随着信息时代的到来，数据之多使人如坠茫茫数据之海，有用、无用、正常、异常的数据常常掺杂在一起，真伪难辨。企业在发展过程中，也积累了大量的纷繁复杂数据，如何利用这些数据来指导企业的决策分析，是企业能否在竞争中立于不败之地、取得最大效益的关键。数据仓库技术的出现正是由于决策支持系统发展的需要。数据仓库是数据挖掘和决策分析的基础，因此，数据仓库需要高质量的数据，纠正数据错误是避免错误决策、降低决策风险的重要一环，完成这项艰巨任务的过程就是ETL。 在高等教育大扩容的今天，高校扩建成为了大势所趋，而扩建所引发的一系列问题也日益明显。本课题是省级课题，课题研究的目的就是通过对数据仓库中的数据进行分析，为决策者提供有关高校规模的决策支持。本课题是以基于数据仓库的高校规模分析决策支持系统为背景，进行ETL子系统的设计和研究工作。 本文首先介绍了课题研究的意义以及相关技术的发展情况，再详细的介绍课题研究的相关理论，包括数据仓库、神经网络、ETL技术等的基本原理，最后介绍了ETL子系统的架构和各功能模块的算法设计与实现过程。