随着网络通讯技术和数据仓库(Data Warehouse，DW)技术的发展，决策支持系统(Decision Support System，DSS)在保险、银行等金融领域的应用取得了飞速发展，但是与发达国家相比我国还存在很大差距。因此，研究我国大型企业在这方面的应用技术具有很大意义。 数据抽取转换装载(Extraction-Transformation-Loading，ETL)是决策支持系统的核心组成部分，其目标是将各分公司业务系统的日常数据，通过抽取、转换、传输和入库等环节，集中于总公司的数据服务器。本文将构建一套统一部署、集中管理的数据管理子系统，通过一个星型拓扑结构，使中心管理人员能方便地可视化管理远程节点，通过对分公司业务系统中异构数据的采集和加工，构建一个全局的数据仓库。 决策推理同样是DSS的核心组成，其中验证型决策推理—联机分析处理(On-Line Analysis Processing，OLAP)技术具有归纳的作用，它将数据仓库数据作为分析对象，通过多种复杂操作，为分析人员的决策提供有力的支持。 在系统的研究和实现过程中，主要取得以下成果： (1) 分析了数据库与数据仓库的异同、数据仓库的起源、数据仓库技术及其设计方法，研究了基于数据仓库的DSS的特点和当前主要的决策推理方法，分析了保险业对DSS的需求； (2) 重点进行了数据管理子系统的功能划分和设计，采用组件技术完成了任务定义、任务调度、脚本处理、通讯接口、文件上传、数据文件解析以及数据入库的实现； (3) 研究了保险业分析主题的需求，分析了如何应用Cognos系列工具进行OLAP和前端展示开发，并对数据挖掘技术进行了初步的学习； (4) 将研究和实现的系统应用于国内某大型保险集团，得到了用户的好评并取得了较好的经济收效。实际应用验证了，自行构建的基于组件技术的数据管理子系统实现了远程数据的采集，方便了客户对数据采集的监控，满足了客户业务扩展的需求；基于OLAP技术的分析模块满足了客户进行决策分析。