OLAP (OnLine Analytical Processing) является основой для отчетности. Для этого данные в хранилище данных организованы в так называемые   OLAP кубы. Пользователи могут извлекать нужные им данные и получать их в удобной форме.

OLAP отражает реляционную модель данных с помощью двухмерной таблицы.

Но для более детального и специфического анализа необходимо многомерная среда. Именно для этого и используется кубы данных. Структура куба позволяет отражать многомерную модель данных. Общепринятый Куб имеет три измерения. Для того чтобы полноценно задействовать возможности Business Intelligence (BI) анализа, необходимо гораздо больше измерений.

Два аспекта характеризующих кубы


Факты: это конкретные ячейки для внесения данных

Измерения: это уровни, используемые для анализа. Так же это оси куба.


Чтобы построить куб, соответствующие данные должны быть хорошо подготовлены. Во-первых: данные должны быть нормализованы. Это происходит на этапе ETL процессов и дальше данные интегрируются в виде таблиц в Хранилище данных. Затем отбираются необходимые измерения, чтобы заполнить модель фактическими данными. Полученные индивидуальные таблицы измерений соответственно индексируются.

Кубы, главным образом используются для целей контролинга. Для контролинга продаж, например, кубы содержат такую информацию  как оборот, количество заказов, количество клиентов. Эти данные используются как для стратегического планирования, так и для контроля внутри компании.

Конечные пользователи могут видеть информацию в соответствующих таблицах или кубах с помощью интернет браузера. Так же есть возможность отражать информацию в таблицах Excel.

OLAP системы способны представлять информацию в разных временных разрезах и с разной степенью детализации. Основными операциями при этом являются: drill-down, drill-up, drill-across, выборки, срезы.


drill-down позволяет получать информацию с более низкого уровня детализации. Например: можно суммарные продажи по группе товаров, можно разложить на продажи по конкретным продуктам

drill-up позволяет обратиться к более высокому уровню консолидации, в противоположность drill-down. Например: от данных по отдельному филиалу, можно перейти к данным по всей компании целиком.


drill-across позволяет рассматривать информацию изменяя определенные измерения. Например: данные по продажам можно получать как в разрезе регионов, так и в разрезе товарных групп.


Выборка позволяет отфильтровывать определенные атрибуты для представления. Например: можно построить специфический отчет для продаж только через определенный канал сбыта.


Срез позволяет рассмотреть только один срез куба. Например: определенный вид затрат в разные периоды и для разных подразделений.

Существует несколько разных концепций применения OLAP.


Это R-OLAP (реляционный OLAP),  M-OLAP(многоуровневый OLAP)

R-OLAP: имеет дело с данными в реляционной базе данных. Эта технология используется для больших объемов данных, которыми пользуются большое число пользователей.

M-OLAP: при этой технологии данные в самом начале преобразуются в форму кубов. Это дает преимущество в скорости обращаемых к базе запросов.