随着计算机应用的不断深入，各企业已经积累了大量的生产业务数据，如何有效地利用这些数据进行正确及时的决策是企业生存与发展的重要环节。数据仓库正是以汇总这些数据为基础，进而支持联机分析处理技术和传统的查询及报表功能，使企业内的各级人员能够快速地、交互地、方便有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息；同时支持数据挖掘技术以指导企业决策和发掘企业竞争优势。 本文介绍的采油九厂生产辅助分析系统结合数据仓库技术，通过与生产管理人员和技术人员的沟通交流，对采油九厂开发18年来积累的大量历史生产数据进行清理和集成，消除多种数据源、数据的不一致性等问题，按生产开发的主题统一存储数据，提高了数据的准确率和利用效率。 此系统在数据仓库逐步完善的情况下，利用联机分析处理技术对数据进行多角度的分析和综合处理，快速查找到或生成相关管理人员和生产技术人员感兴趣的数据，从而为他们制定出更加合理的生产调整方案提供快速、全面、准确的数据依据。 本文最后重点分析了数据挖掘技术中的神经网络技术，并采用其中的径向基函数网络技术对生产中亟待解决的修井方案的确定建立单口井的关于修井成功率的神经网络模型，并利用该网络技术对采油九厂的每口套损井进行成功率的预测，确定修井方案，安排生产进度。根据实际修井方案数据对网络模型进行了训练，训练结果与实际结果比较准确率达到86.1％，说明该技术能够在油田生产中发挥其重要作用，同时也对探讨和研究该技术在套损研究和其它方面应用的可行性和有效性提供了良好的技术支持。