在联机分析处理（OLAP）中，数据质量管理至关重要，因为数据质量直接影响着分析结果的准确性和可靠性。以下是一些常用的方法和工具：
数据清洗：数据清洗是指识别和纠正数据中的错误，包括缺失值、异常值、重复值等。常用的工具包括OpenRefine、Trifacta等，这些工具可以帮助管理者快速发现和处理数据质量问题。
数据验证：数据验证是指对数据进行逻辑和业务规则的验证，确保数据符合业务要求。可以使用数据验证工具来自动化执行数据验证规则，例如Talend、Informatica等。
数据标准化：数据标准化是指将数据转换为统一的格式和结构，以便进行比较和分析。管理者可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）来对数据进行标准化处理，例如使用Pentaho Data Integration、Microsoft SQL Server Integration Services等。
数据质量度量：数据质量度量是评估数据质量的过程，可以使用数据质量度量工具来定量地评估数据质量水平，例如使用DataFlux、IBM InfoSphere Information Analyzer等工具。
数据质量监控：数据质量监控是持续监测数据质量的过程，可以使用数据质量监控工具来监控数据质量变化并及时采取措施，例如使用SAS Data Quality、Oracle Data Quality等工具。
除了上述方法和工具，管理者还可以通过建立数据质量管理流程、制定数据质量标准、加强数据治理等方法来提高联机分析处理中的数据质量管理水平。
总之，保证联机分析处理中的数据质量需要综合运用数据清洗、数据验证、数据标准化、数据质量度量和数据质量监控等方法和工具，同时建立完善的数据质量管理流程和标准，以确保数据质量达到业务要求。