数据仓库技术是信息领域近年来出现并迅速发展的一种计算机技术，它可以对原始的操作性数据进行各种处理，转换成有用的信息，并充分利用这些信息，辅助企业的决策。随着业务的增长，各类信息系统的使用，企业积累了大量的业务数据，如何利用现有数据为企业创造价值成为企业关注的重点，这种需求在大型跨国企业中尤为突出。因此，在企业中构建数据仓库平台，挖掘其中蕴含的信息，进行信息分析和决策支持成为了企业信息化管理的重要步骤，数据仓库在企业中的应用将迅速增长。本文首先系统地介绍了数据仓库技术的基本概念、数据仓库体系结构、联机分析处理以及数据挖掘的基础知识。接着从国内外数据仓库应用的情况和特点出发，结合通用电器公司消费品与工业品集团(GECI)的实际情况，提出了建设其客户服务部门数据仓库的策略、步骤与方法。然后利用来自于Siebel CallCenter和QAD系统中的真实数据，运用SQL Server 2000建立一个模拟的数据仓库实例。我们按照概念模式、逻辑模式、物理模式的顺序进行设计，在深入理解GECI客户服务部门业务的基础上，充分了解部门需求，设计出数据仓库的数据模型，经过大量的ETL，工作后完成了这个数据仓库系统的开发。在建立部门数据仓库的基础上，对其进行OLAP应用和数据挖掘方面的应用。其中深入研究了决策树算法，并详细地解释了微软决策树，验证了算法的正确性，利用Analysis Services构建一些决策树，结合GECI的实际情况进行分析，提出了对于企业绩效改进的一些可行措施。最后，我们对建立的数据仓库模型进行了评价，从管理决策、商务过程和效率提高等方面阐述了数据仓库对企业带来的影响，并指出其设计的不足之处。