Hiện nay, đã có rất nhiều phần mềm cung cấp cho người sử dụng những khả năng truy vấn và lập các báo cáo thông tin, đặc biệt là các hệ quản trị cơ sở dữ liệu
quan hệ. Tuy nhiên, CSDL quan hệ, với cấu trúc hai chiều (dòng và cột), đã không được thiết kế để cung cấp các quan điểm đa chiều trên dữ liệu đầu vào của các phân tích phức tạp. Sử dụng các hệ thống này, chúng ta sẽ gặp rất nhiều khó khăn và bất tiện trong việc tổ chức dữ liệu đa chiều vào các bảng hai chiều. Hệ thống không thể triển khai dữ liệu phân tích với số lượng lớn, công cụ phân tích để tạo ra các dữ liệu quyết định không mạnh, thuận tiện, linh hoạt, nhanh chóng. Hệ thống không dễ dàng để sử dụng đối với các nhà quản lý, những người ra quyết định [4].
Để có khả năng cung cấp những dữ liệu quyết định cho những người ra quyết định, cần sử dụng một cách lưu trữ dữ liệu cho phép họ quản lý, khai thác dữ liệu dễ dàng hơn. Cách lưu trữ dữ liệu này là KDL. Một KDL là một CSDL được thiết kế để trả lời các câu hỏi của tổ chức. Nó là nơi chứa nhiều loại dữ liệu tổ chức từ các nguồn khác nhau (các hệ thống xử lý tác vụ). Dữ liệu từ những nguồn này được chuyển dịch vào trong KDL, được đánh chỉ mục, và được kết nối lại để có thể được truy xuất nhanh chóng và dễ dàng hơn, phục vụ cho các ứng dụng trợ giúp ra quyết định. Và một khi dữ liệu đã được thu thập, người sử dụng còn cần có một cách tốt để dễ dàng khai thác chúng, nhằm truy xuất được các mẫu dữ liệu mà họ quan tâm. Hệ thống OLAP giúp cho họ làm điều này [4].
Hệ thống OLAP là một hệ thống quản lý dữ liệu giàu năng lực. Nó cho phép người sử dụng phân tích dữ liệu qua việc cắt dữ liệu theo nhiều khía cạnh khác nhau, khoan xuống mức chi tiết hơn hay cuộn lên mức tổng hợp hơn của dữ liệu. Bản chất cốt lõi của OLAP là dữ liệu được lấy ra từ KDL hoặc từ KPL chủ đề sau đó được chuyển thành mô hình đa chiều và được lưu trữ trong một KPL đa chiều [4].
Trong khi KPL và KDLchủ đề lưu trữ dữ liệu cho phân tích, thì OLAP là kỹ thuật cho phép các ứng dụng máy khách truy xuất hiệu quả dữ liệu này. OLAP cung cấp nhiều lợi ích cho người phân tích, ví dụ như [1]:
Cung cấp mô hình dữ liệu đa chiều trực quan cho phép dễ dàng lựa chọn, định
hướng và khám phá dữ liệu.
Cung cấp một ngôn ngữ truy vấn phân tích, cung cấp sức mạnh để khám phá
các mối quan hệ trong dữ liệu kinh doanh phức tạp.
Dữ liệu được tính toán trước đối với các truy vấn thường xuyên nhằm làm cho
thời gian trả lời rất nhanh đối với các truy vấn đặc biệt.