使用SQL Server 2008 集成服务

SSIS和数据质量

SSIS 的关键功能之一（也是其集成数据的能力）是，通过集成不同的技术来操纵数据的能力。这种能力使 SSIS 创新性地引入了“模糊逻辑”——基于数据清理的组件。Microsoft研究实验室开发的这些组件代表了此领域的最新研究动向。该组件采取的方法是，使用一个独立的域，该域不依赖于任何特定的域数据，如地址/邮编等引用数据。这使用户可以使用这类转换清理大多数类型的数据，而不只是清理地址数据。

SSIS在 Analysis Services 中深度集成了数据挖掘功能。数据挖掘在数据集中提取模式并将它们封装到挖掘模型中。您可以使用此挖掘模型进行预测——哪些数据属于一个数据集，以及哪些数据存在异常。这样，就可以将数据挖掘用作管理数据质量的工具了。

SSIS对复杂数据路由的支持，不但有助于识别异常数据，面且能够自动用更好的值纠正和替换异常数据。这就使“关闭循环”清理应用场景得以实现。

除了内置的数据质量功能以外，用户还可以扩展 SSIS 以使其与第三方数据清理解决方案共同发挥作用。

超越传统ETL的SSIS应用

数据流管道能够操纵几乎任何类型数据的能力、与 Analysis Services 的深度集成、对多种数据操纵技术的扩展支持以及对富工作流引擎的引入，使 SSIS 可以应用于传统的 ETL 无法企及的许多应用场景。

面向服务的体系结构

SSIS 支持在数据流管道中使用 XML 数据，这类数据可以是来自磁盘文件的数据，也可以是通过HTTP 获取的 URL 数据。XML 数据能够被“细分”成为表格数据，然后SSIS就可以在数据流中轻松地操纵它们。这种对 XML 的支持能够与对 Web 服务的支持相互配合。SSIS 能够与控制流中的 Web 服务相互作用以捕获 XML 数据。