Przetwarzanie analityczne online (OLAP) to metoda wykorzystywania wielowymiarowych baz danych do obsługi szybkiego raportowania, często obejmująca analizę trendów. Podstawowy język zapytań dla OLAP nazywa się wyrażeniami wielowymiarowymi (MDX). Jego nazwa pochodzi od klasy programu znanej jako przetwarzanie transakcyjne online (OLTP). Przetwarzanie analityczne online to technika analizy danych stosowana w dziedzinie business intelligence (BI).
BI obejmuje wykorzystanie technologii do analizy wewnętrznych procesów i danych organizacji w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji. W przypadku korzystania z przetwarzania analitycznego online dla BI, często przedmiotem analizy są dane historyczne, ale BI może również obejmować analizę stanu obecnego i przyszłego. Oprócz OLAP inne techniki zarządzania danymi, które wchodzą w zakres BI, obejmują eksplorację danych, raportowanie, zarządzanie wydajnością operacyjną i analitykę predykcyjną.
Przetwarzanie analityczne online jest często używane do raportowania ad hoc i zazwyczaj generuje raporty w formacie przestawnym lub macierzowym. Działy, które mogą korzystać z OLAP, obejmują finanse, operacje, sprzedaż i marketing. Rodzaje zastosowań mogą obejmować budżetowanie i prognozowanie.
Jedną z cech definiujących przetwarzanie analityczne online jest kostka OLAP. Koncepcja kostki koreluje elementy znane jako miary i wymiary, które opisują metadane różnych miar. Źródłem metadanych mogą być tabele typu płatek śniegu lub schemat gwiazdy relacyjnej bazy danych. Przykładem kostki jest użycie jako miary kwoty należności dla poszczególnych firm, z wymiarem terminu płatności.
OLAP używa baz danych zaprojektowanych z wieloma wymiarami. Te bazy danych mogą być mniejsze niż te potrzebne do funkcji hurtowni danych, które są często używane do analizy biznesowej. W porównaniu z innymi rodzajami analiz, przetwarzanie analityczne online wymaga zwykle mniejszej liczby szczegółów transakcji. Bazy danych OLAP są nie tylko często mniejsze niż hurtownie danych, ale dostęp do baz danych OLAP jest często szybszy niż dostęp do relacyjnych baz danych.
Istnieją różne specjalności przetwarzania transakcji online. Kilka z częściej używanych specjalności to wielowymiarowe, relacyjne i hybrydowe. Wielowymiarowy OLAP przechowuje dane w wielowymiarowych tablicach, relacyjny OLAP wykorzystuje relacyjne bazy danych, a hybrydowy OLAP wykorzystuje kombinację tabel relacyjnych i specjalistycznych.
Chociaż przetwarzanie transakcyjne online jest ważną techniką w BI, bardziej wyrafinowane narzędzia lub ulepszenia OLAP mogą być wymagane dla organizacji, które są zainteresowane analizą predykcyjną i analizą biznesową. Analiza predykcyjna jest często wykorzystywana do prognozowania zdarzeń, takich jak zachowania zakupowe klientów. Dane dotyczące wyników biznesowych są zwykle celem analiz biznesowych.