Fehlerbehebung bei langsamen oder großen Modellen
Zuletzt aktualisiert am 11.11.2025
Überblick
Die Performance eines Modells in xP&A, d. h. die Geschwindigkeit beim Laden oder Berechnen, hängt von verschiedenen Faktoren ab:
- Modellgröße (die Zellenanzahl hängt hauptsächlich von der Anzahl der Zeitschritte, der Anzahl der Dimensionselemente, der Anzahl der Variablen und der Anzahl der Szenarien ab)
- Komplexität der Formeln (z. B. eine sumif Formel ist langsamer als eine einfache Addition)
- Komplexität der visuellen Darstellungen (Diagramme und Tabellen)
In diesem Kapitel geben wir einige Anregungen, wie eine langsame Modell-Performance verbessert werden kann.
Dieser Artikel enthält folgende Abschnitte:
Verwendung des Model Inspector
Um die Größe eines Modells (sowie welche verknüpften Modelle und Variablen innerhalb von Modellen die größten Verursacher sind) zu untersuchen, können Sie den Model Inspector verwenden.
Um den Model Inspector zu öffnen, drücken Sie einfach i auf Ihrer Tastatur, wenn Sie sich in einem Modell befinden (ohne dass Variablen gewählt sind). Daraufhin wird der folgende Dialog angezeigt:
Speicherlimit
Wenn Sie die folgende Fehlermeldung sehen, haben Sie das für das Modell zulässige Speicherlimit überschritten. Befolgen Sie bitte die oben genannten Schritte, um zum Model Inspector zu gelangen, und achten Sie besonders auf den Abschnitt zur Analyse der Variablengröße.
Dieser zeigt die größten Variablen im Modell an, sodass Sie wissen, welche Variablen Sie bzgl. Größenreduzierung überprüfen sollten.
Warnung zur Modellgröße
Weitere mögliche Lösungen
Wenn sich die Geschwindigkeit und/oder die Performance Ihrer Modelle verlangsamt, ziehen Sie die folgenden Optionen in Betracht:
- Aktivieren Sie die manuelle Neuberechnung. Das bedeutet, dass Sie mehrere Änderungen am Modell vornehmen, diese alle gleichzeitig neu berechnen und durch Speichern Ihre Änderungen dauerhaft übernehmen können.
Öffnen Sie dazu die Modelleinstellungen und aktivieren Sie Manuell neu berechnen und speichern unter Berechnung. - Blenden Sie den Diagramm-Bereich aus (oben rechts im Spreadsheet) und/oder erwägen Sie, nicht verwendete Diagramme zu löschen oder in ein separates Modell zu verschieben.
- Erwägen Sie, die Modellgranularität und/oder die Länge Ihres Modells in den Zeiteinstellungen zu reduzieren.
- Wenn Sie Dimensionen (einschließlich Kohorten) verwenden:
- Überlegen Sie, ob Sie die Dimension bei jeder Variable in Ihrem Modell bzw. in Ihren Modellen benötigen oder nur bei einigen Variablen. Sie können die Dimension für die Variablen aggregieren, für die Sie die Aufschlüsselung nicht benötigen.
- Überlegen Sie, ob Sie die Anzahl der Dimensionselemente in der Dimension reduzieren können (z. B. indem Sie alle kleineren Dimensionselemente in "andere" gruppieren, anstatt sie als separate Elemente zu führen).
- Wenn Sie Variablen haben, die für jedes Dimensionselement einen bestimmten Wert/eine bestimmte Formel haben (oder mehrere Überschreibungen innerhalb der Variable), wird das Modell dadurch größer, da xP&A mehr Speicherplatz benötigt. Überlegen Sie, ob Sie dies benötigen, oder ob Sie stattdessen eine aggregierte Formel verwenden könnten, oder verwenden Sie ein Dimensionselement in einer if-Anweisung (dies ermöglicht es Ihnen, die dimensionalen Werte/Formeln einer Variable dynamisch zu definieren, ohne für jedes Dimensionselement eine separate Formel zu benötigen).
- Bei if-Anweisungen sollten Sie prüfen, ob tatsächlich eine verschachtelte if-Anweisung erforderlich ist (d. h. wenn X, dann Y, sonst wenn A, dann B, sonst [...]), oder ob Sie mehrere if-Anweisungen in derselben Formel verwenden können (d. h. wenn X, dann Y, sonst 0 + wenn A, dann B, sonst 0 + [...] ). Letzteres ist einfacher und schneller zu berechnen, da die if-Anweisungen getrennt sind.
- Wenn Sie ein großes Modell haben, sollten Sie in Erwägung ziehen, es in kleinere Teilmodelle zu unterteilen. Sie können Variablen verschieben, um diese Änderungen einfach vorzunehmen.
- Erwägen Sie, Szenarien zu entfernen, die nicht mehr verwendet werden.
- Wenn Ihr Modell mit einer Datenquelle verbunden ist und die Datenquelle groß ist (entweder aufgrund ihrer Granularität, ihrer Dimensionen usw.), sollten Sie erwägen, die Daten in der Datenquelle statt in xP&A zu aggregieren.