面对当今激烈的市场竞争，信息对企业的生存和发展起着至关重要的作用。数据仓库技术能有效地解决企业中普遍存在的“数据过剩、信息不足”问题，使企业有效组织和管理数据，从而分析和挖掘出有价值的信息和规律，为科学决策提供支持。然而，数据仓库自身技术复杂，实施更是一个繁杂的系统工程，要把数据仓库真正应用到企业实际，需要进行深入的应用研究。 本文首先系统介绍了数据仓库基本理论，深入研究了数据集市、数据ETL、多维建模、OLAP等相关关键技术，然后细致分析了传统决策支持系统的体系结构和存在的不足以及基于数据仓库的决策支持系统的体系结构；结合企业进行数据仓库系统建设的实际需求，分析比较了常用数据仓库实施策略，研究制定适合企业实际的系统实施策略和体系结构；使用多维建模技术，针对销售业务数据分析需求，建立了数据仓库逻辑模型和物理模型，通过在DTS中嵌入编程，定制了数据抽取转换加载过程；在数据多维分析模块，充分利用组件技术，引入XML，WebServices，设计了基于Web的OLAP应用的体系结构，并详细论述了系统核心功能的实现方法和过程。 通过本文的研究，对数据仓库技术有了更深入的理论认识；针对数据仓库系统建设中的多维建模、数据ETL、OLAP等关键技术问题，着重从应用角度给出了行之有效的解决方案；原型系统的设计与实现，为企业全面实施数据仓库、联机分析系统奠定了基础，并提供了实际参考。