随着信息技术的飞速发展和行业竞争的加剧，电信运营商为了应对竞争，都陆续建立了企业级数据仓库（EDW），整合并存储了整个企业范围内的所有细节的和历史的数据。然而，面对越来越庞杂的海量数据，企业该如何利用这些“数据资产”，使其服务于企业的日常运营与决策。简单来说，即如何发挥数据仓库中数据的价值，成为困扰企业的难题。因此，在电信行业基于数据仓库构建服务于生产和营销的分析型应用，成为运营商的选择。而事件营销，则是当前数据仓库应用领域的前沿话题。本文以数据仓库技术为基础，通过对国内某电信运营商的特点进行研究，设计并实现了一个完整的基于数据仓库的事件营销体系。并通过各种统计分析和数据挖掘技术对事件分析的过程和算法进行了深入的研究和实践。首先在数据仓库原有数据模型的基础上设计了一个信息中间层，这些信息以客户为中心、从营销的角度来组织和提炼数据，解决了原来数据仓库仅仅用于决策分析而难以支撑一线生产的问题，为实施事件营销提供了坚实的数据基础；在此基础上，通过数据挖掘技术建立按客户生命周期理论建立客户细分模型、按客户偏好建立渠道偏好模型、以及按客户属性特征建立产品匹配模型等，这些通用模型是在大部分营销活动中都需要的；然后，重点通过各种分析技术对营销“事件”进行分析和选择，包括发现事件、确定事件的规则、验证事件的有效性、洞察客户在事件背后的真实需求等，最终分析并确定了10个有效的营销事件；最后，在上述分析和挖掘的基础上，设计了基于该体系来具体实施事件营销的标准流程，该流程分为五个阶段：创意、分析、设计、执行和评估。文中通过一个实际的案例阐释了每个阶段的详细设计和分析过程。电信运营商将本文设计的基于数据仓库的事件营销体系应用到组织的运营实践中，并按照本文提出的事件营销流程开展了多个事件营销活动。经评估证实，该体系能有效的支撑企业事件营销活动的开展，并大大提高了营销的成功率和客户满意度，同时也极大的降低了营销成本，对数据仓库的应用价值起到了明显的促进作用。