近年来,随着我国通信业的高速发展,宽带接入的用户量越来越大,通信企业的内部业务结构也越来越复杂。宽带市场的持续增长,IPTV等业务对带宽和宽带质量提出更高的要求,因此,宽带提速势不可挡；同时通信行业竞争日益激烈,运营商运营、维护成本压力日益增大。如何降低运营成本,提升网络质量,是宽带运营商面临的最大问题。通过商务智能技术来改进通信线路状态统计的解决方案,是以通信企业的数据库为基础,整合宽带通信业务数据库的相关数据,通过多维数据分析处理技术和数据挖掘技术,实现对通信线路的主动监控和及时统计,变被动维护为主动维护,提升用户满意度；通过对线路的端口速率达标率、误码率、异常掉线率等进行统计分析,及时发现通信线路存在的隐患；利用线路优化或故障诊断的功能预先消除故障问题,实现提升用户的满意度,减少用户的流失。本文首先对系统相关的数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘为基础的商务智能技术做了概述,主要包括定义、技术特点、技术间的关系、具体的方法和工具等相关知识,为系统的设计和实现奠定了理论基础。然后以通信企业原统计系统中的业务数据为基础,根据通信企业运维部门的需求分析和总体设计,就如何建立相应的数据仓库,端口统计模型,每小时统计模型和测试统计模型等多维数据集,对如何改进通信企业的运维效率进行研究和分析。本文用到的商务智能平台由重庆宏信软件公司提供。本文在分析商务智能技术的理论研究及其各行业的应用状态的基础上,针对商务智能技术在通信线路状态统计的应用问题,主要工作有以下3方面：1.分析通信线路目前存在的问题,明确需求由于信息技术的迅猛发展,宽带接入的用户的增多,使得通信线路承受了巨大的压力,通信运营企业的运维部门工作量也随之增长,如何降低运维成本,提高客户满意度是运营商面临的主要问题。2.对通信历史数据进行清洗和数据仓库建模研究在明确了通信线路状态统计的需求之后,就要分析通信企业往年的与通信线路相关的业务数据库和文档资料以及其他的材料等数据的特点。然后根据需求分析划分相应的主题,确定事实表和维度表,设计出通信线路的数据仓库模型。然后通过ETL工具对源数据中的存在的错误的、不一致等有质量问题的数据进行清洗转换,最后将数据加载到目标数据仓库中。3.通信线路状态统计系统多维分析研究从通信线路数据仓库中抽取与通信线路状态统计相关的数据,建立通信线路状态统计多维数据集,采用OLAP对端口速率达标率统计、异常掉线率统计和误码率统计等进行分析,然后挖掘数据背后潜在的信息。