使用SQL SERVER 2005构建数据仓库：ETL与多维数据集

"创建一个新的数据仓库分析项目，主要涉及数据仓库的构建过程，包括数据源定义、数据源视图创建、维度设计、多维数据集的建立以及项目的部署和浏览。核心技术是ETL（Extract, Transform, Load），即数据抽取、转换和加载，用于从各种源系统中提取数据并清洗、转换，最终加载到数据仓库中。在这个过程中，SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) 是关键工具，用于构建ETL包。" 创建数据仓库分析项目首先需要明确数据来源，定义数据源是整个流程的起点。这通常涉及到识别业务系统中的关键数据源，如数据库、文件或者API接口。定义数据源视图则是在数据源的基础上，根据业务需求进行数据的筛选和组织，形成可供分析的数据视图。 接下来是创建维度，这是数据仓库中的关键组件，它们代表了业务的各个方面，如时间、地点、产品、客户等。维度通常由一组相关的属性组成，这些属性提供了对业务事件的描述。在设计维度时，需要确保它们符合星型或雪花型模式，以便于进行高效的多维分析。 创建多维数据集是构建OLAP（在线分析处理）环境的关键步骤。多维数据集是基于维度和事实表构建的，允许用户从多个角度（维度）查看数据，并进行快速的聚合操作（事实）。创建多维数据集通常包括选择数据源、定义立方体、设置度量和层次结构等步骤。 在SQL Server 2005环境中，使用Integration Services (SSIS) 进行ETL过程。SSIS提供了一个图形化的工作流设计界面，支持创建复杂的ETL流程，包括数据源连接、数据转换和目标加载。通过SSIS导入导出向导，可以简化数据源的选择、目标的设定以及数据的抽取和加载过程。 部署项目意味着将ETL包和数据仓库模型发布到生产环境中，以便用户可以访问和分析数据。部署后，可以通过浏览已部署的多维数据集来验证数据是否正确加载，并进行初步的分析。 创建数据仓库分析项目是一个涉及多个阶段和技术的复杂过程，涵盖了从数据源的识别、数据处理到数据分析的全链条。在SQL Server 2005这样的企业级平台上，利用ETL工具和多维数据集，可以有效地构建起高效的数据分析体系，支持业务决策和洞察。