在大数据领域的数据仓库建设中，数据集成是其中一个关键的过程，而DWBS（Data Warehouse Building System）作为一种数据仓库建设工具，在数据集成中有着独特的优势。DWBS通过层层分析，将原始的业务数据按照不同规范需求进行转换和处理，最终形成ODS、DWD、DWS等多种形式的数据仓库。下面将对ODS、DWD、DWS三个概念进行详细介绍。
1. ODS
ODS（Operational Data Store），即操作型数据存储。ODS主要用于存放操作性的数据，主要目的是记录业务变化的历史，保留对业务会话或事务的原始数据，并避免信息自发地流失。ODS主要接收源系统的数据，并进行数据的初步清洗和转换，而且可以支持实时同步的方式，达到减少数据延迟的效果，使得数据能够真正地及时被下游使用。
2. DWD
DWD（Data Warehouse Detail），即明细层数据区。DWD主要用于存放跨领域的合并后的数据，这些数据以事件为维度，包含了重新派生和处理得到的更加专业和丰富的信息，如事实表、维度表等。DWD一般不直接向用户提供查询，但是成为最重要的集成点，连接所属业务领域与全部业务领域。DWD在完成数据仓库建设中，扮演了数据转换、数据清洗和信息归纳的角色，是数据仓库中最重要的一个层级。
3. DWS
DWS（Data Warehouse Service），即服务层数据区。DWS主要用于支持用户层面的查询和分析，在不同领域的数据中引入统一的术语和定义，并且进行数据的预处理和优化，提高查询性能和效率。DWS往往使用列存储技术，通过复杂的SQL语句或其他工具，将数据交付给用户。DWS的建设难度很大，需要考虑数据的调度、缓存、快照、版本控制等问题，同时也需要灵活性强，保证能够随着业务的变化而及时变更。
综上所述，ODS、DWD、DWS三种数据仓库层级在DWBS中发挥着各自重要的作用，共同构建了一个真正意义上的数据仓库模型，在实现大数据分析和应用的过程中，将成为一个非常有价值的工具。