Eine Unterstützung betrieblicher Fach- und Führungskräfte durch Informationstechnologie kann nur dann erfolgreich sein, wenn sie sich an den zu bearbeitenden Aufgaben und am mentalen Unternehmensbild der Fachanwender ausrichtet. Insbesondere seit der Entstehung von Diskussionen um die Gestaltung von Online-Analytical-Processing-Systemen haben sich multidimensionale Ansätze für die Analyse quantitativer Daten als vorteilhaft erwiesen, da sie dem Geschäftsverständnis der Mitarbeiter weitgehend entsprechen und dabei eine flexible sowie intuitive Navigation im Datenbestand erlauben. Diese Ansätze reflektieren sich oft in den Datenmodellen von Data Warehouses und Data Marts. Dieses Kapitel widmet sich zunächst den Bestandteilen multidimensionaler Datenmodelle mit den auftretenden Abweichungen von Standardstrukturen. Danach wird die ADAPT-Notation zur semantischen Modellierung mehrdimensionaler Sachverhalte behandelt, bevor eine Betrachtung der logischen Modellierung mit den Komponenten und Varianten des Star- und Snowflake-Schemas und eine abschließende Betrachtung der Überführung semantischer Modelle in der ADAPT-Notation in logische relationale Modelle erfolgt.