财务管理作为国内首先实现计算管理的领域,积累了大量数据,是管理的财富,对这些数据的分析有重要的意义。传统的基于数据库技术的决策支持系统由于其技术弱且缺少统一性,无法处理大量的数据且应用复杂,已无法满足用户的需要。数据仓库技术和联机分析处理(OLAP)技术的出现为大数据的处理带来了希望,也解决了传统的决策支持系统的问题。数据仓库技术为决策支持系统的数据存储和管理提供了解决方法,但数据的原始记录一般存储在不同的数据库和源文件中,这也使得原始数据直接导入到数据仓库是不切实际的。因此,首先我们要为数据仓库的构建建立模型,然后在设置的模型的基础上设计抽取工具,通过数据抽取、转换和加载(ETL)这一过程将源数据库中的数据装载到目标数据库中。ETL是构建数据仓库的重要组成部分。ETL这一过程需要解决如主题的分散、数据重复、同一对象的命名方式或表达方式不一致的现象等问题。随着计算机技术的快速发展,数据仓库技术也得以快速发展以及广泛的应用。本文基于某机关单位的总账信息管理系统和非税信息管理系统,详述了数据仓库的维度建模和ETL工具的设计。本文采用维度建模作为其建模策略,结合总账和非税管理项目,主要探讨了维度建模设计问题,其中包括事实表和维度表的设计,通过星型模型来进行维度建模。首先介绍了维度建模的理论基础,结合具体的项目来进行维度模型的设计。ETL是构建数据仓库这一过程最重要的设计。首先介绍了ETL的结构及这一过程元数据的重要性。然后具体结合总账抽取工具和报表抽取工具,详述了基于元数据的ETL过程的设计。