在现代商业环境下，企业决策和竞争战略是影响企业成败的关键因素之一。信息是企业管理者决策的依据,然而丰富的业务数据往往被存放于分散的异构环境中。数据流不受控制，多次提取相同的数据，本地BI计划（没有全局协议）,多个不一致的数据模型,筒仓式独立系统,不可靠的公司信息基础（不可靠的总部报告）这些问题依然存在。总体来说：开发冗余且费用昂贵，纯数据量平均每年增加90%，大多数数据量在数据仓库系统中进行处理，不仅在数据仓库系统中处理的数据会明显增加，而且在BI分析解决方案（用于每个应用程序）的数量也会增加。这些问题困扰着企业信息化的发展。企业数据仓库是为整个集团制定的所有决策，用于生成有效且稳定的企业“数据仓库”解决方案，包含不同层次的企业用户的需求，满足集成与一致性结构信息的所有需求，将异构数据源中的数据集成在一起。集团内各个业务部门能够进行跨部门、跨模块、跨业务的系统查询，分析跨部门信息的内在联动关系。因此，"企业数据仓库”支持结构化和专门的查询、分析报告和决策制定，必须遵守通用的准则，架构反映了所有这些决策。此架构是一种在特定时间框架内有效且稳定的“系统设计”。企业数据仓库体系结构中通常包括源系统、数据抽取、数据合并、应用分析和信息展现。本文详细探讨了EDW数据仓库的设计与相关技术，设计了系统主要部分，并针对其中的一些关键技术进行了深入的讨论。简要介绍课题的背景、主要内容和论文结构。对EDW建设中主要的技术原理，所用的实际物理数据存储进行介绍;需求分析针对EDW方案的应用作了全方案的模块设计，在逻辑和物理上提供了方案架构。介绍EDW模型层次的详细分析和设计，按照集团各部门业务需求设计主题，根据企业不同层次用户需要设计模型架构。最后全文内容总结。讨论本课题的成功与不足之处，指出模型、时间以及空间的优化是下一步的改进方向和目标。