商业智能是数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的实质是数据转化为信息的过程,其目的是将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。ODS(Operational Data Store,操作数据存储)是介于各个不同管理信息系统DB(Database)和DW(Data Warehousing)之间的一种数据存储技术,保存面向主题的、当前的或接近当前的细节数据。ODS是支持企业日常的全局应用的数据集合,它弥补了数据仓库在处理实时数据的处理效率不高的不足,是实现商业智能的重要技术手段之一。本文首先分析和简述了商业智能的产生背景和国内发展现状;分析了商业智能的几大关键技术——数据仓库、联机分析处理、数据挖掘,以及通用的ODS技术特点。将ODS引入商业智能系统中,提出一种以ODS和DW为数据中心的信息处理框架。其次,论文深入的研究了ODS的构建方法。从ODS数据模式的形成和ODS数据的实际生成两个方面进行研究和分析。重点研究了ODS的增量数据装载,特别针对ODS中的实视图,对原有的增量数据更新DROV(Differential Re-EvaluationOf Views)算法进行改进,将该算法和记录系统定义相结合提出一种新的更新机制。最后,将论文的研究工作应用于某航空公司的BI系统中,包括ODS、ETL、数据分析技术等,并给出了部分应用结果。