据仓库基础平台，并在此基础上开发关键的业务报表和查询。

第二阶段目标

第二阶段以社保卡全局性数据仓库系统建设作为主要目标，将包含社保卡范围内所有的信息系统数据，以及对社保卡宏观决策支持相关的外部数据，本阶段开发的重点是构建OLAP在线分析系统平台，前端的应用从简单的报表查询向分析型应用扩展，增加动态报表，即席查询功能，为逐步引进和采用人工智能、数据挖掘、知识发现等智能信息处理先进技术手段做好数据准备。

第三阶段目标

第三阶段在对社保卡前两个阶段的数据仓库系统进行完善的基础之上，引进和采用人工智能、数据挖掘、知识发现等智能信息处理先进技术手段，实现各个层面的智能决策支持，构筑起社会保障管理现代化信息支撑平台，实现全面的网络化信息应用和服务。

方案实施

上海市社会保障卡中心数据仓库的实施主要包括五个部分的内容: 数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现以及数据仓库的维护和管理。因此，社保卡中心数据仓库系统将包括以下工具: 数据模型设计工具、数据转换与集成、数据仓库存储和管理、ODS数据存储和管理、元数据管理、数据可视化分析、数据挖掘工具。

1. 数据仓库建模: 数据仓库的设计人员，模拟整个数据仓库系统内的各种数据资源设计数据仓库模型，为数据仓库的实施提供蓝图，并从一个单一的控制点出发实现对数据仓库的配置。数据仓库设计工具必须能够使用最通用的关系数据库和多维数据库的设计方法建立数据仓库模型，并且为设计人员建立一个非常友好而单一的环境，能让数据建模人员和系统设计人员很方便地处理数据仓库设计中特殊的应用需求。

2. ETL过程: 通过ETL工具将数据从数据集中区(ODS)经过处理以后加栽到数据仓库存储环境中,完成数据的抽取、转换、清洗及加栽。并且通过一套紧密集成的工具使数据集市建立的步骤自动化，易于使用，具有强大的功能和性能。通过有效的ETL工具，数据仓库开发者可以使用虚拟设计直接对数据的移动和处理进行建模。开发者不再需要进行编码，也只需要建立一个处理模型，对每个数据移动或处理步骤进行图解，这个工程看起来就象一个流程图，它的建模性能提供了最大的设计灵活性。这样，不仅易于学习和使用，还为数据仓库开发者提供了一个图形化的、高度面向客户的方式来管理更加复杂的方案。

3. 数据仓库存储: 实现数据仓库中的数据存储和管理。数据仓库中数据存储和管理引擎必须能够支持数据仓库应用中大量交互式的和无定型的查询处理的需要，用户在查询时有极大的灵活性。用户可以提任何问题，可以针对任何数据提问题，可以在任何时间提问题。无论提的是什么问题，都能快速得到回答。

4. 数据展现: 使用目前流行和易用的前端分析和展现产品，实现数据的展现和分析。并且提供基于WWW服务器/浏览器的配置方式及基于客户/服务器形式的配置方式。展现工具