Večdimenzionalna baza podatkov je oblika baze podatkov, ki je strukturirana tako, da optimizira spletno analitično obdelavo (OLAP) in aplikacije podatkovnega skladišča. Lahko prejema podatke iz različnih relacijskih baz podatkov in strukturira informacije v kategorije in razdelke, do katerih je mogoče dostopati na več različnih načinov. Tudi osebe, ki imajo relativno malo izkušenj pri delu z bazo podatkov, pogosto ugotovijo, da večdimenzionalna baza podatkov ali MDB zahteva le kratek čas za obvladovanje.
Medtem ko je skoraj vsaka relacijska baza podatkov strukturirana za iskanje po ključnih besedah in izgradnjo poizvedbe z določitvijo polj in obsegov, gre večdimenzionalna zbirka podatkov še korak dlje. Namesto tega, da ustvari poizvedbo, uporabnik preprosto zastavi vprašanje v vsakdanjem besednjaku. Ta pristop se uporablja z več spletnimi orodji za pomoč, povezanimi s programskimi programi, kot so aplikacije za obdelavo besedil in preglednice, pa tudi z več priljubljenimi iskalniki, ki so trenutno v uporabi.
Ko gre za uporabo večdimenzionalne baze podatkov za notranje poslovne namene, je glavna prednost enostavnost hitrega in jedrnatega pridobivanja podatkov. Če bi na primer končni uporabnik želel ugotoviti, koliko prodaj pripomočkov je bilo ustvarjenih v tretjem četrtletju preteklega leta na določenem prodajnem območju, bi lahko te podatke pridobili iz večdimenzionalne baze podatkov s preprostim vprašanjem. Z vprašanjem »Kako so se pripomočki lahko prodajali v tretjem četrtletju 2007 na jugozahodnem ozemlju?« končnemu uporabniku ni treba iti skozi korake izdelave poročila, določanja polj in omejevanja vsebine znotraj teh polj na izbrana merila. Uporaba enega preprostega vprašanja bo opravila nalogo.
Natančen način oblikovanja vprašanja bo odvisen od več dejavnikov. Eden ključnih elementov je razvrščanje in vrsta podatkov v večdimenzionalni bazi podatkov. Vsako vprašanje, ki vsebuje zahtevo po informacijah, ki niso najdene v bazi podatkov, ne bo povzročilo neposrednega odgovora, čeprav bo veliko MDB odgovorilo s podatki na podlagi podatkov, ki so na voljo. To pomeni, da če končni uporabnik vpraša »Koliko pripomočkov je bilo prodanih v Virginiji prejšnji mesec?« zbirka podatkov bo lahko zagotovila osredotočen odgovor le, če vsaka prodaja vključuje državo izvora in je bila zbirka podatkov konfigurirana tako, da razume, kateri mesec in leto označuje »zadnji mesec«. Če ne, se bo večdimenzionalna zbirka podatkov verjetno odzvala z nekaj delnimi odgovori ali pa bo prosila za pojasnilo.