即时查询分析： 建立数据仓库的目的，是对业务中产生和积累的数据进行处理，使之适于使用。随着数据仓库，OLAP的面世，便开始将数据转变为有价值的资源。对存储在数据仓库中的大量数据的分析要求依赖于很多的因素，包括从需要访问的数据的数量，到所进行的查询的复杂程度等。这就要求数据仓库前端的数据查询分析系统能够满足多种多样需求。具有图形用户界面的工具软件，能够提供对数据仓库中数据的交互查询，生成图形及表格式的报告的功能，由于这类联机分析处理（OLAP）工具直接基于数据仓库关系型数据库进行分析，通常称这类工具为ROLAP工具.

联机分析处理：如今，一种不同的数据库模型实现了对关系型数据仓库的补充，能够使所拥有的丰富数据变得更加有用。这个数据模型便是多维数据库，它的出现推动了被称之为联机分析（On-line Analysis Processing， OLAP）及决策支持类应用领域的发展。使其成为数据仓库的一个分析性前端，由于这类OLAP产品由物理的多维模型实现，通常称为MOLAP产品。

税收地理分析：地理信息系统使用多种空间模型，如点-场模型、网格模型、拓扑模型、对象模型，并配合关系型或对象型的数据库管理系统，来表现不同尺度的自然和社会现象，广泛地应用于空间数据管理、空间规划、空间决策、资源分配、区域营销等方面。税务工作可以充分利用GIS的可视化、易分析、易统计、易操作的优势和特点，丰富、完善和拓展税务征管系统的查询统计功能，满足属地化管理需求，进一步强化新时期的税收征管工作，保证税收任务圆满完成。

数据仓库设计和建设：数据模型构造和设计、数据提取、移动和装载(ETT)、元数据管理、分析工具的整合以及数据仓库的管理，这些组成了一个数据仓库设计和建设工具的主要功能。比较理想的情况是能够提供一个框架将数据仓库的各个部分包括关系型数据库服务器、多维数据库服务器和前端分析工具相结合，产生了一个紧密集成、全面的数据仓库解决方案。

数据仓库平台：实现数据仓库所有功能的基础是数据库。要想取得最佳的数据仓库性能和实时分析能力，数据库必须具有高性能和伸缩能力，既能满足当前的需要又能适应今后的发展。