随着计算机技术在各行业上取得的巨大成功，关系数据库系统得到了极大地发展。面对数据的指数级增长，数据的处理和分析显得尤为重要。如何从海量的财务数据提取出对业务有用的信息也成了当前热门的话题。这就需要我们寻求一种新型系统，我们熟称的商业智能系统成为了当前发展的主要重点方向。近些年人们对数据的决策分析日益重视，由此带动了财务数据决策系统的发展，所涉及到的方法和技术在国内外都受到了学者们的关注。作为一个决策系统，可以帮助人们来进行收集信息和对未来的发展进行判断，进而还可以与人交互，完成相应的功能。而不是向传统数据库系统一样只是对数据进行保存和查询，它可以自动进行分析，过滤掉冗余数据，将平面的数据转向有层次的信息化系统。而数据仓库的出现，使得多个地域数据可以联系起来，通过相应的技术进行处理和分析，决策者根据市场的情形配合数据挖掘给出的分析结果，可提高财务的决策支持能力。本文首先论述了财务管理的业务现状、当前主要的数据分析工具，分析集团公司财务决策中的需求；介绍了决策系统的特性、功能模块设计，通过建立数据仓库、模型库子系统和元数据管理系统，实现了财务数据决策系统。该论文主要描述了该系统的体系结构，包括数据采集平台、数据仓库中心，联机数据分析平台和联机数据导航平台，其中数据采集要对数据进行抽取、净化和转换，数据仓库中心通过建立基层数据仓库，最后建立集团数据仓库，并使用专门的元数据管理系统进行控制，数据分析平台将大量的数据信息根据主题转换成多维信息，通过钻取、切片等操作，更好地理解数据变化，同时建立模型库，最后采用组件技术，快速响应客户的请求。该系统具有可扩展性、安全性和便捷性。最后给出进一步的展望。