数据仓库可以作为数据挖掘和OLAP等分析工具的资料来源，由于存放于数据仓库中的资料，必需经过筛选与转换，因此可以避免分析工具使用错误的资料，而得到不正确的分析结果。
数据挖掘和OLAP同为分析工具，其差别在于OLAP提供用户一便利的多维度观点和方法，以有效率的对数据进行复杂的查询动作，其预设查询条件由用户预先设定，而数据挖掘，则能由资讯系统主动发掘资料来源中，未曾被查觉的隐藏资讯，和透过用户的认知以产生知识。
数据挖掘(Data Mining)技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料，以创建有效的模型及规则，而企业透过数据挖掘更了解他们的客户，进而改进他们的行销、业务及客服的运作。 数据挖掘是数据仓库的一种重要运用。基本上，它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来，所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法，到资料中寻找有用的特征（Patterns）以及关连性（Relationships）。 Knowledge Discovery 的过程对 Data Mining 的应用成功与否有重要的影响，只有它才能确保 Data Mining 能获得有意义的结果。