商业智能(BI，Business Intelligence)是集成数据仓库(Data Warehouse，DW)、联机分析处理(On LineAnalysis Processing，OLAP)和数据挖掘(Data Mining，DM)技术的综合运用，作为一种崭新技术，主要用来处理和分析数据，最终将数据转变为信息和知识。当前，商业智能系统已经被越来越多的企业管理者所熟悉，其中包括零售、银行、电信、货运物流、金融、保险等行业的决策者，成为继企业资源计划(ERP)之后最重要的信息系统，是信息化建设中的重中之重。目前零售业信息化不断深入，企业在日常的经营过程中产生了大量的数据，这些数据蕴涵了很多重要的商业信息。如何才能有效地利用这一宝贵的资源，帮助企业增加利润和市场份额是每一个零售企业最为迫切的愿望。本文从数据仓库技术入手，在对商业智能技术体系分析的基础上，提出了基于数据仓库技术的零售业商业智能系统的构建方案。利用数据仓库建立的商业智能系统，可使零售企业的管理更加科学、高效，并对于企业及时做出正确决策，制定正确的行销战略提供了重要的依据。论文首先对数据仓库和商业智能的发展现状进行了介绍，并且就数据仓库技术对商业智能的重要性进行了分析；其次对数据仓库的基础以及零售业商业智能技术体系中的主要技术进行了阐述，主要是ETL、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的基本概念和应用；然后根据商业智能系统的设计方案对整个零售业商业智能系统进行全面的实现，包括系统需求的分析和系统开发平台的选择，通过分析零售业的特点确立数据仓库的表结构设计、ETL设计进而通过OLAP和商业智能报表工具对数据进行了完美的前端呈现，其中包括数据挖掘的应用，通过分析客户基本信息，挖掘出客户持有卡类型与客户的年收入、婚姻状况、拥有小孩等基本信息因素的密切关系；最后，对本论文进行了总结，说明所构建的零售业商业智能系统提高了企业信息系统和决策分析能力，并指出由于业务需求和信息技术的不断发展，数据仓库会有越来越广的应用。