OLAP complementa o termo OLTP - Online Transaction Processing, encontrado na teoria de bancos de dados e é uma ferramenta de Business Intelligent utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando ao objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Essas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões, e formam a estrutura do cubo. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de se criar um módulo que servisse para modificar a posição de uma informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que necessário. Convencionou-se denominar esse módulo de:

Business Intelligence (BI) refere-se ao processo para tomada de decisões em uma empresa, sendo de elevada importância a existência de um repositório próprio para os dados consolidados e já transformados em "informação real", que pode ser um Data Warehouse ou um Data Mart. Nesse contexto, duas aplicações são identificadas: a primeira, que sustenta o negócio por meio de ferramentas OLTP (On Line Transaction Processing), e a segunda, que analisa o negócio por meio de ferramentas OLAP (On Line Analytical Processing). Essas aplicações têm, como objetivos principais, respectivamente:

A seguir são feitas algumas afirmações a respeito de data warehouses e ferramentas OLAP.

I - Os usuários finais do data warehouse, em geral, não possuem acesso à Data Staging Area.

II - Drill in, drill out, roll over e roll on são típicas operações disponibilizadas pelas ferramentas de consultas OLAP para navegar pela hierarquia de uma dimensão.

III - As rotinas de ETL muitas vezes originam solicitações de mudanças e melhorias nos sistemas OLTP e outras fontes de dados que alimentam o data warehouse, pois têm o potencial de revelar inconsistências entre os diversos sistemas corporativos.

IV- Um data warehouse, em geral, deve ser projetado para fazer junções entre fatos e dimensões através de chaves naturais, evitando chaves substitutas (surrogate keys), pois estas apenas contribuiriam para aumentar o tamanho e a complexidade do esquema sem nenhum benefício para o usuário final.

Estão corretas APENAS as afirmações

Os sistemas ERP (Enteprise Resource Planning) se enquadram na categoria de sistemas

O serviço OLAP da camada servidora, em que os dados granulares estarão no SGBDR e os dados agregados no servidor OLAP, será descrito, no plano de um projeto cliente/servidor, numa estrutura