Bei großen Datenmengen stoßen viele Abfragewerkzeuge für den Datenzugriff schnell an die Grenzen der Leistungsfähigkeit, zum Beispiel die SQL-Sprache. Dies betrifft sowohl das Antwort-Zeit-Verhalten als auch die Möglichkeit, bestimmte komplexe Abfragekonstrukte oder Szenarien zu gestalten. Es kommt durchaus vor, dass nicht nur die abzufragenden Werte wie Kosten (Währung) oder Bestände (Stückzahl) vielschichtige und dynamische Ausmaße annehmen können, sondern auch die Kriterien, nach denen abgefragt werden soll: Zeiträume, Regionen, Warengruppen beispielsweise.

Um solche Probleme lösen zu können, wurden spezielle Verfahren für die Datenverarbeitung und -präsentation entwickelt, die unter dem Begriff Online Analytical Processing (OLAP) zusammengefasst werden. Wir erklären, was sich hinter der Technologie verbirgt und wie sie angewandt wird und zeigen Verfahren, um sogenannte Data-Warehouse-Datenbanken zu modellieren, aufzubauen und einzusetzen – eine Tätigkeit, die als Data Mining bezeichnet wird.