**Online analytisk prosessering** (**OLAP**, engelsk: *online analytical processing*) er en "analytisk måte" å trekke ut data på for å muliggjøre sanntidsanalyse av systemdrift. Termen ble innført i 1993 av Edgar F. Codd, som før øvrig er mer kjent for å stå bak relasjonsmodellen. 

Analysen viser hovedsakelig til evnen til å se på dataene fra mange vinkler og fleksibiliteten i sammenstillinger og datanmaniulasjon. Man bruker gjerne en såkalt rapporteringskube som er en datamodell som er satt sammen slik at man har mange dimensjoner som man kan betrakte fakta i forhold til. For eksempel kan `salg` fordeles på *tid*, *sted*, eller *kundesegment*, og så videre. 

Rapporteringskube m/ 3 dimensjonerRapporteringskube m/ 3 dimensjoner

| Periode | 2007 | 2008 | 2009 |
| --- | --- | --- | --- |
| Personmarkedet | 60% | 55% | 50% |
| Offentlig sektor | 15% | 20% | 20% |
| Privat sektor | 25% | 25% | 30% |

Her ser man på salg i forhold til dimensjonene kundesegment og tid (år). Gitt at grunnlagsdataene også har en stedsdimensjon så har man her akkumulert på denne dimensjonen. Hvis man istedenfor fikserer tidsdimensjonen på 2009 og fordeler tallene på stedsdimensjonen kan man få noe slikt:

| Område | Øst | Vest | Nord |
| --- | --- | --- | --- |
| Personmarkedet | 70% | 20% | 10% |
| Offentlig sektor | 65% | 25% | 10% |
| Privat sektor | 60% | 25% | 15% |

Det er den multidimensjonale betraktningen som har blitt den dominerende egenskapen som skiller OLAP ut fra andre tilnærminger til rapportering og datauttrekk. Imidlertid ser vi nedenfor at i Codd sin opprinnelige spesifikasjon er dette kun punkt nummer 1 av 12.

Presis spesifikasjon
--------------------

Codd definerte[] 12 kriterier for OLAP:

1. Multidimensjonal betraktning
2. TransparensDet at OLAP brukes som del av sluttbrukerverktøyet, skal være synlig for brukeren. OLAP burde være del av en åpen arkitektur, slik at denne kan flettes inn hvor som helst uten at funksjonaliteten til vertsapplikasjonen endres. Kilden for dataene, og bakenforliggende kompleksitet, skal ikke eksponeres for brukeren.
3. TilgangOLAP verktøyet skal kunne lage sin egen logikk for å gjøre heterogene kilder tilgjengelige, og utføre konverteringer for å gjøre dataene fra de forskjellige kildene kompatible. Verktøyet og ikke brukeren skal bry seg om hvor dataene kommer fra.
4. Jevn aksesstid for dataeneSvartider for OLAP verktøyet bør ikke reduseres betydelig når antallet dimensjoner økes.
5. Klient tjener arkitekturTjenerkomponenten skal være tilstrekkelig intelligent, slik at klientene kan tilknyttes uten store problemer. Den burde være kapabel til å mappe og konsolidere data mellom forskjellige databaser.
6. Generisk dimensionalitetAlle dimensjoner skal være ekvivalent i sin struktur og operasjonelle egenskaper.
7. Dynamisk glissen matrise-håndteringOLAP tjenerens fysiske struktur burde ha optimal håndtering av glisne matriser.
8. FlerbrukerstøtteOLAP verktøy må støtte flerbrukertilgang samtidig for spørring og oppdateringstilgang, samt integritet og sikkerhet.
9. Ubegrenset interdimensjonelle operasjonerInfrastrukturen må tillate beregninger og at manipulasjon må være mulig på tvers av ubegrenset antall dimensjoner. Den må ikke legge begrensninger på relasjoner mellom data celler.
10. Intuitiv datamanipulationDatamanipulasjon innebygget i konsolideringsløpet, slik som drill down eller zoom ut, burde gjøres direkte mot modellens celler, og ikke kreve bruk av menyer eller andre komplekse operasjoner i brukergrensesnittet.
11. Fleksibel rapporteringRapportering burde være kapabel til å presentere informasjon på hvilken som helst måte brukeren ønsker det.
12. Ubegrenset antall dimensjoner og aggregeringsnivåer.

Varianter
---------

### Multidimensjonal

Multidimensjonal online analytisk prosessering (MOLAP) er den klassiske formen for OLAP, og blir noen ganger bare kalt OLAP. Dataene lagres i et optimert flerdimensjonalt tabellager i stedet for i en relasjonsdatabase. 

### Relasjonell

Relasjonell online analytisk prosessering (ROLAP) fungerer direkte med relasjonsdatabaser og krever ikke forhåndsberegning. 

### Hybrid

Hybrid online analytisk prosessering (HOLAP): MOLAP og ROLAP krever at man må gjøre avveining mellom ekstra ETL-kostnader og treg søkeytelse. Mange OLAP-verktøy tilbyr derfor en hybrid tilnærming hvor modelldesigneren kan bestemme hvilke deler av dataene som skal lagres i MOLAP eller ROLAP. Det er ingen bransjeenighet om hva som utgjør "hybrid OLAP", bortsett fra at en database vil dele data mellom relasjonell og spesialisert lagring. HOLAP-verktøy kan bruke både forhåndsberegnede kuber og relasjonsdatakilder.

Se også
-------

* OLAP-kube
* Online transaksjonsprosessering (OLTP)
* Hybrid transaksjons- og analytisk prosessering (HTAP)

Referanser
----------

1. ↑  Rossen, Eirik (13. mars 2001). «Microsoft forbi Oracle i online analyse». *Digi.no* **(norsk)**. Besøkt 28. juni 2021.
2. ↑  Rossen, Eirik (28. juni 2011). «Har installert over 1000 Exadata». *Digi.no* **(norsk)**. Besøkt 28. juni 2021.
3. ↑  «32 prosessors Numa-server fra Data General». *Digi.no* **(norsk)**. 11. juni 1997. Besøkt 28. juni 2021.

| * v
* d
* r
Datavarehus |
| --- |
| Opprettelse av datavarehus | 

|  |  |
| --- | --- |
| Konsepter | 
* Database
	+ Edgar F. Codd
	+ Relasjonsdatabase
* Dimensjon
* Dimensjonsmodellering
* Fakta
* OLAP
* Stjernemodell
* Snøflakmodell
* Omvendt stjernemodell
* Aggregering

 |
| Varianter | 
* Datamaske
* Datanav
* Ensemble-modelleringsmønstre
	+ Ankermodellering
	+ Datahvelvmodellering
	+ Brennpunktmodellering
* Kolonneorientert database
* HOLAP
* MOLAP
* ROLAP
* Operasjonelt datalager

 |
| Elementer | 
* Dataordbok/metadata
* Datatorg
* Sjette normalform
* Surrogatnøkkel

 |
| Fakta | 
* Faktatabell
* Tidlig ankommende fakta
* Måling

 |
| Dimensjon | 
* Dimensjonstabell
* Degenerert
* Endringstreg

 |
| Fylling | 
* Uttrekk, transformasjon, lasting (ETL)
* Uttrekk, lasting, transformasjon (ELT)
* Uttrekk
* Transformasjon
* Lasting

 |

 |
| Bruk av datavarehus | 

|  |  |
| --- | --- |
| Konsepter | 
* Forretningsinnsikt
* Instrumentpanel
* Datautvinning
* Beslutningsstøtte
* OLAP-kube
* Datavarehus-automasjon

 |
| Språk | 
* Data Mining Extensions (DMX)
* MultiDimensional eXpressions (MDX)
* XML for Analysis (XMLA)

 |
| Verktøy | 
* Forretningsinnsikt-programvare
* Rapporteringsprogramvare
* Regneark

 |

 |
| Relatert | 

|  |  |
| --- | --- |
| Folk | 
* Bill Inmon
* Ralph Kimball
* Dan Linstedt
* Lars Rönnbäck

 |

 |

|  |  |
| --- | --- |
| Oppslagsverk/autoritetsdata | GND **·** LCCN **·** BNF **·** BNF (data) **·** SUDOC
 |