OLAP Server에는 다음과 같은 다양한 기능이 있습니다. -
다차원적 개념 보기 − 기업 데이터의 사용자 보기는 다차원적입니다. OLAP 모델의 개념적 관점은 다차원적이어야 합니다. 다차원 모델은 1차원 모델보다 더 쉽고 직관적으로 조작할 수 있습니다.
투명성 − 사용자는 데이터 소스를 고려하지 않고 OLAP 엔진에서 완전한 가치를 얻을 수 있어야 합니다. OLAP 시스템의 기술, 기본 데이터베이스 및 컴퓨팅 아키텍처, 입력 데이터 소스의 이질성은 사용자에게 투명해야 친숙한 프런트 엔드 환경 및 도구에 대한 생산성과 숙련도를 유지할 수 있습니다.
또한 OLAP 도구에 대한 엔터프라이즈 데이터 입력이 동종 또는 이종 데이터베이스 환경에서 오는지 여부에 대해 사용자에게 투명해야 합니다.
접근성 − OLAP 사용자는 관계형 DBMS에서 엔터프라이즈 데이터로 구성된 공통 개념 스키마를 기반으로 분석을 수행할 수 있어야 합니다. OLAP 도구는 논리적 스키마를 이기종 물리적 데이터 저장소에 매핑하고, 데이터를 생성하고, 일관되고 일관된 단일 사용자 보기를 제공하는 데 필요한 일부 변환을 구현해야 합니다.
일관된 성능 − 차원의 수나 데이터베이스의 크기가 증가함에 따라 보고 성능이 크게 저하되지 않아야 합니다. 일관된 보고 성능은 최종 사용자에게 OLAP를 제공하는 데 필요한 사용 용이성과 복잡성 부족을 지원하는 데 필수적입니다.
클라이언트-서버 아키텍처 − 온라인 분석 처리가 필요한 대부분의 데이터는 메인프레임 시스템에 저장되고 개인용 컴퓨터를 통해 액세스됩니다. OLAP 서버는 클라이언트-서버 환경에서 작동할 수 있어야 합니다.
OLAP 도구의 서버 구성 요소는 최소한의 노력과 통합 프로그래밍으로 다양한 클라이언트를 연결할 수 있도록 충분히 지능적이어야 합니다. 이 서버는 투명성에 영향을 미치고 공통의 개념적, 논리적, 물리적 스키마를 구축하는 데 필요한 이질적인 논리적 및 물리적 엔터프라이즈 데이터베이스 스키마 간의 매핑 및 통합을 수행할 수 있습니다.
일반 차원 − 각 데이터 차원은 아키텍처와 운영 기능 모두에서 유사해야 합니다. 선택한 차원에 추가 작업 기능을 부여할 수 있지만 차원이 대칭이므로 주어진 추가 기능을 모든 차원에 부여할 수 있습니다.
다중 사용자 지원 − 동일한 분석 모델로 동시에 작업하거나 동일한 엔터프라이즈 데이터에서 다른 모델을 생성해야 할 수 있습니다.
직관적인 데이터 조작 − 열 또는 행을 가로질러 드릴다운, 축소 및 통합 아웃라인에 내재된 기타 조작을 통한 통합은 분석 모델의 셀에 대한 직접 작업을 통해 수행되어야 하며 사용자 전반에 걸쳐 메뉴나 여러 팁을 사용할 필요가 없어야 합니다. 인터페이스.