OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）和商业智能（BI）经常一起出现，但实际上OLAP工具只是BI的一部分，是非常关键的分析技术。本文将详细解释这个问题，帮助大家理清关系。1、什么是OLAPOLAP也叫多维分析。其目标是在多维环境中满足决策支持或满足特定的查询和报告要求。其技术核心是维度的概念，“维度”一般包括层级关系。因此，OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。2.发展历史今天的数据处理大致可以分为两类：OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）。本来就是OLTP，是传统关系型数据库的主要应用，主要是基础的，日常的事务处理，比如银行交易。1993年，关系数据库之父E.F.Codd提出了OLAP的概念。他认为，OLTP已经不能满足终端用户对数据库查询分析的需求，因为用户的决策分析需要对数据进行大量的计算，仅靠查询结果是不能满足用户需求的。因此，提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。OLAP提供多维数据管理环境，其典型应用是业务问题建模和业务数据分析。3.应用场景应用场景有很多：市场和销售分析、电子商务分析、基于历史数据的营销、预算编制、财务报告等。例如，比较容易理解。企业在考虑产品的销售情况时，通常会从时间、地域、产品等不同角度深入观察产品的销售情况。这里的时间、地域、产品就是维度。这些维度和被测指标的不同组合组成的多维数组是OLAP分析的基础，可以形式化为（维度1，维度2，...，维度n，测量指标）。比如按地区分类，按时间排序，比较不同产品的异同，观察销量的变化等等。4、OLAP的结构和功能OLAP的多种数据结构一般包括：Hypercube和Multicube。OLAP多维分析功能包括对数据进行切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-downandRoll-up）、旋转（Pivot）等多种分析动作，以分析数据并使能用户从多角度、多侧面观察数据库中的数据，从而深入了解数据中包含的信息。五、OLAP的优点1、多维性：面向分析，分析驱动，支持多维分析。“维度”是人们观察数据的特定角度。它是考虑问题时的一种属性。属性集合构成一个维度（时间维度、地理维度等）。2.信息性：支持管理需求，面向决策者；可导出全面精细的数据信息。3、处理能力强：OLAP一次处理的数据量远大于OLTP。4、快速性：用户对OLAP的快速响应能力要求很高。系统应该能够在5秒内响应大部分用户的分析请求。商业智能不仅仅是一个OLAP工具，它还包括数据挖掘工具、统计分析工具等，以加强决策分析。
