Laiks ziÅojumu sagatavoÅ”anai Excel strauji beidzas ā tendence uz ÄrtÄm informÄcijas prezentÄcijas un analÄ«zes rÄ«ku izmantoÅ”anu ir redzama visÄs jomÄs. MÄs jau sen esam apsprieduÅ”i digitÄlo pÄreju ziÅojumu sagatavoÅ”anÄ un izvÄlÄjÄmies vizualizÄcijas un self-service analÄ«tikas sistÄmu Tableau. Aleksandrs Bezugļijs, analÄ«tisko risinÄjumu un ziÅojumu nodaļas vadÄ«tÄjs GrupÄ "M.Viedo-Eldorado", pastÄstÄ«ja par pieredzi un rezultÄtiem cÄ«Åas paneļa izstrÄdÄ.
Saku uzreiz, ka ne viss, kas tika ieplÄnots, izdevÄs Ä«stenot, bet pieredze bija interesanta, ceru, ka tÄ bÅ«s noderÄ«ga arÄ« jums. Un, ja kÄdam ir idejas, kÄ to varÄja izdarÄ«t labÄk ā bÅ«Å”u ļoti pateicÄ«gs par ieteikumiem un idejÄm.
ZemÄk ir par to, ar ko mÄs saskÄrÄmies un ko uzzinÄjÄm.
Ar ko mÄs sÄkÄm
GrupÄ "M.Viedo-Eldorado" ir labi izstrÄdÄta datu modelis: strukturÄta informÄcija ar nepiecieÅ”amo uzglabÄÅ”anas dziļumu un milzÄ«gs skaits fiksÄtÄs formas ziÅojumu (skat. sÄ«kÄk ). No tiem analÄ«tiÄ·i veido vai nu kopsavilkuma tabulas vai formatÄtas izsÅ«tÄ«Å”anas Excel, vai skaistas prezentÄcijas PowerPoint galalietotÄjiem.
Aptuveni pirms diviem gadiem, vietÄ fiksÄtÄs formas ziÅojumu, mÄs sÄkÄm izveidot analÄ«tiskos ziÅojumus SAP Analysis (pÄrslÄgums uz Excel, bÅ«tÄ«bÄ ā kopsavilkuma tabula pÄr OLAP dzinÄju). Bet Å”is rÄ«ks nevarÄja nodroÅ”inÄt visu lietotÄju vajadzÄ«bas, lielÄkÄ daļa turpinÄja izmantot informÄciju, papildus apstrÄdÄtu analÄ«tiÄ·u.
MÅ«su galalietotÄji tiek iedalÄ«ti trÄ«s kategorijÄs:
AugstÄkÄ vadÄ«ba. Pieprasa informÄciju labi noformÄtÄ un vizuÄli saprotamÄ veidÄ.
VidÄjÄ vadÄ«ba, progresÄ«vi lietotÄji. InteresÄ dati un spÄj patstÄvÄ«gi veidot ziÅojumus, ja rÄ«ki ir pieejami. TieÅ”i viÅi kļuva par galvenajiem analÄ«tisko ziÅojumu lietotÄjiem SAP Analysis.
Masas lietotÄji. NeinteresÄ paÅ”pÄrvalde datu analÄ«zÄ, izmanto ziÅojumus ar ierobežotu brÄ«vÄ«bas pakÄpi, izsÅ«tÄ«Å”anas un kopsavilkuma tabulu formÄtÄ Excel.
MÅ«su ideja bija apmierinÄt visu lietotÄju vajadzÄ«bas un sniegt viÅiem vienotu Ärtu rÄ«ku. SÄkÄm ar augstÄkÄ lÄ«meÅa vadÄ«bu. ViÅiem bija nepiecieÅ”amas Ärtas sadaļas, lai analizÄtu galvenos biznesa rezultÄtus. TÄdÄjÄdi mÄs sÄkÄm ar Tableau un sÄkumÄ izvÄlÄjÄmies divus virzienus: pÄrdoÅ”anas rÄdÄ«tÄjus mazumtirdzniecÄ«bÄ un tieÅ”saistÄ ar ierobežotu analÄ«zes dziļumu un platumu, kas aptvertu aptuveni 80% datu, ko pieprasÄ«ja augstÄkÄ vadÄ«ba.
TÄ kÄ paneļu lietotÄji bija augstÄkÄ lÄ«meÅa vadÄ«ba, radÄs vÄl viens papildu produkta KPI ā atbildes Ätrums. Neviens negaidÄ«s 20ā30 sekundes, kamÄr dati tiek atjauninÄti. NavigÄcijai bija jÄbÅ«t 4ā5 sekunžu ietvaros, vÄlams vispÄr uzreiz. Un to mums, diemžÄl, neizdevÄs panÄkt.
TÄ izskatÄ«jÄs mÅ«su galvenÄ paneļa makets:
GalvenÄ ideja ir apvienot galvenos KPI dzinÄjus, kuru beigÄs uzkrÄjÄs 19, kreisajÄ pusÄ un attÄlot to dinamiku un sadalÄ«jumu pa galvenajiem atribÅ«tam labajÄ pusÄ. Uzdevums Ŕķiet vienkÄrÅ”s, vizualizÄcija ir loÄ£iska un saprotama, lÄ«dz nonÄc pie detaļÄm.
Detaļa 1. Datu apjoms
GalvenÄ pÄrdoÅ”anas tabula par gadu ir apmÄram 300 miljoni rindu. TÄ kÄ ir nepiecieÅ”ams atspoguļot dinamiku salÄ«dzinÄjumÄ ar iepriekÅ”Äjiem gadiem, faktisko pÄrdoÅ”anas datu apjoms ir apmÄram 1 miljards rindu. TurklÄt atseviŔķi tiek glabÄta informÄcija par plÄnu datiem un interneta pÄrdoÅ”anas bloks. TÄdÄļ, pat neskatoties uz to, ka mÄs izmantojÄm kolonnveida in-memory DB SAP HANA, pieprasÄ«juma Ätrums ar visiem rÄdÄ«tÄjiem par vienu nedÄļu no esoÅ”ajiem krÄjumiem uz lido jau bija ap 15-20 sekundÄm. Å Ä«s problÄmas risinÄjums ir acÄ«mredzams ā papildu datu materializÄcija. Bet tajÄ arÄ« ir slÄptie riski, par kuriem runÄÅ”u zemÄk.
Detaļa 2. NeaditÄ«vie rÄdÄ«tÄji
Mums daudzi KPI ir saistÄ«ti ar Äekiem. Un Å”is rÄdÄ«tÄjs atspoguļo COUNT DISTINCT rindu (Äeku virsrakstu) skaitu un rÄda atŔķirÄ«gas summas atkarÄ«bÄ no izvÄlÄtajiem atribÅ«tiem. PiemÄram, kÄ Å”im rÄdÄ«tÄjam un tÄ atvasinÄjumam bÅ«tu jÄtiek aprÄÄ·inÄti:
Lai nodroÅ”inÄtu aprÄÄ·inu precizitÄti, var:
- Veikt Å”Ädu rÄdÄ«tÄju aprÄÄ·inÄÅ”anu uz vietas datu krÄtuvÄ;
- Veikt aprÄÄ·inu uz visa datu apjoma Tableau, t.i., pÄc pieprasÄ«juma Tableau atdot visus datus, Åemot vÄrÄ izvÄlÄtos filtrus ÄekÄÅu pozÄ«ciju granularitÄtÄ;
- Izveidot materializÄtu vitrÄ«nu, kurÄ tiks aprÄÄ·inÄti visi rÄdÄ«tÄji visos izvÄles variantos, kas sniedz atŔķirÄ«gus neaditÄ«vus rezultÄtus.
Ir skaidrs, ka piemÄrÄ UTE1 un UTE2 ir materiÄla atribÅ«ti, kas attÄlo preÄu hierarhiju. Tas nav statisks jÄdziens, caur to notiek vadÄ«ba iekÅ”ÄjÄ uzÅÄmumÄ, jo par dažÄdÄm preÄu grupÄm atbild dažÄdi menedžeri. Mums ir bijusi liela globÄla Ŕīs hierarhijas pÄrskatÄ«Å”ana, kad mainÄ«jÄs visi lÄ«meÅi, kad tika pÄrskatÄ«tas savstarpÄjÄs attiecÄ«bas, kÄ arÄ« regulÄras punktveida izmaiÅas, kad viena grupa pÄriet no viena mezgla uz citu. ParastajÄ pÄrskatÄ tas viss tiek aprÄÄ·inÄts uz vietas no materiÄla atribÅ«tiem, bet, ja Å”os datus materializÄ, ir nepiecieÅ”ams izstrÄdÄt mehÄnismu, lai izsekotu Å”Ädas izmaiÅas un automÄtiski atjaunotu vÄsturiskos datus. Tas ir ļoti sarežģīts uzdevums.
Detaļas 3. Datu salÄ«dzinÄÅ”ana
Å is punkts ir lÄ«dzÄ«gs iepriekÅ”Äjam. JÄga ir tÄda, ka uzÅÄmumÄ, analizÄjot, ir pieÅemts izveidot vairÄkus salÄ«dzinÄÅ”anas lÄ«meÅus ar iepriekÅ”Äjo periodu:
SalÄ«dzinÄÅ”ana ar iepriekÅ”Äjo periodu (diena pret dienu, nedÄļa pret nedÄļu, mÄnesis pret mÄnesi)
Å ajÄ salÄ«dzinÄjumÄ tiks pieÅemts, ka, atkarÄ«bÄ no lietotÄja izvÄlÄtÄ perioda (piemÄram, 33. gada nedÄļa), mums jÄparÄda dinamika pret 32. nedÄļu. Ja mÄs izvÄlÄtos datus par mÄnesi, piemÄram, maiju, tad Å”is salÄ«dzinÄjums parÄdÄ«tu dinamiku pret aprÄ«li.
SalÄ«dzinÄÅ”ana ar iepriekÅ”Äjo gadu
Å eit galvenais nianses ir tajÄ, ka, salÄ«dzinot pa dienÄm un nedÄļÄm, jÅ«s neÅemiet to paÅ”u dienu iepriekÅ”ÄjÄ gadÄ, t.i., jÅ«s nevarat vienkÄrÅ”i Åemt paÅ”reizÄjo gadu mÄ«nus viens. Jums ir jÄpievÄrÅ”as salÄ«dzinÄtajai nedÄļas dienai. Bet, salÄ«dzinot mÄneÅ”us, pretÄji, ir jÄÅem tieÅ”i tÄds pats kalendÄra dienas iepriekÅ”ÄjÄ gadÄ. Ir arÄ« nianses ar izslÄgtu gadiem. Avota krÄtuvÄs visa informÄcija ir sadalÄ«ta pa dienÄm, tur nav atseviŔķu lauku nedÄļÄm, mÄneÅ”iem, gadiem. TÄpÄc, lai iegÅ«tu pilnÄ«gu analÄ«tisko pÄrskatu panelÄ«, nav jÄrÄÄ·ina viens periods, piemÄram, nedÄļa, bet 4 nedÄļas, un pÄc tam Å”os datus vÄl ir jÄsalÄ«dzina, atspoguļojot dinamiku, novirzes. AttiecÄ«gi Å”o dinamiskÄs salÄ«dzinÄÅ”anas loÄ£iku var realizÄt vai nu Tableau, vai uz vitrÄ«nas puses. JÄ, un par Ŕīm detaļÄm mÄs, protams, zinÄjÄm un domÄjÄm vÄl projektÄÅ”anas posmÄ, bet to ietekmi uz gala paneļa veiktspÄju prognozÄt bija grÅ«ti.
Datu paneļa ievieÅ”anÄ mÄs gÄjÄm pa garu Agile ceļu. MÅ«su uzdevums bija pÄc iespÄjas ÄtrÄk nodroÅ”inÄt testÄÅ”anai strÄdÄjoÅ”u rÄ«ku ar nepiecieÅ”amajiem datiem. TÄpÄc mÄs devÄmies sprintos un balstÄ«jÄmies uz paÅ”reizÄjÄ krÄtuves darba minimizÄciju.
1. daļa. Ticība Tableau
Lai vienkÄrÅ”otu IT atbalstu un Ätri ieviestu izmaiÅas, mÄs pieÅÄmÄm lÄmumu izstrÄdÄt neadditÄ«vo rÄdÄ«tÄju aprÄÄ·ina un iepriekÅ”Äjo periodu salÄ«dzinÄÅ”anas loÄ£iku Tableau.
1. posms. Viss ir Live, nekÄdas papildinÄÅ”anas vitrÄ«nÄm.
Å ajÄ posmÄ mÄs pievienojÄm Tableau esoÅ”ajiem vitrÄ«nÄm un nolÄmÄm apskatÄ«t, kÄ tiks aprÄÄ·inÄts Äeku skaits gada laikÄ.
RezultÄts:
Atbilde bija nomÄcoÅ”a ā 20 minÅ«tes. Datu pÄrsÅ«tÄ«Å”ana pa tÄ«klu, augsta slodze uz Tableau. MÄs sapratÄm, ka loÄ£iku ar neadditÄ«vajiem rÄdÄ«tÄjiem ir jÄrealizÄ uz HANA. MÅ«s tas nebaidÄ«ja, mums jau bija lÄ«dzÄ«ga pieredze ar BO un Analysis un bÅ«vÄt Ätras vitrÄ«nas HANA, kas sniedz pareizi aprÄÄ·inÄtus neadditÄ«vos rÄdÄ«tÄjus, mÄs pratÄm. Tagad bija jÄsaskaÅo tÄs ar Tableau.
2. posms. PielÄgojam vitrÄ«nas, nekÄdas materializÄcijas, viss uz vietas.
MÄs izveidojÄm atseviŔķu jaunu vitrÄ«nu, kas uzreiz sniedza nepiecieÅ”amos datus TABLEAU. KopumÄ mÄs ieguvÄm labu rezultÄtu, samazinot visu rÄdÄ«tÄju Ä£enerÄÅ”anas laiku no nedÄļas lÄ«dz 9-10 sekundÄm. GodÄ«gi skatoties, gaidÄ«jÄm, ka Tableau atbildes laiks visÄ dÄlÄ« bÅ«s 20-30 sekundes pirmajÄ atvÄrÅ”anÄ un pÄc tam, pateicoties keÅ”atmiÅai, no 10 lÄ«dz 12 sekundÄm, kas mÅ«s kopumÄ apmierinÄtu.
RezultÄts:
PirmajÄs atvÄrtajÄs dÄlÄ«: 4-5 minÅ«tes
Ikviens klikŔķis: 3-4 minūtes
Neviens negaidÄ«ja Å”Ädu papildu uzlabojumu vitrÄ«nas darbÄ.
2. daļa. IedziļinÄÅ”anÄs Tableau
1. posms. Tableau veiktspÄjas analÄ«ze un Ätra tuning
MÄs sÄkÄm analizÄt, uz ko Tableau tÄrÄ galveno laiku. Un tam ir patieÅ”Äm labi rÄ«ki, kas, protams, ir plus Tableau. GalvenÄ problÄma, ko mÄs identificÄjÄm, bija ļoti sarežģīti SQL vaicÄjumi, kurus bÅ«vÄja Tableau. Tie bija saistÄ«ti galvenokÄrt ar:
ā datu transponÄÅ”anu. TÄ kÄ Tableau nav rÄ«ku datasetu transponÄÅ”anai, tad, lai izveidotu kreiso dÄļa daļu ar detalizÄtu visu KPI attÄloÅ”anu, mums bija jÄveido tabula, izmantojot case. SQL vaicÄjumu izmÄrs DB sasniedza 120 000 rakstzÄ«mes.
ā laika perioda izvÄli. Å Äds vaicÄjums DB lÄ«menÄ« prasÄ«ja vairÄk laika kompilÄcijai nekÄ izpildei:
T.i., vaicÄjuma apstrÄde 12 sekundes + 5 sekundes izpilde.
MÄs nolÄmÄm vienkÄrÅ”ot aprÄÄ·inu loÄ£iku Tableau pusÄ un pÄrcelt vÄl vienu daļu aprÄÄ·inu uz vitrÄ«nu un DB lÄ«meni. Tas deva labus rezultÄtus.
Vispirms mÄs veicÄm transponÄÅ”anu uz vietas, izmantojot pilnu ÄrÄjo saiti gala VIEW aprÄÄ·ina posmÄ, saskaÅÄ ar Å”Ädu pieeju, kas aprakstÄ«ta wiki un .
TÄtad mÄs izveidojÄm konfigurÄcijas tabulu ā transponÄÅ”anas matricu (21x21) un saÅÄmÄm visus rÄdÄ«tÄjus rindu sadalÄ«jumÄ.
Bija:
Kļuva par:
Datu transponÄÅ”ana gandrÄ«z neprasa laiku. PieprasÄ«jums pÄc visiem rÄdÄ«tÄjiem nedÄļas laikÄ joprojÄm tika izpildÄ«ts aptuveni 10 sekunžu laikÄ. TaÄu tagad ir zaudÄta elastÄ«ba attiecÄ«bÄ uz konkrÄto rÄdÄ«tÄju paneļa izveidi, t.i., paneļa labajÄ pusÄ, kur attÄlota dinamika un detalizÄta konkrÄta rÄdÄ«tÄja sadalÄ«jums, iepriekÅ” skatÄ«jums strÄdÄja 1-3 sekundes, jo pieprasÄ«jums tika veikts pÄc viena rÄdÄ«tÄja, bet tagad datubÄze vienmÄr atlasÄ«ja visus rÄdÄ«tÄjus un filtrÄja rezultÄtu tikai pirms to atgrieÅ”anas Tableau.
KopumÄ paneļa darbÄ«bas Ätrums samazinÄjÄs gandrÄ«z trÄ«s reizes.
RezultÄts:
- 5 sek ā paneļa un vizualizÄciju parsÄÅ”ana
- 15-20 sek ā sagatavoÅ”ana pieprasÄ«jumu kompilÄcijai ar iepriekÅ”Äjo aprÄÄ·inu veikÅ”anu Tableau
- 35-45 sek ā SQL pieprasÄ«jumu kompilÄcija un tajÄ paÅ”Ä laikÄ to secÄ«ga izpilde Hana
- 5 sek ā rezultÄtu apstrÄde, ŔķiroÅ”ana, vizualizÄciju pÄrskaitÄ«Å”ana Tableau
- Protams, Å”Ädi rezultÄti negÄja pie sirds biznesam, tÄpÄc turpinÄjÄm optimizÄciju.
Posms 2. MinimÄla loÄ£ika Tableau, pilnÄ«ga materializÄcija
MÄs sapratÄm, ka nav iespÄjams izveidot paneļa atbildes laiku dažu sekunžu laikÄ, ja skatÄ«jums darbojas 10 sekundes, un apsvÄrÄm datu materializÄcijas iespÄjas datubÄzes pusÄ tieÅ”i prasÄ«tajam panelim. Bet mums bija jÄrisina globÄla problÄma, kÄ minÄts iepriekÅ” ā neaditÄ«vi rÄdÄ«tÄji. MÄs nevarÄjÄm izveidot tÄ, lai mainot filtrus vai izkliedes Tableau elastÄ«gi pÄrslÄgtos starp dažÄdiem skatÄ«jumiem un lÄ«meÅiem, kas iepriekÅ” aprÄÄ·inÄti dažÄdÄm produktu hierarhijÄm (piemÄrÄ trÄ«s pieprasÄ«jumi bez UTE, ar UTE1 un UTE2 veido atŔķirÄ«gus rezultÄtus). TÄpÄc mÄs pieÅÄmÄm lÄmumu vienkÄrÅ”ot paneli, atteikties no produktu hierarhijas panelÄ« un noskaidrot, cik Ätrs tas var bÅ«t vienkÄrÅ”otÄ versijÄ.
TÄtad, Å”ajÄ pÄdÄjÄ posmÄ mÄs izveidojÄm atseviŔķu krÄtuvi, kurÄ transponÄtÄ veidÄ saglabÄjÄm visus KPI. DatubÄzes pusÄ jebkuram pieprasÄ«jumam uz Å”Ädu krÄtuvi tiek izpildÄ«ts 0,1 ā 0,3 sekunžu laikÄ. PanelÄ« mÄs saÅÄmÄm Å”Ädus rezultÄtus:
Pirmais atklÄjums: 8-10 sekundes
Jebkura klikŔķis: 6-7 sekundes
Laiks, ko tÄrÄ Tableau, sastÄv no:
- 0,3 sek. ā paneļa parsÄÅ”ana un SQL pieprasÄ«jumu kompilÄcija
- 1,5-3 sek. ā SQL pieprasÄ«jumu izpilde Hana galvenajÄm vizualizÄcijÄm (sÄkas paralÄli ar 1. punktu)
- 1,5-2 sek. ā renderÄÅ”ana, vizualizÄciju pÄrrÄÄ·inÄÅ”ana
- 1,3 sek. ā papildus SQL vaicÄjumu izpilde, lai iegÅ«tu atbilstoÅ”Äs filtru vÄrtÄ«bas (ZÄ«mols, DÄ«vizions, PilsÄta, Veikals), rezultÄtu parsÄÅ”ana
Ja jÄizdara Ä«ss kopsavilkums
Mums patika instrumenta Tableau vizualizÄcijas aspektÄ. ProjektÄÅ”anas posmÄ mÄs aplÅ«kojÄm dažÄdus vizualizÄcijas elementus un visus tos atradÄm bibliotÄkÄs, tostarp sarežģītas daudzslÄÅu segmentÄcijas un daudzpÄrraides waterfall.
IevieÅ”ot pÄrdoÅ”anas galvenos rÄdÄ«tÄjus, mÄs saskÄrÄmies ar veiktspÄjas problÄmÄm, kuras pagaidÄm neesam spÄjuÅ”i novÄrst. MÄs pavadÄ«jÄm vairÄk nekÄ divus mÄneÅ”us un saÅÄmÄm funkcionÄli nepilnÄ«gu paneļu, kuru reakcijas Ätrums bija uz pieļaujamÄ robežas. Un mÄs izdarÄ«jÄm secinÄjumus:
- Tableau nespÄj strÄdÄt ar lieliem datu apjomiem. Ja jÅ«su sÄkotnÄjÄ datu modelÄ« ir vairÄk nekÄ 10 GB datu (aptuveni 200 milj. x 50 rindu), paneļa darbÄ«ba ievÄrojami palÄninÄs ā no 10 sekundÄm lÄ«dz dažÄm minÅ«tÄm katram klikŔķim. MÄs eksperimentÄjÄm gan ar tieÅ”o savienojumu, gan ar ekstraktu. DarbÄ«bas Ätrums ir salÄ«dzinÄms.
- Ierobežojumi, izmantojot vairÄkas datu krÄtuves (datakomplekti). Nav iespÄjas standarta veidÄ norÄdÄ«t datu komplektu savstarpÄjÄs attiecÄ«bas. Ja izmantojat apvedceļu risinÄjumus datu komplektu savienojumam, tas bÅ«tiski atspoguļos veiktspÄju. MÅ«su gadÄ«jumÄ mÄs apsvÄra variantu datu materializÄÅ”anai katrÄ nepiecieÅ”amajÄ griezumÄ, un uz Å”iem materializÄtajiem datu komplektiem veikt pÄrlÄkumus ar iepriekÅ” izvÄlÄtiem filtriem ā tas izrÄdÄ«jÄs neiespÄjami izdarÄ«t Tableau.
- Tableau nav iespÄjams izveidot dinamiskos parametrus. JÅ«s nevarat parametru, kas tiek izmantots datu komplekta filtrÄÅ”anai ekstraktÄ vai tieÅ”ajÄ savienojumÄ, aizpildÄ«t ar citas izvÄles rezultÄtu no datu komplekta vai cita SQL vaicÄjuma rezultÄta, tikai natÄ«vo lietotÄja ievadi vai konstantu.
- Ierobežojumi, kas saistīti ar paneļa izveidoŔanu ar OLAP|Kopsavilkuma tabulas elementiem.
MSTR, SAP SAC, SAP Analysis, ja pievienojat datu kopu ziÅojumam, visi objekti uz tÄ ir savstarpÄji saistÄ«ti pÄc noklusÄjuma. Tableau tam nav, saistÄ«bu jÄiestata manuÄli. Tas, iespÄjams, ir elastÄ«gÄk, taÄu visiem mÅ«su vadÄ«bas paneļiem tas ir obligÄts prasÄ«bas elements ā tÄpÄc tas papildus palielina darba slodzi. TurklÄt, ja veidojat saistÄ«tus filtrus, lai, piemÄram, filtrÄjot reÄ£ionu, pilsÄtu saraksts tiktu ierobežots tikai uz Ŕī reÄ£iona pilsÄtÄm, jÅ«s uzreiz saskarsities ar secÄ«giem pieprasÄ«jumiem uz DB vai Ekstrahu, kas ievÄrojami palÄnina vadÄ«bas paneli. - RÅ«pÄ«bu ierobežojumi funkcijÄs. Ne par ekstraktu, ne par datu kopu no Live-connecta nevar veikt masveida pÄrveidojumus. To var izdarÄ«t caur Tableau Prep, bet tas ir papildu darba slogs un vÄl viens instruments, kuru jÄapgÅ«st un jÄtur. JÅ«s, piemÄram, nevarat transponÄt datus, izveidot savienojumu ar paÅ”iem sevi. Tas aizveras caur kolonnÄm vai lauka atseviŔķÄm pÄrveidoÅ”anÄm, kas jÄizvÄlas caur case vai if, un tas rada ļoti sarežģītus SQL pieprasÄ«jumus, kuros datubÄze pavadÄ«s lielÄko daļu laika, kompilÄjot pieprasÄ«juma tekstu. Å Ä«s instrumenta neelastÄ«bas bija jÄsaraksta lÄ«meÅa vitrÄ«nÄ, kas noved pie datu glabÄÅ”anas sarežģījuma, papildu slodzÄm un pÄrveidoÅ”anÄm.
MÄs neesam nolikuÅ”i krustu uz Tableau. Bet kÄ instrumentu, kas spÄj veidot rÅ«pnieciskus vadÄ«bas paneļus un lÄ«dzekli, ar kura palÄ«dzÄ«bu var aizstÄt un digitalizÄt visu uzÅÄmuma korporatÄ«vÄs pÄrskatu sistÄmas, Tableau netiek apsvÄrts.
Å obrÄ«d aktÄ«vi izstrÄdÄjam lÄ«dzÄ«gu vadÄ«bas paneli citÄ instrumentÄ un paralÄli mÄÄ£inÄm pÄrskatÄ«t vadÄ«bas paneļa arhitektÅ«ru Tableau, lai to vÄl vairÄk atvieglotu. Ja kopiena bÅ«s ieinteresÄta ā pastÄstÄ«sim par rezultÄtiem.
TÄpat gaidÄm jÅ«su idejas vai padomus par to, kÄ Tableau var bÅ«vÄt Ätrus vadÄ«bas paneļus uz tik lieliem datu apjomiem, jo mums ir arÄ« vietne, kur datu ir daudz vairÄk nekÄ mazumtirdzniecÄ«bÄ.
Avots: habr.com
