联机分析处理（OLAP）系统通过表示两个以上维度或类别中的信息存储多维数据。二维数据涉及列和行，但多维数据具有多个特征。例如，产品销售的多维数据可能由以下维度组成：

数据工程师构建了一个由以下元素组成的多维 OLAP 系统。 

数据仓库从不同的来源（包括应用程序、文件和数据库）收集信息。其使用各种工具处理信息，以便数据可供用于分析目的。例如，数据仓库可能会从关系数据库中收集信息，该数据库将数据存储在行表和列表中。 

提取、转换、加载 (ETL) 工具是数据库流程，可自动检索、更改数据并将其准备为适合分析目的的格式。在将来自各种来源的信息提供给 OLAP 工具之前，数据仓库会使用 ETL 对这些信息进行转换和标准化。

OLAP 服务器是为 OLAP 系统提供支持的底层计算机。该服务器使用 ETL 工具对关系数据库中的信息进行转换，并准备将这些信息用于 OLAP 操作。 

OLAP 数据库是连接到数据仓库的独立数据库。在某些时候，数据工程师会使用 OLAP 数据库防止数据仓库承受 OLAP 分析带来的压力。他们还使用 OLAP 数据库更轻松地创建 OLAP 数据模型。

数据立方体是一个表示多维信息数组的模型。虽然可轻松将其可视化为三维数据模型，但大多数数据立方体具有三个以上的维度。OLAP 立方体或超级立方体是描述 OLAP 系统中数据立方体的术语。OLAP 立方体是刚性的，因为对其建模后，无法更改维度和底层数据。例如，如果将仓库维度添加到包含产品、位置和时间维度的立方体中，则必须对整个立方体重新建模。 

业务分析师使用 OLAP 工具与 OLAP 立方体进行交互。他们执行切片、切割和透视等操作，以更深入地了解 OLAP 立方体中的特定信息。