数据仓库的建立过程如下六个方面：
这里主要对其中几个关键步骤进行详细分析。
2.2.1 事实表的建立 基于星型模型需要完成财务管理系统的具体设计，可以从会计信息系统中的基本数据中提炼出一些对对管理者决策分析有用的数据，作为事实表中的相应记录。
2.2.2 维表的建立
2.2.2.1 日期维 很多数据仓库的建立都会用到日期维模型，用以存放10年数据。
2.2.2.2 原始凭证维 原始凭证是会计报表最原始的依据，涉及范围广、种类多，维表设计如下:
2.2.2.3 会计凭证维 主要是针对会计信息系统的会计凭证，如催款单、收款单、付款单进行设计的。会计凭证可以提高财务部门的工作效率便于以后会计报表的制定。
2.2.2.4 客户维 作为销售型企业的对象，客户维应当具备相对详细的用户信息，以便更好的进行电子商务的推广。其主要内容如下：
2.2.2.5 供应商维 对于一个销售企业来说寻找到一个诚实并且价格优惠的供应商会增加自己的利润，使自身具备更强的竞争力。
2.2.2.6 商品维
基于数据仓库建立的六个过程可以运用相应的数据仓库开发软件(如IBM,Sybase等)开发出企业的财务信息数据仓库。
2.3 财务管理系统中的数据挖掘技术应用 建立了数据仓库下一步需要做的就是从中找出有用数据。这些有用数据对企业的管理有很大的帮助，主要体现在如下几方面：
2.3.1 制定财务预算 如在运用销售百分比预测法时在如何得到比较准确的百分比时，可以运用数据挖掘技术得出最近几年的平均值，然后再运用相应的预测模型如指数平滑，回归分析等计算出多个预测值，最后对所有的预测值取相应的权重得出最后相对合理的销售百分比。
2.3.2 财务报表分析 数据挖掘技术可以利用分类、关联性、序列分析等方法，从企业的财务数据仓库中帮助管理者找出隐藏的、潜在的、对了解企业经营状况十分有用的信息。这大大减小了财务报表中的冗余量，会大大缩短管理者的决策时间，使企业能够更快的对市场做出正确的反应。
2.3.3 辨认欺诈用户 在企业的销售过程中不可避免地会遇到一些赊账行为，有的赊账者采取欺诈的行为想逃避付款，或者不及时付款，这都会给企业造成巨大的财务损失。运用数据挖掘技术的“孤立点”分析方法，从客户维表中和原始凭证维表中挖掘出相关信息便可以对客户的信用状况加以分析，避免一些不必要的损失。
2.3.4 寻找潜在用户 运用数据挖掘技术可以从数据仓库中分析出客户的购买行为，对于某些低值易耗品用户的购买行为会呈现出一些倾向性，对于不同的用户采用不同的营销方式，向其定期或者不定期的推销其具有潜在需求的商品，可以促进企业商品的销售，现在许多电子商务网站已经做到了这一点。
基于财务数据仓库的数据挖掘技术还要很多更加广阔的运用，如风险与收益率的评估等在此就不做详细介绍了。
3 小结
财务流程信息化的过程中会产生大量的数据，于是需要一个大容量的数据库作为支持，然而随着数据的不多增加想要从海量的数据中寻找出对企业有用的财务信息用于支持管理者的决策和控制就需要建立起财务数据仓库，运用以统计学、人工智能和数据库技术维基础的数据挖掘技术对其进行数据处理得出对企业管理有帮助的信息。
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