数据仓库构建与OLAP分析是企业进行高效决策支持的关键技术，尤其在财务管理类的应用中尤为重要。本实验教材主要围绕SQL Server 2005这一强大的数据管理和分析平台展开，介绍了如何构建数据仓库并进行OLAP（在线分析处理）分析。
背景概述提到SQL Server 2005作为微软推出的数据库管理系统，它不仅增强了传统的数据库管理功能，还提供了一整套数据仓库和数据挖掘的解决方案。SQL Server 2005包含四个主要组件：数据库引擎用于基础数据存储和管理，Integration Services (SSIS) 负责ETL（抽取、转换、装载）过程，Analysis Services (SSAS) 实现OLAP分析，而Reporting Services (SSRS) 则用于前端报表展示和信息呈现。
在构建数据仓库的过程中，首先需要准备数据源，通常涉及从多个异构系统中整合数据。然后，根据业务需求设计数据仓库的逻辑模型和物理模型，这包括确定维度和事实表，以及如何通过星型或雪花型模式来组织数据，以优化分析性能。例如，实验中的Employee_Dim、Time_Dim、Product_Dim、Customer_Dim和Sales_Fact等表，分别代表员工、时间、产品、客户和销售事实等关键业务实体。
接下来，利用SSIS执行ETL流程，将源数据清洗、转换并加载到数据仓库中。这个过程可能包括数据清洗、数据类型转换、数据聚合等操作，以确保数据的质量和一致性。SSIS提供了丰富的任务和转换组件，可以灵活地配置和调度ETL流程。
完成数据加载后，使用SSAS构建多维数据集（Cubes）。多维数据集是OLAP的核心，它将复杂的数据结构简化为易于理解的维度和度量，使得决策者能够快速进行多角度、多层次的分析。例如，实验可能创建了以时间为轴、产品为行、客户为列的销售量或销售额Cube，方便用户进行时间序列分析、产品分类对比或客户行为研究。
通过SSRS设计报表和查询工具，将分析结果以图表、表格等形式直观展现给业务用户。这些报表可以是交互式的，允许用户自定义切片、切块和钻取操作，以深入探索数据背后的趋势和模式。此外，数据挖掘功能则可以帮助发现潜在的关联规则、预测趋势，进一步提升决策的科学性和前瞻性。
本实验教材旨在通过SQL Server 2005的数据仓库和OLAP分析功能，让学生掌握数据仓库的构建方法、ETL流程的实现、多维数据集的设计以及数据分析报告的制作，从而提升他们在财务管理领域的数据驱动决策能力。通过实际操作，学生将了解到数据仓库和OLAP在实际业务中的重要作用，以及如何有效地运用这些工具解决实际问题。
