当前通信市场及其相关技术正处于高速发展的阶段,电信运营企业需要不断提升科学决策能力和精细化运营管理能力。商业智能(Business Intelligence, BI)系统在新的市场竞争环境下能发挥重要作用。电信企业的经营分析系统直接反映企业经营管理状况,帮助企业进行经营决策和市场营销,是企业决策支撑系统。运用数据仓库、数据分析和挖掘技术,构建经营分析系统,对信息进行智能化加工处理,发现海量通信数据中蕴涵的知识,为市场决策管理者提供及时、准确、科学的决策依据,是提升电信企业竞争力的有效手段。本文分析电信企业经营分析系统中基于数据仓库(Data Warehouse, DW)和数据挖掘(Data Mining, DM)的相关技术,结合电信企业海量数据的特点,提出一种分级式数据仓库构建方法,并在该方法的基础上设计和实现分级式数据仓库经营分析系统原型并实现其中的营销管理功能。本文主要围绕三个方面展开研究工作。一是分析电信企业海量数据的异构特点,提出一种分级式数据仓库构建方法,实现分级式经营分析系统。该方法通过统一数据仓库的数据结构、统一数据逻辑模型、统一业务指标口径定义,从而实现异构数据的集成与共享。该方法解决海量数据仓库内数据的统一存储和标准化问题,为数据质量管理及统一业务应用打下坚实的数据基础。二是研究数据挖掘技术在市场营销中的应用,利用大量数据信息资源,进行智能化加工和处理,提出一个精准营销预测模型,实现精细分析和精确营销。三是在构建的分级式数据仓库经营分析系统的基础上,利用营销模型,实现系统营销管理功能,为市场营销和决策管理者提供准确及时的数据依据。