Online Analytical Processing

Online Analytical Processing (OLAP) wird neben dem Data-Mining zu den Methoden der analytischen Informationssysteme gezählt. OLAP wird weiterhin den hypothesengestützten Analysemethoden zugeordnet. Der Analyst muss vor der eigentlichen Untersuchung wissen, welche Anfragen er an das OLAP-System stellen möchte. Seine Hypothese wird dann durch das Analyseergebnis bestätigt oder widerlegt. OLAP-Systeme bilden in diesem Zusammenhang oft die technologische Grundlage für aktuelle Business-Intelligence-Anwendungen. Typische Einsatzszenarien für entsprechende OLAP-Systeme sind u. a. das Berichtswesen und Analyse, aber auch Planung und Budgetierung in folgenden Bereichen: Controlling, Finanzabteilungen, Vertrieb, Produktion, Personal und Management Unternehmenssteuerung. OLAP-Systeme beziehen ihre Daten entweder aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder aus einem Data-Warehouse (Datenlager). Der Einsatz eines Data-Warehouse verhindert, dass die Analysedaten mit den transaktionsorientierten Datenbeständen in Kontakt kommen und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird. Ebenso ist die Leistung eines OLAP-Systems von der verwendeten Datenhaltungsform und deren Anbindung an den Analyse-Client abhängig. Im Gegensatz zum Online Transaction Processing (OLTP) steht hier die Durchführung komplexer Analysevorhaben im Vordergrund, welche ein sehr hohes Datenaufkommen verursachen. Das Ziel ist, durch multidimensionale Betrachtung dieser Daten ein entscheidungsunterstützendes Analyseergebnis zu gewinnen. Als besondere Zielgruppe wird hier das Management in seiner Rolle als Entscheidungsträger genannt. Die OLAP zugrunde liegende Struktur ist ein OLAP-Würfel (englisch cube), der aus der operationalen Datenbank erstellt wurde. Dieser folgt einer multidimensionalen, datenpunktorientierten Logik im Gegensatz zur zeilenorientierten Logik beim OLTP.