对一个应用软件系统，一般都会有不少查询、报表模块。所谓OLTP报表，就是在业务系统的数据库上，紧密集成在业务系统中的各种查询报表。由于OLTP数据模型千差万别，所以很难有简单的方法来描述数据的语义、规则。可以想象，在OLTP数据库上产生报表是一件非常头疼的事，要是每张表需要软件编写者硬编码实现，实在是痛苦万分。有需求就有市场！近年来，国内外冒出了不少报表软件用来在OLTP基础上生成报表，这样可大大提升报表模块的开发效率。由于没有统一的数据模式，这些报表软件都需要使用者根据具体数据库结构来定义报表，需要定义的内容大致有：报表版式、取数关系、公式运算等。
OLAP数据本来就是面向分析的，并已经根据分析的需要把数据表分成了维表和事实表。并且必须符合一定数据模型的数据库结构，才能算是OLAP数据库。如MOLAP的立方体模型，ROLAP的星形模型、雪花模型等。由于无论谁建的OLAP数据苦都符合标准的数据模型，前端的数据分析展示工具软件就具备了可交换性，也就是一套数据用多个软件分析展示都可以，差别只是不同的软件性价比、展示能力不同。另外，由于OLAP符合统一的模型，使得直接用界面操作而非繁复的报表定义成为了可能。很多好的展示软件都支持即席报表，即允许用户通过界面操作直接生成报表。
可以看出，OLAP是基于数据仓库的，而数据仓库管理的数据一般为历史数据。从业务数据库抽取数据到数据仓库的过程，称为ETL过程。如果ETL执行的频度过高，可能会影响业务系统的数据库访问资源。所以一般ETL也是定期执行的，如每月、每周、每10天，少数时效性要求高的系统，则可能每天抽取一次。不管怎样，OLAP分析的触角无法伸到业务数据库中（OLTP），只能对抽取出来的数据进行分析挖掘。
在某些应用环境下，深入分析当前数据也非常重要，甚至需要把当前数据和历史数据进行对比分析。当然，业务软件中也具备报表能力，但一般业务软件的报表能力比较有限，无法满足领导决策的要求，所以企业在建设综合数据分析应用平台时，一定也要重视对OLTP数据的报表和分析需求。
为了减少报表分析对业务系统数据库资源的抢占，一般可采用避开业务高峰期来进行报表运算的策略；也可采用数据库复制技术，安排OLTP报表可在复制库的基础上来运算。