Pertumbuhan dan perubahan kegiatan ekonomi khususnya pada sektor industri pengolahan perlu diketahui secara seksama untuk mengetahui gambaran potensi dan perkembangan kegiatan ekonomi di setiap wilayah di seluruh Indonesia. BPS merupakan badan yang ditunjuk oleh pemerintah untuk melaksanakan survei tahunan industri pengolahan. Dengan demikian BPS dituntut untuk membuat suatu report hasil survei industri pengolahan yang semakin kompleks dan beragam, sehingga diperlukan suatu teknologi sebagai alat bantu. Pembangunan data warehouse merupakan salah satu solusi yang dilakukan guna mempermudah proses reporting dan analisis data. Sedangkan penerapan data mining dapat digunakan untuk menggali informasi dari data historis yang dimiliki. Penelitian ini mengkaji masalah implementasi data warehouse dan data mining pada Direktorat Statistik Industri BPS. Adapun yang digunakan pada penelitian ini dibatasi hanya data survei tahunan sektor industri pengolahan. Informasi yang diperoleh data warehouse menampilkan data industri berdasarkan jumlah industri pengolahan di masing-masing kota / kabupaten, jumlah tenaga kerja, konsumsi bahan bakar, konsumsi listrik, komponen input dan komponen output. Sedangkan data mining menggunakan algoritma Microsoft Decision Tree dan Microsoft Naïve Bayes menghasilkan informasi mengenai karakteristik perusahaan yang melakukan ekspor. Informasi ini dapat digunakan BPS sebagai masukan kepada pemerintah dalam menyusun kebijakan pembangunan industri pengolahan di Indonesia