建立、健全个人征信体系是我国金融信息化建设的重要内容。有效可靠的征信体系,有助于降低银行对个人资信的调查成本,推动个人信贷业务健康持续发展,降低信贷风险,稳定金融秩序。建立个人征信基础数据库是个人征信体系建设的重中之重。衡量一个人的信用程度,离不开信用数据。我国的个人征信基础数据库于2006年1月正式运行,有16家全国性商业银行,115家城市商业银行,129家城市和农村信用社已经顺利接入数据库,目前系统已经收集了4000万人的信息,囊括的个人贷款金额达到2.23万亿元人民币。下一目标就是要在现有数据库的基础上进行数据仓库的构建。在美国、英国、芬兰这些发达的征信国家,都无一例外的建立了覆盖全国范围的征信数据仓库系统。数据仓库是数据库发展的必经之路,尤其是像需要存储上亿人口的信用数据的征信系统数据库,就更要升级为数据仓库,并利用数据挖掘、OLAP等技术,对数据深度分析,提供各种信用产品和增值服务。本文首先阐述了国内外个人征信发展的概况,介绍了我国个人征信基础数据库的建设情况以及存在的问题,如何充分利用存储的海量个人信用数据、建立数据仓库是征信数据库下一步建设的重点。随后介绍了数据仓库的基本理论知识,分析了个人征信基础数据库的现状,着重讨论个人征信的4部分业务处理:数据采集、异议处理、信用报告查询和运行管理的业务流程和特点,提出了个人征信数据仓库系统的架构层次、对数据仓库进行存储分区;分析并进行数据模型的建立,以核心业务——信用报告查询为主题进行逻辑维度建模。