Auch bei OLAP hat eine semantische Variantenbildung eingesetzt.
Jeder, der sich mit der Thematik OLAP in seinem Unternehmen befassen muss
und sich einen Überblick über den Markt verschaffen möchte, sollte sich von den
genannten Definitionen ebensowenig irritieren lassen, wie von diversen Versprechen
der Anbieter. Das "alleinseligmachende" OLAP-Werkzeug für alle Fälle gibt es nicht.
Wohl aber gibt es Lösungen, die für bestimmte Einsatzzwecke optimiert sind. Hier
sollte der Entscheider bei der Auswahl immer die eigene betriebliche Problemstellung
im Auge behalten. Die einzelnen technologischen Ansätze (ROLAP, MOLAP und HOLAP)
existieren deshalb berechtigterweise nebeneinander am Markt.
ROLAP nutzt relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) zur Speicherung der Daten in multidimensionaler Form. Die zur Analyse notwendigen Daten verbleiben im RDBMS und brauchen nicht zusätzlich geladen zu werden. Es werden logische Views auf relationale Tabellen gebildet, ohne die Information redundant vorhalten zu müssen. Somit ist die Möglichkeit gegeben einen riesigen Datenbestand in das Auswertungssystem zu integrieren. Erst wenn eine Abfrage gestartet wird, werden die erforderlichen SQL-Anweisungen erzeugt und auf die Transaktions- oder Aggregationstabellen abgesetzt. Dies ermöglicht ROLAP eine umfangreichere Anzahl an Dimensionen und Ausprägungen zu verarbeiten. Es kann jedoch keine zuverlässige Aussage über das Antwortzeitverhalten gemacht werden. [Quelle: Nils Clausen: OLAP - Multidimensionale Datenbanken, Addison-Wesley-Longman, 1998]
MOLAP bezeichnet die Speicherung der Daten in einer multidimensionalen Datenbank (MDBMS). Entgegen der relationalen Datenspeicherung werden keine flachen Tabellen, sondern multidimensionale Datenwürfel (Cubes) aufgebaut. MDBMS sind dafür ausgelegt komplexe Abfragen hochperformant auszuführen, indem die Daten effizient vorberechnet bzw. vorkonsolidiert werden und in allen Aggregationsstufen abgespeichert werden. Zwar zeichnen sich MDBMS durch eine hohe Leistung aus, aber ihre Schwäche liegt in der Bewältigung großer Datenmengen. Dieser Nachteil wird von den Herstellern dadurch beseitigt, dass sie nur aggregierte Daten in der multidimensionalen Datenbank abspeichern und einen transparenten Zugriff auf Detaildaten, die in einer relationalen Form gespeichert werden, zur Verfügung stellen. Dieser "Durchgriff" auf relational gespeicherte Daten wird als "Drill-Through" bezeichnet.
Eine dritte Methode ist der zum Teil sehr erfolgreiche Versuch, die Vorteile von MOLAP und ROLAP transparent zu vereinen. Durch diesen hybriden Ansatz (HOLAP) wird der Anwender in die Lage versetzt, das Entscheidungsunterstützungssystem nicht speziell für eine Datenhaltungsform entwickeln zu müssen. Schon allein aus Gründen der Skalierbarkeit und der Investitionssicherheit kann ein hybrider OLAP-Ansatz eine sehr gute Alternative sein. Allerdingswird durch die Kombination der physisch multidimensionalen und der relationalen Speicherform die Komplexität des Gesamtsystems erhöht, so dass eine schnelle Implementierung verzögert werden kann.
Desktop OLAP-Systeme benötigen kein Server-Back-End, um OLAP-Abfragen zur Verfügung stellen zu können. Statt dessen werden alle benötigten Daten aus den zur Verfügung stehenden Datenquellen auf den Client geladen und dort multidimensional aufbereitet. Dieses Vorgehen verursacht einen hohen Netzwerkverkehr und benötigt sehr gut ausgestattete PC's.