Es importante recordar que el depósito de datos no es un fin en sí mismo, sino que es un medio para solucionar una necesidad: el análisis de información y la toma de decisiones a través de los datos de la empresa, objetivo que se logra con el proceso de explotación del data warehouse.

En esta etapa, es donde se desarrolla la inteligencia del Negocio y por lo tanto, es un componente esencial del data warehouse, ya que es el punto de contacto directo con el usuario final, quien es el encargado de tomar decisiones o acciones que redundan en beneficio de la organización y en el ROI (Retorno de la Inversión) del Data Warehouse.

Las herramientas utilizadas para el desarrollo de inteligencia del negocio pueden incluir software de consultas, generadores de reportes, procesamiento analítico en línea, herramientas de minería de datos, etc., dependiendo de los tipos de usuarios y sus requerimientos particulares. Sin embargo, se hace necesaria la integración de varias herramientas puesto que una sola no satisface todos los requerimientos.
Según la implementación seleccionada, los datos son almacenados en forma relacional (RDBMS, respetando ciertos estándares a nivel de definición y consulta de datos) o en formato multidimensional (las bases de datos multidimensionales son arquitecturas propietarias definidas por cada proveedor que son frecuentemente actualizadas desde base de datos relacionales).

Los data warehouse son identificados como ambientes OLAP (On-Line Analytical Processing) en contraposición a los ambientes transaccionales clásicos (OLTP, On-Line Transaction Processing). Los sistemas OLAP están alineados por dimensión y se focalizan en el cumpliendo de requerimientos del análisis del negocio.
En los OLTP, los datos se encuentran típicamente no integrados, son calificados como datos primitivos o datos operacionales. Son usualmente almacenados en diferentes formatos de archivos, BD relacional, archivos planos, etc. Incluso, si todos los datos están en formato relacional, los mismos pueden residir en diferentes plataformas de hardware y en distintas BD relacionales.
Sin embargo, en los ambientes OLAP, los datos deben estar integrados. Son conocidos como datos derivados o datos DSS (Sistema de Soporte de Decisión) dado que provienen de sistemas transaccionales o sistemas de archivos maestros preexistentes en las mismas organizaciones o de sistemas externos de información. El Data Warehouse, con el objetivo de alinear los datos por áreas temáticas, debe integrar datos operacionales estandarizando estructuras y convenciones de nombres.

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