数据仓库技术在决策支持系统中发挥着关键的作用,它对决策支持系统提供一些商业信息,从而提高策能力。然而,构建数据仓库仍然是一项富有挑战性和复杂性的任务,主要是因为数据仓体系结构中的不同层次(例如ETL层,数据建模层)具有不同的功能,从而导致每一层的设计理念及构建技术不同。基于每一层的设计现已存在很多的构建方法。但是,这些方法都没有考虑把数据仓库作为一个集成的整体来设计。由平台无关模型(PIM),平台相关模型(PSM),代码(CODE)驱动开发的模型驱动体系架构(MDA)就是为解决分布、异构系统的集成问题而提出的下一代解决方案。数据建模是数据仓库的构建过程中最为关键的技术环节,它直接决定数据仓库构建的成败。多维数据模型在数据仓库,多维数据库和OLAP上有广泛的应用。一方面,多维数据模型更加接近于人们分析数据的方式;另一方面,多维数据模型简单的结构能够提高我们预测最终用户需求的能力。本文主要研究基于MDA的方法利用UML的扩展和CWM进行数据仓库多维数据模型的建立,以及利用QVT规范的Relation语言进行制定转换规则,通过支持QVT2.0的开源工具mediniQVT实现PIM模型到PSM模型的自动转换,并且,在EMF框架下,建立并实现了从PSM到SQL的转换机制。从而实现了以模型为基础的模型驱动开发过程。最后基于某钢铁企业采购系统的采购价格差异分析主题进行了数据仓库建模实现。实践表明,利用此方法开发的系统不但在开发效率上较传统的过程开发方法提高了,而且模型的建立都是是基于国际标准建立的,从而使模型更加具有规范性,可以很好地实现不同模型之间的共享,同时,也有利于模型的重用和维护。