面对越来越多的数据，如何利用这些海量数据，并从中提取出对企业的生产经营活动有用的信息，数据仓库技术应运而生。相对于钢铁企业生产统计来说，包括炼钢工序、热轧工序、轨梁工序、冷轧工序、线材工序以及各工序的质量统计和集团综合质量统计，统计项目十分复杂，对数据的准确性要求高，很适合数据仓库技术的应用。通过应用数据仓库技术对原始数据进行科学地加工处理，运用一定的计算模型和工具进行科学地统计分析，实现了对各工序生产数据的统计管理，从而提升钢铁企业的信息化水平。 本文首先介绍了数据仓库的基本理论。包括数据仓库的国内外发展现状、定义与特点、体系结构、设计。然后主要介绍基于数据仓库的攀钢企业热轧统计系统实施案例。该系统以攀钢整体产销系统为数据源，建立在攀钢企业数据仓库之上，采用主题——台帐——报表的逐层建模方法。主题层的形成采用视图物理集成技术，即在ETL(局部模式)的基础之上，建立一个全局模式，实现从局部数据到全局数据的映射，作为后续生成指标台帐、报表以及统计分析的基础。通过台帐层，对主题表的数据进行了进一步的预处理，提高了报表的响应速度，为用户、报表生成和其他分析型应用提供直接数据查询操作的场所。通过报表层，根据需求分析获得报表所含属性，使用StyleReport绘制报表，实现数据动态绑定。在数据展示层，把经过处理的数据和信息展示给最终用户。 本系统目前已投入使用，取得很好的效果。它不仅能方便、迅速地为企业统计业务人员及高层管理决策者提供了更加准确的统计分析信息，而且此系统还具有良好的扩展性，可以增加多维分析等功能，为企业信息化的进一步提升打下了坚实的基础。