随着我国经济体制转轨的逐步完成和适应经济全球化与加入WTO的要求，一方面是政府的经济决策方式和经济决策范围发生了重大的变化，另一方面是经济决策科学化的要求进一步提高。所以，整合政府内外各方面的技术、信息资源，建立必要的经济决策支持系统，是实现上述目标必不可少的环节。随着数据仓库技术、OLAP技术及数据挖掘技术的逐步成熟，为实现决策支持系统提供了技术上的支持，使决策支持系统的发展跃上一个新的台阶，也为决策支持系统开辟了一条新的途径。决策支持系统对数据的使用是非结构化的，它的一次查询操作要涉及上百张表的上千万行数据，复杂的表连接会严重影响系统的性能，而且用户仅仅在分析的时候才查找有关数据，查找条件是随机的，因此基于传统事务数据库的决策支持系统的数据分析能力很有限。此外，以多维数据为核心的多维数据分析是进行信息决策的主要技术手段之一，数据仓库的多维特征满足决策支持系统从多种角度对数据进行快速、一致、交互地分析，克服传统决策支持系统交互能力差的弊病，使决策者能够对数据进行深入观察。所以，以数据仓库(Data Warehouse)技术为基础，以联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DataMining)工具为手段实施政府经济决策系统是当前公认的一整套解决方案。其中，数据仓库直接为联机分析处理和数据挖掘提供数据能力。本课题基于政府经济决策支持系统的建设要求，分析了系统应具备的功能，并给了蓝图设计。通过ETL(数据整合)，构建集成的、一致的综合经济数据仓库(它是经济决策支持系统上各类应用的基础数据框架与数据的增值应用服务中心)，使数据在政府各部门间快速共享，打破信息孤岛的格局。使用联机分析、报表统计、数据挖掘等技术，开发经济决策支持系统，使决策科学化、智能化、快速化，从而满足当前经济社会发展对决策支持系统的要求。本课题采用了Oracle和Brio平台软件，以某省经济决策支持系统的实际建设项目为案例，以产业及行业结构分析、所有制结构分析、规模结构分析、企业／产业／区域综合竞争力分析、就业结构分析为重点，描述数据仓库及分析模型的设计和构建过程，数据的清洗整合过程等，为政府经济决策支持系统的完整实施提供技术上的思路和指导。除了技术层面，本课题还从数据仓库工程理论的角度，结合先进的工程论方法，总结多个项目的实际经验，提高系统实施的项目管理能力。总之，通过本课题的研究，以期望提升数据仓库实际应用水平，提出一条构建政府经济决策支持系统的成功之路。