คลังข้อมูลและดาต้ามาร์ทใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย ผู้บริหารธุรกิจใช้ข้อมูลในคลังข้อมูลและดาต้ามาร์ทเพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ในบางบริษัท คลังข้อมูลถูกใช้เป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบตอบรับแผนดำเนินการประเมิน "วงปิด" สำหรับการบริหารองค์กร
คลังข้อมูลมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในภาคการธนาคารและการเงิน สินค้าอุปโภคบริโภคและการขายปลีก และการผลิตที่มีการควบคุม ซึ่งรวมถึงการผลิตตามอุปสงค์ โดยทั่วไป ยิ่งมีการใช้งานคลังข้อมูลนานเท่าใด ก็ยิ่งมีการพัฒนามากขึ้นเท่านั้น วิวัฒนาการนี้เกิดขึ้นตลอดช่วงต่างๆ
ในขั้นต้น โดยทั่วไปแล้วคลังข้อมูลจะใช้สำหรับสร้างเอกสารและตอบคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้า สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสรุปและรายละเอียด โดยแสดงผลในรูปแบบของเอกสารและแผนภูมิ ต่อมา คลังข้อมูลจะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ นำการวิเคราะห์แบบหลายมิติไปใช้ และการดำเนินการแบบแบ่งส่วนและลูกเต๋าที่ซับซ้อน
สุดท้าย สามารถใช้คลังข้อมูลเพื่อการค้นพบความรู้และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยใช้เครื่องมือขุดข้อมูล ในเฟรมเวิร์กนี้ เครื่องมือสำหรับคลังข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นเครื่องมือเข้าถึงและเรียกค้นข้อมูล เครื่องมือจัดทำเอกสารฐานข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล และเครื่องมือขุดข้อมูล
ผู้ใช้ทางธุรกิจจำเป็นต้องมีวิธีการทำความเข้าใจว่ามีอะไรอยู่ในคลังข้อมูล (ผ่านเมตาดาต้า) วิธีสร้างเนื้อหาของคลังข้อมูล วิธีทดสอบเนื้อหาโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ และวิธีแสดงผลการวิเคราะห์ดังกล่าว
แอปพลิเคชันคลังข้อมูลมีสามประเภท เช่น การประมวลผลข้อมูล การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ และการทำเหมืองข้อมูล
การประมวลผลข้อมูล − ให้การสืบค้น การวิเคราะห์ทางสถิติพื้นฐาน และการบันทึกเอกสารโดยใช้ตารางไขว้ ตาราง แผนภูมิ หรือกราฟ แนวโน้มล่าสุดในการประมวลผลข้อมูลของคลังข้อมูลคือการสร้างเครื่องมือเข้าถึงบนเว็บราคาประหยัดที่รวมเป็นหนึ่งเดียวกับเว็บเบราว์เซอร์
การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ − มีการดำเนินการ OLAP พื้นฐาน ที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนและลูกเต๋า เจาะลึก ม้วนขึ้น และหมุนแกน มักใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งในรูปแบบสรุปและรายละเอียด จุดแข็งหลักของการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์เหนือการประมวลผลข้อมูลคือการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติของข้อมูลคลังข้อมูล
การขุดข้อมูล − ให้การค้นพบความรู้โดยการค้นหารูปแบบและการเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ การจัดประเภทและการทำนาย และแสดงผลการขุดโดยใช้เครื่องมือสร้างภาพ
การทำเหมืองข้อมูลมีการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติและลึกซึ้งกว่า OLAP การทำเหมืองข้อมูลคาดว่าจะมีซอฟต์แวร์ที่กว้างขึ้น การขุดข้อมูลสามารถสนับสนุนให้ผู้จัดการธุรกิจค้นหาและเข้าถึงผู้ใช้ที่เหมาะสมยิ่งขึ้น และรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญซึ่งสามารถรองรับส่วนแบ่งการตลาดและเพิ่มผลกำไรได้
