數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能至少自1970年就具有相似的形式，并且持續(xù)享受著無限的技術(shù)生命周期。在1995年，我們的主要作者構(gòu)建了第一個(gè)顧問公司，其中的作者之一認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)結(jié)束了，這個(gè)浪潮已經(jīng)開始回落。幸運(yùn)的是，我們在找到工作之前獲得了更多的項(xiàng)目。12年后，數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能依然很強(qiáng)大，事實(shí)上，僅僅在過去幾年我們才看到它們在工業(yè)上的成熟。成熟市場的一個(gè)標(biāo)志就是單源提供者的出現(xiàn)——對不愿冒風(fēng)險(xiǎn)的公司來說這是一種安全的選擇。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)涵蓋了從深?yuàn)W源系統(tǒng)知識到用戶接口設(shè)計(jì)以及具有最好實(shí)踐的BI應(yīng)用。盡管許多銷售商在最近幾年都爭著把自己放在端到端的提供者位置上，但對于我們來說，很顯然，數(shù)據(jù)倉庫銷售商確實(shí)是那些可以提供端到端解決方案的人。在2001年，當(dāng)我們首次討論這本書時(shí)，我們已經(jīng)感覺到Microsoft要以一個(gè)誘人的價(jià)格強(qiáng)行將一個(gè)可行的、單源數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)提供者的概念加入到現(xiàn)實(shí)世界中。我們相信向單源提供者的轉(zhuǎn)變意味著必須將Kimball Method技術(shù)擴(kuò)展到特定的產(chǎn)品級，使其可以直接投放單源提供者市場。我們選擇Microsoft工具集作為測試樣例有兩個(gè)原因，首先，SQL Server 2005是一個(gè)強(qiáng)大的BI平臺(tái)，Microsoft自20世紀(jì)90年代中期投資Analysis Services引擎以來，就一直在擴(kuò)展和增強(qiáng)商業(yè)智能方面投資巨大。投資的級別也因此巨大地翻升。隨著SQL Server 2005開發(fā)的開始，SQL Server 2005開發(fā)團(tuán)隊(duì)增長到200人，Microsoft對于將商業(yè)智能引入主流市場很認(rèn)真。其次，兩位作者都從1997到2002或2004在Microsoft工作，特別地，Joy曾是SQL Server Business Intelligence 開發(fā)團(tuán)隊(duì)中SQL Server BI Best Practices組的經(jīng)理，這可以給予我們一系列很強(qiáng)的工作關(guān)系以及訪問關(guān)鍵的支持資源。本書覆蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫生命周期，因而可以給數(shù)據(jù)倉庫團(tuán)隊(duì)的每個(gè)成員提供有用的指導(dǎo)，從項(xiàng)目經(jīng)理到業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)建模者、ETL開發(fā)者、DBA，分析型應(yīng)用開發(fā)人員甚至業(yè)務(wù)用戶都可以從本書中受益。我們相信本書對從事Microsoft SQL Server 2005數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目的任何人都非常有價(jià)值。本書的主要讀者是在Microsoft SQL Server平臺(tái)上啟動(dòng)項(xiàng)目的新的DW/BI團(tuán)隊(duì)，我們假定您并沒有構(gòu)建DW/BI系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)，但假定您對Microsoft世界有一個(gè)基本的認(rèn)識：操作系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施組件以及資源。我們也假定您對關(guān)系數(shù)據(jù)庫（表、列和簡單SQL）有一個(gè)基本認(rèn)識，并且對SQL Server 2000關(guān)系數(shù)據(jù)庫有一定認(rèn)識，盡管這并不是一個(gè)必備條件。貫穿全書，我們提供了許多其他書和資源的參考。第二個(gè)讀者群是有Kimball Method DW/BI使用經(jīng)驗(yàn)但首次接觸Microsoft SQL Server 2005工具集的讀者，這些讀者可能需要閱讀一些資料以便了解基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，特別是如果您從來沒有使用過Windows Server更需如此。我們將指出對于那些曾經(jīng)閱讀過我們的Toolkit書籍以及實(shí)踐過我們的方法的讀者需要復(fù)習(xí)哪些部分和章節(jié)，不過再次閱讀這些材料并沒有壞處。不管您的背景如何，如果您從一個(gè)新項(xiàng)目開始將從本書受益匪淺。盡管我們確實(shí)提供了運(yùn)轉(zhuǎn)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫的建議，但在理想情況下，您不會(huì)對任何已有的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市滿意，至少在新系統(tǒng)部署后對仍然留在原處的系統(tǒng)不會(huì)滿意。
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