在大中型企业的实际运用中,传统的数据库管理信息系统已经不能够很好地利用、分析数据库中积累的大量数据,也缺乏相应的分析工具,通过数据仓库技术的运用能很好地解决这一问题。数据仓库技术真正地把割裂的数据联系起来形成有价值的信息,为各层次的应用提供了有力的技术支持。数据仓库技术和网络技术一样得到迅速的发展,其应用领域正在不断拓展。现代市场经济是信用经济,信用是现代市场经济的基础。普遍的守信行为是市场交易能够持续进行并不断扩大、经济能够持续运转并稳步发展的必要前提。然而,在计划经济向市场经济转轨的过程中,发生了部分单位和社会成员信用观念趋于淡化、社会信用失信违约行为急剧增加、市场经济秩序紊乱的现象,影响了经济社会的健康发展和对外开放,损害了国家声誉和形象。目前,信用缺失行为已受到人们广泛关注,重建信用已成为全社会的共同呼声,社会信用问题已成为完善现代市场经济体制所必须解决的一个重要问题。本文首先介绍了开发信用信息系统的背景,对数据仓库技术的在各领域的应用做了简单的介绍,然后阐述了一些数据仓库的主要技术知识:数据的抽取、转换、装载、数据挖掘模式和统计技术的应用等。然后基于信用信息系统的特性,设计相关的信用信息系统的功能模块,对信用信息系统进行了详细的阐述。信用信息系统属于一种分析性的应用,本系统的开发体现了企业对数据仓库的潜在需求,数据仓库技术区别于传统的数据库技术,本文构建面向主题的逻辑模型,研究实践了数据仓库的设计、数据组织和存储以及ETL方法及技术。作为一个实际应用,本文在分析信用信息系统的应用需求和实际条件基础上,在数据仓库设计与实现中,主要的论述用星型架构的方法构建数据仓库的逻辑模型以及数据采集、数据抽取、数据转换等处理,把“有价值、干净”的数据加载到数据仓库中,完成数据仓库的构建。同时,本文以数据仓库中的企业相关信息数据为基础,挖掘企业信用等级的发展趋势的关联规则,为用户判断企业信用提供支持。