企业管理对决策提出了越来越高的要求,而决策是否有正确性及效率信赖于数据的支持。数据仓库为决策的数据支持提供了完整的解决方案。一般而言,数据仓库的体系结构包括五层:数据源、监视器、集成器、数据仓库、客户应用。数据仓库的创建包括:概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计、物理创建等过程。数据仓库建立后,必须为其添加经过预处理后的数据,以使数据仓库正常运行。数据的预处理包括的过程有:①选择源数据源;②从数据源中抽取所需数据;③按数据仓库数据的标准格式和语义,对数据进行清洗、转换;④将数据加载到数据仓库中。完成数据装载后,即可对数据仓库中的数据进行查询分析。联机分析OLAP作为数据仓库操作工具和数据表现工具,为数据仓库的查询和分析带来了很大的便利。OLAP有两种主要模型:MOLAP型和ROLAP模型。MOLAP是采用多维数据库系统存储数据的,其体系结构分为数据层、应用层、和表示层。在ROLAP模型中,数据是以关系形式的行和列来存储的,以商业维度的形式为用户显示数据。MOLAP模型和ROLAP模型的差异主要表现在:查询性能和分析能力、数据加载性能、数据存储性能、维护能力等方面。在实际应用中是选择MOLAP还是选择ROLAP,应主要考虑应用规模问题。本文以SQL Server为工具,进行椰树饮料销售的E-R模型设计,包括饮料销售事实表和饮料销售维表。实现了基于饮料销售数据的SQL Server数据库和Analysis Manager数据库的创建和连接。对数据仓库维和多维数据集进行创建后,就可根据企业对不断变化的数据应用进行不断的更新。企业的管理人员需要对数据仓库中已经汇总的数据进行深入的分析,通过SQL Server的数据钻取功能可以实现查询分析。