OLAP là viết tắt của On-Line Analytical Processing (Xử lý Phân tích Trực tuyến). OLAP là yếu tố công nghệ phần mềm cho phép nhà phân tích, quản trị, điều hành có洞察 vào dữ liệu qua truy cập nhanh, nhất quán, tương tác trong nhiều góc nhìn có thể của dữ liệu đã thay đổi từ thông tin thô để phản ánh chiều thực tế của doanh nghiệp như khách hàng hiểu.
Máy chủ OLAP trình bày thông tin đa chiều cho người dùng kinh doanh từ kho dữ liệu hoặc mart dữ liệu, không quan tâm dữ liệu lưu như thế nào hoặc ở đâu. Cấu trúc vật lý và thực thi máy chủ OLAP nên xem xét vấn đề lưu trữ dữ liệu.
Một vài hoạt động OLAP data cube tiếp tục vật chất hóa các góc nhìn đa dạng này, cho phép truy vấn và phân tích tương tác dữ liệu tại thủ. Do đó, OLAP hỗ trợ môi trường thuận tiện cho phân tích dữ liệu tương tác.
Slice (Tạo lát) – Mô tả subcube để lấy thông tin cụ thể hơn. Thực hiện bằng cách chọn một chiều.
Dice (Tạo khối) – Mô tả subcube bằng cách thực hiện lựa chọn trên hai hoặc nhiều chiều.
Roll-up (Cuộn lên) – Cho phép người dùng tóm tắt thông tin vào mức chung hơn trong phân cấp. Hoạt động roll-up hiển thị tổng hợp dữ liệu bằng cách tăng cấp phân cấp khu vực từ cấp thành phố lên cấp quốc gia. Nói cách khác, thay vì gom nhóm dữ liệu theo thành phố, cube kết quả gom nhóm theo quốc gia.
Khi roll-up thực hiện bằng giảm chiều, một hoặc nhiều chiều bị xóa từ cube cho trước. Ví dụ: cube dữ liệu bán hàng chỉ có hai chiều vị trí và thời gian. Roll-up có thể thực hiện bằng cách xóa chiều thời gian, dẫn đến tổng hợp tổng doanh thu theo vị trí, thay vì theo vị trí và thời gian.
Drill-down (Khoan xuống) – Ngược lại của roll-up. Hoạt động từ thông tin ít chi tiết đến chi tiết hơn. Drill-down hoàn thành bằng cách bước xuống phân cấp khái niệm cho một chiều hoặc trình bày thêm chiều. Drill-down đến bằng cách xuống phân cấp thời gian từ cấp quý đến cấp tháng chính xác. Cube dữ liệu kết quả phân tích tổng doanh thu mỗi tháng thay vì tóm tắt theo quý.
Trực quan hóa (Visualisation) – Trực quan hóa đề cập đến biểu diễn trực quan dữ liệu với biểu đồ toàn diện, hình ảnh, danh sách, biểu đồ, đối tượng trực quan khác. Cho phép người dùng dễ dàng hiểu dữ liệu trong tích tắc và trích xuất thông tin, mẫu, xu hướng hữu ích. Hơn nữa, làm cho dữ liệu dễ hiểu.
Nói cách khác, biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa để người dùng dễ hiểu xu hướng trong dữ liệu gọi là trực quan hóa dữ liệu (data visualization).