数据仓库技术及其方法论，正以一种全新的概念改变着我们利用数据的方式。经过十几年的研究和实践，数据仓库技术已经融合了许多学科的最新研究成果，并形成各具特色的研究分支，如数据挖掘、商业智能、联机分析等。目前数据仓库的研究正处于蓬勃发展时期，国内大型企业如电信、银行、电力公司等，纷纷开始了建设企业数据仓库，并在数据仓库上开展经营分析系统应用，为分析决策人员提供决策分析支撑。数据仓库技术通过与企业战略结合，可以提供企业市场营销活动的驱动力。中国电信MR(市场营销再造)项目的主要任务之一(IDM)就是探索数据挖掘与中国电信市场营销活动相结合的方法。结合本人的工作实践和知识背景，我们开展了数据仓库技术及其在经营分析系统的应用这一课题有关探索研究工作。 本文的主要内容是企业数据仓库体系建设、经营分析系统数据质量保障体系建设以及基于电信市场营销活动的数据挖掘研究等。通过对企业的业务支撑系统、数据管理流程、经营分析需求的分析，进行了电信企业数据仓库体系建设研究，论文对数据仓库体系的总体概要设计、数据抽取设计、ETL调度系统设计、系统安全设计进行了论述。我们认为，数据仓库是一个自底而上，逐步迭代的过程，通常从面向某个主题的部门级数据集市开始。结合实践工作，本文以市场部门的需求主题为背景，进行了数据部署和数据抽取过程的设计研究，考虑到星型建模模式更符合决策分析人员的思维方式，容易理解和运用，因此数据建模的方式采取了星型建模方式，并对建模方法进行了论述。数据仓库体系和经营分析系统建立起来后，它所提供的数据质量就成了系统的生命。针对经营分析系统数据质量的焦点问题，本文进行了深层次的成因分析，总结出影响数据质量的主要因素。在此基础上，开始了经营分析系统数据质量保障体系的研究，重点对总量稽核、分量稽核、规则稽核、程序处理过程稽核等关键数据质量保障环节的处理流程和方法进行研究。在进行集中的数据管控和宏观分析的时候，我们发现目前电信企业的业务支撑系统有一个普遍的缺点，就是源系统的数据遵循着各自不同的编码规则，我们把业务支撑系统的这些编码规则、维度编码、属性取值通称为基础编码。本文研究了这些基础编码的数据模型特点，提出了实时在线的基础编码管理系统技术方案研究，并在实践中实施，取得了良好的效益。论文最后对数据挖掘在电信市场营销活动的驱动作用进行了研究，对数据挖掘在市场营销中的应用进行了初步探索，着重论述数据挖掘的方法论在市场营销业务应用中的指导作用，并对聚类分析、关联分析、决策树分析等常用的数据挖掘方法进行了研究。 总之，本文是既重视数据仓库技术的研究，也重视经营分析业务方面的研究，重点论述了数据仓库方法论在企业经营分析和运营管理工作中的作用。