随着国际分工的不断深化,在经济全球化和产业地方化的两大趋势的背景下,中小企业集群化成长作为一种广泛存在的经济现象,已经成为广泛关注的问题。经过多年的酝酿与发展,我国中小企业在经济总量和企业素质等方面都拥有较大的提高,中小企业已经成为我国国民经济的重要力量。但是,随着技术改革更新频率的加快、消费需求的快速变化以及国际产业转移的冲击,起步和生存于传统产业的我国中小企业产业集群面临着越来越多的困难。如何促进中小企业产业集群持续、健康发展,已经成为人们广泛关注的课题。数据仓库技术是信息技术领域的一门新兴技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。本文将数据仓库技术和神经网络技术引入了对中小企业产业集群的研究中。本文详细介绍了数据仓库技术的相关理论以及数据仓库的开发过程,通过对产业集群相关理论的分析得出能够影响中小企业产业集群发展的8个相关因子,并利用MATLAB神经网络工具箱分别建立BP神经网络模型和RBF神经网络模型,最终实现了对中小企业产业集群经济增长情况进行预测分析,并对结果进行了对比分析。