商业智能是一系列海量数据处理、数据分析和信息展现的方法技术的总和[1]，主要完成将原始业务数据转换为企业决策信息工作[2]。其目标是从大量甚至海量的数据中整理和分析出有用信息，帮助企业进行业务决策，提高决策能力、决策效率和决策准确性[3]。主要通过使用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术对数据进行分析，得到商业信息[4]。目前国内电信企业已经普遍建立起一系列计算机应用系统，包括计费、营业、账务、网管等[2]，这些系统存在一些问题，如彼此孤立、互操作性差，数据难以得到综合利用，缺乏动态捕捉市场机会、及时发现企业运营问题的功能机制等。电信企业急切期望根据自己的需求，开发相应的商业智能应用分析系统，以解决上述问题[5]。国内电信企业在业务上还存在如业务结构经常调整、收入项目不断增多、报表格式难以规范等[6]情况，给商业智能应用分析系统的开发增加难度。目前，一些电信企业商业智能系统已投入使用，比较有代表性的如Sybase CeBS、IBM电信企业商业智能解决方案。这两种系统都是建立在数据仓库的基础之上，并且对作为数据仓库平台的数据库类型有特定要求，功能繁多，投资规模大，建设周期长，对维护人员有较高要求，难以适应经常调整的业务结构。针对以上系统的不足，商业智能应用分析系统TEIAS，结合中国电信企业的特点，提出一个综合考虑用户需求与成本的商业智能平衡解决方案。本文将详细讨论TEIAS 的系统结构设计与实现，并提出改进方向。