本课题以飞跃汽车百货连锁销售服务公司为研究背景,依据公司决策层的需求,分析和设计了适合公司决策支持的数据仓库逻辑模型和物理结构,并对数据抽取、转换、装载(ETL)和数据清洗等技术进行了具体地应用实践探讨,最终设计并实现了可满足决策分析报表所需的数据仓库及其相关的ETL工具。本论文的主要研究内容和成果概述如下:首先,在调研该企业的组织机构、管理流程和业务系统现状的基础上,分析和设计了适合公司决策支持所需要的数据仓库的八大主题,即VIP客户主题、采购主题、服务主题、库存商品主题、商品毛利主题、销售主题、应付款主题和应收款主题。采用星型模型和雪花模型相结合的方式,建立了八大主题的逻辑模型和物理模型。根据公司的财力和投资情况,在操作数据存储(ODS)环境下实现了数据仓库。其次,设计并实现了一个基于XML半结构化数据的ETL工具。本文运用DOM对象分析XML数据源,从企业实际出发设计并实现了半结构化数据的ETL工具,从而解决了公司财务软件系统的对外输出接口导出的XML半结构化数据加载到数据仓库中的难题,同时也解决了商用ETL工具不能直接抽取并加载XML文档到数据仓库的弊端,满足了企业的实际需要。然后,设计并实现了一个结构化数据的ETL工具。在该公司的现行业务系统中,大多数的数据都是基于SQL SERVER 2000和ORACLE 9i的结构化数据,通过结构化数据ETL工具的设计与实现,为用户预留自定义数据清洗函数接口,弥补了商品化ETL工具清洗函数不可扩展性的不足。另外,在支持ETL工具运行的元数据中保留了数据提取的SQL文本,减少了同类SQL再次执行时重新编译带来的时间开销。通过实验,验证了本文的研究成果是可行的。最后,对数据仓库优化技术进行了探讨。