从SQL Server数据库管理员到数据仓库管理员

核心提示： 通常两者的技能差距就在于分析服务立方体，要熟练掌握SQL Server集成服务作业和报表服务的管理工作非常困难，从SQL Server数据库管理员到数据仓库管理员(4)，这里的困难不是指开发难度而仅仅是指管理工作的难度，不过管理分析服务立方体则有点不一样，星型联接查询优化、利用数据压缩功能

通常两者的技能差距就在于分析服务立方体。要熟练掌握SQL Server集成服务作业和报表服务的管理工作非常困难，这里的困难不是指开发难度而仅仅是指管理工作的难度。不过管理分析服务立方体则有点不一样，你必须花上一定时间来熟悉多维数据库的概念。如果所在企业同时还使用数据挖掘工具，那么还要花一定时间去学习如何维护数据挖掘模型。

除了分析服务立方体和数据挖掘以外，其他的技能差别就在于对数据仓库构建概念的知识了。SQL Server数据仓库管理员必须熟悉数据仓库构建和维度建模的概念(例如事实表、维度表、缓慢变化维度、代理键、聚集表、概要表、维度层次结构、迟到数据以及一致性维度等)以及缓慢变化维度Type 2中有效数据列的作用。数据仓库管理员还必须能够描述向事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表里加载数据的区别。

数据仓库构建概念是数据仓库管理员必须具备的基础知识。数据仓库管理员不需要拥有从头开始设计一个数据仓库的经验，不过必须具备一些关于数据仓库架构的基础知识，例如数据仓库数据库和联机事务处理数据库之间有什么区别。这些基础知识的积累非常必要，因为会影响到调优、表分区操作(扩展分区和旧区归档)、构建索引、查询和聚集操作等。理想状态下，数据仓库管理员还需要熟练掌握ETL过程的操作原理，例如关于数据是怎么从源系统抽取出来并装载到目标数据仓库里的;这是因为前面提到数据仓库管理员的重要职责之一就是监测ETL进程，而且这些知识的有无可能会影响到备份策略的实施。数据仓库管理员必须清楚在重新运行一个已经失败的ETL进程时，数据完整性会不会受到影响。

数据仓库管理员还需要深化对数据质量概念的认识。保证数据仓库中的数据准确性和完整性绝对是一项关键任务。如果我们连数据仓库中的数据都无法信任，那拥有数据仓库还有什么意义呢?数据仓库管理员需要明白保证数据质量的机制，例如在坏数据被加载进数据仓库之前，数据质量防火墙是怎样检测出这些坏数据的;而系统是如何报告这些坏数据并把它们纠正过来的。对数据质量控制过程有一个透彻的了解将有助于数据仓库管理员维护数据的质量。

以上就是数据仓库管理员必须执行的任务和必须担负的责任，以及执行这些任务所需要的技能和知识。如果有人希望走进数据仓库管理员大家庭，在此致以衷心的祝愿，希望一切顺利，不过要记住掌握扎实的技能和知识才是立足数据仓库管理员角色的王道。随着数据仓库在国内市场的开拓，相信这个角色也会越来越吃香的。目前越来越多的企业在考虑利用SQL Server平台来构建数据仓库，这意味着对于SQL Server数据库管理员而言是个难得的好机会。鉴于SQL Server 2008在数据仓库功能方面做了很大的改善(例如，星型联接查询优化、利用数据压缩功能改善事实表查询性能、利用变化数据捕获功能优化ETL过程，利用Merge命令来进行更新插入操作等)，SQL Server数据仓库的吸引力将会越来越大。