### SQL Server 数据仓库与数据挖掘概述
#### 一、SQL Server 2005 功能架构
##### 1. 数据资源管理
- **数据库管理**：涵盖了传统的事务处理、查询优化、安全性设置等功能。
- **数据仓库管理**：侧重于大规模数据的存储、管理和分析。
##### 2. 数据仓库服务及工具
- **SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)**：用于构建多维数据集（数据立方）和进行在线分析处理(OLAP)分析，还支持数据挖掘。
- **SQL Server 2005 Integration Services (SSIS)**：负责数据集成任务，如数据抽取、转换和加载(ETL)等。
- **SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)**：提供报表设计、发布和分发功能。
- **Business Intelligence Development Studio**：集成开发环境(IDE)，用于开发上述服务中的项目。
#### 二、SQL Server 集成服务 (SSIS)
##### 1. SSIS 的作用
- **创建解决方案**：能够执行数据的抽取、转换和加载(ETL)处理。
- **设计、创建和管理包**：包是SSIS的基本执行单元，用于封装一系列数据处理任务。
##### 2. 控制流
- **定义任务序列**：控制流由一系列的任务组成，这些任务按照预设的顺序执行。
- **示例**：FTP任务下载数据文件，之后通过Foreach循环容器内的多个任务处理数据（解压、加载到数据库、验证数据完整性），遇到错误则发送邮件通知DBA。
##### 3. 数据流
- **处理数据操作**：专门处理数据操作的工作流，包括源数据的加载、转换和目标数据的写入。
- **示例**：OLE DB Source加载事实表数据，通过查找转换添加额外信息（如公司简称），条件性拆分将数据分为两类（ST公司和正常公司），并对正常公司的数据进行进一步处理（如计算持股比例、聚合计算平均持股比例）。
##### 4. 设计和使用 ETL
- **数据仓库设计**：构建合理高效的数据仓库结构是后续数据分析和数据挖掘的基础。
- **ETL 过程**：从原始业务数据中抽取有用的数据，经过转换和清洗，最终加载到数据仓库中。
- **创建SSIS包步骤**：
- 启动SQL Server Business Intelligence Development Studio。
- 新建商业智能项目。
- 选择模板和配置项目属性（如项目名称、位置等）。
### 数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库是数据挖掘的基础。数据挖掘是从大量数据中自动搜索隐藏于其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。为了进行有效的数据挖掘，首先需要构建一个可靠的数据仓库系统。数据仓库系统收集、存储、管理和组织来自不同数据源的数据，并通过ETL过程将数据整理成适合分析的形式。通过SSAS提供的数据立方体和OLAP功能，用户可以进行多维度的数据分析，发现数据之间的关系和趋势。而数据挖掘则是在这些分析的基础上进一步探索更深层次的知识和模式，例如预测未来趋势或识别客户行为模式。
SQL Server 2005通过其强大的数据仓库管理功能和数据挖掘工具，为企业提供了全面的数据分析解决方案，帮助企业更好地理解和利用其数据资产。通过对数据的深入挖掘和分析，企业能够做出更加明智的决策，提高竞争力。
