随着公司全球性业务规模的快速增长,一方面业务量有了大量的提升,另一方面积累了大量的数据信息。信息之间缺少有效的整合处理。因此如何从全球化的业务系统中,获得全面可靠有效的分析数据,成为本论文需解决的问题。本论文着重研究大数据的环境下,如何对繁琐的数据进行整体化设计的问题,并在最后提出了一系列的商业智能自动化解决办法。本论文首要用到数据仓库设计技术,ETL数据存储过程的建立,以及企业商业智能的最终结果展示和公布等方法,详细用到了分布式数据仓库的成立方式、混合式的数据分派方式、数据挖掘技术、增量更新算法、拉链表算法等具体的商业智能关键领域技术。本论文实现了基于全球性复杂财务数据的完全自动化处理过程。首先建立目标数据仓库,将零散、庞大的数据分散存贮于分布式数据仓库中,同时采用混合式的数据分配方式,对整合数据加以划分；其次通过数据挖掘技术,对分类数据进行分批处理,另外建立自动化与手动化处理机制,用以满足不同操作条件；最后,联系商业智能的Web应用,自动运行发布最终数据报表,为公司高层提供全面、有效、快速的技术支撑。