随着计算机技术和Internet技术的飞速发展,企业内部所积累的数据呈爆炸式增长的态势,然而数据资源中所蕴涵的知识却始终未能得到充分的挖掘和利用。企业迫切需要新的技术与方法从数据的海洋中提取有价值的信息和知识。数据仓库及建立在它们基础之上的商业智能就是这种技术之一。数据仓库是一种针对大量数据集中进行数据组织与管理的技术,专门用于支持分析型的数据查询与多维分析。与此同时,在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。如部门维度,随着时间的变化可能会对公司的部门进行调整。在目前商业智能项目实施过程中,为解决此类问题,项目实施人员通常需要针对不同时间的维度版本创建不同的数据模型进行数据分析,但仍然无法对数据仓库中的历史数据进行统一访问和有效的趋势分析,辅助相关人员进行决策支持。为满足用户对缓慢变化数据信息的需求,同时降低项目实施难度,减少实施工作量和便于项目维护,以公司内部bPro_Studio商业智能建模平台这个实际项目为背景,通过对相关行业数据仓库用户和管理分析人员进行调研,并结合公司在数据仓库行业的积累,完成了基于缓慢变化维的BI数据仓库建模平台设计与实现。通过支持缓慢变化维的数据仓库,可以建立企业的数据模型,这对于企业的生产与销售、成本控制与收支分配有着重要的意义,极大的节约了企业的成本,提高了经济效益,同时,用数据仓库可以分析企业人力资源与基础数据之间的关系,可以用于返回分析,保障人力资源的最大化利用,亦可以进行人力资源绩效评估,使得企业管理更加科学合理。数据仓库将企业的数据按照特定的方式组织,从而产生新的商业知识,并为企业的运作带来新的视角。