农业科技成果转化资金项目于2001年开始使用了单机C/S版软件,于2006年使用项目上报、受理、审理、监理、验收为一体的网络管理系统,使农业科技成果转化资金项目全面实行数字化管理。系统的应用积累了大量的项目相关数据,但是现有两个版本的系统采用的数据库是传统的数据库,它们只进行事务处理,并且数据库之间难以实现有机结合,无法为农业科技成果转化资金的分配提供分析和决策。数据仓库技术的出现满足了分析、决策方面的需要。本文介绍了国内外数据仓库的现状,以及数据仓库的相关理论知识和OLAP分析处理。在了解现有农业科技成果转化资金管理系统的基础上,本文提出了农业科技成果转化资金数据仓库的需求以及设计目标及原则。通过对农业科技成果转化资金数据仓库项目的分析,研究了构建数据仓库的整个过程。详细分析了农业科技成果转化资金的业务活动和数据关系,设计了数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型。在模型的基础上实现了数据抽取、转换、加载。以申报项目系统数据源为基础,使用kettle工具实现数据的转换。系统把历史数据按照主题重组,并在主题的范围内建立了相应的数据立方体,通过MDX语言实现立方体中数据的分析与查询。最后针对农业科技成果转化资金数据的相应特点,应用Java语言实现了本系统特有的ETL和OLAP的设计过程。通过数据仓库技术与农业科技成果转化资金项目的紧密结合,实现了农业科技成果转化资金的决策与分析,辅助科学技术部在农业科技成果转化资金的分配和使用,使农业科技成果在各个领域二次开发分布平衡,并产生最大的经济效益和社会效益,为在决策分析方面数字化的开展奠定基础。