Data warehouse di esempio Adventure Works
Il data warehouse di esempio AdventureWorksDW2008R2 viene utilizzato nella documentazione online di SQL Server per illustrare le caratteristiche di Business Intelligence disponibili in SQL Server. Il data warehouse include dati di tendenza progettati allo scopo di supportare sia scenari di data mining che analisi OLAP (Online Analytical Processing). È possibile scaricare il data warehouse e gli esempi associati da CodePlex.
Informazioni su data warehouse
Nelle sezioni seguenti vengono fornite ulteriori informazioni sul data warehouse e sugli scenari supportati:
Data warehouse
Scenari di data mining
Scenari OLAP
Data warehouse
AdventureWorksDW2008R2 contiene un subset delle tabelle del database OLTP, unitamente ad informazioni finanziarie estratte da un'origine dati separata. I dati vengono mantenuti sincronizzati con il database OLTP, per il supporto di scenari tipici di Integration Services, ad esempio il caricamento e l'aggiornamento del data warehouse. Il pacchetto di esempio AWDataWarehouseRefresh illustra l'utilizzo di un pacchetto Integration Services per il caricamento dei dati in AdventureWorks2008R2 dal database OLTP AdventureWorksDW2008R2.
AdventureWorksDW2008R2 contiene due aree di interesse, Finance e Sales, descritte nelle sezioni seguenti. Contiene inoltre viste utilizzate per il supporto degli scenari di data mining descritti più avanti in questo argomento.
Finance
L'area di interesse relativa alla finanza del data warehouse è suddivisa in due schemi con le caratteristiche seguenti:
Finance
Contiene i dati finanziari dell'azienda Adventure Works e delle sue filiali.
Contiene dati nella valuta locale dell'organizzazione al quale è associato.
Supporta il gruppo di misure Finance di Analysis Services.
Currency Rates
Contiene dati di conversione di valuta, compresi tassi medi giornalieri e tassi di fine giornata in rapporto al dollaro USA (USD). .
Supporta il gruppo di misure Currency Rates di Analysis Services.
Sales
L'area di interesse relativa alle vendite è suddivisa in quattro schemi con le caratteristiche seguenti:
Reseller Sales
Contiene le vendite ai rivenditori.
Contiene solo gli ordini già spediti.
Contiene dati in dollari USA (USD) e tiene traccia della valuta originale.
Supporta il gruppo di misure Reseller Sales di Analysis Services.
Sales Summary
Contiene una visualizzazione di riepilogo dei dati relativi alle vendite ai rivenditori e alle vendite Internet.
Rispetto agli schemi Reseller Sales e Internet Sales ha una dimensionalità ridotta.
Internet Sales
Contiene dati e dettagli relativi agli ordini di vendita Internet dei singoli clienti.
Contiene solo gli ordini già spediti.
Contiene dati in dollari USA (USD) e tiene traccia della valuta originale.
Supporta il gruppo di misure Internet Sales di Analysis Services.
Sales Quota
Contiene i dati relativi agli obiettivi di vendita dei rappresentanti.
Supporta il gruppo di misure Sales Quota di Analysis Services.
Le tabelle relative alle vendite Internet includono dati di tendenza progettati per il supporto di scenari di data mining, le altre includono dati di tendenza per il supporto degli scenari di analisi OLAP.
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Scenari di data mining
I dati di tendenza nel database AdventureWorksDW2008R2 supportano gli scenari di data mining seguenti:
Forecasting: supporta lo scenario di un analista che studia la crescita dei modelli di biciclette in base al periodo e all'area geografica.
Targeted Mailing Campaign: supporta lo scenario di un analista che applica vari algoritmi di data mining a un cliente di Adventure Works e ai dati relativi alle vendite Internet per determinare gli attributi demografici dei clienti che probabilmente acquisteranno una bicicletta. L'analista può quindi applicare il modello di data mining a un elenco di potenziali clienti allo scopo di determinare quali siano quelli con la più alta probabilità di risposta al mailing diretto di promozione delle biciclette Adventure Works.
Market Basket Analysis: supporta lo scenario di uno sviluppatore che crea una soluzione di analisi degli acquisti che suggerisce un prodotto in base ad altri prodotti già esistenti nel carrello acquisti di un cliente.
Sequence Clustering: supporta lo scenario di un analista che studia la sequenza in cui i clienti aggiungono gli oggetti a un carrello acquisti.
Questi scenari e i dati di tendenza inclusi nel data warehouse sono illustrati nelle esercitazioni sul data mining della documentazione online di SQL Server e nel progetto di esempio Adventure Works DW.
Per ulteriori informazioni, vedere Esercitazione di base sul data mining
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Scenari OLAP
I dati di tendenza nel database Adventure Works DW supportano gli scenari di data mining seguenti:
Scenari finanziari
Financial Reporting: supporta lo scenario di creazione di report su conti economici e stato patrimoniale che includono tutte le filiali. Supporta inoltre la possibilità di creare i report sui dati finanziari in una valuta locale specificata.
Actual versus Budget: supporta lo scenario di analisi delle spese effettive rispetto a quelle preventivate.
Scenari relativi alle vendite
Product Profitability Analysis: supporta lo scenario di analisi del margine di vendita di un prodotto tenendo traccia di costi, sconti e prezzi di vendita.
Sales Force Performance: supporta lo scenario di controllo dello scostamento fra gli obiettivi di vendita e le vendite effettive.
Trend and Growth Analysis: supporta lo scenario di analisi del periodo corrente rispetto ai precedenti in termini di vendite.
Promotion Effectiveness: supporta lo scenario di analisi dell'effetto delle promozioni sulle vendite.
Questi scenari e le tendenze rilevabili nei dati del data warehouse sono illustrati nelle esercitazioni su Analysis Services della documentazione online di SQL Server e nel progetto di esempio AdventureWorksDW2008R2.
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