随着计算机在管理中的应用,大量的数据可以被充分的利用,辅助管理和决策。20世纪80年代,在管理信息系统的基础上,发展了决策支持系统。决策支持系统的基础是大量被良好管理的数据。为了管理好这些数据,产生和发展了数据仓库系统,它是数据库技术发展及应用驱动的结果。数据仓库提供了一个数据平台,在此基础上可以进行强有力的数据分析、数据挖掘和报表,从而支持决策。论文以美国Ox International公司的医疗保险业务为背景,在已开发的信息系统上,提出了基于数据仓库的决策支持系统解决方案。该方案从决策角度出发,针对公司业务建立多维数据模型,将原有系统的历史数据进行处理,并有组织的存放到数据仓库。在此基础上,利用OLAP和数据挖掘技术,对数据仓库中的数据进行各种复杂分析,从而为公司决策提供重要的依据。论文对基于数据仓库的医疗保险决策支持系统的关键技术进行了详细和必要的研究,主要研究内容如下:(1)分析了决策支持系统的产生发展过程,论证了项目实施的可行性。(2)分析了决策支持系统中关键技术的组成。研究了数据仓库的体系结构以及设计开发过程。阐述了数据挖掘的基本原理与过程,对不同数据挖掘算法进行了分类研究。对联机分析处理的功能和实现方式进行了详细研究。同时对实现上述技术的软件平台进行了详尽的介绍,特别是ETL功能以及分析服务功能。(3)研究了原有信息系统结构以及其中的数据组成,在此基础上,根据对系统主题的分析,在SQL Server 2005平台之上设计并实现面向对象的数据仓库,构建多维数据集,通过联机分析处理对历史数据进行分析,通过数据挖掘功能以期找到内在的规律性的信息。并对其作用进行评估。论文相关研究成果已应用于医疗保险信息系统,目前系统运行良好,对公司决策产生了积极的作用。