随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现有价值的信息。　　 电信移动行业的业务具有数据海量化的特点，由于业务种类多，客户量大，长期以来，不仅积累了大量重要的业务数据，而且随着业务的扩展和客户量的猛增，这些数据每天都在以惊人的速度增长。如何将业务数据整理成有价值的信息，并对这些不断增长的信息进行快速而综合地分析，同时做到各个地域、各个时期的业务信息能够有机、有序地联系，以保证信息的高可用性?应用数据仓库技术，建立电信移动行业数据仓库系统是解决以上问题的有效途经。　　 本文通过分析数据仓库技术理论，结合电信移动业务发展的现实需要，提出了建立电信移动行业数据仓库应用系统的各部分设计要点；文中着重介绍了作为系统底层数据源的数据仓库模块设计思路和作为前端分析和展现方式的OLAP模块的分析，以及数据挖掘模块的分析和设计。论文主要贡献如下：　　 首先依据数据仓库技术理论，建立了电信移动行业数据仓库应用系统的业务模型框架；采用分层技术，将数据仓库应用系统分为数据的抽取，数据的存储和数据的表现三个层次。　　 第二，作者按照数据仓库应用系统的逻辑划分提出了电信移动行业数据仓库系统的总体设计，并分析了各部分的设计要点。　　 第三，基于上述分析，作者根据具体的应用环境和用户需求，设计了电信移动行业数据仓库应用系统，根据中国电信和中国移动不同的业务特点，实现了中国电信大客户模块和中国移动经营分析模块，有针对性的实现了数据仓库子模块、ETL子模块、OLAP子模块和数据挖掘子模块。　　 最后，电信移动行业数据仓库系统中国电信大客户模块和中国移动经营分析模块在实际应用中取得了良好效果，帮助电信移动企业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。