随着经济全球化和金融一体化的发展,尤其是知识经济的逐步形成和兴起,我国银行业正在经历着一场深刻的革命,银行信息技术应用的重点向业务处理电子化、数据管理集中化、管理决策信息化等方向发展。为了优化和提高商业银行内各种管理分析系统,提高数据准确性,实现跨部门、跨系统成熟分析型应用,众多国内商业银行开始规划和建立企业级数据仓库,以提高银行业务数据的分析水平与决策能力,创造市场竞争优势,提高科学管理能力,为商业银行未来的经营管理与业务发展奠定良好的数据基础。商业银行规模和经营的不断扩大,促使其具有众多的业务系统,每天产生大量的业务数据,由于系统相对独立以及平台存在差异,不可避免地形成了多个信息孤岛,领导决策者很难从全行的角度来分析盈利能力和预测风险。如何利用先进的技术手段,从现有的数据中获得所需要的决策分析信息,是一个迫切需要解决的问题。本文着眼于数据仓库系统数据模型研究,结合项目实际使用的设计方法和实现过程,为未米商业银行企业级数据仓库系统的建设奠定良好的技术和业务基础。本文首先介绍银行业信息化历程入手,比较了国内外数据仓库发展现状,指出了国内银行数据仓库建设的存在的问题。其次,介绍数据仓库的基本概念,比较了数据库与数据仓库,介绍了数据仓库建模方法的基本概念,通过对范式建模和多维建模的两种方法的比较,找到了适合与不同数据平台的建模方法,结合实际项目使用的平台产品进行相关说明。再次,介绍了实际项目相关情况和架构,并着重对当事人、协议、事件三个核心主题的设计思想和实施成果进行了详细的介绍和描述。在逻辑模型建立基础上,探讨了物理模型的设计方法、实体选择、技术规范以及命名规范等方面的工作要点以及数据模型的应用状况。最后对本论文进行总结与展望,对论文完成过程中所积累的经验进行总结,并对数据仓库系统未来发展趋势和前景进行展望。