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随着计算机信息技术与社会经济的发展，世界经济日益呈现全球化，网络化、信息化与知识化的特征。企业每天都会产生大量重要的数据信息，然而其中仅有一小部分会在相关的业务分析中被使用，大多数企业都处于“数据过剩，信息不足”的状态。将Web和数据仓库技术、OLAP和数据挖掘技术用于现代企业管理决策中则可以大大提高企业的决策能力。其中，数据仓库侧重于数据的存储和组织，OLAP侧重于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。若把三者结合起来，就可以使它们的能力得到更加充分地发挥。本文首先分析了决策支持系统的研究现状及发展趋势，阐述了数据仓库系统的结构，总结了构建数据仓库的基本步骤以及数据仓库设计过程中的主要问题，并分析了数据仓库中元数据的作用。随后，又分析了Web技术的发展对决策支持系统的影响，提出了基于Web和数据仓库的决策支持系统的功能、基本框架与决策程序。最后，作者以基于Web和数据仓库的决策支持系统理论为基础，并结合证券公司的实际需求提出了基于Web和数据仓库的证券公司决策支持系统的体系结构、并进行了数抓模型设计。