数据仓库建成之后，如何从投资中获得最大的收益？答案是分析数据。分析数据是指从数据仓库中观察和分析数据，以获得有价值的信息，即insight。

一，数据分析的价值

最有前景的数据分析是面向未来的数据分析，换种说法，就是利用数据仓库中的历史数据来预测。大多数商业智能环境中的分析是面向过去的，通过分析企业在经营过程产生的历史数据，来对企业的运营情况进行监控。

通过报表工具，实现数据分析结果的可视化，比如，分析客户的消费行为，使得不同计算机相关技术的业务人员可以360度无死角的观察消费者的行为。

二，概要记录

操作型事务处理需要非常快的响应时间，而数据仓库的访问时间通常比较慢，不能满足在线事务处理（OLTP）系统的需要。

ODS（Operational Data Storage）用于存储OLTP的数据，数据的更新非常快速和常见，ODS中只能存储有限的历史数据，但是数据仓库中存储的历史是最完整的。通过对历史数据进行归纳和总结，得到概要数据。什么是概要数据，比如，通过对用户消费行为的总结，得出用户在一个月内共消费了多少钱，并分别在游戏、饮食、衣服、通勤等类别上消费多少钱，进而得出用户在该月份的消费汇总。
通常情况下，一条概要记录需要通过几百条历史细节型记录来获得。预先把从数据仓库中得到的概要数据，传递给ODS，那么用户就可以快速的查看到自己的消费行为。也就是说，ODS中概要记录的价值在于快速访问，没有必要去查成百上千个历史记录，就可以得到关于用户行为的概要数据。

ODS中产生的历史记录，会被转移到数据仓库中，一旦数据仓库中存储足够多的历史数据，就可以通过对历史细节数据的分析，得到关于用户的行为习惯，使得企业的商业行为更有针对性。