OLAP (Online Analytical Processing) ist eine grundlegende, Datenmodell-unabhängige Strategie, um Daten innerhalb eines 3-Schichtenmodells zu halten und den Anwendern vorbereitete Sichten auf diese in möglichst kurzer Zeit, zu gewähren.

Auf diese Weise kann die Integration unterschiedlicher Datendomainen wie Controlling, Fertigung, Instandhaltung, etc. forciert werden. Schließlich ergeben derartige Auswertungen für die Praxis erst im Zusammenhang einen Sinn. Entsprechend den individuellen Anwenderbedürfnissen und geschäftlichen Anforderungen der Unternehmen werden beispielsweise Controllingdaten mittels Betriebsdaten der Fertigung untermauert, um aussagekräftige Kennzahlen über Effektivität, Produktivität, etc. zuzulassen.

Die Strategie basiert auf dem Prinzip, daß die eigentlichen, verteilten Daten auf der operativen Ebene anhand von Transformationsalgorithmen in die Datenhaltungsebene von OLAP, als sogenanntes Data-Warehouse übertragen werden. Hierbei wird lediglich ein kleiner, zuvor definierter und spezifizierter Ausschnitt der operativen Daten transformiert und den Anwendern zur Verfügung gestellt. Die Anwender operieren dann in schnellst möglicher Zeit auf der Decision Support Ebene, anhand vordefinierter Anfragen, an die Datenhaltungsebene. Der Transformationsvorgang zur Erneuerung (Aktualisierung) der Daten kann beliebig oft über einen separaten Server vorgenommen werden. Online Analytical Processing ist der Kernbestandteil der meisten Data Warehouse bzw. Decision Support Systeme, da flexible Analysen ohne vorherige Kenntnis der Fragestellung zugelassen sind. Eine einfache Navigation durch komplexe Datenbestände und die Reduktion von Komplexität und damit Zugriffsgeschwindigkeit werden dementsprechend gewährleistet. Darüber hinaus können unterschiedlichst strukturierte Datenbanken zusammengeführt werden, ohne daß dem Anwender die Vielfalt bewußt wird.