随着金融自由化、资本市场国际化的步伐加快，国内金融市场面临着前所未有的竞争压力。除市场结构、业务范围和经营理念外，国内金融企业与国际先进金融企业的差距还在于没有一个分析型应用系统，该系统对内能帮助金融企业加强经营管理和控制风险，对外能加强客户关系管理，增加赢利能力。 从技术角度来讲，数据仓库是管理信息和分析型应用最有效的方式，数据仓库技术与其他软件有机结合，可以有效地为金融企业进行风险管理、绩效评估、赢利分析和客户关系管理等。基于数据仓库技术可以分析各种数据之间的关联，衡量各类客户的需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标，为金融企业识别不同的客户群体，确定目标市场，实施差异化服务的策略提供技术支持，并为经营管理决策分析提供准确一致的量化信息。 在我国，数据仓库相关的应用还处于初步发展阶段，还有很多问题需要在实践中去发现和解决。本文从数据源、系统结构、技术平台、数据仓库构建、多维建模及OLAP应用等几个方面对银行建立分析型应用系统整个过程进行了有益的尝试和探索。 本文的主要特点包括以下方面： 1．提出数据仓库、OLAP分析技术运用到银行经营状况分析的思想。这对目前银行界普遍存在的管理方式和决策模式是一次创新和突破； 2．针对银行经营状况分析设计了OLAP分析模型，OLAP分析模型从不同的维度、层次和范围对银行的业务数据和指标数据进行抽象与分析，为管理人员进行决策分析提供了参考依据。 本文以银行经营分析系统项目为背景，以数据仓库新技术为核心，设计并实现了一个基于银行领域的经营分析数据仓库系统，为银行管理决策层提供了一个有效可行的计算机辅助决策解决方案。在实际应用中，银行管理人员能够快速准确定位信贷业务等关键环节中所隐藏的问题，了解客户行为和行员绩效，从而制订出科学有效的市场营销策略和激励机制，保障企业在激烈的市场竞争中取得优势。