在過去的二十年中，大量的企業利用關係型資料庫來儲存和管理業務資料，並建立相應的應用系統來支援日常業務運作。這種應用以支援業務處理為主要目的，被稱為聯機事務處理(OLTP，On-line Transaction Processing)應用，它所儲存的資料被稱為操作資料或者業務資料。隨著市場競爭的日趨激烈，企業更加強調決策的及時性和準確性，這使得以支援決策管理分析為主要目的的應用迅速崛起，這類應用被稱為聯機分析處理，它所儲存的資料被稱為資訊資料。聯機分析處理的使用者是企業中的專業分析人員及管理決策人員，他們在分析業務經營的資料時，從不同的角度來審視業務的衡量指標是一種很自然的思考模式。例如分析銷售資料，可能會綜合時間週期、產品類別、分銷渠道、地理分佈、客戶群類等多種因素來考量。這些分析角度雖然可以透過報表來反映，但每一個分析的角度可以生成一張報表，各個分析角度的不同組合又可以生成不同的報表，使得IT人員的工作量相當大，而且往往難以跟上管理決策人員思考的步伐。聯機分析處理的主要特點，是直接仿照使用者的多角度思考模式，預先為使用者組建多維的資料模型，在這裡，維指的是使用者的分析角度。例如對銷售資料的分析，時間週期是一個維度，產品類別、分銷渠道、地理分佈、客戶群類也分別是一個維度。一旦多維資料模型建立完成，使用者可以快速地從各個分析角度獲取資料，也能動態的在各個角度之間切換或者進行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。這也是聯機分析處理被廣泛關注的根本原因，它從設計理念和真正實現上都與舊有的管理資訊系統有著本質的區別。事實上，隨著資料倉庫理論的發展，資料倉庫系統已逐步成為新型的決策管理資訊系統的解決方案。資料倉庫系統的核心是聯機分析處理，但資料倉庫包括更為廣泛的內容。概括來說，資料倉庫系統是指具有綜合企業資料的能力，能夠對大量企業資料進行快速和準確分析，輔助做出更好的商業決策的系統。它本身包括三部分內容：1、資料層：實現對企業操作資料的抽取、轉換、清洗和彙總，形成資訊資料，並存儲在企業級的中心資訊資料庫中。2、應用層：透過聯機分析處理，甚至是資料探勘等應用處理，實現對資訊資料的分析。3、表現層：透過前臺分析工具，將查詢報表、統計分析、多維聯機分析和資料發掘的結論展現在使用者面前。從應用角度來說，資料倉庫系統除了聯機分析處理外，還可以採用傳統的報表，或者採用數理統計和人工智慧等資料探勘手段，涵蓋的範圍更廣；就應用範圍而言，聯機分析處理往往根據使用者分析的主題進行應用分割，例如：銷售分析、市場推廣分析、客戶利潤率分析等等，每一個分析的主題形成一個OLAP應用，而所有的OLAP應用實際上只是資料倉庫系統的一部分。