本论文的研究基于一个实际的课题:由武汉和中信息科技有限公司主持开发的PICC(中国人们财产保险有限公司)业务系统。随着IT服务技术的不断发展,现在各行各业都离不开各种业务分析系统,特别是一些大的行业,例如银行、物流、保险等等,那么这些行业在很早就采用了信息技术进行业务管理,而随着行业内部和IT技术的不断发展很多老的系统都不同层次的暴露出许多问题,从而给企业带来了很多的不方便,使得工作效率下降,业绩下滑。商业智能(BI,Business Intelligence),简单地说,是指对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。BI是IT技术结合组织机构数据信息处理管理需要逐渐演变而来的。目前在国际上,BI已经有着较成熟的运用。根据数据显示,在美国,500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和BI软件帮助管理者做出决策。近年来,我国越来越多的企业决策者意识到需要BI来保持和提升企业竞争力。BI在中国已经度过了一个从知到行,从概念到实践的阶段。当前金融业、电信业、零售业、服务业都在广泛地应用各种类型的BI工具,体验到了数据分析、报告、挖掘的力量,在经营分析、客户选择、绩效管理、运行预警方面得到很大的帮助。本论文在熟悉人保业务和现有业务管理信息系统的基础上,探讨在保险系统建设数据仓库的方法和步骤,设计了保险业务数据仓库的数据模型和体系结构,研究各种建立数据仓库的数据预处理中的数据清理、转换和加载的方法和策略。以现有的经营模式为主题划分标准,使之更贴近业务,也更贴近业务人员的使用习惯。根据人保财险总公司下发文件和业务操作规范,以及数据规范制定的业务指标体系。本文应用商业智能(BI,Business Intelligence)的ETL(Extract、Transform、Load)技术,对保险系统的内部和外部数据进行综合分析处理。通过建立数据仓库,解决了抽取汇总的数据缺乏可信性问题;保证数据抽取时间的一致性和排除了层层上报易产生误差;解决了无法查询数据或效率低;理清了数据间的十分复杂关系,加强了联系。通过定义同样的数据结构和不同层次粒度问题,解决了多个应用系统集成问题。在论文的最后总结了本文取得的成绩,同时也指出业务数据仓库的下一步工作以及本文的不足之处。