Это во многом зависит от того, чего вы пытаетесь достичь. Для некоторых приложений лучше иметь меньше записей с большим количеством полей, а для других лучше иметь много записей с меньшим количеством полей.
Имейте в виду, что Tableau не похож ни на Excel, ни на SQL, а это означает, что вы должны свести манипуляции с данными к минимуму, поскольку некоторые вычисления нелегко/невозможно выполнить в Tableau (а некоторые возможны, но требуют экспорта данных и повторного подключения к ним). Tableau следует использовать в основном для целей визуализации данных.
Кроме того, очень проблематично сравнивать разные показатели на одной и той же диаграмме. Это означает, что если вы хотите сравнить сумму (A) с суммой (B), вам придется построить 2 разных графика (а не помещать оба в одно и то же). Мне проще иметь несколько полей измерения и много измерений. Таким образом, я могу легко нарезать/сравнивать меры. В последнем примере вместо одной записи с показателями A и B у меня было бы 2 записи: одна с мерой A и одним измерением (говоря, что измеряется A) и одна с мерой B и одним измерением (в том же соответственно поля)
НО это не означает, что вы всегда должны использовать «высокие тонкие столы». Вам нужно увидеть, чего вы пытаетесь достичь и какой формат лучше соответствует вашим потребностям (и дизайну Tableau). И если вы не работаете с действительно большими таблицами и ваш анализ выполняется много раз в день (или в режиме реального времени) и производительность не является очень большой проблемой, вам следует сосредоточиться на том, что облегчает вашу жизнь (особенно когда вам нужно изменить и адаптируйте анализ позже).
А для производительности в Tableau я следую 3 правилам:
1) Всегда извлекать (данные в tde) - это намного быстрее, чем большинство других форматов баз данных (я не тестировал все, но это намного быстрее, чем csv, mdb, xls или SQL, подключенные напрямую)
2) Никогда не используйте ссылки Tableau. Если это не влияет на производительность (например, номенклатура для поля с низким диапазоном), лучше, чтобы вся ваша информация уже находилась в той же базе данных.
3) Удаление ненужной информации. Очень привлекательно иметь всю возможную информацию в базе данных, но это также сказывается на производительности. Я стараюсь хранить только ту информацию, которая необходима для анализа, в пределах необходимой мне гибкости. Фильтрация данных — это нормально, фильтрация по контексту — лучше, но фильтрация в экстракте или в самом источнике данных — лучшее решение.
person
Inox
schedule
11.08.2014
