和傳統資料倉儲不同，ADW的分析必須結合歷史性資料與最新的營運資料及事件，並且把產出的分析結果以最少延遲時間發佈前線工作人員，讓他們可以很快做出應變；藉由縮短資料分析及作業的時間差，以協助他們做更好的決策。

簡單地說，ADW的理想如下：

1.即時與幾近幾時的資料更新周期

2.混合戰術(營運)與戰略(資料倉儲)的資料。

3.隨時讓前線使用者可以取得，也就是「隨需」(on demand)

以航空公司為例，當訂位人員可以從終端機看到旅客歷來飛行及消費的分析結果—以決定他／她是不是VIP—時，一旦發生上海飛香港的飛機誤點，以致於耽誤到轉飛台北的旅客行程，櫃台人員就能決定下一班飛機多餘的空位是該劃給哪些旅客，哪些則可提供其他形式的補償而請他們轉搭更晚一點的班機。其他方面用途甚廣，包括防止金融業詐欺、或是加速供應鏈效率。

Teradata大中華區資料倉儲事業部專業服務部門總經理鄭博文以金融業及電信業為例指出，隨著產業的成熟，產品創新不易，然而同業模仿得很快，加上成本結構差不多，很難產生差異化的優勢。「你比別人好在哪，取決於你有沒有比他們更了解客戶，」他說。唯有更了解客戶喜歡的產品及消費服務的方式，提供的服務更貼心(intimacy)、更個人化，才能取得客戶的信任。

他舉例，若一家銀行想推信用卡，卻老是將廣告信函上的客戶名字打成錯別字，尤其當客戶又是一位高消費能力的顧客，則這家銀行想爭取到這名客戶恐怕機會微乎其微。這也說明了，當對客戶的了解或智慧(intelligence)無沒有下傳到前端工作者(像客服中心、理專等)，就無法使分析結果真正發揮出來。

決策=戰略＋戰術性資訊

隨著企業決策的次數愈來愈多，而且愈來愈多是在沒有事實或公司績效目標的基礎上做出來，對分析系統的需求愈來愈迫切；而基於業務需求，前線使用者需要最即時的事實，然而大部份資料倉儲一天才更新一次，無法滿足需求。在ADW的環境必須和分析性系統(如BI)及營運系統(如資料庫、ERP、或CRM)整合，並且提供分析及營運目的的查詢；任何業務事件(business event)，小至接到一張訂單，大到飛機航班取消，都必須立即更新，而且發出警示訊息(alert)給前端使用者，協助他們進行決策。

知名貨運業者DHL將營運、業務與貨況系統集中的計畫即是動性資料倉儲的案例。 該公司一方面將全球各地包括Informix、Oracle、大型主機的資料庫的財務、出貨等營運資料以及Salesforce、Siebel的業務與行銷資料透過Ascential的ETL Server再存放到Teradata EDW中。

最特別的是貨況追蹤(Track & Trace)資料的即時收集；該公司首先透過FTP把來自歐、美、亞太區的資料傳到Data Warehouse ETL Server，每五分鐘更新一次。接著利用korn shell scripts把含有貨況的訊息加以分類並搬到目錄架構，分成20種類，持續倒入Teradata資料倉儲中。和傳統一周一次倒資料的方式不同，由於出貨與事件資料每五分鐘更新一次，可讓DHL掌握到最新的貨況，前線人員也能依據貨況應變，或是回報客戶最新狀態。

鄭博文指出，商業智慧的分析結果無法提供給前線使用者，將會產生相當破壞性的結果。例如，銀行對一個已付不出卡債的持卡人推低利房貸，或是擔心信用卡刷爆而將VIP持卡人的卡鎖住，導致他／她無法在海外買東西。前者可能造成銀行風險控管不佳、後者流失重要客戶。

「企業自然希然前線人員衝得快，但前提是他們依據的是正確的決策，否則愈衝距離公司目標愈遠。」他說。