在SQL Server 2005中，如何设计一个数据仓库的基础框架，并详细阐述从数据源整合到数据仓库的全过程？

构建数据仓库的基础框架是数据仓库项目的核心部分，它涉及数据的整合、存储和管理。针对SQL Server 2005，首先要理解数据仓库的维度模型设计，包括星型模式和雪花模式，并确定事实表和维度表的结构。随后，创建数据仓库数据库和表结构是基础框架的关键步骤。在SQL Server 2005中，可以利用其数据转换服务（DTS）或SQL Server Integration Services（SSIS）来实现数据从源系统到数据仓库的抽取、转换和加载（ETL）过程。在此过程中，要考虑到数据的质量控制、清洗规则以及数据一致性的维护。

参考资源链接：[SQL_SERVER构建数据仓库](https://wenku.csdn.net/doc/2fqjuzfutj?spm=1055.2569.3001.10343)

数据源的整合通常涉及多个异构的数据系统，数据仓库需要将这些不同来源的数据整合到统一的视图中。这通常包括定义源数据的映射规则、数据抽取计划、以及转换逻辑。例如，可能需要将来自ERP系统的交易数据和CRM系统的客户信息整合到一起，以构建全面的业务分析视图。在整合过程中，需要对数据进行清洗，比如去除重复记录、填补缺失值、纠正数据类型错误等，确保数据仓库中的数据准确性和一致性。

接下来，你需要设置数据仓库的调度和管理机制，包括数据刷新频率、监控ETL作业的状态以及处理可能的异常。在SQL Server 2005中，可以使用SQL Server Agent来管理和调度SSIS包。

整个数据仓库的设计和实现是一个复杂的工程，涉及到数据建模、数据集成、数据质量管理以及性能优化等多方面的工作。建议参考《SQL_SERVER构建数据仓库》一书，该书详细介绍了如何在SQL Server 2005中进行数据仓库的设计和实施，提供了项目实战中数据源的获取、数据导入和数据仓库建立的全过程指导，非常适合帮助你深入理解和掌握数据仓库构建的关键技术和最佳实践。

参考资源链接：[SQL_SERVER构建数据仓库](https://wenku.csdn.net/doc/2fqjuzfutj?spm=1055.2569.3001.10343)