大数据数仓的ODS（Operational Data Store）穿透问题是指在数据仓库中，原始数据从源系统经过采集、清洗等处理后，存放在ODS层中。然而，由于某些原因，部分操作或查询直接访问了ODS层，而不是通过数据仓库的其他层次（如数据集市、数据展示层等），导致了ODS层的数据被绕过，产生了一系列问题。

这种绕过数据仓库其他层次直接访问ODS层的行为可能会导致以下问题：

1. 性能问题： ODS层通常设计用于支持源系统的实时操作和数据访问，而不是用于复杂的分析查询。因此，直接访问ODS层可能会导致性能问题，因为它并未经过优化以支持复杂的查询和分析操作。

2. 数据质量问题： ODS层的数据可能包含未经清洗或转换的原始数据，可能存在重复、不完整或不准确的数据。直接访问ODS层可能导致分析结果的不准确性或误解。

3. 安全性问题： 直接访问ODS层可能绕过了数据仓库的安全控制措施，使得数据的访问权限和审计跟踪变得更加困难，增加了数据泄露和安全风险。

为了解决ODS穿透问题，可以采取以下措施：

1. 教育和培训： 向数据使用者和分析师宣传数据仓库的最佳实践和使用方法，强调避免直接访问ODS层的重要性。

2. 访问控制： 在数据仓库中实施严格的访问控制措施，限制对ODS层的直接访问，并确保只有经过授权的用户可以访问数据仓库中的其他层次。

3. 性能优化： 对数据仓库进行优化，以提高其对复杂查询和分析操作的性能，从而降低直接访问ODS层的动机。

4. 数据质量管理： 加强对ODS层数据质量的管理和监控，确保其数据质量达到可接受的标准，减少直接访问ODS层可能导致的数据质量问题。

5. 监控和审计： 实施监控和审计机制，定期检查和审计数据仓库的访问情况，及时发现和纠正任何直接访问ODS层的行为。