随着计算机技术在各个领域的应用不断增强,传统DSS技术已经不能满足用户的需要,存在的问题日渐显现,如传统DSS技术内部缺少统一性；传统DSS缺少强有力的技术手段；传统DSS无法获得大量数据源的支持；传统DSS开发应用比较复杂等等。对于现代决策支持技术和基于模型库的DSS开发已经无法实现,人们必须考虑新的DSS的体系结构。数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的有效结合,为解决决策支持系统面临的问题提供了新思路。于是出现了以数据仓库为核心,联机分析处理(OLAP)与数据挖掘技术为手段的DSS解决方案。本文的主要工作是,通过深入了解数据仓库、数据处理、数据分析和数据挖掘等方面的技术,探讨一种能够通过各种技术手段的组合,建立一套财政应用数据的分析方法。文章首先介绍了数据仓库的构架,财政数据仓库的构成。在现有状况下,综合数据分析系统的数据主要来源于三方面的数据：与政府财政相关的基础数据、财政业务管理数据、宏观经济数据。基础数据包括：财政全制、税收政策、非税收入政策、支出政策、发展规划、人员情况、定额情况、行政事业单位资产情况、项目库等内容。财政业务管理数据包括财政日常工作中产生的数据和财政工作中需要的数据,涵盖了收入、支出和管理三部分内容。财政工作中产生的数据如支出管理和资产管理,都由相关的业务系统管理,随着财政应用支撑平台的不断完善,越来越多的财政应用都会按照财政部的统一要求进入财政应用支撑平台,可以从应用支撑平台直接获取电r数据；对于外部的应用系统例如税收等,只能通过电子文件中间媒介获取数据。宏观经济数据来源于政府的统计部门,这一部分内容相对来说信息量不大,数据变化的频率也不是很高,数据获取可以采用手工录入或者标准电子文件格式内容的导入女[xls.txt和xml格式]决策支持系统将利用商业智能(Business Intelligence)工具进行建设。首先构建数据仓库,整合基础数据、财政业务、宏观经济三方面的数据,提取出有用的信息并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到财政运行数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理,决策支持系统要支持横向和纵向的分析管理,可以从不同的视角、维度进行展现,对部分分析内容的展现采用仪表盘,用以丰富业务人员的视角,达到动态的可视化展现目标。最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持[6]。