国内的电信运营商经过多年的市场化运作，已经建立起各自的运营支撑系统，经过多年积累，运营商们拥有的数据量已经达到TB级，并且每天仍以几十GB的速度增加。由于电信企业数据规模的激增和业务种类的复杂，传统的数据库技术已不能满足对海量数据的处理需求，而数据仓库技术及其数据分析技术的出现，为企业提供了高效的数据处理能力和良好的数据理解工具，并对科学的决策分析提供了更好的支持，因此在电信网管系统中应用数据仓库技术成为了必然的趋势。作为数据仓库系统中最基本而且极为重要的一部分——ETL，是关键性指标分析系统的核心技术之一，它通过对不同类型源数据的抽取，变换，统一和提炼，为系统提供高质而准确的数据。本文的主要贡献在于：1、分析了关键性指标分析系统建立的必要性。2、探讨了传统ETL技术在关键性指标分析系统中应用的局限，并加以改进。3、实现了关键性指标分析系统的ETL模块。本文的具体工作包括对比分析电信关键指标分析系统和传统数据仓库系统的数据组织特点，通过作者参与的某省某电信公司关键性指标分析系统项目为例，给出了数据仓库ETL技术在该系统中的业务架构和流程控制。