HP Matrix Operating Environment Software - Handbuch (Seite 36)

und von besonderen Ereignissen, die sich eventuell in den historischen Daten niedergeschlagen
haben.
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Trends sind meist kleine Prozentwerte in Höhe von wenigen Prozent oder Bruchteilen eines
Prozents im Monat.
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Zyklische Daten können weitaus größer als der Trend sein (hoher Rechenaufwand am Vortag
der Gehaltszahlung, massenhafte Anmeldungen von Benutzern nach Arbeitsschluss in anderen
Zeitzonen usw.).
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Besondere Ereignisse können ebenfalls weitaus größer sein als der Trend (saisonale
Werbeaktionen, jährlich einmalige Berechnungsvorgänge wie Steuerberechnungen).
Jeder Analysealgorithmus muss in der Lage sein, mit diesen Problemen fertig zu werden. Zur
Bereitstellung von Daten für eine lineare Regression werden von Capacity Advisor einerseits
diejenigen Datenpunkte aggregiert, die auf bekannten Geschäftszyklen beruhen, um zyklische
Muster zu berücksichtigen. Andererseits können durch besondere Ereignisse beeinflusste Punkte
ausgeschlossen werden.
Aggregation von Punkten in Geschäftszeitraum-Abschnitten
Um die Auswirkungen zyklischer Änderungen in den historischen Daten zu reduzieren, werden
die Daten nach einem vom Benutzer angegebenen
Geschäftszeitraum in Abschnitte aufgegliedert.
Jeder Abschnitt wird durch einen einzelnen Punkt dargestellt. Der Punkt kann der Mittelwert, der
Peak-Wert oder das 90. Perzentil der Daten sein (beim 90. Perzentil liegen 90 Prozent der Punkte
unter dem Wert). Der Abschnitt wird nur dann verwendet, wenn der Prozentsatz der gültigen Punkte
innerhalb des Abschnitts den von Ihnen festgelegten Grenzwert überschreitet.
WICHTIG: Ein Trend wird nur berechnet, wenn innerhalb des Bereichs der analysierten Daten
mindestens zwei Abschnitte mit einem entsprechenden Prozentsatz gültiger Punkte existieren.
Auswählen eines geeigneten Geschäftszeitraums
Für eine erfolgversprechende Analyse muss eine signifikante Datenmenge vorliegen. Durch
Auswählen eines geeigneten Geschäftszeitraums mit einem ausreichend langen Zeitraum für die
Datenerfassung können Sie sicherstellen, dass Sie über genügend Daten verfügen, um eine
aussagekräftige Analyse zu erstellen. Bei einem Geschäftszeitraum von einer Woche und einem
Erfassungszeitraum von einem Monat stehen Ihnen beispielsweise nur vier aggregierte Datenpunkte
zur Verfügung. Dies reicht nicht aus, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
Damit Sie bessere Ergebnisse erzielen, sollten Sie in diesem Beispiel einen Geschäftszeitraum von
einem Tag in Kombination mit einem Erfassungszeitraum von einem Monat verwenden, um
30 Datenpunkte bereitstellen zu können. Oder verwenden Sie einen Geschäftszeitraum von einer
Woche in Kombination mit einem Erfassungszeitraum von sechs Monaten, um 26 Datenpunkte
bereitstellen zu können. Wenn Sie den Geschäftszeitraum und/oder den Zeitraum für die
Datenerfassung ändern, erreichen Sie eine höhere Flexibilität, sodass Ihnen eine signifikante
Datenmenge für die Analyse zur Verfügung steht.
Ausschluss von Datenpunkten
Sie können eine Berichtsperiode festlegen, um ein bestimmtes besonderes Ereignis aus einer
Trendanalyse auszuschließen, oder einen ungültigen Zeitraum markieren, um alle während dieses
Zeitraums erfassten Datenpunkte auszuschließen.
Faktoren mit Einfluss auf die Gültigkeit von Daten
Während eines Erfassungszeitraums können Ereignisse in den Abfragesystemen auftreten, die sich
auf die Qualität der in diesem Zeitraum verfügbaren Daten auswirken. Capacity Advisor identifiziert
Datenpunkte, die sich negativ auf die Qualität und Gültigkeit von Berichtergebnissen auswirken
könnten.
36 Die wichtigsten Konzepte im Zusammenhang mit Capacity Advisor