OLAP Servers มีคุณสมบัติต่างๆ ดังนี้ -
มุมมองแนวคิดหลายมิติ − มุมมองผู้ใช้ของข้อมูลองค์กรเป็นแบบหลายมิติ มุมมองแนวคิดของแบบจำลอง OLAP ควรเป็นแบบหลายมิติ แบบจำลองหลายมิติสามารถจัดการได้ง่ายและเป็นธรรมชาติมากกว่าในกรณีของแบบจำลองมิติเดียว
โปร่งใส − ผู้ใช้ควรได้รับคุณค่าเต็มที่จากเอ็นจิ้น OLAP โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาของข้อมูล เทคโนโลยีของระบบ OLAP ฐานข้อมูลพื้นฐาน และสถาปัตยกรรมการคำนวณ และความหลากหลายของแหล่งข้อมูลอินพุตควรมีความโปร่งใสสำหรับผู้ใช้เพื่อรักษาประสิทธิภาพและความชำนาญด้วยสภาพแวดล้อมและเครื่องมือส่วนหน้าที่คุ้นเคย
นอกจากนี้ ผู้ใช้ควรมีความโปร่งใสด้วยว่าการป้อนข้อมูลขององค์กรไปยังเครื่องมือ OLAP มาจากสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันหรือต่างกันหรือไม่
การเข้าถึง − ผู้ใช้ OLAP จะต้องสามารถทำการวิเคราะห์โดยยึดตามสคีมาแนวคิดทั่วไปที่ประกอบด้วยข้อมูลองค์กรใน DBMS เชิงสัมพันธ์ เครื่องมือ OLAP ควรจับคู่สคีมาแบบลอจิคัลกับที่เก็บข้อมูลทางกายภาพที่ต่างกัน สร้างข้อมูลและใช้การแปลงที่จำเป็นเพื่อนำเสนอมุมมองผู้ใช้เดียว สอดคล้องกัน และสอดคล้องกัน
ประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ − เนื่องจากจำนวนมิติหรือขนาดของฐานข้อมูลเพิ่มขึ้น ไม่ควรมีการลดลงอย่างมีนัยสำคัญในประสิทธิภาพการรายงาน ประสิทธิภาพการรายงานที่สม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญในการสนับสนุนความสะดวกในการใช้งานและการขาดความซับซ้อนที่จำเป็นในการนำ OLAP มาสู่ผู้ใช้ปลายทาง
สถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ − ข้อมูลส่วนใหญ่ที่ต้องใช้การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์จะถูกเก็บไว้ในระบบเมนเฟรมและเข้าถึงได้ผ่านคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล เซิร์ฟเวอร์ OLAP จะต้องสามารถทำงานในสภาพแวดล้อมแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ได้
ส่วนประกอบเซิร์ฟเวอร์ของเครื่องมือ OLAP ควรมีความชาญฉลาดเพียงพอ เพื่อให้ไคลเอนต์ต่างๆ สามารถเชื่อมต่อกับความพยายามขั้นต่ำและการเขียนโปรแกรมการรวม เซิร์ฟเวอร์นี้อาจสามารถทำแผนที่และการรวมระหว่างสคีมาฐานข้อมูลขององค์กรทั้งแบบลอจิคัลและฟิสิคัลซึ่งจำเป็นต่อการส่งผลต่อความโปร่งใส และเพื่อสร้างสคีมาของแนวคิด ตรรกะ และกายภาพทั่วไป
มิติทั่วไป − มิติข้อมูลแต่ละมิติควรมีความคล้ายคลึงกันทั้งในด้านสถาปัตยกรรมและความสามารถในการปฏิบัติงาน ความสามารถในการปฏิบัติงานเพิ่มเติมสามารถมอบให้กับมิติข้อมูลที่เลือกได้ แต่เนื่องจากมิติข้อมูลมีความสมมาตร ฟังก์ชันเพิ่มเติมที่กำหนดจึงสามารถมอบให้กับมิติใดก็ได้
การสนับสนุนผู้ใช้หลายคน − อาจมีความจำเป็นต้องทำงานควบคู่ไปกับโมเดลการวิเคราะห์เดียวกันหรือสร้างโมเดลที่แตกต่างจากข้อมูลองค์กรเดียวกัน
การจัดการข้อมูลที่ใช้งานง่าย การรวมข้อมูลโดยการเจาะลึกลงไปในคอลัมน์หรือแถว การซูมออก และการปรับแต่งอื่นๆ ที่มีอยู่ในโครงร่างการรวมบัญชี ควรทำได้สำเร็จโดยการดำเนินการโดยตรงกับเซลล์ของแบบจำลองการวิเคราะห์ และไม่ควรใช้เมนูหรือคำแนะนำหลายข้อสำหรับผู้ใช้ อินเทอร์เฟซ
