本研究通过分析金融服务行业的激烈竞争,促使中小金融机构提高自身的商业智能系统,从而最终提高竞争力。随着时代的发展,金融机构和商业银行在供应和需求方面从卖方市场变化为买方市场,银行业务的集中度也依次从以产品为导向向以客户为导向转变,同样需要银行有促销和分类服务的意识。客户是商业银行最重要的资源,因此,关键是开发以客户为中心的战略,并建立忠诚的客户关系。通过透彻了解客户的需求和想法,使得定制的产品和服务能够交付。客户关系管理(CRM)则是根据现代服务业的特殊需求开发的一种管理理念。本研究从组织、环境和项目规划等不同角度分析数据仓库技术在中小金融机构的成功应用。在内部有三个主要因素,即顶部管理支持,决策层和组织规模。在外部因素中,经济状况和竞争对手的策略很大程度上影响银行的行为,并在决策方面运用数据仓库技术。从项目规划的角度来看,经验丰富的数据仓库工程师在其间起着重要的作用。此外,中小金融机构的合作是另一个关键因素。由此可见,从银行信息化过度到信息化银行,再从信息化银行向智能化银行转变,在这个转变的浪潮中,数据发挥了巨大的作用,而用于整合、管理数据的数据仓库也应运而生。数据仓库是智慧型的有组织的,它随时间变化而集成的非易失并且面向主题的集合。一般情况下,事务性的(0LTP)系统向数据仓库(分析性的(0LAP)系统)提供源数据,数据仓库对数据存储进行相应的设计与管理。中小金融机构建设数据仓库的目标是提供不同视角的数据,为不同用户提供方便快捷准确的视角数据。根据业务发展和经营决策分析的需要,中小金融机构收集数据需求非常迫切。通过工具进行优化,数据仓库能够制作基于指标的复杂报表,提供定制化的灵活查询,自定义指标监控和展现平台,支持移动终端等,同时不断提高用户体验,将急需的且查询较慢的数据和报表下发,优化系统。数据仓库平台由基础设施、逻辑数据、数据加工、管理控制四大组件构成,介绍了相关软件,从技术框架、物理拓扑图、工具予以阐述,通过前期规划、需求分析、方案设计、开发测试、上线维护的过程,完整展示了数据仓库在中小金融机构的应用。数据仓库的建设主要分为数据导入和数据建设两个阶段。在数据导入阶段,通过数据抽取、数据转换、数据加载等三个过程,完成数据仓库建立的初级阶段,为后序数据管理及应用打下良好的基础。在数据存储方面,需要设计一个良好的存储方式,以实现数据更好地得到应用。数据存储的方式很多,比较好的做法是使用范式化模型存放数据仓库,并且通过调用视图引擎将范式化模型转换为维度模型展现给用户。数据仓库对我国银行发展具有现实意义,特别是中小金融机构需要一定的时间来建立数据仓库,并在过程中培养高水平的技术人员。更为重要的是,能够改变信息技术建设的规则不够统一严密,项目开发更加侧重于业务操作系统,而在管理信息系统上投入较少的现状,进一步提高信息技术水平,成为中小金融机构把握发展机遇的重要手段。