决策支持系统(DSS)主要是针对管理信息系统无法提供有效决策支持这一缺陷而提出的。它直接面向决策,用于支持和辅助管理者进行决策,因此对数据的处理侧重于分析处理。传统的决策支持系统以数据库作为数据管理的手段,而数据库系统主要用于事务处理,使得基于数据库的决策支持系统存在于事务处理环境之中。虽然数据库技术在联机事务处理方面的应用获得了巨大的成功,但鉴于事务处理和分析处理具有极不相同的性质,它对于分析处理的支持一直不能令人满意。DSS 要在企业决策支持中发挥应有的作用,必须对数据库系统中的原始数据进行再加工,形成一个综合的、面向分析的环境,以更好地支持决策分析,数据仓库的出现正好满足了这一需求。数据仓库将原有数据库系统中的原始数据组织成适合决策分析需要的分析型数据,从而提高了DSS 的决策分析能力。伴随数据仓库技术出现的数据挖掘技术和联机分析处理(OLAP)技术又为数据分析提供了强有力的支持。这样,数据仓库连同其相关技术形成了当今新型的决策支持系统解决方案。基于数据仓库的决策支持系统的应用己慢慢开始起步,对其进行理论上的研究将具有很大的实用意义。本文首先介绍了决策支持系统的发展历程,提出了本文的课题背景和工作内容。其次,文章利用二、三、四章分别阐述了数据仓库、联机分析处理和MS Analysis Services 的相关理论与技术。接着文章在五、六章分别论述了传统DSS 系统架构和基于数据仓库的DSS 系统架构的构成及其特点。最后,文章结合作者参与开发的云南电力集团辅助决策系统原型项目,从系统工程的角度分析了项目需求和现有的管理信息系统状况。文章结合电力系统的需求,详细论述了如何构建一个数据仓库来支持电力辅助决策系统,以及如何利用这个数据仓库来进行数据分析以满足辅助决策的需要。文章的重点在于结合实践,根据电力行业的实际情况,提出了一个在国内电力领域合理可行的构建数据仓库的方法并在此基础上做了数据分析处理。