该资源是关于数据仓库与数据挖掘的第二章内容，主要讨论了基于SQL SERVER的数据仓库架构，特别是ETL（Extract, Transform, Load）和OLAP（Online Analytical Processing）的过程。内容涵盖了使用Microsoft SQL Server 2012 Integration Services (SSIS) 进行数据集成解决方案的构建，以及SQL Server提供的两种ETL方法。
正文:
数据仓库是存储历史数据的系统，设计用于支持决策制定和分析查询。在SQL SERVER环境下，构建数据仓库涉及多个步骤，包括DW（Data Warehouse）设计、ETL过程和OLAP操作。
1. DW设计与创建：
- 原始业务数据分析：例如FoodMart2000数据库，它包含了超市运营的各种数据，如客户、产品、员工、商店、销售和库存等。
- 数据仓库逻辑模型设计：通常根据业务需求，如市场分析人员对销售数据的多角度分析需求。
- 数据仓库创建：在SQL Server Management Studio中，可以通过创建新的数据库来实现。
2. ETL过程：
- SQL Server 2012 Integration Services (SSIS) 提供了一个强大的平台，用于生成高效的数据集成解决方案，特别适合ETL过程。
- SQL Server提供了两种ETL方式：
- 导入和导出数据：用户可以选择数据源，目标数据库，指定要复制或查询的表，进行列映射，然后保存和运行包，完成数据迁移。
- SQL Server Data Tools：这是一个更高级的工具，允许用户创建项目，设置源和目标连接管理器，添加数据流任务等，提供更灵活的数据处理和转换能力。
3. OLAP操作：
- OLAP是在线分析处理，它支持多维数据查看和快速查询，常用于数据仓库中的复杂分析。在SQL Server环境中，这可能包括创建多维立方体，定义切片、切块和钻取操作，以提供快速的分析性能。
通过ETL过程，数据从源头抽取出来，经过清洗、转换，最后加载到数据仓库中，形成结构化、适用于分析的数据集合。OLAP则在此基础上，提供了一种快速响应用户查询的方式，使得业务分析师和决策者能够对大量数据进行深入的洞察和理解。
在实际操作中，SSIS和SQL Server Data Tools都是强大且灵活的工具，它们帮助开发者和数据工程师高效地管理数据仓库的生命周期，从数据收集、整理到最终的分析和报告。对于任何需要构建和维护数据仓库的组织来说，掌握这些工具和技术是至关重要的。
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