OLAP सर्वर की विभिन्न विशेषताएं निम्नलिखित हैं:
प्रमुख विशेषताएं
बहुआयामी वैचारिक दृष्टिकोण (Multidimensional Conceptual View)
उद्यम डेटा का एक उपयोगकर्ता दृष्टिकोण बहुआयामी है। OLAP मॉडल का वैचारिक दृष्टिकोण बहुआयामी होना चाहिए। बहुआयामी मॉडल को एकल-आयामी मॉडल के मामले की तुलना में अधिक आसानी से और सहज रूप से हेरफेर किया जा सकता है।
पारदर्शिता (Transparency)
एक उपयोगकर्ता को डेटा के स्रोत के संबंध में OLAP इंजन से पूर्ण मूल्य प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। OLAP सिस्टम की तकनीक, अंतर्निहित डेटाबेस, और कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, और इनपुट डेटा स्रोतों की विषमता उपयोगकर्ताओं के लिए पारदर्शी होनी चाहिए ताकि परिचित फ्रंट-एंड वातावरण और उपकरणों के साथ उनकी उत्पादकता और दक्षता बनी रहे।
यह उपयोगकर्ता के लिए भी पारदर्शी होना चाहिए कि उद्यम डेटा OLAP टूल में इनपुट समरूप या विषम डेटाबेस वातावरण से आता है या नहीं।
पहुंच (Accessibility)
OLAP उपयोगकर्ता को संबंधपरक DBMS में उद्यम डेटा से बने एक सामान्य वैचारिक स्कीमा के आधार पर विश्लेषण करने में सक्षम होना चाहिए। OLAP टूल को अपने तार्किक स्कीमा को विषम भौतिक डेटा स्टोर पर मैप करना चाहिए, डेटा बनाना चाहिए और एक सुसंगत, सुसंगत और सुसंगत उपयोगकर्ता दृष्टिकोण प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक कुछ रूपांतरणों को लागू करना चाहिए।
सुसंगत प्रदर्शन (Consistent Performance)
जैसे-जैसे आयामों की संख्या या डेटाबेस का आकार बढ़ता है, रिपोर्टिंग प्रदर्शन में कोई महत्वपूर्ण गिरावट नहीं होनी चाहिए। सुसंगत रिपोर्टिंग प्रदर्शन OLAP को अंतिम उपयोगकर्ता तक लाने के लिए आवश्यक उपयोग में आसानी और जटिलता की कमी का समर्थन करने के लिए आवश्यक है।
क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर (Client-Server Architecture)
अधिकांश डेटा जिन्हें ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, मेनफ्रेम सिस्टम पर संग्रहीत होते हैं और व्यक्तिगत कंप्यूटरों के माध्यम से एक्सेस किए जाते हैं। OLAP सर्वर क्लाइंट-सर्वर वातावरण में संचालित होने में सक्षम होने चाहिए।
OLAP टूल्स का सर्वर घटक पर्याप्त रूप से बुद्धिमान होना चाहिए ताकि विभिन्न क्लाइंट्स को न्यूनतम प्रयास और एकीकरण प्रोग्रामिंग के साथ जोड़ा जा सके। यह सर्वर असमान तार्किक और भौतिक उद्यम डेटाबेस स्कीमा के बीच मैपिंग और समेकन करने में सक्षम हो सकता है जो पारदर्शिता को प्रभावित करने और सामान्य वैचारिक, तार्किक, और भौतिक स्कीमा बनाने के लिए आवश्यक हैं।
सामान्य आयामीयता (Generic Dimensionality)
प्रत्येक डेटा आयाम को इसकी आर्किटेक्चर और परिचालन क्षमताओं दोनों में समान होना चाहिए। अतिरिक्त परिचालन क्षमताओं को चयनित आयामों को दिया जा सकता है लेकिन चूंकि आयाम सममित हैं, एक दिया गया अतिरिक्त फ़ंक्शन किसी भी आयाम को दिया जा सकता है।
बहु-उपयोगकर्ता समर्थन (Multi-user Support)
एक ही विश्लेषणात्मक मॉडल के साथ समवर्ती रूप से काम करने या उसी उद्यम डेटा से विभिन्न मॉडल बनाने की आवश्यकता हो सकती है।
सहज डेटा हेरफेर (Intuitive Data Manipulation)
स्तंभों या पंक्तियों में ड्रिल-डाउन करके समेकन, ज़ूम आउट, और समेकन रूपरेखा में निहित अन्य हेरफेर को विश्लेषणात्मक मॉडल के सेल पर सीधी कार्रवाई के माध्यम से पूरा किया जाना चाहिए, और न तो मेनू के उपयोग की आवश्यकता होनी चाहिए और न ही उपयोगकर्ता इंटरफेस पर कई युक्तियों की।
