DTS在业务智能中的最佳实践：数据仓库与分析服务管理

"将DTS用于业务智能解决方案的最佳实践" 本文深入探讨了如何在数据仓库框架中有效地使用Microsoft SQL Server 2000数据转换服务（DTS）以实现业务智能（BI）解决方案。DTS在BI环境中起着至关重要的作用，它允许从多种异构数据源提取、转换和加载数据，为分析决策提供支持。 1. **DTS和数据仓库框架** 数据仓库框架是构建BI解决方案的基础，DTS则在这个框架中作为关键组件，负责数据的迁移和预处理。DTS的灵活性使其能够适应各种复杂的数据仓库需求。 2. **包设计实践** - **元数据的包含**：强调在包设计中整合元数据的重要性，这有助于维护数据的准确性和一致性。 - **模块化包开发**：提倡使用模块化设计来提高包的可维护性和复用性。 3. **ETL实践** - **数据提取和分级处理**：讨论如何从源系统高效地抽取数据，并进行适当层次的处理。 - **数据转换和清理**：阐述如何通过DTS转换数据，确保其符合数据仓库的标准和规范。 4. **分析服务管理实践** - **决策支持对象**：介绍DTS中的决策支持对象，它们在构建和管理OLAP分区中起到关键作用。 - **分区管理**：包括创建、克隆、合并和删除分区，以及处理OLAP分区的最佳策略。 5. **审核和错误处理** - **FailPackageonFirstError**：一种实践，当包内首个任务失败时，整个包立即停止执行，便于快速定位问题。 - **错误处理和监控**：强调通过有效的错误处理策略和审计机制来确保解决方案的稳定运行。 6. **增强DTS功能** - **自定义任务**：讨论可能需要使用.NET等技术开发自定义任务以扩展DTS的功能。 本文的每个部分不仅提供了实践指南，还解释了实施这些实践的原因和优势，帮助读者理解如何在实际项目中运用这些最佳实践，以提升BI解决方案的性能和可靠性。附录中包含了作者信息和.NET自定义任务的代码示例，为读者提供了更深入学习和实践的素材。