随着信息技术的飞速发展,企业内部产生了越来越多的数据,但这些数据并没有产生应有的信息,因此常常出现“数据爆炸但知识贫乏”的窘迫局面。面对市场竞争的不断加剧,企业为有效整合与充分利用现有信息资源,提高核心竞争力,从自身的实际发展需要出发,在已有管理信息系统的基础上,提出了建立决策支持系统的需求。如何从现行管理信息系统大量的业务数据中抽取有用的知识,以辅助企业管理层进行决策,成为我们面临的关键问题。为此,本文以某交通局信息化工程为应用背景,构建了企业级的交通信息数据仓库,为决策支持提供了良好的数据基础。本文首先阐述了数据仓库技术在国内外的应用和研究现状,介绍了数据仓库的关键技术,包括数据仓库的体系架构、数据模型、ETL过程、OLAP多维分析及数据挖掘技术。随后分析了现行的交通信息业务系统,对项目背景作了介绍,确定了七大主题域和相应的子主题,进行了维度和度量值的设计,并以星座模式进行多维模型设计。在物理模型设计中,设计了后台的存储架构、维表、事实表和索引等。系统采用OWB软件工具进行ETL设计和元数据管理,分别对ETL的数据抽取、转换和加载模块进行了设计和实现,并对数据仓库元数据的相关性管理和元数据的导入导出作了阐述。最后将数据仓库应用于决策支持系统中,为OLAP分析和报表展现提供数据基础,并进一步分析了该数据仓库的应用前景。该交通局数据仓库的建成将有助于打破其“信息孤岛”,实现数据共享,统一分析平台的数据环境,为高质量的决策提供坚实的数据基础。