如今，随着越来越多的银行业务系统的出现，对于银行领域而言，这既是个机会也是个挑战。因此能否对大量的业务信息快速地做出决策关系到银行的兴衰成败。其实，大多数企业并不缺少决策数据，例如：联机交易的历史数据、研究分析结果等等。问题的关键不在于数据的量，而在于数据的质：一致性、准确性、时效性和复杂性。银行如果能够利用数据仓库技术，那么不但能够实现快速数据查询，挖掘其传统系统中潜在的原来无法被直接利用的信息，同时也能使银行对当今最为关注的业务领域进行分析，例如客户关系管理，市场促销管理等，促进银行各项业务的发展。利用数据仓库的数据ETL技术，将与客户相关的数据集中起来，可以构造银行数据仓库(EDW-BankingDataWarehouse)的过程。但是，随着企业中数据量不断增加，数据仓库的数据承受量就会越来越庞大。银行系统若完全采用单一的数据仓库模型，性能将十分低下。因此，基于单一数据仓库的不足，以及银行数据物理上分离的特点，可以采用分布式数据仓库来代替单一数据仓库的方法。本文在分析了国内银行现状的基础上，结合ETL技术的特点，提出了ETL技术构造数据仓库的基本构架。此构架应用于从银行的源系统到最终的目标数据仓库系统整个过程。它通过相应的控制机制可以实现数据仓库的自动构造。并且提出了在构造过程中处理阶段的划分方式和一些处理方法，以便当数据模型变动时，避免大规模修改仓库的构造。本文详细描述了ETL构造数据仓库的步骤，以及相应的处理方法。并介绍了分布式数据仓库比传统的单一数据仓库能更好的适应银行系统的应用。提出了分布式技术结合ETL技术的分布式ETL技术。并且可以将本文中的数据仓库构造方法应用于包括银行领域在内的其他相似领域中。