近年来，大数据不断吸引着人们的关注，它影响到医疗、交通、通信等日常生活的方方面面。大数据已经成为一种与资本、劳动力并列的新的经济元素，和黄金、货币一样真实。很多企业几乎到了数据即是业务本身的程度，重视数据就是重视企业的未来。但重视数据不仅仅是拥有海量的数据，而且要将这些数据进行专业的处理和分析，得到有价值的信息，利于企业的战略决策，使数据的价值最终体现在业务的增长和企业的壮大上。大数据时代的到来，给中国移动通信企业提出了挑战也带来了机遇。随着移动互联网的快速发展，人们的通信联络变得越来越方便、越来越快捷，同时可选择的通信方式也日趋多样化，通信行业的竞争愈演愈烈，特别是微信等应用丰富功能齐全的即时通信软件的加入，传统的通信方式面临着严峻的挑战，通信行业将迎来一次大的调整甚至变革，这是新技术发展带来的必然结果。传统的通信运营商中国移动、中国联通、中国电信等要想在这场变革中生存下来，那么就必须积极的调整自己战略，革新自己的技术，顺应技术发展的潮流，才能不断的适应新形势，发展壮大自己。本文首先对Greenplum做了概要介绍，分析了Greenplum与其他数据库相比的独特优点，利用Greenplum作为移动通信运营商数据业务数据存储仓库的几大优势，并详细介绍了如何将数据装载到Greenplum数据仓库中。然后，讨论了数据挖掘技术和关联规则挖掘，包括数据挖掘的概念、数据挖掘的一般过程、关联规则的基本概念和分类，深入分析了关联规则挖掘经典算法Apriori算法，重点介绍了Apriori算法的思想以及在本文中的应用。最后，针对传统移动通信目前面临的来自宽带和无线网络等新的通信方式激烈竞争的严峻形势，提出了基于Greenplum数据仓库利用Apriori算法对移动通信数据业务数据进行关联规则挖掘，找出隐藏在庞大数据中的有价值的关联规则，帮助移动通信运营商在现有网络优势的条件下推出符合市场的个性化套餐方案。本文是以长春移动一个时期内的数据为研究对象，并最终根据挖掘得到的关联规则推出针对市场不同需要的个性化服务产品。