SQL Server 2005数据仓库构建：原始业务分析与ETL设计

原始业务数据分析是构建数据仓库过程中的关键环节，以FoodMart2000数据库为例，这是一个涵盖了超市运营全方位信息的大型数据库，包含24个表，涉及客户、产品、员工、商店、销售和库存等重要数据。MSSQL Server 2005作为数据仓库的核心技术平台，提供了高效的数据处理能力。 在MS SQL Server 2005的数据仓库架构中，设计和创建数据仓库主要分为两个部分：数据仓库的设计（DW Design）和数据抽取、转换、装载（ETL）。首先，原始业务数据分析是基础，通过对FoodMart2000数据库中的历史销售数据进行深入挖掘，满足市场部门对多维度分析的需求，例如分析影响年度销售的关键因素，以便管理层做出决策。 数据仓库设计阶段，重点是建立逻辑模型，以销售为例，通过设计灵活的查询结构，确保用户可以快速获取所需信息，同时支持高层管理人员从整体视角掌握业务动态。这通常包括数据清洗、数据集成和数据变换，以适应数据仓库的特殊需求。 创建数据仓库是在SQL Server Management Studio中进行的，这里以一个新数据库的形式存在，同样通过DBMS进行管理和维护。具体操作步骤包括在BI Development Studio中创建新的Integration Services项目，如Test项目，以及使用SSIS导入导出向导来设置数据源、目标，如选择FoodMart2000数据库作为数据源，如果没有，则需先创建新的数据仓库数据库。 ETL过程是数据仓库的核心环节，利用Microsoft SQL Server 2005 Integration Services (SSIS)平台，设计并执行ETL包，负责定期从源系统抽取数据、进行清洗和转换，然后装载到数据仓库中。这个过程是批量且高效的，确保数据的一致性和准确性。通过SSIS工具，用户可以创建包并配置任务，比如连接源数据库、选择要复制的表或执行SQL查询，以实现数据的自动化处理。 总结起来，MS SQL Server 2005的数据仓库架构强调了原始业务数据的有效分析和管理，通过逻辑模型的设计和ETL流程的实施，构建了一个适合商业智能应用的数据存储环境，使得决策者能够快速获取有价值的业务洞察。随着信息技术的发展，虽然SQL Server 2005已被更新版本取代，但这些核心概念和技术对于理解和实践现代数据仓库仍具有重要意义。