本文以济南钢铁集团公司的质量追溯和废次品原因分析系统为背景，结合数据仓库的理论和技术，深入探讨数据仓库技术在钢铁企业质量分析优化中的研究与应用。 钢铁企业在经过多年的计算机应用实践，已经积累了大量丰富，翔实的生产和业务数据，这些数据真实的反映了企业的生产经营动态。但是，由于数据分散、独立、面向应用，企业缺乏对数据集中存储和有效利用的手段。随着技术不断进步，数据仓库的诞生，为数据的集中管理和综合利用提供了解决方案，为企业决策者进行统计分析和数据挖掘奠定了良好的基础。 本文根据质量追溯和废次品原因分析系统数据、报表、统计分析的需求以及企业管理信息系统分散、独立的现状，提出该系统采用数据仓库解决方案的体系架构，确定以质量追溯和废次品原因分析为主题建立数据仓库。数据仓库为钢铁企业质量分析优化提供完整、精确、高效的历史数据。 本文重点研究数据仓库的设计与实施，包括数据源分析，粒度设计，数据集市划分，共享维度设计，并以质检结果查询数据集市和质检结果统计数据集市为例讨论维度模型的设计，以质检结果统计数据集市为例完成数据抽取、转换、装载(ETL)的初始部署测试。 数据仓库是为OLAP多维分析和数据挖掘服务的，本文在基于数据仓库的基础上实现了灵活的质检多维统计分析和动态、综合报表的制作，改进了企业现有质量管理系统质检统计分析的功能，验证了在钢铁企业质量分析优化中引入数据仓库的合理性和有效性。 数据仓库为企业的经营决策提供了有利的支持。