信用卡作为一种高收益高风险的金融产品，已经成为国内外商业银行激烈竞争的重要业务。各家商业银行对信用卡业务管理水平的高低将直接影响到信用卡业务的利润，如何有效地降低信用卡风险，提高信用卡赢利能力，是信用卡发卡银行亟待解决的问题之一。通过构建银行信用卡数据仓库，可以将银行信用卡业务中的历史数据进行整合，同时借助于联机分析处理和数据挖掘技术，为银行提供辅助的决策支持。 本文在研究银行信用卡数据仓库系统的建设中用到的主要理论和技术有数据仓库中元数据的定义、管理和操作、粒度和分割、ETL、数据追加、OLAP、数据的存储和管理以及数据表现等。 银行信用卡业务数据量大，对集成度和实时性要求较高，本文在综合考虑了多种方案后，提出了基于X数据模型增量式开发方法，设计了一个银行信用卡数据仓库系统。具体分为概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计和数据仓库的生成、运行与维护。概念模型界定了数据仓库系统边界，确定了主题域。逻辑模型分析了主题域，确定了粒度层次划分和数据分割策略。物理模型确定了数据的存储结构、索引策略和数据存放位置。此方法有效的降低了开发成本，缩短了开发周期，并能及时根据反馈意见对数据仓库进行完善和修改；使用螺旋式ETL技术，很好地解决了数据的清洗、转换和装入，对OLAP提供了较好的支持，减少了OLAP分析用时；最后以国内某银行的信用卡业务数据为基础，提出了一个完整的构建银行信用卡业务数据仓库的实施方案，本方案用工程项目管理的方法，给出了方案实施过程中每一步的目标、主要内容和最终成文列表，并对数据仓库建设中出现的一些问题做了必要的探讨和说明，以期对国内其他银行和企业在建立数据仓库时提供参考和借鉴。