随着中国加入WTO,并从2003年开始陆续开放银行业,并于2006年获准外资银行全面进入市场,中国的银行业面临着来自发达国家银行的强大竞争。如何提升自身管理水平,提高竞争力,推动金融电子信息化建设成为每个银行的重中之重。一晃10余年过去了,随着各种业务系统的纷纷落地,每个银行都积累了大量的业务经营活动所产生的数据。但是由于中国作为发展中国家,在信息化建设过程中经验不足,缺乏统一的规划和各种标准,大多银行堆积的数据没有得到有效的利用。伴随着计算机技术以及管理水平的提升,越来越多的管理者认识到信息和数据分析已经成为现在企业管理决策的核心所在。由此如何整合银行业务数据,提供高可靠的数据统计分析结果给管理者,成为提升银行管理决策水平的关键。利用数据仓库技术,从而构建出一个统一、整合的分析型应用系统能做到这点。本文通过深入理解数据仓库技术理论,以某银行的此类项目为背景,对数据仓库类项目在银行业的实现,从体系结构到关键技术进行深入研究分析,主要从以下几部分展开:1)深入分析传统数据仓库体系结构优缺点,对银行业数据仓库的体系结构设计做出优化改进,通过加入ODS(操作型数据存储)、DM(数据集市)形成数据登台-操作型数据存储-数据仓库-数据集市四层体系结构,从而使数据仓库尽量的松耦合,减少问题,并由此拥有一个准实时数据获取分析平台,尽最大可能的满足用户需求。2)针对银行业的复杂数据源系统的特点,提出按客户需要采取基于数据库直接抽取、基于规范化数据文件抽取、基于数据库日志分析实时抽取三种方式,并结合Datastage抽取工具加以实现。3)针对银行业的复杂业务需求,分阶段分功能的实现整个系统的关键点,并用Datastage抽取工具实现。4)针对银行数据量庞大的特点,对数据加载策略进行详细介绍并采用高性能的DB2 Load工具实现。5)最后模拟生产环境对系统进行测试,验证系统的可行性,保证系统的高可靠性,并确保能在实际生产环境中稳定运行。