随着汹涌的经济全球化浪潮和我国加入WTO的新格局,公司和企业集团将是我国商业银行市场营销的重点和重要的客户资源。因此,决策者及时做出正确决策是银行生存与发展的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持管理决策。其中ETL(Extraction Transformation Loading)过程主要实现数据的抽取、转换、加载过程,这些都是数据仓库中非常重要而又基本的过程。数据仓库不是一个新的平台,而是一个新的概念。数据仓库也不是一个现成的产品,而是一个解决方案。数据仓库以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以联机分析处理技术作为分析数据和提取信息的有效方法。以数据挖掘、人工智能技术作为发现知识和规律的途径。数据仓库是诸多学科相互交叉、综合应用的结果。数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上,对数据进行转换和集成,从而为决策者提供单一的分析环境,帮助其进行科学决策。本文首先阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的建模以及数据仓库的两类用户。其次,给出了ETL相关概念、ETL转换规则以及在数据仓库实施过程中ETL加载策略、ETL的必要性。然后,给出了数据仓库的系统架构设计方案、模型结构设计、ETL设计流程及报表前端展现。最后,采用Oracle 10g数据仓库对业务系统的现有数据进行整合,构建了集团客户数据仓库系统,该系统充分利用了Oracle、PL/SQL Developer等产品特性,具有高效、灵活、实用的决策支持功能,已经应用于银行集团客户部业务并取得显著效益。事实证明,本系统的设计方案是高效可行的。