El análisis que realizan las herramientas OLAP es dirigido por el usuario, son consultas lanzadas sobre cubos OLAP que tienen la información precalculada y almacenada.  Por el contrario, la minería de datos permite razonar de forma inductiva a partir de lo que se llaman vistas "minables" de datos para llegar a una hipótesis general que modele el problema.

Un ejemplo clarificará la diferencia entre ambas técnicas:

Una pregunta típica de un sistema OLAP sería: “El año pasado, ¿se compraron más furgonetas en Cataluña o en Madrid?”. La respuesta del sistema a través de una consulta OLAP sería del tipo “En Cataluña se compraron 12.000 furgonetas, mientras que, durante el mismo intervalo, en Madrid se compraron 10.000”. Obviamente es una información interesante y útil, pero restringida por las hipótesis realizadas a priori.

En cambio, un problema típico para resolver utilizando minería de datos sería, por ejemplo: “Hallar un modelo que determine las características más relevantes de las personas que compran furgonetas”.  Habría que construir una vista "minable" a partir de los datos del pasado que nos interese valorar como parametros de entrada, y el sistema de minería de datos proporcionaría una respuesta del tipo: “Depende de la época del año y la situación geográfica. En invierno, los habitantes de Madrid que pertenecen a un cierto grupo de edad y nivel de ingresos probablemente comprarán más furgonetas que gente de las mismas características en Cataluña”.