联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。这些分析角度虽然可以通过报表来反映，但每一个分析的角度可以生成一张报表，各个分析角度的不同组合又可以生成不同的报表，使得IT人员的工作量相当大，而且往往难以跟上管理决策人员思考的步伐。
好的BI产品在联机分析处理方面，其主要特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维数据库，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。
我们以商业智能FineBI来分析。其提供了常见的OLAP多维分析操作，对于用户，可以对已有的表样切换维度来进行数据钻取分析。同时支持对数据的排序与过滤功能，按照自身需求对数据分析处理。
说到数据钻取分析，其包括向上钻取、向下钻取、切片、切块以及旋转。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而向下钻取则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
原型立方体：
向上钻取 向下钻取 切片
切块 旋转
在当前大数据背景下，就企业级的应用普遍性来看，商业智能BI的运用将成为处理大数据的一支主旋律。