随着我国加入WTO，金融领域进一步开放，行业竞争越来越激烈，对信息化建设提出了更高的要求。国内金融企业的IT建设经过多年的发展，正在从数据大集中向应用集成和金融创新阶段过渡。但是，国内金融企业数据管理应用的普遍现状是：虽然金融企业汇集了海量的数据信息，但是缺乏挖掘这些数据背后隐藏知识的手段和工具，因而无法发现数据中存在的关系和业务规律，更难以根据现有的数据预测未来业务的发展趋势。与此同时，国际性金融企业广泛使用数据挖掘技术，在同业竞争中获得了优势地位，而且立足原有业务领域，创新金融服务和产品。对于国内金融企业，强大的竞争对手和激烈的攻势即将到来，实现客户资源整合、与客户关系互动的信息化，更具有价值和意义。论文的重点在研究多种数据挖掘技术的基础上，通过对金融企业信息系统的数据进行采集与分析，提出了数据挖掘与J2EE架构技术结合的设计思路，将正在运行的、各自独立的多个数据源统一组织，形成企业级数据仓库。并寻找其中的规律与联系，实现多种应用分析与预测模型，为金融企业形成高效、准确的经营战略提供支持；同时，可以更好地防范金融企业业的经营风险，开拓新的金融服务市场，获取更大的经济效益。基于金融企业内部已经建立的Intranet内联网络，结合Internet技术，采用了B／S网络架构，使用了J2EE EJB中间件来实现数据挖掘和数据分析功能。论文设计的目标是，构建基于数据仓库的客户分析、风险管理分析、市场分析等分析预测应用模型，验证数据挖掘在这些应用系统产生的决策支持作用。在系统设计中，使用了面向对象的分析、统一建模语言(UML)，并采用数据挖掘技术和J2EE架构技术进行系统分析和设计。