随着全球经济一体化发展，企业的规模越来越大，面临的竞争也越来越激烈。企业管理者对决策的科学依据提出了更高的要求。传统的联机事务处理等信息系统为企业的业务处理提供方便、迅捷的操作平台，同时也决策者收集了大量有价值的业务数据。这些业务处理信息系统主要用于支持频繁的日常业务处理操作，却无法对企业的业务数据进行高效的分析处理，以至无法为管理者提供决策支持，造成“数据泛滥，信息缺乏”的局面。数据仓库技术的出现，为企业提供了数据向信息转换的高效途径。数据仓库为企业提供了一个不受传统事务处理约束，集成所有决策需求数据、高效率处理决策分析的支持环境，为企业获得竞争优势提供保障。近年来，数据仓库在金融、电信等行业的应用实践证明，数据仓库技术也起到降低企业的运营成本、加强客户关系管理、提高产品质量的作用。 数据仓库支持决策分析的强大功能，吸引了众多企业投入到数据仓库建设的队伍中。然而建设数据仓库不是一个简单的技术问题，而是一项复杂的系统工程。首先，数据仓库的建设是各种先进的信息处理技术相结合的过程，只有海量数据存储、海量数据查询以及报表展现等多项技术相结合，才能建立起真正的数据仓库。其次，数据仓库的建设过程是企业经营管理决策与信息化结合的过程，只有依照企业的管理决策的实际情况，结合业务特征和原有的信息系统，才能建设一个支持企业管理决策的数据仓库。在许多数据仓库开发项目中，由于开发人员将数据仓库视为简单的海量数据存储，忽视了对业务规则的整理，忽视了对数据的重组，以及与数据仓库开发相配套的管理思维和决策方式。从而使得数据仓库对提高企业决策质量的贡献率大打折扣，甚至导致项目失败。因此，研究科学的数据仓库的构建方法，探讨成功构建数据仓库的方法和过程是非常有现实意义的。 考虑到数据仓库需求的特殊性，为保证数据仓库中的数据质量，本文从概念、逻辑、物理三层视图的数据仓库体系结构出发，探讨数据仓库的构建方法。提出将概念分析、逻辑设计和物理实现紧密结合的数据仓库构建方法。结合作者参与的实际项目——某企业管理统计系统中的数据仓库设计和系统应用为例，说明该方法的可行性、具体应用和实际效果。