近年来,随着社保建设的各项制度逐步建立完善,覆盖范围不断扩大,社会保障的信息化建设也遇到了新的挑战。社保各业务数据库管理系统经长年运作,积累了大量业务数据,同时部门之间业务数据也存在不规范、不统一的问题。为了解决这些问题,本文提出了构建面向社保数据的数据仓库并实现了基于预运算的社保数据仓库分析系统。本文主要描述了一个基于预运算的社保数据仓库分析系统的设计与实现。本系统使用Sqoop和Flume分别采集社保业务数据库文件和服务端的日志文件,采集的数据分别存储在Hive和Kafka,并在Hive上构建数据仓库。然后,通过OLAP分析工具对业务数据进行多维分析。本系统架构支持ROLAP引擎和MOLAP引擎,分别是使用Impala查询引擎和Kylin分析引擎,其中系统的预运算模块主要基于Kylin组件实现的。决策者根据分析需求选择OLAP引擎,通过访问网页的形式进行交互式的OLAP查询,查询结果以表格、图形等可视化方式直观地反馈给决策者。接着,本文还提出了对系统关键技术的一些研究与改进,主要是对预运算技术进行了部分改进,包括改造字典编码算法实现分段计算和重新设计位图运算的实现。另外,本系统增加了元数据自动化配置功能并优化了OLAP查询的缓存方式。本文最后对系统进行了全面的功能测试和性能测试。测试结果表明,基于预运算的社保数据仓库分析系统的响应延迟达到了秒级甚至毫秒级,远小于传统的基于ROLAP的解决方案。另外,系统改进后的部分与改进前进行了对比测试,测试结果表明,改进后的系统确实优化了系统性能并提高了系统运行效率。