随着公司快速发展,业务产品不断涌现,交易趋势也不断发生变化,交易风险也在不断的增加。作为收单机构企业,不仅是要考虑公司业务的开展情况,还要需要承担起确保所有的风险都能及时的被制止的责任。公司每天都会有大量的交易数据,但如何从这些数据中得出公司收益的汇总情况,交易发展趋势的支撑数据,以及交易风险的监控记录等,是公司非常重视的。本文主要通过已经在业界使用广泛的数据仓库,来对数据进行分析,数据仓库可以提供数据高集成度,自动化,智能化的信息解决方案,来辅助企业在数据中得出有价值的信息。数据仓库的组成部分包含有:数据库、数据集市、数据抽取工具、元数据、数据仓库管理、信息发布系统、访问工具。所有的组成部分在已经实现的系统中都已经有比较好的实现方案,所以本文只针对在分析和实施中与其他企业的数据仓库的不同即主题数据进行分析描述。首先,对公司的存在的大量数据进行了解和分析,从数据中我们可以知道用于数据库仓库的基础数据包含有商户数据,终端数据,交易数据。我们可以根据基础数据结合公司关注的方面找出主题信息,如商户交易主题,终端交易主题,发卡行的交易趋势主题,卡种交易趋势主题,渠道交易主题,风险交易监控主题。其次,需要分析如何设计数据仓库,如何提取基础数据,转换基础数据,最终生成主题数据。从业界使用的多维模型来分析主题数据,通过事实表的数据与主题主题得出维度表,维度可以是月,日,年等,以及不同的业务层面。再使用星型图进行事实表和主题表之间关系的描述,其中主题数据表的设计,分别从表的主键,表的索引,表的分区,表的字段要素等进行分析描述。最后,通过一个风险监控的案例来诠释系统的应用效果,包含对案例的需求描述,以及对案例的分析,最终结合第三章中的系统设计进行主题数据生成设计。