银行由于数据量大,数据来源多样化,在商业银行构建信息管理系统时,不可避免地会遇上如何管理这些浩如烟海的数据以及如何从中提取有用的信息的问题。数据仓库(DW)的应用如同“沙里淘金”,它能将企业网络中不同环境下的商业数据信息集中到一起,存储在一个单一的集成的数据库中,并提供各种手段对数据进行统计、分析。在银行绩效考核系统项目开发与实施中,由于金融业务繁多,产品种类日益丰富,处理渠道多元化。需要从银行业务系统及其他各种渠道收集大量的基础数据到绩效考核数据库中,这个收集过程十分复杂、开发周期长、易出现各种异常,其中最突出的问题是所构建的数据库通用性不强,只能为绩效考核系统服务。为此,我们在银行数据大集中的基础上,采用数据仓库技术作为银行海量数据提取的实现方法,将数据集中到银行数据仓库(BDW)这个“数据中心”,并在这个“数据中心”的基础上实现银行各种应用管理系统的二次开发、数据的统计分析及其他高级应用。本文根据当前银行业务特点,对银行数据仓库(BDW)的主题进行了综合分析。通过对数据仓库相关理论技术的探讨,结合银行绩效考核项目对数据仓库的运用,构建了较为新颖的银行数据仓库模型。文章阐述了数据仓库建模与设计相关技术,重点分析了银行海量数据从原始数据源到数据仓库的ETL流程;最后利用Analysis Services实现对数据仓库主题数据的OLAP应用,并通过数据透视表服务及Excel展示统计数据与信息。