Стандартом де-факто для систем обработки информации стали реляционные структуры данных. Они идеально подходят для создания систем, где требуется обеспечивать целостность и непротиворечивость данных, однако они:
§ Непригодны для прямого использования конечными пользователями. Пользователю придется детально изучить сложную структуру данных и овладеть SQL;
§ Неготовность для обработки аналитических запросов. Проблема не в возможности построения запроса, а в скорости его выполнения.
В основе модели представления данных, реализованной в OLAP-системах, лежит многомерный куб (гиперкуб), по осям (измерениям) которого откладываются факторы, влияющие на деятельность предприятия (например: время, продукты, отделения компании и т.п), а ячейки куба наполняются анализируемыми показателями (объем продаж, прибыль, скидка, количество продаж и пр).
Пример: каковы были объемы продаж по регионам и видам продукции за 2002 год по кварталам? Здесь «Объем продаж» – анализируемый показатель; «Регионы» и «Виды продукции» – измерения, по которым делается срез данных; «Прошедший год» - значение иерархического измерения «Время» (как видно из запроса «Год» состоит из «Кварталов»). При работе с многомерной моделью данных такой запрос формируется элементарно. Выделенные цветом ячейки показывают «срез данных», созданный по поставленному условию и отражающий только часть куба.
