Multidimensionale Datenanalyse

Multidimensionale Datenmodelle sind eine Möglichkeit, Daten zu strukturieren. Mit Hilfe der verschiedenen Dimensionen kann der Benutzer dieselben Daten aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten. Eine Dimension ist eine weit gefasste Zusammenstellung deskriptiver Daten über einen wesentlichen Aspekt eines Unternehmens wie etwa Produkte, Kosten, Regionen oder Zeiträume.

Abbildung 6 zeigt ein solches Datenmodell für die Einnahmen einer Unternehmung. Die Matrix, die aus den Dimensionen Händler und Produkt besteht, erlaubt eine Analyse der Einnahmen gemäss diesen beiden Dimensionen.

Abb. 6: Händler-Produkt-Matrix (nach Dhar, S. 44)

In OLAP können so nicht nur Fragen wie "Wie hoch waren die Einnahmen insgesamt?" oder "Wie hoch waren die Einnahmen insgesamt bei Outdoor-Schutz- und Pflegemitteln?" beantwortet werden, sondern auch komplexere Fragen wie "Wie hoch waren die Einnahmen in Golfshops für den Bereich "Persönliche Accessoires"?"

Der Nutzen von OLAP wird noch deutlicher, wenn die Matrix um eine weitere Dimension wie "Jahr" zu einem Würfel erweitert wird (siehe Abbildung 7).

Abb. 7: OLAP-Würfel (nach Dhar, S. 45)

Nun können auch Fragen wie "Wie hoch waren 2005 die Einnahmen bei den "Outdoor-Geschäften?" oder "Wie hoch waren die Einnahmen bei Outdoor-Schutz- und Pflegemittel in Sportgeschäften insgesamt?" beantwortet werden.

Herkömmliche Datenbanken wie relationale Datenbanken können solche Analysen nicht direkt unterstützen.