数据仓库建设的关键：如何实现条件性数据提取？

BI建设实战–使用SSIS根据 数据仓库 数据有条件提取业务系统数据

随着企业信息化的不断发展，业务系统（如ERP、CRM等）积累了大量的数据，这些数据对于企业的决策分析具有重要意义。为了更好地发挥这些数据的价值，企业需要进行BI（商业智能）建设，其中关键的一步是构建数据仓库，将来自不同业务系统的数据进行整合和清洗，以便进行数据分析和挖掘。而在数据仓库的建设中，使用SSIS（ SQL Server Integration Services）根据数据仓库数据有条件提取业务系统数据是一项重要的任务。

SSIS是SQL Server集成服务的一部分，它提供了一个强大的工具箱，可以轻松地完成数据抽取、转换和加载任务。在BI建设中，SSIS可以用来将业务系统的数据抽取到数据仓库中，并根据数据仓库中的数据有条件地提取数据。

首先，我们需要根据数据仓库的模型设计，创建一个SSIS包。在包中，我们可以使用抽取查询（Extract Query）来从业务系统中抽取数据。抽取查询可以使用SQL语句或者业务系统的API，根据设定的条件从业务系统中获取数据。

接下来，我们使用转换（Transform）模块对抽取的数据进行清洗和转换。转换模块可以进行数据的格式化、类型转换、数据筛选等操作，使得数据符合数据仓库的模型要求。