商业智能技术(Business Intelligence,BI)是当前信息处理技术中的一项热点课题,具有集成化数据管理、灵活的数据访问、强大的数据分析和可视化的报告等能力。BI主要应用了数据仓库、数据挖掘及联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)等技术。当前人力资源管理系统(Human Resource Management System,HRMS)主要是面向事务处理的信息系统,以关系数据库为基础,其统计功能限于基本统计指标计算,用户能得到的统计信息数量有限、质量不高,针对性、有效性不强,难以较好地支持决策,需要新的技术从复杂数据中挖掘有价值的信息和模式。　　 本文讨论了将整合数据仓库、数据挖掘及OLAP三方面技术的商业智能技术应用于HRMS,旨在利用已有的人力资源管理系统数据,研究商业智能技术的实现,并以其为基础开发人力资源统计分析系统(Human Resource Statistic Analysis System,HRSAS),根据系统中收录的信息发现存在的知识、关系和规则,为科学分析和预测、人力资源规划、人本管理等工作提供决策依据。　　 本文系统介绍了数据仓库、数据挖掘、多维分析等商业智能关键技术,首先探讨了人力资源管理系统和商业智能技术结合的可行性,分析了人力资源统计分析系统的需求以及现有人力资源管理系统的数据库模式,设计了人力资源统计分析系统中多维数据模型,构建了人力资源统计分析数据集市。基于此,利用SQL Server2005套件,实现了多种数据挖掘算法,对算法挖掘结果进行了比较分析,并利用OWC(Office WebComponent)技术详细说明。其次,利用VB.NET和SQL Server2005,开发了以数据仓库与数据挖掘技术为基础的统计分析系统,验证了系统部分挖掘功能。文章最后指出了本文研究的局限性,指出了进一步研究的方向。