保险公司经过十多年的计算机信息系统的建设已经具备了较完善的业务及其支撑系统，并积累了海量业务数据。但是，这些数据分散在多个独立系统中，信息分散、不共享，数据的完整性、一致性得不到很好的保证。且面向操作型的核心业务系统已经满足不了市场化保险公司迫切的需要——从电子化的数据中分析经营不足、获得市场信息、预测发展。为解决上述问题适应国内外保险市场的激烈竞争，需要建立数据仓库系统来将这些数据进行有效地整合、提炼、加工处理和发现信息，以更好的支持决策分析并最终为各级决策管理者提供及时、准确、科学的辅助决策依据。 本文有针对性地设计和实现了保险行业决策支持系统的数据仓库，并把数据仓库作为可用于分析的结果集给用户提供方便有效的B/S模式Web的OLAP分析工具。具体内容包括：首先介绍了数据仓库和决策支持的理论知识，作为后面各章节对数据仓库理论深入研究以及实际应用中合理构建数据仓库的基础。然后详述了保险决策支持系统数据仓库的体系结构、分析主题域、多维数据模型、元数据的设计、抽取转换加载过程的设计等，并给出了保险公司构建数据仓库的ETL过程实例和实现说明。随之，本文阐述了保险决策支持系统Web的OLAP的设计和实现，该分析系统采用MVC设计模式并很好地运用和细化了J2EE多层架构平台。文章最后对所做的研究工作进行了总结，并确定了下一步的工作方向。 本文设计开发的基于数据仓库的保险业决策支持系统已经在中国人民财产保险股份有限公司正式投入使用，得到了用户的充分肯定。它完成从多原始操作数据中抽取数据，进行各种处理并转换成综合信息的过程，使加载到数据仓库中的数据具有良好的一致性、完整性和可靠性。便捷的Web方式的分析工具为保险企业进行全局范围的复杂数据分析、战略决策和长期趋势预测提供了有效的支持，从而有效的进行风险防范，提供正确的运筹营销策略，提高了市场竞争力。