。
一、PFMEA的定义与作用PFMEA是一种常用的生产流程质量管理方法，用于对生产过程中可能出现的故障进行分析和预防。
在PFMEA中，质量团队通过对潜在故障模式、后果及其严重性进行分析，从而及早发现和避免可能的质量问题，最大限度地提高生产过程的可靠性和稳定性。
PFMEA通常分为五个步骤：确定分析范围、建立流程图、识别潜在故障模式、评估风险严重性和制定行动计划。
二、ODS的定义与作用ODS是PFMEA分析的一部分，是指对特定工序的操作规程、过程控制要点、关键特性和检验方法进行详细描述和定义的表格。
ODS可用于指导和标准化操作人员的操作流程，以确保每一个工序的执行都符合标准和质量要求。
在PFMEA中，通过ODS的详细定义和描述，可以掌握每一个工序的特性、控制点和关联因素，从而更好地识别和分析潜在故障模式，并相应地采取相应的措施进行预防。
三、PFMEA与ODS的实际应用PFMEA与ODS通常用于制造业、汽车制造、航空航天等领域的生产流程管理。
在具体应用中，PFMEA可以帮助企业及时发现和预防可能出现的质量问题，并制定相应的质量改进和控制措施，从而提高产品质量和生产效率。
ODS则可用于对特定工序的操作流程和质量要求进行指导和标准化，通过标准化操作流程，协调各部门间的配合，提高生产过程的一致性和稳定性，进而提高产品的质量和可靠性。
总之，PFMEA和ODS是一种帮助企业提高生产过程质量和效率的有力工具，通过系统化的故障分析和风险评估，有助于提高工作效率和生产质量，减少成本。
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS01数据流向02应用示例03何为数仓DWData warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包含：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等主要特点•面向主题▪操作型数据库组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
▪主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通过与多个操作型信息系统相关。
•集成▪需要对源数据进行加工与融合，统一与综合▪在加工的过程中必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。
（关联关系）•不可修改▪DW中的数据并不是最新的，而是来源于其他数据源▪数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询•与时间相关▪处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性与数据库的对比•DW：专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势•数据库：用于捕获和存储数据04为何要分层数据仓库中涉及到的问题：1.为什么要做数据仓库？2.为什么要做数据质量管理？3.为什么要做元数据管理？4.数仓分层中每个层的作用是什么？5.…...在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。
但是，实际情况下，我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系，比如下面的右图。
【转载】【常见缺陷分析技术】ODC缺陷分析法
【转载】【常见缺陷分析技术】ODC缺陷分析法ODC，英⽂全称为Orthogonal Defect Classification，译作"正交缺陷分类"，由IBM 的Waston中⼼推出。
当需要分析与开发者和测试⼈员相关、与开发阶段相关、与顾客的满意程度相关的产品质量的外部属性时，据IBM介绍可以通过ODC分析这些属性的结果提⾼软件的质量。
ODC技术对于以下3种情况特别适⽤：（1）开发⽣命周期相对来说是⼀个很漫长的过程，包括后续的改进⼯作。
例如，这个项⽬包括多个软件版本或者⼀个版本有多次迭代。
（2）潜在的缺陷数⽬是相当⼤的。
缺陷数⽬越多，客观的分析结果也越多，对我们了解软件质量越有好处。
（3）这个项⽬已经将"⾼质量"设定为它的主要⽬标之⼀。
ODC技术将每⼀个缺陷按不同维度进⾏分类。
当缺陷数量较多时，也可以对缺陷进⾏抽样分析。
⽬前ODC技术的主要维度包括发现问题的活动（分为8类）、触发因素（分为36类）、结果影响（分为13类）、问题根源对象（分为6类）、缺陷类型（分为39类）、缺陷界定（分为3类）、责任来源（分为5类）、缺陷年龄（分为4类）8个，共114类。
根据⼤量缺陷分类后产⽣的各类缺陷的统计数字，结合缺陷定位信息（所属⼦系统、模块、特性）进⾏多维度正交分析，就能准确确定产品主要质量问题区域，识别缺陷引⼊和去除过程的重点改进对象，实现对过程和产品的精确改进指导。
将传统度量⼿段和ODC技术相结合，能实现对过程和产品的宏观评估和微观解剖。
将⼀个缺陷在⽣命周期各环节的属性组织起来，从单维度、多维度来对缺陷进⾏分析，从不同⾓度得到各类缺陷的缺陷密度和缺陷⽐率，从⽽积累得到各类缺陷的基线值，⽤于评估测试活动、指导测试改进和整个研发流程的改进；同时根据各阶段缺陷分布得到缺陷去除过程特征模型，⽤于对测试活动进⾏评估和预测。
7.7节中前⾯⼏个⼩节描述中涉及的缺陷分布、缺陷趋势等都属于这个⽅法中的⼀个⾓度⽽已。
ods方案
ODS方案1. 简介ODS（Operational Data Store）是一种用于集成和存储企业各种操作型数据的存储方案。
ODS的目标是提供一个一致、完整、可靠的数据源，以支持企业内外部各种业务需求和数据需求。
本文档将介绍ODS方案的概念、重要性、实施步骤以及相关的最佳实践。
2. ODS的概念ODS是一个存储和管理企业操作型数据的中间层，它可以集成来自不同业务系统和数据源的数据，并提供标准化、一致的数据模型和接口。
ODS旨在解决企业内部各种数据源之间的数据一致性问题，并提供一个高效、可靠的数据仓库，为企业的决策支持和业务分析提供可信的数据来源。
ODS的特点包括： - 高性能：ODS需要以低延迟、高吞吐量的方式处理和存储数据，以满足实时的业务需求。
- 可扩展性：ODS需要能够容纳大量的数据源，并随着业务的扩张不断扩展。
- 可靠性：ODS需要提供高可用性和数据冗余，以确保数据的安全性和可靠性。
- 数据一致性：ODS需要对接不同类型的数据源，并保证数据在不同系统之间的一致性。
3. ODS的重要性ODS在企业中起着至关重要的作用，它可以帮助企业解决各种数据管理和数据一致性的挑战。
下面是ODS的几个重要作用：3.1 数据整合和一致性企业内部往往存在着各种不同的业务系统和数据源，这些系统和数据源之间的数据格式和结构可能不一致，这给数据整合和分析带来了很大的困难。
ODS可以作为一个中间层，将各种数据源的数据整合并进行转换，以提供标准化、一致的数据模型和接口。
3.2 决策支持和业务分析ODS提供了一个可信、完整、一致的数据源，可用于企业的决策支持和业务分析。
企业可以基于ODS的数据进行数据挖掘、业务分析和可视化，从而帮助企业发现隐藏的业务规律和趋势，做出更准确的决策。
3.3 业务流程优化通过对ODS中的数据进行分析和挖掘，企业可以更好地理解和优化自身的业务流程。
ODS可以为企业提供实时的、全面的业务数据，帮助企业发现业务流程中的瓶颈和问题，并优化相关流程，提高企业的效率和竞争力。
odc是什么意思
odc是什么意思
ODC是Open Database Connectivity（开放数据库连接）的缩写，是一种IT行业中用于在数据库管理系统中实现跨平台连接的应用程序接口。
ODC是在因特网和其他网络应用中应用广泛的技术，尤其在应用程序编码的外部数据库中使用更为普遍。
ODC定义了一种跨不同的数据库管理系统技术，使特定的ODC应用程序可以在不同的数据库形式下运行，比如Microsoft SQL Server、Oracle、MySQL和Sybase。
ODC结合了传输技术，以便从客户端将某种特定的请求传输到服务端，例如对某个表的查询，并且服务端也能够以特定的方式将响应的数据传回客户端。
ODC的API接口通常由查询语言组成，如SQL，也可以由C，C++，Java，Pearl等语言构成。
使用ODC可以实现不同计算机的数据库的连接，允许一台计算机上的数据库管理系统发出海量的查询指令，从另一台机器上的数据库获取数据，进而分析和处理，从而更好地了解两台计算机中的信息。
这种应用有助于数据库访问、数据交互、数据存储和共享，还能获得全球信息网络特有的多媒体和多文档功能。
ODC可以让多台计算机连接同一个外部数据库，以实现多用户对同一数据库的多种操作。
当使用ODC技术访问其他网站时，它要求使用某种方式的认证，以确保文件的安全。
此外，ODC还可以支持在多个数据库间交叉查询，从而可以从不同数据库中检索信息，这在分析复杂的商业问题中尤为有用。
总之，ODC是一种强大的技术，可以帮助企业大大提高工作效率，为企业网络和业务系统提供基础管理功能，扩大系统架构范围，减少重复工作，降低维护成本和装置成本。
访阿里云大规模存储“铁三角”：OSS、RDS与OTS
访阿里云大规模存储“铁三角”：OSS、RDS 与OTS摘要：2008年自主研发飞天开放平台只是阿里云的云计算历程的开始。
四年下来，ECS、OSS、RDS、OTS、ODPS、渲染云、CDN、云OS以及其上淘宝、天猫、支付宝、阿里金融等各类应用团队兵强将勇。
而涵盖OSS，RDS，OTS的大规模存储应用作为最接近终端用户的前端产品，技术较为成熟，竞争更加激烈。
云计算已经在中国落地。
阿里云作为中国云计算领域的先行者，2011年就已成功布局。
这其中，以分布式计算系统为基础的开放式存储服务（Open Storage Service，OSS）、关系型数据库服务（Relational Database Service，RDS）和开放结构化数据服务（Open Table Service，OTS）构成了阿里云大规模存储的“铁三角”。
11月8日，在阿里云开发者大会首日，CSDN特别专访了铁三角团队中的核心成员——OSS负责人伞兴，RDS技术负责人何云飞以及OTS技术负责人仇应俊。
OSS：要更扎实OSS负责人伞兴作为国内海量、低成本、高可靠的云存储服务，通过简单的REST接口，用户在OSS上可以实现任何时间、任何地点上传和下载数据，并使用Web页面对数据进行管理。
丰富的Java、Python、PHP SDK简化了用户的编程，便于网站、网盘、企业数据备份等基于图片、软件和音视频文件在内的存储和访问服务。
唱吧、壹人壹本、同步盘、够快、淘乐群等知名企业已是OSS的用户。
OSS是云计算最核心的基础。
在本届阿里云开发者大赛中，经过初赛与复赛，最终入围决赛的20个应用中，基于OSS的项目最多。
对于这样的结果，OSS负责人伞兴表示并不意外。
“阿里云也做了相应调研，国外基于S3平台的开发比例也是最大的，这并非说其他产品热度不高或不重要，恰恰相反，这说明存储是最基础的产品。
基于云上的应用都需要来自数据存储层面的支持。
第一次开发者大赛基于OSS的开发数量较多很正常。
ods层作用
ods层作用
ODS层是指开放数据服务层，它是一种数据服务架构，可以将数据从不同的数据源中提取、转换和加载到目标系统中。
ODS层的作用是将数据从原始数据源中提取出来，进行必要的转换和清洗，然后将其加载到目标系统中，以供后续的数据分析和应用开发使用。
ODS层的作用主要有以下几个方面：
1. 数据提取和转换：ODS层可以从不同的数据源中提取数据，并将其转换成目标系统所需要的格式和结构。
这个过程中，可以进行必要的数据清洗和校验，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理：ODS层可以将提取和转换后的数据存储到目标系统中，并进行必要的管理和维护。
这包括数据的备份和恢复、数据的安全性和可靠性保障等。
3. 数据集成和共享：ODS层可以将不同数据源中的数据进行集成和共享，以便于后续的数据分析和应用开发。
这个过程中，可以进行必要的数据转换和映射，以确保数据的一致性和可用性。
4. 数据分析和应用开发：ODS层提供了一个数据服务平台，可以支持
各种数据分析和应用开发工具的接入和使用。
这包括数据挖掘、数据可视化、机器学习、人工智能等领域的应用开发。
总之，ODS层是一个非常重要的数据服务架构，可以帮助企业和组织更好地管理和利用数据资源，提高数据的价值和效益。
在未来的数据时代中，ODS层将会发挥越来越重要的作用，成为数据服务和应用开发的核心基础设施。
odcc标准
odcc标准
ODCC（Open Data Center Committee，开放数据中心委员会）是一个由国内外云计算、数据中心、存储、网络等领域的企业和研究机构共同组成的开放组织。
ODCC的标准主要涉及数据中心、云计算、存储和网络等领域，旨在推动数据中心和云计算的标准化、开放和互操作性。
ODCC标准主要包括以下几个方面：
1. 数据中心设计：包括数据中心选址、布局、电力、制冷、网络等方面的设计标准，以确保数据中心的可靠性和高效性。
2. 云计算服务：包括云计算服务的设计、部署、运营和维护等方面的标准，以确保云计算服务的质量、安全性和可靠性。
3. 存储技术：包括存储系统的设计、部署、管理和维护等方面的标准，以确保存储系统的可靠性和高效性。
4. 网络技术：包括数据中心网络的设计、部署、管理
和维护等方面的标准，以确保数据中心网络的可靠性和高效性。
5. 数据安全：包括数据中心的物理安全、网络安全、数据备份和恢复等方面的标准，以确保数据中心的数据安全。
需要注意，ODCC标准是针对数据中心和云计算领域的开放标准，并不是强制性的规定。
ODCC标准的主要目的是为了促进数据中心和云计算领域的技术交流和合作，推动行业的健康发展。
具体的ODCC标准可以参考ODCC官方网站或者与ODCC委员会联系。
数据仓库ADS、DWD、DWS、ADS分层详解
数据仓库ADS、DWD、DWS、ADS分层详解一、ODS层ODS层通常包含多个数据源，包括企业内部的各种业务系统、外部的数据供应商、第三方数据服务等。
这些数据源通常具有不同的数据格式、结构、语义和质量，因此需要进行一系列的数据处理和转换，以使其能够被有效地集成到数据仓库中。
ODS层的数据处理主要包括以下几个方面：数据抽取：从各个数据源中抽取数据，包括全量抽取和增量抽取等方式。
数据清洗：对抽取到的数据进行清洗和去重，确保数据的一致性和准确性。
数据集成：将清洗后的数据进行整合和集成，以生成一个一致的、可信的、实时的数据集。
数据同步：将ODS层的数据同步到下一层，即DWD层，以供后续的数据处理和分析。
ODS层的数据模型通常是基于源系统中的数据模型进行设计，其主要目的是将不同的数据源中的数据整合到一个统一的数据集中，并尽量保证数据的质量和可用性。
ODS层的数据通常是面向业务过程和业务事件的，包含大量的原始业务数据和事件流数据，可以为企业提供实时的数据集成和分析能力。
ODS层是数据仓库架构中的第一层，主要负责数据集成和整合，将多个数据源中的数据进行清洗、整合和同步，为后续的数据仓库处理提供原始数据。
ODS层的数据模型通常是基于源系统中的数据模型进行设计，其主要目的是将不同的数据源中的数据整合到一个统一的数据集中，并尽量保证数据的质量和可用性。
二、DWD层数据仓库的DWD层（Data Warehouse Detail Layer）是整个数据仓库架构中的核心层次，也是数据仓库的基础层，它主要用于存储处理过的数据。
DWD层是对原始数据进行清洗、整合、标准化和去重等处理，将数据转化为面向主题的数据集。
在DWD层，数据会被按照主题进行建模，即按照不同的业务领域或业务流程进行分类和组织。
这种建模方法被称为主题建模，它是数据仓库架构的核心特点之一。
DWD层的主要任务是将原始数据转换成具有较高质量和较高复用性的数据集，使得数据在后续的处理和分析过程中更加容易理解和使用。
银行的数据仓库ODS历史库的区别
银行的数据仓库、ODS、历史库的区别和联系By hooyang 2013.11.7 xi’an （一）、什么是ODS面向主题的、集成的、不断变化的、当前或接近当前的数据集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求。
通过统一规划，规范框架和数据，ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换，能够提供实时的操作型报表，减轻数据仓库的负担。
常常被作为数据仓库的过渡。
系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据,有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。
数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB-DW的两层体系结构。
但是有很多情况，DB-DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求,比如有些实时性决策问题,它要求获取数据周期不能太长,而且也需要一定程度的汇总。
信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。
它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。
这样就构成了DB-ODS-DW的关于企业数据的三层体系结构。
ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。
（二）、下面对数据仓库、ODS和数据库进行多方面的比较：（三）、应用集成方案比较ODS技术的引入和应用，为企业在日常经营中进行实时OLAP提供了一种解决方案，使得企业无须建立一个“臃肿”的DW，就可以进行一些非战略性的中层决策，来实现对企业的日常管理和控制，同时也能获得较快的响应速度。
（四）、DW/ODS/历史库区别：数据仓库:根据通用的数据仓库模型，来构建的用于数据分析的数据库。
他是通用的，模型化的，可以扩展的。
不同厂商提供的模型有差异，银行内TD 与 IBM 在这块比较多。
ODS:根据不同的主题，或者说不同的应用，来构建的数据库。
请阐述ODC岗位职责
请阐述ODC岗位职责ODC（Offshore Development Center）岗位职责主要包括以下几方面：1. 项目管理：ODC的首要任务是负责项目的整体管理，包括项目的策划、组织、执行、控制和评估等。
ODC需要根据项目需求和时间计划，制定项目的工作计划和进度安排，并确保项目按计划顺利进行。
2. 团队管理：ODC需要负责管理一个跨部门、跨地域的团队，其中团队成员可能来自于不同的公司或部门。
ODC需要建立和维护良好的团队合作关系，协调团队人员的工作安排，确保团队成员能够高效协作，完成项目任务。
3. 技术支持：作为一个技术团队的负责人，ODC需要提供技术支持和指导，解决团队成员在项目开发过程中遇到的技术问题。
ODC需要具备扎实的技术背景，全面了解项目的技术要求，能够解决技术难题，提高团队成员的技术能力。
4. 质量管理：ODC需要负责项目的质量管理工作，确保项目交付的产品或服务符合预期要求。
ODC需要建立和执行有效的质量管理流程，包括需求分析、设计评审、代码审查、测试和Bug修复等环节，以确保项目的质量和稳定性。
5. 客户沟通：作为ODC的负责人，需要与客户进行密切的沟通和协调，了解客户的需求和期望，并及时向客户报告项目的进展情况。
ODC需要及时回应客户的问题和需求，并根据客户的意见和建议进行相应的调整和改进。
6. 风险管理：在项目开发过程中，ODC需要及时识别和评估潜在的风险，并采取适当的措施进行防范和应对。
ODC需要建立风险管理计划，制定相应的风险应对措施，以确保项目能够按时、按质地完成。
7. 绩效评估：ODC需要对团队成员的工作表现进行绩效评估，根据绩效评估结果，对团队成员进行奖惩和培训计划的制定。
ODC需要根据团队成员的工作表现，优化团队的组成和运作方式，以提高团队的协作效率和工作质量。
8. 持续改进：ODC需要不断改进和优化项目管理和开发流程，提高团队的工作效率和绩效水平。
ODC需要收集和分析项目数据，总结项目经验，识别问题和瓶颈，并提出相应的改进建议，以实现持续改进和创新。
odc标准
odc标准
ODC（Open Data Commons）是一个非营利组织，致力于推动开放数据的发展和共享。
它提供了一系列与数据相关的标准和工具，以促进数据的互操作性、可重用性和透明度。
以下是 ODC 标准的一些示例：
1. ODC Public Domain Dedication and License（ODC PDDL）：这是一个公共领域 dedication 和许可协议，允许数据发布者将其数据置于公共领域，使其可供自由使用、复制和再分发。
2. ODC Attribution License（ODC-By）：这是一个创作共用许可协议，要求使用者在使用数据时给予适当的署名和引用。
3. ODC Data Package：这是一个用于描述和组织数据集的标准格式，包括元数据和数据文件。
4. ODC Metadata Schema：这是一个用于定义数据集元数据的标准模式，包括数据集的描述、来源、创建日期等信息。
这些标准旨在帮助数据发布者更好地管理和共享数据，同时确保数据的使用符合法律和道德要求。
通过遵循 ODC 标准，数据用户可以更轻松地查找、理解和使用各种数
据集，促进数据的重用和创新。
OTS--DCS说明
右侧黄色箭头表示开度
调节器画面
点击调节器的名称，弹出调节器细目画面
点击SV、MV模块，弹出调节面板。上面部分显示数 值的名称和单位。下面是输入窗口。输入新的数值， 按回车键。点击右侧“ITEM”按钮弹出选择窗口，选 择其他数值输入
每个控制器显示仪表
控制组画面 的实时数值，并可以 完成控制操作
点击系统总貌的流程图名称，弹出相应的流程图画面
流程图 手操器、开关和泵的状态用按钮颜色 显示：无色为关闭，绿色为启动
流程图中实时 显示调节器、 仪表的PV值
左键单击流程图相应的调节器 、仪表、手操器、开关的位号 ，显示相应的仪器仪表面板
流程图的左右 两边标注邻近 工序的名称， 可以点击跳转 包括相应控制 组,趋势组快捷 按钮，点击弹 出相应控制组 和趋势组。
调节器画面
位号区:显示此调节器面板对应的调节器位号 报警块：正常绿色，低报/高报黄色，低低报/高高报红色 调节器状态： “MAN”手动，“AUTO”自动，“CAS”串级 报警状态： “NR”为正常，“L”低报，“H”高报， “LL”低低报,“HH”高高报。
调节器的PV、SV和MV值和单位分别显示在相应的 模块中。刷新频率 2次/秒. 柱状显示：PV值用柱状图显示其相应的数值状态。 右侧刻度为调节器的量程
OTS的DCS说明
系统总貌
工具 栏
显示栏
系统总貌
显示栏
显示栏主要功能为报警闪烁及数目显示、最后三条报警显示和时间显示。 当系统产生未确认的报警时，报警灯闪烁并伴有报警警报因。报警闪烁 灯下方显示当前总报警数量。显示栏中部列出最新三条报警记录，供操 作员查看.
工具栏
点击左侧工具栏，弹出相应的窗口。OTS仿真 系统只实现控制组列表、趋势组列表以及单个 仪表趋势画面显示三个功能。另外，实际生产 系统中，控制组画面的名称列表按照分组罗列， OTS仿真系统只做单一列表。 打开控制组面板，点击控制组名称，弹出相应 控制画面。（也可以在流程图中调出）
odcs声明书
ODCS声明书一、声明背景随着全球信息化进程的加速，数据在经济社会中的地位愈发重要。
然而，数据管理混乱、数据格式不统一等问题严重制约了数据的共享与利用。
在此背景下，开放数据交换标准变得日益关键。
ODCS（Open Data Control Standard）作为新兴的数据控制标准，旨在为数据交换提供统一规范，促进数据的开放与共享。
二、ODCS的核心价值ODCS的核心价值主要体现在以下几个方面：1.统一性：ODCS提供了一套统一的数据控制规范，使得不同来源、不同格式的数据能够在同一框架下进行管理和交换。
2.开放性：ODCS倡导开放数据，鼓励数据的共享与流通。
通过ODCS的实施，能够打破数据孤岛，加速数据的价值释放。
3.互操作性：ODCS确保了数据的互操作性，使得数据可以在不同系统、不同平台之间顺畅流转。
4.安全性：ODCS不仅关注数据的开放，还十分注重数据的安全保护。
通过一系列的安全机制，确保数据在交换过程中的完整性、机密性和可用性。
三、ODCS的主要特点1.标准化：ODCS基于国际标准制定，确保了其具有高度的标准化特性。
这有助于降低数据交换的复杂度，提高数据管理的效率。
2.灵活性：尽管ODCS提供了统一的数据控制规范，但它也充分考虑到了不同场景、不同需求的特点。
这使得ODCS在满足统一标准的同时，也能适应各种实际应用场景。
3.可扩展性：ODCS设计上具有良好的可扩展性，能够适应不断变化的数据环境和数据需求。
这意味着随着技术的进步和应用的发展，ODCS能够持续地进行优化和更新。
4.社区支持：ODCS不仅是一个标准，更是一个社区。
社区内的成员共同参与标准的制定和推广，共享最佳实践和经验，共同推动ODCS的发展和壮大。
四、ODCS的应用场景1.政府数据开放：政府作为最大的数据生产者和持有者，ODCS能够帮助其实现数据的统一管理、安全共享，推动政府数据的开放和利用。
2.企业数据交换：对于需要跨部门、跨子公司进行数据交换的企业来说，ODCS能够提供一个高效、安全的数据交换平台。
ods是什么意思
ods是什么意思
ods 是英文 Decision Plan，在国外也叫做 strategic plan。
所谓战略就是长期性、基本性和全局性的谋划与考虑；战术就是对战略实施的操作。
简单地说，战略制定以后一般都会形成一个完整的计划。
而我们通常理解的战略规划，则是这个计划中具体某项内容，如产品开发战略等，它只能指导你怎么去干，但不管如何干最终还得靠执行力来支撑。
因此，即便大家知道要建立“可视化管控系统”，却仍然只停留在认识上。
正像没有足够的执行力，再好的战略计划也无济于事。
解决问题的方法有很多种，但并非每种方法都适合用于当前的工作任务。
比如用计算机程序代替人脑来进行管理或者提高工作效率，虽然初衷是好的，但从现实情况看，真正运用起来并不那么容易。
毕竟软件与硬件设备的使用习惯及思维模式是截然不同的两回事。
这就需要我们根据自身的特点和条件，选择合适的方法。
要想改变自己，首先应该改变观念。
对于大部分员工来讲，接受新鲜事物的能力普遍较差，而且习惯了原有的思维模式，一时半会儿很难转变过来。
这样的话，在面临各种挑战时，他们往往缺乏信心和勇气，总觉得困难重重。
针对这些情况，企业应加强宣传教育，让更多的人意识到“只要思路对头，办法总比困难多”。
另外，企业领导层必须树立榜样，做出表率，鼓励下属积极参与，并为其创造良好的环境。
- 1 -。
浅谈ODS与DW的区别
浅谈ODS与DW的区别浅谈ODS与DW的区别-数据项目实战总结ODS 全称operation data store 或者 operational data store，中文意思是操作型数据存储（数据被操作产生的，例如电商交易数据（客户买东西订单）行业订单工单数据（客户投诉数据）），或者有的地方也叫运营数据仓储1、在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。
因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。
2、转移一部分业务系统细节查询的功能在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的（比如市场部门要看昨天的经营分析情况如果没有数据仓库系统就只能直接对业务生产系统库进行临时各种需求的分析查询），在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。
ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。
粒度注：对于一条操作型数据来说有很多个属性以电信行业投诉工单为例，有投诉时间号码归属地省号码归属地市投诉号码用户唯一标示投诉类型投诉内容等等。
最细粒度意思就是到用户唯一id 的统计数据，即详单数据粗一点的粒度即是不到用户这么细的统计数据比如到地市的统计数据如 xx市投诉用户总数3、完成数据仓库中不能完成的一些功能一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析(指可以根据多个维度汇总生成统计数据)等查询功能。
odcc标准
odcc标准近年来，随着云计算和大数据技术的兴起，数据中心行业得到了迅速发展。
然而，由于缺乏标准化规范，数据中心的设计和运营存在诸多不确定性和不规范性。
为了解决这一问题，ODCC（Open Data Center Committee）标准应运而生。
ODCC标准是一个开放的数据中心标准，它旨在提供统一的规范和指导，以促进数据中心行业的规范化和可持续发展。
一、ODCC标准的背景和意义1.1 背景随着云计算和大数据技术的快速发展，数据中心行业呈现出爆发式的增长。
然而，由于行业发展的高速度和缺乏标准化规范，数据中心存在着诸多问题，如能耗高、空间利用率低、运维复杂等。
因此，制定一套标准化的规范和指导是至关重要的。
1.2 意义ODCC标准的出台具有重要的意义。
首先，它可以提高数据中心的运营效率和可靠性，降低IT成本和能源消耗，同时提高数据中心的可持续发展能力。
其次，ODCC标准可以促进数据中心的互操作性，降低设备和技术的整合成本。
最后，ODCC标准还可以促进数据中心行业的规范化和统一，提升国内数据中心产业的竞争力。
二、ODCC标准的主要内容2.1 设备与设施规范ODCC标准对数据中心的设备和设施进行了规范化，包括机房结构、空调制冷、供电系统、网络等。
其中，机房结构方面规定了机柜的尺寸、排布和布线规范；空调制冷方面规定了温度、湿度和空气流通等参数；供电系统方面规定了电源供给、备用电源和防火措施等。
这些规范将有助于提高数据中心的运行效率和可靠性。
2.2 管理与运维规范ODCC标准将数据中心的管理和运维进行了规范。
标准规定了数据中心的安全管理、设备维护、故障排除、监控管理等，以确保数据中心的正常运行和安全性。
同时，标准还对数据中心的运维流程和服务进行了规范，提供了一系列的最佳实践和建议，有助于提高数据中心的运维效率和质量。
2.3 资源调度与优化规范ODCC标准对数据中心的资源调度和优化进行了规范。
标准规定了资源分配的原则和方法，以确保资源的充分利用和合理配置。
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什么是ODCs/臭氧层破坏物质ODCs检测消耗物质列表 Ozone Depleting Substances(ODS) List中文名称 English Name CAS NO.氟氯碳化物 / CFCs (Chlorofluorocarbons)Group I碳化物-11 Chlorofluorocarbon-11 000075-69-4氟氯碳化物-12 Chlorofluorocarbon-12 000075-71-8氟氯碳化物-113 Chlorofluorocarbon-113 000076-13-1氟氯碳化物-114 Chlorofluorocarbon-114 000076-14-2氟氯碳化物-115 Chlorofluorocarbon-115 000076-15-3 Group III氟氯碳化物-13 Chlorofluorocarbon-13 000075-72-9氟氯碳化物-111 Chlorofluorocarbon-111 000354-56-3氟氯碳化物-112 Chlorofluorocarbon-112 000076-12-0氟氯碳化物-211 Chlorofluorocarbon-211 000422-78-6氟氯碳化物-212 Chlorofluorocarbon-212 003182-26-1氟氯碳化物-213 Chlorofluorocarbon-213 002354-06-5氟氯碳化物-214 Chlorofluorocarbon-214 029255-31-0氟氯碳化物-215 Chlorofluorocarbon-215 004259-43-2氟氯碳化物-216 Chlorofluorocarbon-216 000661-97-2氟氯碳化物-217 Chlorofluorocarbon-217 000422-86-6氯化碳氢化物 / CHCs (Chlorinate hydrocarbon)1,1,1,2-四氯乙烷 1,1,1,2-Tetrachloroethane 000630-20-6 1,1,1-三氯乙烷 1,1,1-Trichloroethane 000071-55-61,1,2,2-四氯乙烷 1,1,2,2-Tetrachloroethane 000079-34-5 1,1,2-三氯乙烷 1,1,2-Trichloroethane 000079-00-51,1-二氯乙烷 1,1-Dichloroethane 000075-34-31,1-二氯乙烯 1,1-Dichloroethene 000075-35-41,1-二氯丙烯 1,1-Dichloropropene 000563-58-61,2,3-三氯丙烷 1,2,3-Trichloropropane 000096-18-41,2-二氯乙烷 1,2-Dichloroethane 000107-06-21,2-二氯丙烷 1,2-Dichloropropane 000078-87-51,3-二氯丙烷 1,3-Dichloropropane 000142-28-92,2-二氯丙烷 2,2-Dichloropropane 000594-20-7四氯甲烷(四氯化碳) Carbon tetrachloride 000056-23-5氯乙烷 Chloroethane 000075-00-3氯仿 Chloroform 000067-66-3氯甲烷 Chloromethane 000074-87-3顺-1,2-二氯乙烯 cis-1,2-Dichloroethene 000156-59-2顺-1,3-二氯丙烯 cis-1,3-Dichloropropene 010061-01-5六氯丁二烯 Hexachlorobutadiene 000087-68-3二氯甲烷 Dichloromethane 000075-09-2四氯乙烯 Tetrachloroethene 000127-18-4反-1,2-二氯乙烯 trans-1,2-Dichloroethene 000156-60-5反-1,3-二氯丙烯 trans-1,3-Dichloropropene 010061-02-6三氯乙烯 Trichloroethylene 000079-01-6 24项哈龙(Halons)哈龙-1211 Halon-1211 000353-59-3哈龙-1301 Halon-1301 000075-63-8哈龙-2402 Halon-2402 000124-73-2不完全卤化氟溴化物 / HBFCs (Hydrobromofluorocarbons) 34项不完全卤化氟溴化物-21B2 HBFC-21B2 (CHFBr2) 001868-53-7 不完全卤化氟溴化物-22B1 HBFC-22B1 (CHF2Br) 001511-62-2 不完全卤化氟溴化物-31B1 HBFC-31B1 (CH2FBr) 000373-52-4 不完全卤化氟溴化物-121B4 HBFC-121B4 (C2HFBr4)不完全卤化氟溴化物-122B3 HBFC-122B3 (C2HF2Br3)不完全卤化氟溴化物-123B2 HBFC-123B2 (C2HF3Br2)不完全卤化氟溴化物-124B1 HBFC-124B1 (C2HF4Br)不完全卤化氟溴化物-131B3 HBFC)-131B3不完全卤化氟溴化物-132B2 HBFC-132B2 (C2H2F2Br2)不完全卤化氟溴化物-133B1 HBFC-133B1 (C2H2F3Br)不完全卤化氟溴化物-141B2 HBFC-141B2 (C2H3FBr2)不完全卤化氟溴化物-142B1 HBFC-142B1 (C2H3F2Br)不完全卤化氟溴化物-151B1 HBFC-151B1 (C2H4FBr)不完全卤化氟溴化物-221B6 HBFC-221B6 (C3HFBr6)不完全卤化氟溴化物-222B5 HBFC-222B5 (C3HF2Br5)不完全卤化氟溴化物-223B4 HBFC-223B4 (C3HF3Br4)不完全卤化氟溴化物-224B3 HBFC-224B3 (C3HF4Br3)不完全卤化氟溴化物-225B2 HBFC-225B2 (C3HF5Br2)不完全卤化氟溴化物-226B1 HBFC-226B1 (C3HF6Br)不完全卤化氟溴化物-231B5 HBFC-231B5 (C3H2FBr5)不完全卤化氟溴化物-232B4 HBFC-232B4 (C3H2F2Br4)不完全卤化氟溴化物-233B3 HBFC-233B3 (C3H2F3Br3)不完全卤化氟溴化物-234B2 HBFC-234B2 (C3H2F4Br2)不完全卤化氟溴化物-235B1 HBFC-235B1 (C3H2F5Br)不完全卤化氟溴化物-241B4 HBFC-241B4 (C3H3FBr4)不完全卤化氟溴化物-242B3 HBFC-242B3 (C3H3F2Br3)不完全卤化氟溴化物-243B2 HBFC-243B2 (C3H3F3Br2)不完全卤化氟溴化物-244B1 HBFC-244B1 (C3H3F4Br)不完全卤化氟溴化物-251B3 HBFC-251B3 (C3H4FBr3)不完全卤化氟溴化物-252B2 HBFC-252B2 (C3H4F2Br2)不完全卤化氟溴化物-253B1 HBFC-253B1 (C3H4F3Br)不完全卤化氟溴化物-261B2 HBFC-261B2 (C3H5FBr2)不完全卤化氟溴化物-262B1 HBFC-262B1 (C3H5F2Br)不完全卤化氟溴化物-271B1 HBFC-271B1 (C3H6FBr)氟氯氢碳化物 / HCFCs (Hydrochlorofluorocarbons) 34项氟氯氢碳化物-21 HCFC-21 000075-43-4氟氯氢碳化物-22 HCFC-22 000075-45-6氟氯氢碳化物-31 HCFC-31 000593-70-4氟氯氢碳化物-121 HCFC-121 000354-14-3氟氯氢碳化物-122 HCFC-122 000354-21-2氟氯氢碳化物-123 HCFC-123 000306-83-2氟氯氢碳化物-124 HCFC-124 002837-89-0氟氯氢碳化物-131 HCFC-131 000359-28-4氟氯氢碳化物-132b HCFC-132b 001649-08-7氟氯氢碳化物-133a HCFC-133a 000075-88-7氟氯氢碳化物-141b HCFC-141b 001717-00-6氟氯氢碳化物-142b HCFC-142b 000075-68-3氟氯氢碳化物-221 HCFC-221 000422-26-4氟氯氢碳化物-222 HCFC-222 000422-49-1氟氯氢碳化物-223 HCFC-223 000422-52-6氟氯氢碳化物-224 HCFC-224 000422-54-8氟氯氢碳化物-225ca HCFC-225ca 000422-56-0氟氯氢碳化物-225cb HCFC-225cb 000507-55-1氟氯氢碳化物-226 HCFC-226 000431-87-8氟氯氢碳化物-231 HCFC-231 000421-94-3氟氯氢碳化物-232 HCFC-232 000460-89-9氟氯氢碳化物-233 HCFC-233 007125-84-0氟氯氢碳化物-234 HCFC-234 000425-94-5氟氯氢碳化物-235 HCFC-235 000460-92-4氟氯氢碳化物-241 HCFC-241 000666-27-3氟氯氢碳化物-242 HCFC-242 000460-69-3氟氯氢碳化物-243 HCFC-243 000460-69-5氟氯氢碳化物-244 HCFC-244氟氯氢碳化物-251 HCFC-251 000421-41-0氟氯氢碳化物-252 HCFC-252 000819-00-1氟氯氢碳化物-253 HCFC-253 000460-35-3氟氯氢碳化物-261 HCFC-261 000420-97-3氟氯氢碳化物-262 HCFC-262 000420-99-5氟氯氢碳化物-271 HCFC-271 000430-55-7氢氟碳化物 / HFCs (Hydrofluorocarbon) 16项氢氟碳化物-23 HFC-23 (CHF3) 000075-46-7氢氟碳化物-32 HFC-32 (CH2F2) 000075-10-5氢氟碳化物-41 HFC-41 (CH3F) 000593-53-3氢氟碳化物-43-10mee HFC-43-10mee (C5H2F10)氢氟碳化物-125 HFC-125 (C2HF5)氢氟碳化物-134 HFC-134 (C2H2F4)氢氟碳化物-134a HFC-134a (CH2FCF3) 000811-97-2 氢氟碳化物-143 HFC-143 (CH3F3)氢氟碳化物-143a HFC-143a (CH3F3)氢氟碳化物-152a HFC-152a (C2H4F2) 000075-37-6 氢氟碳化物-227ea HFC-227ea (C3HF7) 000431-89-0氢氟碳化物-236fa HFC-236fa (C3H2F6) HFC-236fa (C3H2F6)氢氟碳化物-236ea HFC-236ea (C3H2F6) 000431-63-0氢氟碳化物-245ca HFC-245ca (C3H3F5)氢氟碳化物-245fa HFC-245fa (C3H3F5)氢氟碳化物-365mfc HFC-365mfc (C4H5F5)全氟碳化物 / PFCs (Perfluorocarbon) 13项四氟甲烷 F14 000075-73-0六氟乙烷 Fluorocarbon 116 000076-16-4八氟丙烷 Freon 218 000076-19-7十氟丁烷 Decafluorobutane 000355-25-9八氟环丁烷 Freon C318 000115-25-3全氟-1-丁烯 Perfluor-1-butene 000357-26-6全氟异丁烯 perfluorisobutene 000382-21-81,4-二氢八氟丁烷 1,4-dihydrooctafluorobutane 000377-36-62-全氟甲基丁烷 nonafluor-2- (trifluoromethyl)butane 000594-91-2 全氟戊烷 perfluoro-n-pentane 000678-26-22-全氟甲基戊烷 2-perfluoromethylpentane 000355-04-4全氟己烷 perfluorohexane 000355-42-0溴甲烷 Bromomethane 000074-83-9。