随着全球经济一体化进程的加速和信息技术的发展,物流企业得到了快速的发展和壮大。物流企业由简单机械地提供运输、仓储等业务,演变成更加有组织、有效率的提供运输、仓储基本业务,同时还提供增值业务,并且在企业中开始走信息化的道路。物流企业的信息化道路可以分三步走：数据的信息化,流程的信息化和决策的信息化。几乎所有的物流企业都完成了数据的信息化。大部分物流企业正在进行或者已经完成了流程的信息化,在各种业务系统中积累了大量的数据,为实现决策的信息化创造了条件。在企业中建立商业智能系统就是实现决策的信息化很好的选择。本文通过调查多家物流企业,从物流企业核心业务活动的角度归纳出一般性的物流企业商业智能系统的数据分析方面的需求,包括订单处理,运输,仓储,通关,结算以及综合业务方面的需求。接下来设计了物流企业商业智能系统的总体框架和基于主题域的数据模型框架。该数据模型框架中,我们将紧密联系的主题划分到一个主题域中,每个主题域中的主题可以分成多个层次,最后由这些具有层次结构的主题汇聚成一个树形的主题框架。根据物流企业的商业智能系统的需求分析,我们设计了订单处理,运输,仓储,通关,结算和综合财务6个主题域,在每个主题域中选择主题实例构建事实表和维度。最后在一个实际的物流企业中,在运输主题域框架的基础上,结合其自身运输管理的业务需求,设计并且建立了运输数据集市,从数据集市中抽取数据建立运输多维数据集,进行了在线联机分析。在线联机分析的结果辅以图表来表示,并且采用不同的颜色和短信平台对异常结果进行预警。另外运用数据挖掘技术对物流公司的承运商进行聚类分析,分析的结果可以辅助物流公司对承运商进行绩效考核。本文构建的物流企业商业智能系统的框架可以为即将或者已经在走决策信息化道路的物流企业提供参考依据。结合自身的业务需求,物流企业可以在这个框架的基础上快速的设计并实施商业智能系统,对企业的业务数据进行OLAP或者数据挖掘,辅助决策者制定各种商业决策,从而提高综合竞争力。