随着计算机应用的发展,特别是伴随着互联网及移动互联网应用的发展,这个信息社会产生的数据量出现了飙升。越来越多的企业认识到海量的数据不只是负担,数据中也包含大量有价值的信息。充分发掘潜藏在数据中的有用信息,能为企业在流程优化、成本节约、用户营销等方面带来巨大的效益。数据仓库就是一种用于数据分析和挖掘的基础信息系统。本文介绍了利用数据仓库来实现一个数据分析系统,为决策人员提供高质高效的数据分析服务。文章首先介绍了相关系统背景,包括移动运营分析系统和数据仓库系统的概念,以及数据仓库构建中涉及到的主要技术手段。然后进行需求分析,整理得到维度建模的两个要点：维度和事实度量。以此为基础,开展概要设计,然后重点介绍了ETL子系统的详细设计。ETL系统分为抽取、清洗转换和加载三个部分。抽取部分对抽取的原理和难点做了详细阐述,并设计实现基于时间戳的抽取办法。清洗转换部分详细介绍了维度建模的常见方法,以及几个主要维表的详细设计。最后将本系统的报表与现有报表进行了数据对比,验证了本系统的正确性和高效性。本文采用自开发ETL系统,为数据分析提供了重要的数据处理支持。本文中的系统已经作为产品投入使用,并获得用户的一致肯定。