10. 在企業經濟學/企業管理學中的應用
- 提供信息
- 數據與信息作爲決策的基礎（比如：Kennzahlen 可作參數，特性數值，代碼）；
- 對未來的經營業績以及業務流程的影響；
- 使用者：經理，部門領導，專業人員；
- 提供信息的形式：
- ）查詢方法 - 自定義查詢以及報告（獨立的解決策略）；
- ）報告：預定義報告的訪問（固定的解決方案）；
- ）編輯整理個性化信息；
- ）特定域的數據視圖；
- ）預計算參數/特徵值（比如，通過數據挖掘算法）。
- 分析
- 對數據進行詳細（細節）分析以用於對偏差或者異常的研究（/審查）
- 場景技術（What-If-分析）
- 使用者：專家（比如：審計方面的，銷售方面的）
- 計劃
- 通過探索性，發掘性的數據分析來支持計劃；
- 單個計劃的聚合；
- 預測方法（比如：季節性統計模型）；
- 市場活動管理
- 支持策略性市場活動；
- 客戶分析，投資和風險分析；
11. 在科學和技術中的應用
- 科學應用
- 科學統計數據庫 → 數據倉庫的技術根源；
- 比如：地球觀測系統項目（氣候和環境研究）
- 每天差不多1.9TB的氣候學數據；
- 調整準備與分析（統計，數據挖掘）；
- 技術應用
- 開放領域：帶環境或者地理數據的數據倉庫（比如：水分析）；
12. 使用示例
- 沃爾瑪（www.wal-mart.com）
- 美國零售商的市場領導者
- 企業級數據倉庫：
- 大小：大概300 TB（2003），480 TB（2004），如今：估計12 PB;
- 每日差不多25.000 數據倉庫查詢（DW - Anfragen）;
- 較高細化度（商品銷售額，庫存，用戶行爲的日常評定）；
- 購物籃分析，客戶分類...的基礎；
13. 提出的問題和任務（示例）
- 審查商品種類用於識別滯銷品或者暢銷品；
- 位置分析用以評估分店盈利；
- 研究和預測市場行爲；
- 對用戶調查，某些產品的退貨...等的評定；
- 庫存分析；
- 藉助收款臺對購物籃分析（經濟金融交易）；
14. 查詢示例
A州和B州 的 啤酒與紅酒 的產品在 2009和2010年 的 銷售額 是多少？
15. 結果（立方體）
16. 結果（二維立方體表達）
| 銷售額 | 啤酒 | 紅酒 | 總和 | |
|---|---|---|---|---|
| 2009 | A | 45 | 32 | 77 |
| B | 52 | 21 | 73 | |
| 總和 | 97 | 53 | 150 | |
| 2010 | A | 60 | 37 | 97 |
| B | 58 | 20 | 78 | |
| 總和 | 118 | 57 | 17 | |
17. 數據倉庫方面
- 集成
- 統一來自不同，且大部分異構的來源的數據；
- 克服不同層次的異構性（系統，模式，數據）；
- 分析
- 以一個用戶希望的格式提供數據（參照決策領域）；
- 要求預選，時間相關，聚合；
18. 短事務（OLTP）
| Kunde（客戶） | |||||
| ID | Name | Firstname | PLZ | Ort | Straße |
| 4711 | Saake | Gunter | 01234 | Anywhere | Am Berg 3 |
| 42 | Sattler | K. | 12234 | Here | Zufahrt 18 |
| 0800 | Köppen | Veit | 60701 | Dort | Weg 9A |
SELECT Firstname, name
FROM Kunde
WHERE id = 0800
結果：
Veit Köppen
19. 長事務（OLAP）
SELECT DISTINCT ROW Zeit.Dimension AS Jahr,
Produkt.Dimension AS Artikel,
AVG(Fact.Umsatz) AS Umsatzdurchschnitt,
Ort.Dimension AS Verkaufsgebiet
FROM (Produktgruppe INNER JOIN Produkt ON Produktgruppe.
[Gruppen-Nr] = Produkt.[Gruppen-ID]) INNER JOIN
((((Produkt INNER JOIN [Fact.Umsatz] ON Produkt.[Artikel-Nr]
= [Fact.Umsatz].[Artikel-Nr]) INNER JOIN Order ON
[Fact.Umsatz].[Bestell-Nr]= Order.[Order-ID]) INNER JOIN
Zeit.Dimension ON Orders.[Order-ID] =
Zeit.Dimension.[Order-ID]) INNER JOIN Ort.Dimension ON
Order.[Order-ID] = Ort.Dimension.[Order-ID]) ON
Produktgruppe.[Gruppen-Nr] = Produkt.[Gruppen-ID]
GROUP BY Produkt.Dimension.Gruppenname, Ort.Dimension.Bundesland,
Zeit.Dimension.Jahr;
20. 與OLTP的區別
- 傳統的操作型信息系統 → 在線事務處理（OLTP）
- 蒐集和管理數據；
- 每個部門負責自己相關的處理部分；
- 事務處理：對少量數據記錄的讀、寫訪問；
- 數據倉庫 → 在線分析處理（OLAP）
- 重點在於分析；
- 對大量數據記錄的長時間讀事務；
- 集成，合併和聚合數據。
