21世纪,随着企业全球化竞争的日益激烈,商业智能系统已成为各个企业强烈的内在需求。本文以出版物发行行业为背景,从理论和实践两个角度,深入研究了其商业智能需求,设计并实现了出版发行行业商业智能系统。首先,针对出版物发行行业的数据和信息需求,提出了商业智能系统的基本框架,其中包括OLAP子系统、KPI子系统、报表子系统和利用Maximal-Profit Item Entry算法实现集团补货最优的数据挖掘子系统。同时引入了值链的思维模式,并在严格遵循总线结构和一致性要求的前提之下,使得各个子系统之间和各个数据集市之间可实现无缝集成。其次,针对商业智能业务需求,设计了出版物发行行业的数据模型,并在此基础上,建构了出版物发行行业的数据仓库。在OLAP建模过程中,引入了维度建模的思想。针对不同的业务需求,设计了三种事实表模式。除此之外,还解决了超大型维度问题和渐变维度问题。第三,基于领导层的数据分析习惯,开发了KPI分析子系统,并提炼出了单维度建模思想,其展现方式体现了指标、实体之间纵向追踪和横向关联的思维逻辑。另外,针对KPI分析的具体需求,还提出了多种新的分析方法。最后,引入了基于经济学框架的数据挖掘理论,在Item-Selection算法基础上,提出了Maximal-Profit Item Entry算法,并由此实现了集团补货最优方案,给企业带来了直接的经济效益。总之,本文实现了一个以出版物发行行业为背景的商业智能系统。并在实际发行行业得到应用,给企业带来了直接的经济效益。本文中总结了BI解决方案的基本方法,因此,本文研究成果对于其它行业的商业智能解决方案有参考价值。