随着信息技术的突破与迅猛发展,信息的传播成本显著降低,信息获取的便捷性和可及性极大提高,推动了社会信息化的快速发展。在以知识经济为主导经济形态的21世纪,越来越多的企业认识到信息的重要性,信息和数据分析已成为现代企业管理的核心内容。经过多年的金融电子化建设,银行积累了大量的反映银行经营管理活动的数据,然而由于缺乏统一的规划和信息标准,大多数银行的业务数据质量不高、可靠性低,这些阻碍了银行经营管理者的决策分析。利用数据仓库技术为银行构建一个分析型应用系统以帮助银行提高管理决策水平是本课题研究的主要目的。本文在充分理解数据仓库理论的基础上以某银行数据仓库项目为背景,对数据仓库的体系结构和关键技术进行深入研究,主要做了以下工作：1)在研究分析了传统数据仓库体系结构的优缺点基础上,对数据仓库的体系结构进行改进,通过将Class I类ODS系统作为数据仓库的一部分形成DB-ODS-DW三层体系结构,使数据仓库拥有了一个准实时的分析环境,更好的满足了用户需求。2)针对Class I类ODS系统需要实时抽取源系统数据的特点,对传统的变化数据获取策略进行分析对比,提出了基于数据库日志分析的实时数据抽取策略,并结合Informatica抽取工具加以实现。3)在系统的实施阶段结合系统的具体实现过程对数据仓库的建模技术、数据存储策略、数据加载策略及缓慢变化维的实现等关键技术的具体实现过程进行详细的介绍和讨论。4)模拟实际应用环境对系统进行测试和调优,验证了系统架构的可行性确保了系统在实际应用环境中的稳定运行。