决策科学化是企业管理的必然要求，这就意味着管理者要充分利用企业现有的业务数据做出基于事实的决策。港口行业在长期的信息化作业中积累了丰富的数据，如何对港口生产历史数据进行开发和利用是亟待解决的问题。传统的数据库管理系统不能满足港口企业进一步的决策分析需求，数据仓库技术的出现使港口企业原有的生产数据能得到更深一层的应用。港口生产数据仓库的建立，为港口企业搭建了综合的、面向分析的环境，为企业相应部门能够做出更加科学的决策提供了良好的基础。本论文从港口企业面临的决策需求出发，以对港口生产业务的理解和对港口事务数据库中数据的认识为基础，致力于研究港口生产数据仓库设计方法及应用。其中主要研究了港口生产数据仓库的逻辑建模和物理建模，同时利用数据抽取转换加载工具实现了数据的迁移，最后给出了港口生产数据仓库的原型系统，所做的主要研究工作及创新有：首先，研究了港口生产数据仓库的三层维度建模方法，并对港口货运业务和码头进口流程进行了分析，识别出与港口发生业务关联的实体，确定了港口生产数据仓库的体系结构，界定了系统的边界，确定了主要的主题域及其内容。其次，得到了港口生产数据仓库的总线矩阵，研究设计了港口生产数据仓库的公共维度表，并以港口货运量主题为例详细设计了相应的事实表，得出了货物运输主题的星型逻辑模型。再次，依据逻辑建模的结果，对照港口原数据源，得到了港口生产数据仓库的物理模型。给出了数据的存储策略，存储结构和索引策略，对数据的粒度和分割也作了说明。最后，研究实现了港口生产数据仓库系统，并利用该数据仓库作了数据展示，包括定制需求的设计和数据多维立方体的OLAP分析，对港口数据仓库基础上的数据挖掘作了初步探索。通过上述理论研究和模型设计的结合，得出如下结论：在理论上，数据仓库和OLAP理论可以应用到港口行业，能够辅助企业管理者做出科学决策；通过港口数据仓库的实现和简单应用，证明了港口企业实施数据仓库是可行的，而且确实能得到有价值的信息。本论文无论是对数据仓库的设计和实现方法的理论研究，还是对港口生产数据仓库的实际建设都具有一定的参考价值。