摘要：电力企业通过多年信息化建设,已经建成了完善的业务支撑系统，同时也积累了大量数据。目前电力企业面临的一个新课题是如何有效利用现有的数据，为高层管理决策提供服务。本文介绍了通过数据仓库技术实现电力经营管理分析与辅助决策系统的解决方案。
0 引言
随着电力企业信息化程度的不断提高，近年来电力营销系统、客户服务系统、财务系统、办公自动化系统等以地市为数据中心的业务系统已相继投入使用，实现了电力业务处理的计算机化和网络化，并已取得了显著成效。这实现了在全省层面上的指标分析、经营预测成为可能。但目前所有可用数据均分散在各地市数据库中；各级电力业务部门则需要利用这些重要数据进行统计、分析以及市场预测，人工采集和处理这些数据既无法保证数据的完整性和准确性，又会造成大量重复劳动；而业务系统生成的报表灵活性较差，编程工作量大、效率低，早已不能适应日益增加的管理分析功能需要；同时高层管理人员也无法及时、全面、准确地掌握全省层面的各种信息，难以及时根据地域电力市场变化做出正确的决策。
要解决这个问题，就迫切需要建设营销管理分析与辅助决策系统，应用数据仓库技术，对营销业务层各种数据重新组合和加工，构成面向决策层的数据结构，使管理人员可以进行数据的多维分析、动态查询及深层挖掘，从而做出更加符合市场定位、实时准确、具有前瞻性的营销策略。
1 系统目标
通过实施电力营销管理分析系统，最大限度地利用电力企业的数据资源，将数据整理为信息，为省、市、县各级电力管理层提供面向企业经营决策的统计、分析的功能，为决策者提供最为有效和准确的数据依据，便于作出正确的决策，同时也为行业的战略发展目标和市场策略的制定提供了依据，从而提高了企业的风险控制能力和经营决策能力以及竞争能力。
2 系统架构
数据仓库包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具及应用几个部分。
数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。包括企业内部信息和外部信息。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。
OLAP服务器：
