摘要 供电企业的信息化建设经过近几年的发展，已经初具规模。然而，我们同时也正在逐步陷入数据爆炸、信息匮乏的局面。因此，本文引入了以数据仓库、OLAP（联机分析处理）和数据挖掘为主要构件的商业智能，作者结合对供电系统信息化建设现状的认识，分析了数据仓库等技术在供电企业的应用前景，提出了应用解决方案。
关键字 决策支持 商业智能 供电企业信息化
0. 引言
目前，供电企业的信息化建设已初具规模，营销、生产、财务、物资、安监、计划、调度自动化等信息系统积累了大量的基础业务数据。那么，我们能不能利用近几年信息化建设成果，信息系统运行积累下来的数据，为企业高层领导的决策和生产、营销等各业务口子的管理提供信息支持，为企业的发展助力？能不能将大量而又繁杂的各个业务口子的数据进行筛选、提炼和发掘，为决策者提供及时、准确、量化的决策依据，从而建立支持企业管理层决策的信息平台？能不能为电网运营、市场营销、财务等业务部门提供分析和辅助决策的平台？
事实上，我们是可以在基础业务数据与领导决策之间建立联系的，这就是所谓决策支持。在基础的管理信息平台趋于完善之后，对企业信息化的发展方向之一将是决策支持，它是管理信息系统的必由之路。近几年，应用于决策支持方面的各项技术上有了重大发展，大量相应商业工具软件在国内外企业中经过多年的使用，已经趋于成熟。这些决策分析方面的技术被合称为商业智能(BI，Business Intelligence)。
1. 商业智能
1.1. 关于商业智能（BI）
商业智能(BI)是什么？简而言之，它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具。如何利用企业信息系统中已有的基础数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断，也就是说，怎样从业务数据中提取有用的信息，然后根据这些信息来采用明智的行动——这就是商业智能的课题。
要解决这样的一个课题，商业智能必须由从数据提取和整合到数据分析、数据挖掘，最终到信息展现技术等一系列的技术构成。实际上，商业智能的技术体系主要有数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。在具体地实现上，是指对企业大量的原始数据进行整理、筛选和抽取，建立数据仓库，以数据仓库为基础，经由OLAP（联机分析处理）工具、数据挖掘工具、加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息，帮助企业进一步发展。
1.2. 商业智能的主要技术
1.2.1. 数据仓库(DW,DataWarehouse)
数据仓库(DW)是
