如果你了解SQL Server 2000，你会知道一些微软商业智能技术的名称。但是需要注意－－它们仅仅在字面上相同。这个BI平台的最新版本的特征可以概括为首个企业级产品。SQL Server产品已经在该产品分析功能的扩展性方面迈出了一大步。凭借服务器侧的Analysis Services的处理，客户可以扩大报表的范围，而且从以前只能事后观察业务进步到能够感受到日常活动的脉搏了。

　　SQL Server 2005商业智能功能的是让报表和分析应用在所有商业的日常运行中处于更加中心的位置。

　　为了让所有层次的客户都能够接触到商业智能，微软已经郑重的承诺它将形成一个完整的商业智能平台：SQL Server 2005商业智能功能的目的是让报表和分析应用在所有商业的日常运行中处于更加中心的位置。

　　几乎所有的SQL Server应用都有某种程度的报表。它可能形成一些简单的像查询或者数据库视图来提供新订单的总数或者Web站点的点击率。然而，很多公司的商业智能仅仅停留在微软Office或者静态的报表，这些都被打印出来并且要求一个可怜的家伙来将它们装换到可以共享的格式。

　　如果你了解SQL Server 2000，你会知道一些微软商业智能技术的名称。但是需要注意－－它们仅仅在字面上相同。这个BI平台的最新版本的特征可以概括为首个企业级产品。SQL Server产品已经在该产品分析功能的扩展性方面迈出了一大步。凭借服务器侧的Analysis Services的处理，客户可以扩大报表的范围，而且从以前只能事后观察业务进步到能够感受到日常活动的脉搏了。

　　在SQL Server 2005中，商业智能和报表应用被给予了全新的感官。这个新的类似的Visual Studio的开发工具被称为商业智能开发工作室（Business Intelligence Development Studio），企业可以使用它来做任何事情，从创建Analysis Services立方体到报表再到数据挖掘应用。此外，开发人员将享用这个作为Visual Studio产品中一部分的新的BI功能（你将发现数据库项目和解决方案是作为该产品的一部分）。

　　让我们看看从SQL Server 2000到SQL Server 2005究竟发生了哪些变化。

　　组件　Analysis Services 2000 Analysis Services 2005

　　计算　服务器和客户端　服务器端

　　缓存　服务器和客户端　S服务器端

　　模式　星状模式　Data source view　（DSV）　灵活的模式映射

　　元数据　在Access或者SQL Server中的仓储　SQL Server数据库，　也被称为　Analysis Services　数据库

　　数据源　有限个数的源　DSV提供灵活的模式映射

　　Analysis Services组件之间的比较

　　从架构的角度来讲，Analysis Services是一个客户端／服务器应用，使用了专有的Web Services协议：XML for Analysis。通过使用Web services，你获得了更大的扩展性、更丰富的元数据和一个方便的、与客户端独立的传输模型。你可以使用Linux客户端或者甚至是Pocket PC来作为客户端。Web Services、预先缓存和统一维度模型（Unified Dimensional Model　，缩写UDM）的结合创造了一个值得深思的有趣案例。让我们来看看Analysis Services的关键新概念。

　　Analysis Services的新的、关键概念

　　统一维度模型（Unified Dimensional Model）：

　　UDM是微软对用于跨越关系和数据仓库技术和报表之间的差距的技术的专用术语。UDM是一系列XML模式和映射，它们将所有的商业智能信息都联系到被称为truth的单一版本中。XML模式和对象全部是　XML for Analysis　规范中的部分。

　　Data source view　（DSV）：

　　对UDM的成功处于核心地位的是创建数据的统一模型的能力；　Data source view就提供了一个语义层。它采用高度灵活的方式来创建包含有相关的数据源信息的XML文件。你可以对表的属性重命名为用户友好的名字而不会影响到数据源。此外，你可以无需修改源数据就可以创建定制的运算。事实上，使用商业智能向导，你可以自动的根据在数据库中发现的集合的基数来产生关于事实和维度的逻辑推导。数据源甚至可以应用到其他的对象，比如SQL Server集成服务（　SQL Server Integration Services，缩写为SSIS）软件包。不要将DSV和立方体混淆。它们不是同一个概念。

　　预先缓存（Proactive caching）：

　　缓存是建立在数据上的，在第一次调用数据的时候保存下来；　使用缓存来满足后续的数据请求。由于计算是被缓存的，分析应用的性能和可扩展性增加性能。当指定一个UDM的时候，你设置可以接受的延迟水平。对于使用率很高的系统，预先缓存提供了获得更高系统的一种方式。预先缓存也对Analysis Services数据存储有效果。

　　关键性能指示（Key performance indicator，缩写KPI）：

　　虽然这不是微软独有的技术，KPI是一项严重依赖多维表达式（Multidimensional Expression，缩写为MDX　）的新技术，可以创建面向站点的工具来检查业务成功因素的状态。比如，在呼叫中心，你可以使用呼叫等待时间作为衡量业务性能的手段。通过使用允许管理人员快速扫描呼叫中心性能的报表模型，你可以在业务期间快速进行修改。如果你正在使用微软　Business Scorecard Manager 2005，你会爱上它和Analysis Services KPI的紧密联系的。

　　Analysis Services 2005中最有趣和最吸引人的功能是UDM。微软已经抛弃了要求常用的数据仓库模式，指星状或者雪花状。传统的使用OLAP数据库的分析应用提供了不错的查询性能、分析功能的丰富以及对那些精通分析应用的人来说，容易使用的模型。

　　但是OLAP数据库受制于一些缺陷：数据常常很老，并且立方体无法足够迅速的重新处理。此外，复杂的模式很难处理，并且从管理的角度、这些数据库表示了对于已经不富裕的IT预算进行的另一笔资源投入。UDM的目标仅仅是克服这些限制，并且同时使得关系和OLAP报表都达到最好。