自上世纪90年代以来,随着数据仓库理念的提出和技术的成熟,国内外的金融机构开始应用数据仓库技术进行业务分析、利润分析、客户分析等,并取得了很好的利润回报。尤其在客户分析上,通过实施以客户为中心的经营理念和运用数据仓库相关技术而建立的客户关系管理(Customer Relationship Management)系统,使国内外的金融机构特别是投资银行、商业银行和证券公司等,在激烈的竞争环境中将更加具有优势。本文首先深入分析了目前国内证券公司面临的激烈竞争局面和数据仓库技术在国内外金融机构的实施动态,讨论了数据仓库相关技术现状、发展状况和前景。在充分理解证券业相关行业知识、分析国内某证券公司的业务现状和发展目标的基础上,论文设计了用于该公司CRM系统的数据仓库。针对目前该公司处理数据量较大的问题,系统采用的是分布式数据仓库系统和三层体系结构。其次,本文围绕该公司CRM系统是用于客户分析这一目的,建立了数据仓库的数据模型。数据模型设计确认了该数据仓库系统的四个主题：客户、账户、交易、证券及其数据粒度；由于目前该数据仓库主要为公司的CRM系统提供数据,因此围绕客户主题行深入的分析,设计了相应的事实表、维表、索引策略、存储结构和存储策略等。最后,本文对本数据仓库系统构建过程的关键技术ETL(Extraction-Transformation-Loading)作了重点研究。针对该公司源数据库系统数据量大且有部分异构数据的问题,提出了该数据仓库系统的数据抽取方案、数据接口、数据映射关系和数据清洗加载的解决方案,并对该数据仓库系统的ETL做了专门的讨论研究。