随着我国移动通信业的高速发展,特别是3G移动通信基站的建设,给移动通信网络的维护和优化带来了巨大的挑战。移动通信网络在运行维护中产生了大量的数据信息,如何将这些数据信息转变成用于决策的知识。实现对网络业务的主动监控、及时预警,为网络维护、网络优化提供强有力的支撑,已经成为当前移动通信运营商提高网络质量的重要课题。通过商业智能技术来改进移动通信网络预警能力的解决方案,是以企业级数据仓库为基础,整合移动通信网络业务数据库的相关有用数据,通过多维数据分析处理和数据挖掘技术,实现对网络的主动监控和及时预警。来达到对设备的提前维护、扩容、优化,降低故障发生率。做到防范于未然,提高网管的运维水平,从而增强对客户的服务能力。本文主要研究了以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘为基础的商业智能技术,并根据移动通信业务运营各项指标提出多种预警模式。结合本人参与的“重庆移动网络预警系统”项目,就如何利用商业智能中的各种技术和多种预警模式来改进移动通信网络的预警能力进行研究分析。以综合网络分析系统、话务网管系统运行中的业务数据为基础,对移动网络预警系统平台进行需求分析和总体设计,探讨了以BSC故障业务为主题的数据仓库及多维分析模型的建立,以及在此基础之上如何利用数据挖掘技术来建立相关指标的预测,并利用最小二乘法对预测值进行评估优化,建立业务预警模型机制,由预警实现主动提醒,并自动关联到分析系统。帮助移动网络管理人员对网络进行维护和优化。本文应用到的商业智能技术平台由重庆宏信软件公司提供。