OLAP (Online Analytical Processing) ist eine Technologie, die schnelle und multidimensionale Datenanalysen ermöglicht, indem sie Daten strukturiert speichert und abfragt, wodurch fundierte Entscheidungen unterstützt werden.

OLAP steht für „Online Analytical Processing“ und bedeutet zu Deutsch in etwa „analytische Online-Verarbeitung“. Unter OLAP versteht man eine fortschrittliche Technologie, die eine schnelle und umfassende Analyse durch multidimensionale Datenstrukturen ermöglicht, bei der Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden können. OLAP-Datenstrukturen sind speziell darauf ausgelegt, komplexe Abfragen schnell zu verarbeiten, indem sie die Daten voraggregieren und in einer Form speichern, die für die Abfrage optimiert ist. OLAP-Datenbanken sind daher besonders nützlich für Business Intelligence-Anwendungen, bei denen schnelle Einsichten und detaillierte Berichte über Geschäftsdaten erforderlich sind.

OLAP hat meist eine denormalisierten Datenstruktur, die darauf ausgelegt ist, die Antwortzeiten bei Abfragen zu verkürzen. OLAP-Systeme nutzen spezialisierte Datenorganisationen, wie etwa Datenwürfel (Cubes), um schnelle Abfragen und tiefgehende Analysen zu ermöglichen. Durch effiziente Handhabung von Abfragen unterstützen OLAP-Systeme Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Planungen zu optimieren.

Ein OLAP-Würfel (auch OLAP-Cube genannt), als ein zentrales Element der OLAP-Technologie, ist eine multidimensionale Datenstruktur, die es ermöglicht, komplexe Daten schnell und effizient aus verschiedenen Perspektiven zu analysieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen zweidimensionalen Tabellen bietet der OLAP-Würfel eine mehrdimensionale Struktur, die Daten wie Zeit, Standort und Produktkategorie kombiniert. Diese Multidimensionalität erleichtert komplexe OLAP-Abfragen und schnelle Analysen.

Verschiedene OLAP-Operationen sind im Zusammenhang mit OLAP-Würfeln möglich. Mithilfe von „Slice and Dice“-Operationen können Nutzer gezielt bestimmte Daten herausfiltern oder verschiedene Ansichten drehen, um neue Perspektiven zu gewinnen. So wird der OLAP-Würfel beispielsweise „gesliced“, um einen kleineren Ausschnitt der Daten anzuzeigen, oder „gediced“, um kleinere Teilmenge aus verschiedenen Dimensionen des Würfels auszuwählen und somit mehrere Dimensionen gleichzeitig zu analysieren. Darüber hinaus bietet der OLAP-Würfel leistungsstarke Funktionen wie Drill-down und Roll-up, die es ermöglichen, Daten tiefergehend zu untersuchen oder sie auf einer höheren Abstraktionsebene zu betrachten. Ein Drill-down kann verwendet werden, um von einer Übersicht auf detaillierte Daten, wie etwa Umsätze in einzelnen Filialen, zuzugreifen. Ein Roll-up aggregiert diese Daten hingegen, um eine übergeordnete Sicht, beispielsweise auf Landesebene, zu erhalten.

Insgesamt verringern die Notwendigkeit komplexer SQL-Abfragen und können JOIN-Operationen minimieren und können so die Performance bei der Datenabfrage steigern. Auch wenn OLAP-Würfel heute teilweise durch moderne Data-Warehousing-Technologien ergänzt werden, bleiben sie ein wichtiges Werkzeug in der Business Intelligence, das es Unternehmen ermöglicht, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zunächst werden Daten typischerweise von ETL-Prozessen aus verschiedenen Datenquellen (wie relationalen Datenbanken und Data Warehouses) extrahiert und in eine OLAP-Datenbank geladen. Der OLAP-Server arbeitet dann mit den bereits geladenen und strukturierten Daten. So werden diese Daten werden dann mithilfe von ETL-Tools bereinigt und aggregiert. Daraufhin werden die Daten in einem OLAP-Würfel organisiert, der mehrere Dimensionen berücksichtigt. Ein weiterer wichtiger Aspekt von OLAP ist die Nutzung einer Abfragesprache wie SQL oder Multidimensional Expressions (MDX), die es ermöglicht, den OLAP-Würfel gezielt nach relevanten Daten zu durchsuchen.

OLAP-Systeme bieten verschiedene Ansätze zur Datenverarbeitung und -analyse, die sich in MOLAP, ROLAP und HOLAP unterteilen lassen:

Insgesamt bietet jedes OLAP-System spezifische Vorteile: MOLAP für schnelle, komplexe OLAP-Abfragen, ROLAP für die Verarbeitung großer Datenmengen ohne Cubes, und HOLAP für eine ausgewogene Mischung. Die Wahl des richtigen OLAP-Systems hängt von spezifischen Anforderungen wie Datenvolumen, Abfragekomplexität, Echtzeit-Bedürfnissen und vorhandener Infrastruktur ab.

OLAP und OLTP (Online Transaction Processing) sind zwei Ansätze für die Datenverarbeitung, die in verschiedenen Szenarien zum Einsatz kommen. Der Hauptunterschied zwischen OLTP und OLAP liegt in ihrem Zweck: OLTP dient der Transaktionsverarbeitung, OLAP der Analyse.

OLTP-Systeme verarbeiten eine Vielzahl von Transaktionen schnell und effizient, und werden in Echtzeitanwendungen wie Banktransaktionen und E-Commerce-Käufen verwendet. OLTP-Datenbanken speichern aktuelle, transaktionsbasierte Daten und sind für hohe Transaktionsraten und geringe Latenzzeiten optimiert. Sie verwenden eine normalisierte Datenstruktur, die Redundanzen minimiert und die Datenspeicherung effizient gestaltet. Da OLTP-Systeme für den täglichen Betrieb eines Unternehmens entscheidend sind, werden sie regelmäßig gesichert, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Datensicherheit zu gewährleisten.

OLAP-Systeme, hingegen, sind für die umfangreiche Analyse von großen Datensätzen optimiert. Sie ermöglichen komplexe, multidimensionale Abfragen, die für Berichte, Datenanalysen und Business-Intelligence-Anwendungen genutzt werden. OLAP-Systeme ziehen ihre Daten häufig aus OLTP-Datenbanken. Diese Daten werden durch ETL-Prozesse in ein Format transformiert, das für die Analyse geeignet ist. OLAP verwendet eine denormalisierte Datenstruktur, die auf Geschwindigkeit und Effizienz optimiert ist. OLAP-Systeme werden hauptsächlich für analytische Zwecke eingesetzt und somit auch seltener aktualisiert.

OLTP-Systeme sind also darauf ausgerichtet, den Betrieb eines Unternehmens zu unterstützen, indem sie Transaktionen schnell und präzise verarbeiten, während OLAP-Systeme dabei helfen, das Geschäft zu verstehen und strategische Entscheidungen zu treffen. In vielen Fällen werden beide Systeme parallel eingesetzt, um sowohl operative als auch analytische Bedürfnisse zu erfüllen.