多维联机分析处理（OLAP）的数据存储和备份策略可以根据实际情况采取多种方法，主要考虑数据的安全性、可靠性和性能。以下是一些常见的数据存储和备份策略：
数据存储策略：
数据分区：根据时间或其他维度将数据分成不同的区，可以提高查询性能并减少维护成本。数据压缩：对历史数据进行压缩存储，可以节省存储空间，并且在查询时进行解压缩，不会对查询性能产生太大影响。数据归档：将不经常访问的数据归档到低成本的存储介质，如磁带或云存储，以节省高成本的存储空间。
数据备份策略：
定期备份：定期对OLAP系统的数据进行全量备份，以确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。增量备份：对于频繁更新的数据，可以采用增量备份策略，只备份发生变化的部分数据，可以节省备份时间和存储空间。冷备份：将备份的数据存储在不同的地理位置，以防止因灾难性事件导致的数据丢失。
除了以上策略，还可以考虑使用专业的数据存储和备份解决方案，如数据仓库系统或云存储服务，以提高数据的可靠性和安全性。
总之，对于OLAP系统的数据存储和备份，需要综合考虑数据的特点、业务需求和预算，选择合适的策略和技术来保障数据的安全和可靠性。