利用DTS优化业务智能：数据仓库框架与实战策略

"本文档深入探讨了在业务智能解决方案中如何有效地运用Microsoft SQL Server 2000数据转换服务(DTS)。它聚焦于在数据仓库框架内，特别是数据仓库(DataWarehousing Framework)中，利用DTS进行数据捕获、处理和提供的一系列最佳实践。主要内容分为六个部分： 1. 数据仓库框架概述：首先介绍了数据仓库的基本概念，强调了BI解决方案、数据集市和数据仓库之间的关联，以及DTS在数据迁移和整合分析中的关键作用。 2. 包设计实践：这部分详细阐述了如何设计DTS包，包括元数据驱动的配置和模块化开发方法，以确保包的灵活性和可维护性。 3. ETL实践：涵盖了源数据的提取、转换和装载过程，如分级处理、数据清洗，以及为生产环境的数据仓库做好准备的策略。 4. 分析服务管理实践：重点关注SQL Server 2000分析服务的集成管理，包括如何创建和管理OLAP分区，以支持多维数据分析。 5. 审核和错误处理实践：讨论了如何通过错误处理机制，如FailPackageonFirstError，监控DTS包的执行情况，确保系统的稳定性和可靠性。 6. 增强DTS功能实践：最后，分享了如何扩展和优化DTS功能，提升整体解决方案的效能和用户体验。 通过遵循这些最佳实践，企业可以更高效地利用DTS在业务智能环境中构建和维护复杂的数据仓库解决方案，从而支持决策制定和商业智能应用。" 总结来说，本文旨在提供一套全面的指南，帮助IT专业人士在实际项目中成功应用DTS，确保数据质量、提高工作效率，并最大程度地发挥业务智能解决方案的价值。