数据仓库是近年来新兴的一种企业信息系统建设的技术,它能把收集到的数据转变成有意义的可用于分析的信息。利用数据仓库技术来构建企业的信息系统,可以使企业的信息平台由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为体系化的数据环境,为企业提供商业决策支持信息。随着国家经济的发展以及中国加入WTO,通信行业的竞争日益加剧。为了适应激烈的市场竞争环境,应充分利用业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,从这些大量的业务数据中提出有用的信息,实现对信息的智能化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据。用数据仓库技术来构建通信运营企业的经营分析系统,是必然的选择。阐述了数据仓库的基本概念和方法,并以某移动通信公司的经营分析系统为背景,从数据仓库和OLAP这两个方面论述了数据仓库系统的构建,着重阐述了该系统中ETL部分的设计和实现。该系统自实际运行以来,帮助客户能够从大量庞杂的数据源中获得及时准确的业务信息,效果稳定,对类似系统的设计也有很好的借鉴作用。在以系统进行数据挖掘的应用中,以聚类算法进行客户概况分析为例,将基于密度的方法引入系统聚类算法,实现了一种基于密度方法的系统聚类算法改进算法。和原来的算法相比,提高了对噪声数据的抗干扰能力,在实际中较好地实现了客户分群的目标。