1、建立數據倉庫時，集成的數據是進一步分析、統計和數據挖掘的基礎。另外，數據倉庫中的數據必須是共享、可重用的，而不是造成了新的信息孤島。而數據倉庫中現有的ETL方案只能在語法、結構層次上集成數據，無法解決數據的共享、重用、以及語義上集成的問題；ETL的過程非常繁瑣，沒有智能化，工作量巨大。本文針對上述問題，介紹了數據倉庫中一種基于本體的異構數據集成方法，重點解決了集成中的語義異構問題。 提出了數據倉庫中基于本體異構集成的框架與總體流

2、程：首先建立領域本體，在領域本體的指導下建立數據源的全局本體，各數據源分別建立局部本體，然后通過數據源局部本體與全局本體間的映射得到映射關系，再通過本體推理，得出隱含的語義關系，用最終的語義映射關系來指導數據抽取、轉換和加載過程，實現數據倉庫語義程度以及智能化的異構數據集成。在領域本體方面，研究了一個鐵路貨運營銷CRM的領域本體，采用了W3C推薦的OWL作為本體表示語言進行描述。 在上述研究的基礎上，設計了基于本體的ETL工具-