Os data warehouses existem para facilitar as consultas ocasionais complexas, com uso intenso de dados e frequentes. Consequentemente, os data warehouses precisam oferecer suporte a consulta muito maior e mais eficiente do que é exigido dos bancos de dados transacionais.
O componente de acesso ao data warehouse deve prover suporte para funcionalidade de planilha avançada, processamento de consulta eficiente, consultas estruturadas, consultas ocasionais, mineração de dados e visões materializadas.
Os trabalhadores do conhecimento e os tomadores de decisão utilizam ferramentas que variam desde consultas parametrizadas até consultas ocasionais e mineração de dados. Assim, o componente de acesso do data warehouse precisa oferecer suporte para consultas estruturadas (tanto parametrizadas quanto ocasionais). Juntos, eles compõem um ambiente de consulta gerenciado. A própria mineração de dados usa técnicas da análise estatística e inteligência artificial.
O gerenciamento de um DW em tese é muito mais complexo do que um BD tradicional, exige uma equipe com dedicação intensa, proporcional ao tamanho e complexidade do DW. A estrutura de hardware necessária também é, normalmente, superior aos ambientes normalmente utilizados para sistemas de informação.
As maiores questões de um bom DW são: qualidade dos dados e consistência dos dados. Como os resultados apresentados pelo DW é um cálculo feito a partir de dados simples (registros simples), é quase impossível confirmar a veracidade dos cálculos e, portanto, precisamos confiar nos resultados apresentados.