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企业集团信息化运营过程中积累了大量的设计、生产、库存、销售、采购和财务等业务数据,如何将企业集团海量业务数据转化为决策信息已成为目前企业集团信息化难点和热点问题,数据仓库系统被认为是最好的解决方案。企业集团数据仓库系统是一个复杂的系统,涉及众多复杂的概念和技术。本文就企业集团数据仓库系统中的几个关键技术进行了研究,本文的研究成果为企业集团实施数据仓库系统提供了很好的借鉴作用,有着重要的理论和现实意义。本文的主要工作如下：(1)企业集团数据仓库系统的概念及体系结构的研究。给出了企业集团数据仓库系统的定义,提出了统一视图模型的基本概念,提出了一个基于统一视图模型的数据仓库系统体系结构。(2)数据仓库系统ETL技术的研究。给出了一种新的基于统一视图模型的数据仓库ETL体系结构,提出了一种基于统一视图模型的ETL过程建模和实现方法。同时,针对数据仓库ETL任务调度问题,以数据仓库总的ETL执行时间最短为调度目标,建立了ETL任务调度模型,提出基于同层划分的遗传算法进行模型求解的算法流程。(3)企业集团数据仓库技术的研究。给出了企业集团分布式数据仓库分层结构,提出了一种面向企业集团的分布式数据仓库模型,并总结了分布式数据仓库的实施策略及其关键技术,同时将模型驱动的方法应用到数据仓库模型开发中。(4)企业集团OLAP技术的研究。将模型驱动体系架构的软件开发方法应用到OLAP开发中,该方法在数据仓库系统统一建模框架下,将OLAP设计从逻辑层提升到概念层,在概念层实现OLAP的PIM建模,通过PIM模型到PSM模型及PSM模型到SQL代码转换实现OLAP开发。(5)企业集团数据挖掘技术的研究。提出了一种基于抽样的决策树分类改进算法,使得这种算法在大数据集的情况下也能挖掘出正确的分类规则。将该算法应用到企业生产成本关键工序挖掘上,挖掘出工艺路线中的关键工序和影响钢铁企业成本的分类规则。同时,针对大数据集下的关联规则挖掘,提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的关联规则挖掘改进算法,通过东北特钢钢企业集团的客户数据关联规则挖掘应用,挖掘出的客户的购买行为和潜在需求规律。(6)企业集团决策支持技术的研究。给出了基于分布式数据仓库的企业集团决策支持系统整体框架,通过定义决策方案层和决策任务模型层,采用分层策略,降低了决策支持系统的复杂性,采用面向对象的软构件方法,将数据和决策算法有效集成,增强了系统的重用性和扩展性。