MySQL多维数据仓库是一个重要的数据处理技术，用于管理海量数据，支持灵活的查询分析，提高企业数据分析决策能力。

在使用MySQL多维数据仓库前需要掌握以下几点：

1. 熟悉MySQL数据库的基本概念和操作方法；
2. 熟悉数据仓库的概念和基本架构；
3. 掌握数据仓库中的维度（Dimension）、指标（Metric）、层次结构（Hierarchy）的概念；
4. 掌握MySQL多维数据仓库的建模方法，包括：星型模型、雪花模型、多星模型等。

在实际使用MySQL多维数据仓库时，需要根据具体情况进行建模，以下是建模的基本步骤：

1. 确定数据仓库的主题和范围；
2. 分析数据源和获取数据；
3. 进行数据清洗和预处理；
4. 设计数据模型，包括：维度模型和事实表；
5. 编写数据加载程序，将数据导入到多维数据仓库中；
6. 设计OLAP报表和分析查询，支持企业决策。

MySQL多维数据仓库的应用领域非常广泛，包括：金融、电信、零售、物流等行业。在实际应用中，需要注意以下几点：

1. 建立适合当前业务的数据仓库模型，实现数据的高效利用；
2. 设计合适的数据挖掘算法，挖掘出更有价值的信息；
3. 优化数据仓库的性能，减少运行成本；
4. 提供灵活的查询分析工具，支持用户自定义报表和分析。