Por qué es conveniente usar extracciones de datos de Tableau

Esta es la segunda publicación de una serie de tres publicaciones acerca de las extracciones de datos de Tableau. En la primera publicación, analizamos cómo Tableau crea y usa las extracciones de datos. Si el contenido de la primera publicación no lo convenció de los beneficios de las TDE, aquí presentamos varias razones por las cuales las extracciones de datos de Tableau (TDE) son valiosas, e incluso esenciales, para los usuarios de Tableau.

7 razones para usar las extracciones de datos de Tableau:

1. Rendimiento

   La extracción de datos no solo ofrece un aumento de rendimiento cuando la fuente de datos subyacente es inaceptablemente lenta, sino que también puede acelerar el rendimiento cuando el uso de SQL personalizado lo disminuye (vea aquí).

2. Carga reducida

   Reemplazar una conexión en vivo a una base de datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP), o cualquier base de datos, por una TDE reduce la carga de la base de datos que pueda deberse a mucho tráfico de usuarios en Tableau.

3. Portabilidad

   Una TDE puede integrarse en visualizaciones de Tableau en un libro de trabajo empaquetado para que pueda compartirse y usarse en colaboración.

4. Agregaciones previas

   Cuando usted crea una TDE, Tableau le da la opción de agregar los datos para todas las dimensiones visibles Esto se conoce como una extracción agregada. Una extracción agregada es más pequeña y contiene solo datos agregados, como lo indica su nombre, no todos los datos de nivel de filas que se almacenan en la TDE estándar. Acceder a los valores para agregaciones aditivas en una visualización es prácticamente instantáneo debido al trabajo previo de derivar los valores. Por consiguiente, el rendimiento es la razón principal para usar una extracción agregada.

   También, puede decidir realizar las agregaciones hasta el nivel seleccionado, p. ej. mes, trimestre, año, etc., de uno de los campos de fecha de la fuente de datos subyacente. Esto disminuye aún más el tamaño de la extracción mediante la reducción del número de valores agregados almacenados en la extracción y, para ese nivel específico de agregación, incrementa significativamente el rendimiento. Para obtener más información, consulte los artículos que aparecen aquí y aquí.

5. Materialización de campos calculados

   Cuando optimiza una extracción de Tableau, todos los campos calculados definidos se convierten en valores estáticos tras la siguiente actualización completa. En ese momento, estos básicamente se convierten en campos de datos adicionales a los que se puede acceder y que pueden agregarse tan rápido como cualquier otro campo de la TDE. El aumento de rendimiento puede ser especialmente notorio cuando se trabaja con cálculos de cadenas, ya que estos son significativamente más lentos que los cálculos numéricos o de fechas. Por lo tanto, como en el caso de las extracciones agregadas, la razón principal para optimizar una TDE es el rendimiento.

6. Publicación en Tableau Public o Tableau Online

   Tableau Public solo admite TDE. Mientras que Tableau Online puede conectarse en vivo con fuentes de datos basadas en la nube, las TDE son las fuentes de datos más comunes usadas en ese entorno.

7. Compatibilidad con funcionalidades no disponibles cuando se usa MS Jet

   La versión 8.1 y versiones anteriores de Tableau usan el motor MS Jet para acceder a archivos de texto, Excel y MS Access. Si se crea una extracción, se pueden usar ciertas funciones no admitidas por Jet, como la definición de conteo. (En la versión 8.2, Tableau reemplazó a MS Jet para el acceso a archivos de texto y Excel por un nuevo motor más funcional y de mayor rendimiento).

Ejemplos de aplicaciones específicas

Representar todas las aplicaciones específicas posibles de las TDE no sería factible en una publicación de blog tan breve como esta. Lo que sigue tiene el propósito de darle al lector una noción de las clases de cosas únicas que se pueden hacer con las TDE para expandir la funcionalidad de Tableau.

• Compare una agregación de todas las filas de una fuente subyacente con la misma agregación de un subconjunto de esas filas. Mediante la combinación de una fuente de datos con una extracción agregada basada en la misma fuente de datos, usted puede filtrar y cortar datos para comparar agregaciones del subconjunto con el conjunto de datos completo (esto también se puede hacer con funciones SQL en bruto o SQL personalizado).
• Cree “agregaciones dobles”. Por ejemplo, si la agregación predeterminada de una medida es SUMA, crear una extracción agregada previamente le permitiría calcular un PROM de SUMA en la visualización.
• Diseñe un dashboard de estilo KPI que combine hojas de trabajo basadas en extracciones agregadas con hojas de trabajo basadas en conexiones en vivo. Este patrón de diseño tiene ventajas de rendimiento, ya que las agregaciones de estilo KPI se calculan previamente y no requieren una conexión en vivo, lo que reduce la carga sobre las fuentes de datos subyacentes. Por cierto, aquí hay un buen artículo de este mismo blog acerca de KPI.


Figura 1: Un dashboard que combina extracciones agregadas y conexiones en vivo para proporcionar facilidad de navegación y rendimiento

Esperamos que esta publicación le haya dado una noción aún más amplia de cómo y por qué las extracciones de datos de Tableau pueden ayudarlo a usar Tableau para ver y comprender sus datos. La próxima semana, culminaremos la serie con una lista completa de consejos, trucos y prácticas recomendadas.