4.1關鍵指標監控
關鍵指標監控是對電信企業經營指標的實時監控和預警功能。借助表格和圖形，KPI的直觀展示，使管理者從宏觀角度了解現有用戶數、業務收入以及與同期的對比情況，也從微觀角度了解特定區域、某類業務用戶的具體情況。管理者可以根據業務發展的不同時期，通過選擇或輸入來設置關鍵指標的閾值，從而達到實時監控業務發展的目的。
4.2統計報表功能
統計報表功能是指在既定的統計周期內，根據市場部門的要求，生成統計結果數據，對數據進行匯總或分析，形成指定格式的報表圖形，向相關部門提供相關的業務預測和業務分析數據。報告生成具有很高的靈活性。支持按指定時間段自動匯總，統計各級報表數據自動生成匯總報表，支持選擇各種統計要素。同時提供報表模板。您可以靈活選擇具體的模板或自定義所需的模板。
4.3綜合分析
綜合分析是壹種基於OLAP的多維分析技術。綜合分析包括客戶分析、收入分析、業務量分析、新業務綜合分析和壹些綜合分析。分析維度包括時間、地域、應用類型、用戶性質、用戶狀態、通話類型、受理方式等。綜合分析根據壹個分析主題，選擇與主題相關的維度，進行多維分析。綜合分析提供靈活多樣的展現方式，如固定(預定義)報表、圖表、即席查詢、多維動態分析等。
4.4高級數據挖掘功能
高級數據挖掘使用數據挖掘方法和技術，從大量數據中發現數據之間的關系模式。高級數據挖掘包括客戶價值分析、業務預測、消費水平變化分析、客戶流失分析、客戶細分等。與前面的分析不同，數據挖掘分析不是壹步到位的分析，而是壹個叠代、螺旋式上升的過程。該過程包括三個階段:數據準備、數據建模、模型評估和解釋。當最後階段的模型評估和解釋不能滿足要求時，我們就要回到數據建模的第二階段，有時甚至要回到數據準備的第壹階段。比如在客戶流失分析和數據準備階段，獲取所有與主題相關的數據，如客戶地位變化、消費變化、市場競爭激烈程度、強烈投訴舉報等數據和信息，然後進行預處理，消除噪音，導出與主題更相關的變量。然後數據建模階段，利用決策樹、神經網絡學習等方法，分析客戶流失的主要特征，建立客戶流失模型，預測並發現流失概率高的客戶。第三階段是數據評估和解釋階段，對模型進行評分和解釋，如果符合要求，則保存模型，並將得到的結果應用於市場行動。這種分析涉及的變量數量多，變量之間的關系復雜，需要推導出與主題相關的變量，數據分布缺乏很強的規律性，因此分析的全面性、難度和深度都要比前三種分析大得多，對分析師的要求很高。沒有對數據挖掘算法和業務的深刻理解，分析的效果往往難以得到保證。