随着世界经济全球化,尤其是现代物流的发展,港口对周围地区和腹地产生巨大的辐射作用,逐渐成为现代综合物流的中心。港口的信息化在有效的提高了港口的管理水平、市场竞争力和经济效益的同时,也产生了大量数据,这些数据可以为客户、港口企业、监管部门、港口行政管理部门以及社会其他部门之间提供交流互动信息。但是,由于业务量的急剧增长、港口之间的竞争不断加剧以及客户对所需要的数据内容和质量要求也越来越高,人们仅仅根据表格的形式对收集与整理的数据进行展示,很难根据数据的分布找出规律,进行分析决策。所以,在大数据时代如何对繁琐的数据进行获取与处理,以更为直观的展示方式为企业决策提供支持,是港口企业发展亟待解决的问题。本文在对国内外煤炭数据以及煤炭生产调度工作的研究基础上,结合数据仓库、OLAP等多种技术对港口的煤炭调度数据进行建模,并基于煤炭调度数据模型进行数据可视化研究。首先,本文简单的介绍了数据仓库技术、OLAP技术以及数据可视化技术,并且总结了多维数据模型的建模步骤。其次,根据港口的生产业务流程以及实际需求,设计了系统结构,并对其进行了深层次的研究探讨。然后,确定数据仓库的主题,并根据主题分别进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。最后,详细介绍了数据处理的过程,包括将数据存储到数据仓库的ETL处理过程、OLAP数据分析层建立过程,并利用商业智能可视化软件实现图形的展示。通过对港口煤炭生产调度数据的处理以及可视化,可以在港口的生产管理应用中有效的提高数据的综合运用能力,帮助决策者快速、准确的分析出数据背后隐含的重要信息,发现港口发展的突破点,把握市场变化趋势,增强港口的竞争力。