近年来,数据仓库系统在国内大中型企业中的实施案例越来越多,而且随着市场的进一步开放以及商业竞争的加剧,企业对市场分析、运作状态的监控和评估的要求越来越高,将会有更多的企业建设数据仓库系统。如何有效地实施数据仓库系统建设,以满足企业各种灵活、多样的分析统计要求,是数据仓库项目实施所关注的一个重要问题。论文通过一个电信行业数据仓库系统的建设过程,针对该行业的特点,给出了一个行之有效的电信行业数据仓库系统建设方法。论文以数据仓库系统建设过程中的需求分析、概要设计、详细设计阶段为重点,以“客户产品使用”主题为例,详细分析了各主要环节的工作内容及相关方法。结合系统的实现过程,研究了数据仓库有关技术在项目实施中的应用。①需求分析阶段,使用信息包表的方法,从用户需求中高效、准确地识别出关键的商业维度、指标以及维度的层次关系;②采用维度建模技术,实现系统的星型模型的建立,并针对如客户、产品等变动频率高、维度值多的大维度,采用分解维度表的方法,在满足分析需求的前提下,保证系统的性能;③在系统数据模型层的设计上,为了满足各种分析粒度的需求和系统的性能指标,合理分布模型层次,针对各种分析要求,建立了操作型数据层、细节数据层和数据仓库层,实现了数据仓库中数据的合理分布,保证了各种应用的分析及性能要求。此外,论文对数据仓库的OLAP的技术进行了较深入研究,比较了几种OLAP模型,并根据电信行业的特点,在系统实现中采用了MOLAP方式。通过以上技术的应用,提高了项目建设的质量,缩短了建设周期。尤其是系统模型的层次设计的应用,将各种粒度不同的数据有机的结合在一起,提供了灵活的数据视图,同时在系统性能上也有较大的提升。通过论文的研究工作,得出了一种较实用的数据仓库系统的建设方法,为在数据仓库系统基础上进行进一步的应用(如数据挖掘、数据集市等的实施)提供了一个基础,并对其他行业的数据仓库系统的建设也有一定的借鉴作用。