请详细说明如何利用SQL Server SSIS在商务智能项目中进行数据清洗和数据集成，并提供一个操作示例。

在商务智能项目中，数据清洗和数据集成是确保数据分析质量的基础步骤。数据清洗旨在去除数据中的不一致性和错误，而数据集成则是将来自不同数据源的数据整合，确保数据的一致性和完整性。通过使用SQL Server SSIS，这些任务可以变得更加高效和系统化。

参考资源链接：[商务智能课程：数据预处理技术与SSIS案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/55fkm99z7k?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，打开你的SQL Server Data Tools，创建一个新的Integration Services Project。在SSIS中，你可以使用Control Flow Task来定义数据处理的流程，以及使用Data Flow Task来执行数据的传输和转换。

在数据清洗方面，可以使用Data Flow中的“Derived Column”转换来标准化数据格式，使用“Conditional Split”来分割数据流，处理不同条件下的数据，以及利用“Lookup”转换来合并数据源。例如，你可以对客户表中的性别字段进行清洗，确保所有的性别值为“Male”或“Female”。

对于数据集成，SSIS提供了“OLE DB Destination”组件，可以连接到SQL Server数据库，并将清洗后的数据加载到新的表或更新现有表。你还可以使用“Data Conversion”转换确保数据类型正确。在实际操作中，你可能需要构建一个数据流，其中包括从不同数据源读取数据的任务，然后通过一系列转换来清洗和转换数据，最后将清洗后的数据加载到数据仓库中。

以一个简化的示例为例，假设你需要从一个CSV文件中读取订单数据，并将这些数据清洗后加载到SQL Server的一个新表中。你可以这样做：
1. 创建一个“Flat File Source”组件连接到CSV文件。
2. 使用“Derived Column”转换来修正数据格式错误，比如将日期字段的格式统一。
3. 利用“Lookup”转换对客户信息进行匹配和验证。
4. 最后，将清洗后的数据通过“OLE DB Destination”加载到SQL Server表中。

完成上述步骤后，数据清洗和数据集成的任务就完成了。通过SSIS，你可以为商务智能项目构建一个高质量的数据基础，为后续的数据挖掘和报表制作提供准确的数据支持。

参考资源链接：[商务智能课程：数据预处理技术与SSIS案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/55fkm99z7k?spm=1055.2569.3001.10343)