OLAP सर्वर की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं -
बहुआयामी वैचारिक दृष्टिकोण - एंटरप्राइज़ डेटा का एक उपयोगकर्ता दृश्य बहुआयामी है। OLAP मॉडलों का वैचारिक दृष्टिकोण बहुआयामी होना चाहिए। बहुआयामी मॉडल को एकल-आयामी मॉडल की तुलना में अधिक आसानी से और सहज रूप से हेरफेर किया जा सकता है।
पारदर्शिता - उपयोगकर्ता को डेटा के स्रोत की परवाह किए बिना 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 विविधता उपयोगकर्ताओं के लिए पारदर्शी होनी चाहिए ताकि वे परिचित फ्रंट-एंड वातावरण और टूल के साथ अपनी उत्पादकता और दक्षता बनाए रख सकें।
यह उपयोगकर्ता के लिए भी पारदर्शी होना चाहिए कि OLAP टूल में एंटरप्राइज़ डेटा इनपुट सजातीय या विषम डेटाबेस वातावरण से आता है या नहीं।
पहुंच-योग्यता - OLAP उपयोगकर्ता को रिलेशनल DBMS में एंटरप्राइज़ डेटा से बनी एक सामान्य अवधारणात्मक स्कीमा के आधार पर विश्लेषण करने में सक्षम होना चाहिए। OLAP टूल को अपने तार्किक स्कीमा को विषम भौतिक डेटा स्टोर में मैप करना चाहिए, डेटा बनाना चाहिए और एकल, सुसंगत और सुसंगत उपयोगकर्ता दृश्य प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक कुछ रूपांतरण लागू करना चाहिए।
लगातार प्रदर्शन - जैसे-जैसे आयामों की संख्या या डेटाबेस का आकार बढ़ता है, रिपोर्टिंग प्रदर्शन में कोई महत्वपूर्ण गिरावट नहीं होनी चाहिए। उपयोग में आसानी और OLAP को अंतिम उपयोगकर्ता तक लाने में आवश्यक जटिलता की कमी का समर्थन करने के लिए लगातार रिपोर्टिंग प्रदर्शन आवश्यक है।
क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर - अधिकांश डेटा जिन्हें ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, मेनफ्रेम सिस्टम पर संग्रहीत होते हैं और पर्सनल कंप्यूटर के माध्यम से एक्सेस किए जाते हैं। OLAP सर्वर क्लाइंट-सर्वर वातावरण में काम करने में सक्षम होने चाहिए।
OLAP टूल का सर्वर घटक पर्याप्त रूप से बुद्धिमान होना चाहिए ताकि विभिन्न क्लाइंट न्यूनतम प्रयास और एकीकरण प्रोग्रामिंग के साथ जुड़ सकें। यह सर्वर पारदर्शिता को प्रभावित करने और सामान्य वैचारिक, तार्किक और भौतिक स्कीमा बनाने के लिए आवश्यक असमान तार्किक और भौतिक उद्यम डेटाबेस स्कीमा के बीच मानचित्रण और समेकन करने में सक्षम हो सकता है।
सामान्य आयाम - प्रत्येक डेटा आयाम अपनी वास्तुकला और परिचालन क्षमताओं दोनों में समान होना चाहिए। चयनित आयामों को अतिरिक्त परिचालन क्षमताएं दी जा सकती हैं, लेकिन चूंकि आयाम सममित हैं, इसलिए किसी भी आयाम को अतिरिक्त कार्य दिया जा सकता है।
बहु-उपयोगकर्ता समर्थन - एक ही विश्लेषणात्मक मॉडल के साथ-साथ काम करने या एक ही एंटरप्राइज़ डेटा से अलग-अलग मॉडल बनाने की आवश्यकता हो सकती है।
सहज डेटा हेरफेर - स्तंभों या पंक्तियों में नीचे की ओर ड्रिलिंग, ज़ूम आउट, और समेकन रूपरेखा में निहित अन्य हेरफेर द्वारा समेकन विश्लेषणात्मक मॉडल की कोशिकाओं पर सीधी कार्रवाई के माध्यम से पूरा किया जाना चाहिए, और न तो मेनू के उपयोग की आवश्यकता होनी चाहिए और न ही उपयोगकर्ता भर में कई युक्तियों की आवश्यकता होनी चाहिए। इंटरफ़ेस।