在选择适合的OLAP工具和技术时，首先需要考虑组织的需求和目标。如果组织需要快速的数据分析和报告功能，可以选择成熟的商业OLAP工具，如Microsoft SQL Server Analysis Services、IBM Cognos等。如果组织有定制化的需求，可以考虑使用开源的OLAP工具，如Mondrian、Palo等，这些工具可以根据组织的需求进行定制开发。另外，还需要考虑数据规模和性能要求，不同的OLAP工具对数据规模和性能有不同的支持能力，需要根据实际情况进行评估。
在选择OLAP技术时，需要考虑数据存储方式、数据模型、查询性能等因素。传统的OLAP技术包括数据库和数据模型，而现代的OLAP技术则包括基于内存的OLAP和基于云的OLAP。基于内存的OLAP技术具有更快的查询性能，适合对实时数据进行分析，而基于云的OLAP技术可以实现数据的弹性扩展和高可用性，适合处理大规模数据分析。
除此之外，还需要考虑技术的成本和可维护性。选择适合的OLAP工具和技术需要综合考虑以上因素，并且可以进行技术评估和原型验证，以确保选择的工具和技术能够满足组织的需求。
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