在使用SQL Server 2005进行数据仓库构建时，如何设计并实施ETL流程以及创建多维数据集来进行OLAP分析？

在数据仓库的构建中，ETL流程和OLAP分析的设计与实施是核心步骤。为了详细解答这一问题，推荐您参考《SQLServer2005数据仓库构建与OLAP分析实践》。该资料将指导您如何通过实际案例，运用SQL Server 2005的数据仓库组件来构建一个高效的数据分析平台。

参考资源链接：[SQLServer2005数据仓库构建与OLAP分析实践](https://wenku.csdn.net/doc/3etnu8qnih?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，ETL流程的设计是数据仓库成功的关键。在SQL Server 2005中，ETL功能主要通过SQL Server Integration Services (SSIS) 实现。具体步骤包括：定义源数据连接、提取数据、转换数据以及加载数据到目标数据仓库。转换过程中可能需要进行数据清洗、聚合、合并和拆分等操作，以确保数据质量符合分析要求。

随后，为了进行OLAP分析，需要在SQL Server Analysis Services (SSAS) 中创建多维数据集。使用SSAS可以定义维度和度量值，构建星型模式结构，例如在Northwind数据库中，可以创建包括员工、时间、产品、客户和运输商等维度的星型结构模型。在这个结构中，维度表围绕中央的事实表组织，为分析提供了灵活的切片和钻取能力。

在实施过程中，您可以利用SSIS来完成数据抽取和转换任务，SSAS来构建和管理多维数据集。最终，通过OLAP查询，用户能够从不同维度和度量进行数据分析，例如，分析特定时间段内某产品的销售情况，或是某个员工的销售业绩。

为了确保ETL流程和OLAP分析的顺利实施，还需要对数据仓库进行持续的维护和监控，保证数据的质量和分析的准确性。推荐《SQLServer2005数据仓库构建与OLAP分析实践》这本书，它不仅提供理论知识，更重要的是通过Northwind数据库的实例操作，帮助您深入理解并掌握相关技能，从而有效解决数据仓库建设中遇到的常见问题。

参考资源链接：[SQLServer2005数据仓库构建与OLAP分析实践](https://wenku.csdn.net/doc/3etnu8qnih?spm=1055.2569.3001.10343)