随着互联网金融和信息技术的快速发展,银行面临着产品设计、客户服务、盈利能力等方面竞争实力的严峻考验,需要借助信息技术进行差异化、精细化的经营管理,打造核心竞争力。各大银行在数据大集中的基础上,纷纷建立了面向业务操作流程的管理信息系统。然而,随着数据采集渠道的增加以及数据规模的扩大,资产管理业务信息系统建设也越来越多,但各子系统之间相对独立现象严重,数据无法互通,缺乏统筹考虑,无法满足整合多源系统数据,灵活进行数据分析、管理监测的需求。在研究对象方面,现有研究主要集中于银行管理信息系统,具体到资产管理业务层面的技术应用和分析较少。因此,本文尝试构建银行资产管理业务综合分析系统来满足内外部使用者的分析决策需求。本文通过对银行资产管理业务的用户需求进行分析,以数据仓库理论为基础,结合大数据技术,构建了基于数据仓库的银行资产管理业务综合分析系统。首先,本文梳理了国内外关于数据仓库、银行信息系统的研究状况,对基本概念以及数据仓库、维度建模等相关技术进行了论述,并在此基础上明确了报告需求、主题需求、采集和接口需求以及功能需求。其后,本文依据需求对综合分析系统进行总体设计,构建了基于“MPP+Hadoop”框架的四层体系架构,通过分层的方式处理数据并进行维度建模,通过Web可视化工具向用户多样化展示分析结果。最后,本文对系统的应用对象、应用场景、应用效益和难点进行了分析。本文研究认为,运用数据仓库能够整合多来源、多类型的数据,并按照主题进行多维分析,能在很大程度上增强业务分析决策能力、提升管理效率,因而基于数据仓库技术建立银行资产管理业务综合分析系统是有必要的。本文的主要成果是构建了银行资产管理业务综合分析系统的逻辑模型、总体框架,给出了功能和数据的详细设计,并探讨了系统应用可能面临的问题。不足之处是缺乏信息系统应用的实际案例,系统功能有待在实际应用中进一步挖掘。