在本课程"SQL Server 2005 BI系列课程(13)：需求分析与维度设计"中，我们将深入探讨商业智能（BI）项目中的关键环节——需求分析和维度设计。这一部分对于构建高效的数据仓库和分析系统至关重要，因为它们直接影响到数据的可访问性、准确性和性能。
需求分析是任何项目开始时的基础步骤，特别是在BI领域。这涉及理解业务用户的需求，识别关键绩效指标（KPIs），并确定需要提取、转换和加载（ETL）的数据源。在SQL Server 2005环境中，我们可以使用Business Intelligence Development Studio (BIDS)来创建数据仓库项目，通过与关键利益相关者的交流，定义数据仓库的目标、范围和功能。
维度设计是BI项目中的核心部分，它涉及到如何将原始的业务数据转化为易于理解和分析的维度模型。在维度设计中，我们通常采用星型或雪花型架构，其中事实表包含度量值，而维度表则包含描述性属性。SQL Server 2005提供了一个强大的工具——Analysis Services，用于创建和管理多维数据集。在这个过程中，我们需要考虑如下关键点：
1. **粒度**：确定事实表中数据的详细程度，比如按日、按月或按订单进行记录。
2. **键关系**：定义事实表和维度表之间的关联，确保数据的一致性和完整性。
3. **延迟加载**：处理实时或近乎实时的数据更新，可能需要考虑延迟加载维度，以优化性能。
4. **snowflaking**：在维度表中，为减少冗余和提高查询效率，有时会将大表分解为多个子表（雪花模式）。
5. **层次结构**：创建多级的层次结构，允许用户以不同级别的细节查看数据，如日期维度中的年-季-月-日层次。
6. **属性**：定义维度中的具体属性，如客户维度的姓名、地址等。
7. **翻译和本地化**：对于多语言环境，需要支持维度属性的翻译，以便不同地区的用户可以理解。
8. **慢变化维度**：处理维度数据随时间变化的情况，例如客户状态或产品分类的更改。
课程中可能还会讨论如何使用SQL Server 2005的Integration Services (SSIS)进行ETL过程，该过程包括数据清洗、转换和加载到数据仓库。同时，可能会介绍Analysis Services的多维数据集和OLAP立方体的构建，以及如何利用Reporting Services创建交互式报表。
我们还将学习如何使用这些工具进行需求变更管理和版本控制，以确保BI解决方案能够随着业务需求的变化而灵活适应。通过对需求分析和维度设计的深入理解，我们可以构建出能够提供关键业务洞察力的高效BI系统。
附带的资源，如PDF文档、PPT和视频，将进一步详细解释这些概念，并可能包含实践案例和示例代码，帮助学习者更好地掌握SQL Server 2005在BI项目中的应用。通过学习和应用这些知识，你将有能力设计出满足业务需求的高效数据仓库和分析解决方案。
