Tất cả những dữ liệu có quan hệ với nhau đều cần được phân tích. Trong xử lý phân tích thì trọng tâm là phân tích dữ liệu, đặc biệt là phân tích đa chiều. Trong phân tích đa chiều, dữ liệu được miêu tả thành các chiều (Dimensions) chẳng hạn như ‘Sản phẩm’, ‘Khu vực’ và ‘Khách hàng’. Các chiều thường liên quan tới những sự phân cấp ví dụ như ‘Thành phố’, ‘Vùng’ và ‘Nước’. Chiều thời gian là một chiều chuẩn với sự phân cấp của riêng nó là ‘Ngày’, ‘Tuần’, ‘Tháng’, ‘Quý’ và ‘Năm’.
Hình 3.1. Mô hình dữ liệu đa chiều
Để giải quyết sự phân tích phức tạp, phân tích nhiều chiều thể hiện một khung nhìn dữ liệu gần gũi với người sử dụng. Chẳng hạn, một người sử dụng có thể truy nhập tới ngân khố theo từng phòng ban và lưu trữ 4 quý cuối cho một tập các sản phẩm. Kết quả có thể được xoay để thay đổi vị trí các trục và khung nhìn. Thêm nữa người sử dụng có thể xem các chiều bằng cách khoan sâu (Drill-down) hay cuốn lên (Roll-up) theo các thành phần của mỗi chiều. Việc khoan sâu trên các chiều có thể tạo ra các khung nhìn khác. Phạm vi của xử lý thông tin thường đơn giản hơn (chỉ gồm 2 hoặc 3 chiều). Phân tích những dữ liệu lịch sử để hiểu được quá khứ là sự phân tích tĩnh. Xử lý phân tích có thể được dùng cho những phân tích lịch sử phức tạp với thao tác mở rộng hay gọi là sự phân tích động: lên kế hoạch và dự báo tiếp quá khứ như là phần mở đầu cho tương lai.
Trong kho dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ cho việc truy vấn, phân tích và các mục đích khác như OLTP, khi đó dữ liệu được thu thập và lưu trữ cho các hoạt động tác nghiệp và các mục đích kiểm soát.