近年来随着我国社会经济和信息技术的飞速发展,保险行业蓬勃发展,竞争也愈加激烈。如何从分散的海量数据中提取有价值的信息,并迅速做出决策已成为决定保险企业竞争力的关键,基于数据仓库的商业智能系统为其提供了一种较好的解决方案。本文结合某保险公司的实际项目阐述和分析了保险商业智能系统的设计和实现。本文结合保险行业的业务特点和该公司目前存在的问题,对商业智能系统进行详细的需求分析,在此基础之上,通过数据仓库建模,ETL (Extraction-Transformation-Loading,数据抽取、转换和加载)过程以及OLAP (On-Line Analytical Processing,联机分析处理)技术构建了商业智能系统。在数据仓库建模方面采用了第三范式与星型模型的综合建模方式,分别完成了概念模型、逻辑模型以及物理模型的设计。通过存储过程与ETL工具相结合的方法,实现了ETL过程及任务调度。联机分析处理方面,基于OLAP技术研究实现了数据立方体的建立,并且利用Cognos工具强大的报表展示功能开发了多维分析结果展现,完成了商业智能系统的设计。同时出于系统的安全性考虑,本文给出了系统的权限管理办法。目前,该系统已经上线并且运行良好,有效的解决了数据不规范、利用率低、信息孤岛等问题,实现了各类信息资源整合及业务系统的互联互通,为业务部门以及高层领导的决策分析提供了强大的支持。