Modellgrößenstatistik und -analyse verwenden

Das Tool Modellgrößenstatistik und -analyse ist eine vordefinierte Story, die als zentrale Übersicht für die Überwachung und Analyse der Datengröße dient, sodass Sie fundierte Maßnahmen zu Datenmengen ergreifen können, bevor sie zu einem kritischen Problem werden.

Beantworten Sie Fragen wie:

• Welche unserer Hundert Modelle sind die größten und tragen am meisten zu unserem Datenspeicherbedarf bei?
• Kommt das Wachstum aus Transaktionsdaten oder wächst das Audit-Protokoll schnell?
• Welche spezifischen Versionen (z. B. Prognose, Budget) verbrauchen in unseren größten Modellen den größten Speicherplatz?

Sie können das Tool starten, indem Sie zu Performance→Model Size Statistics and Analysis gehen, wie hier gezeigt.

Der Abschnitt Schlüssel-KPIs enthält Übersichtsinformationen für Modelle, Dimensionen und die Gesamtgröße des Datensatzes.

Der Abschnitt Analyse zeigt ein Dashboard mit einer übersichtlichen Rangliste Ihrer Top-30-Modelle/-Dimensionen nach Gesamtanzahl der Datensätze an, die Ihnen genau anzeigt, wo sich die Daten befinden.

Wenn Sie ein Modell oder eine Dimension im Top-30-Diagramm auswählen, zeigt das Dashboard eine Aufschlüsselung nach Datenkategorie an, um die Art der Größe Ihres Modells zu verstehen. Sie können sehen, ob sie aufgrund massiver Datenladevorgänge oder des Audit-Trails aus häufigen Planungsaktivitäten wächst. Wenn Sie ein großes Planungsmodell auswählen, können Sie sehen, welche Versionen die größten Beitragenden sind, und erhalten die Informationen, die Sie benötigen, um bestimmte Versionen für die Bereinigung oder Archivierung anzusprechen.

Im Abschnitt Details können Sie historische Diagramme anzeigen, die das Wachstum der Datensätze im Laufe der Zeit verfolgen. Noch wichtiger ist, dass diese Daten mit Importjobs und Versionsveröffentlichungsereignissen überlagert werden. Sie können eine Datenspitze visuell mit einer bestimmten Datenübernahme oder einem großen Veröffentlichungszyklus korrelieren und so eine klare Ursache-Wirkungs-Beziehung herstellen. Auf diese Weise können Sie nachvollziehen, warum und wann Ihre Daten wachsen, sodass Sie Ihre Datenverwaltungsprozesse optimieren können.