Online Analytical Processing (OLAP) wird neben dem Data-Mining oder Text-Mining zu den Analytischen Informationssystemen gezählt. Während diese für die hypothesenfreie Entdeckung eingesetzt werden, setzt OLAP Hypothesen voraus.

Durch OLAP-Werkzeuge kann eine zugrundeliegende Datenbasis, meist ein Data-Warehouse, benutzerfreundlich analysiert und abgefragt werden.

Im Gegensatz zu operationalen Datenbanken arbeitet man bei OLAP nicht mit einzelnen normalisierten Tabellen, sondern mit so genannten Dimensionstabellen. Es sind dadurch schnelle Antworten auf komplexe Anfragen möglich. Die OLAP zugrunde liegende Struktur ist ein OLAP-Cube, der aus der operationalen Datenbank erstellt wurde. Dieser ist meist nach dem Star-Schema aufgebaut, mit einer Faktentabelle und den jeweiligen Dimensionstabellen.

Man unterscheidet zwischen ROLAP, daß auf eine relationale Datenbank zugreift, und MOLAP (Multidimensionales OLAP). HOLAP (H: Hybrid) ist eine Zwischenform zwischen ROLAP und MOLAP. Jeder Typ hat seine Vor- und Nachteile. MOLAP kann schnell die Aggregationen berechnen, erzeugt dabei aber große Datenmengen. ROLAP benötigt den wenigsten Platz und skaliert besser, aber ist dafür langsamer als MOLAP.

OLAP-Werkzeuge werden häufig durch Multidimensionalität charakterisiert. Durch diese Multidimensionalität sollen relevante betriebswirtschaftliche Kennzahlen (bspw. Umsatz- oder Kostengrößen) anhand unterschiedlicher Dimensionen (z. B. Kunden, Regionen, Zeit) mehrdimensional betrachtet und bewertet werden können. Zur bildlichen Darstellung werden Würfel verwendet. Diese Würfel sind unterteilt in verschiedene Dimensionen, die wiederum in Elemente untergliedert sind.

  Andreas Schnederle vor 7235 Tagen