서버 플랫폼에 대한 다음 요구 사항은 다음과 같습니다 -
변동성 − 변동성은 데이터베이스의 동적 특성을 계산합니다. 여기에는 데이터베이스가 업데이트되는 빈도, 매번 변경되거나 교체되는 데이터의 양, 로드 창의 기간과 같은 영역이 포함됩니다. 일간 데이터는 주간 또는 월간 데이터보다 변동성이 높습니다.
고객 이탈률은 시간이 지남에 따라 고객 차원이 얼마나 변할지 알려줄 수 있습니다. 이러한 질문에 대한 해석은 하드웨어 플랫폼의 크기와 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 및 기술 곡선 모두의 전면적인 영향을 미칩니다. 비즈니스와 기술은 매우 빠르게 변화하고 있으며 데이터 웨어하우스는 두 가지 모두를 규제해야 합니다.
비즈니스 프로세스 수 − 창고에서 지원되는 고유한 비즈니스 프로세스의 수는 복잡성을 크게 증가시킵니다. 소비자 인구가 많거나 비즈니스 정당성이 강력한 경우 각 비즈니스 프로세스에 대해 독립적인 하드웨어 플랫폼을 보유하는 것이 합리적입니다.
사용 특성 − 사용 특성 및 프론트 엔드 도구 선택도 플랫폼 선택과 관련이 있습니다. 일부 활성 임시 사용자는 데이터 웨어하우스에 중요한 부담을 줄 수 있습니다. 좋은 분석가는 모든 곳에서 기회를 찾고 있기 때문에 이러한 종류의 사용에 최적화하기가 어렵습니다. 반면에 푸시 버튼 스타일의 표준 보고서를 주로 생성하는 시스템은 이러한 보고서를 중심으로 최적화할 수 있습니다.
시장에 나와 있는 많은 보고 도구는 미리 준비된 보고서 일정을 제공하므로 로드가 완료된 후 이른 아침 시간에 사람들이 출근하기 전에 실행됩니다. 이것은 일부 표준 보고서를 사용량이 적은 시간으로 변경하여 부하 균형을 지원합니다.
대규모 데이터 마이닝은 또한 데이터 크기와 입출력 확장성 면에서 하드웨어 플랫폼에 대한 수요가 많습니다. 이러한 짐승은 엄청난 양의 데이터를 빨아들이고, 우수한 마이닝 도구의 이빨로 데이터를 샅샅이 뒤지고, 추가 분석 및 다운스트림 비즈니스 사용을 지원하기 위해 결과를 다시 스트리밍해야 합니다. 임시 사용, 보고 및 데이터 마이닝에는 모두 여러 쿼리 프로필이 있고 여러 플랫폼에서 더 잘 수행할 수 있기 때문에 들어오는 쿼리 유형을 배우는 것이 중요합니다.
기술적 준비 − 서버 환경은 개념적 차원에서 CPU 환경과 동일하지만 구현 차원에서 매우 다릅니다.
소프트웨어 가용성 − 요구 사항 분석은 창고 데이터를 지도에 표시할 수 있는 지리 정보 시스템과 같은 특정 기능의 필요성을 나타냅니다. 소프트웨어 선택 절차를 통해 특정 요구 사항에 가장 적합한 지리적 매핑 응용 프로그램이 특정 고급 그래픽 기반 플랫폼에서만 실행됨을 알 수 있습니다.