面对日益激烈的市场竞争,国内许多企业都将推进信息化进程作为其一项重要的战略举措,但企业利用其信息系统收集大量信息以加强自身运作的同时,数据逐渐泛滥而信息相对缺乏却成了企业面临的一个严重问题:一方面,企业积累的数据量庞大得无法分析出头绪,只能成为或已经成为企业的沉重负担;另一方面,经营者在对生产运营情况进行分析的时候,却仍苦于不能掌握充足的信息,无法高效而正确的做出判断。为解决这一企业中普遍存在的实际问题,必须整合企业间和企业内各信息系统的数据,深入灵活地利用积累的大量数据挖掘潜在的规律,使其最大限度服务于企业管理,提高决策质量,提升企业竞争力。传统的操作型信息管理系统已经难以满足企业的需求,由企业数据集成、数据仓库、和数据挖掘三大技术支撑的综合查询(IntegratedQuery,IQ)应运而生,给企业运营管理注入了新的活力。综合查询是一种以海量信息为基础,经过信息统计及数据分析,提取和重新整合知识的过程,这个过程与知识共享和知识创造紧密结合,完成了从信息到知识的转变,帮助企业做出及时、正确、可行和有效的决策,最终提高企业的竞争优势。对于具体企业,实施综合查询是一个复杂的过程,综合查询的正确有效的实施依赖于明确企业面对综合查询系统的具体需求、了解企业现有信息化水平以及充分掌握各种综合查询的实现技术等多个方面。本文在深入研究综合查询的功能、实现技术以及具体的实施方法的基础上,详细分析了同力水泥集团在生产运营和质量控制方面对综合查询的实际需求,设计并实现了B/S架构的基于数据聚类的面向生产控制的同力水泥综合查询系统。在该系统的设计中,针对同力水泥集团存在的不同问题,在本综合查询系统中采用数据库查询技术、信息挖掘技术、图形显示技术对企业生产管理的基础数据进行处理、分析及多种形式的展现,并且针对企业在生产运营管理各个环节上的特定需求,本文设计并实现了基于遗传算法的改进聚类识别算法和基于属性聚类的改进决策树算法。经过实际应用证明,这两种算法能有效地服务于本系统的相关查询分析主题,从而对企业技术管理人员的工作在很大程度上起到辅助作用。