Was ist Tableau?

Die Datenvisualisierung bindet oder ordnet Daten den wahrnehmbaren und konsistenten Darstellungen zu, um ein schnelles und ganzheitliches Verständnis für verschiedene Aspekte von Daten wie Muster, Verteilungen, Trends und Anomalien im massiven Datenkorpus zu erlangen.

Die inhärenten Fähigkeiten der Visualisierungstools, wie die Benutzerfreundlichkeit, die verbesserte Interaktion mit Datenelementen, das Ausmaß der Verallgemeinerung in Richtung hochdimensionaler Daten usw., haben die Datenvisualisierung zu einer Schlüsseldisziplin in der datengetriebenen Welt gemacht.

Bedarf, Umfang und Funktionen

Die überwältigende Wachstumsrate des verfügbaren Datenvolumens und das dringende Bedürfnis der Entscheidungsträger in allen Bereichen von Wirtschaft und Forschung, schnelle und genaue Entscheidungen zu treffen, vergrößerten den Spielraum für Datenvisualisierungstools, um Daten mit Grafiken zu verstehen. Der erforderliche Aufwand und die Zeit zum Erstellen, Verwalten von Grafikpaketen und das Fachwissen zum Verstehen von Grafik-Jargons werden erheblich reduziert.

Die wichtigsten Funktionen der Datenvisualisierungstools sind:

  • Durch die einfache Verwendung von Werkzeugfunktionen ist keine gründliche Schulung in Technologie zur Erstellung oder Interaktion von Ansichten erforderlich, um wertvolle Erkenntnisse abzuleiten.
  • Skalierbarkeit für die schnell wachsende Datengröße und die erhöhte Datenkomplexität, die Skalar-, Vektor- und Tensordatentypen umfasst, ohne die Leistung des Tools zu beeinträchtigen.
  • Fähigkeit, heterogene Daten zu verarbeiten, indem Datenkonnektoren oder Parser für verschiedene Quellen verwendet werden, die Daten enthalten oder speichern
  1. Strukturdaten wie in relationalen Datenbanken (Oracle, MySQL, PostgreSQL)
  2. Teilstrukturierte Daten wie XML-Dateien, JSON-Payloads
  3. Unstrukturierte Daten in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Couchbase usw.
  4. Cloud-Datenspeicher wie Oracle Cloud, AWS und Microsoft Azure usw.
  • Durch die Integration von Funktionen zur Ansichtsmanipulation wie Schneiden und Zerteilen wird der erforderliche Detaillierungsgrad erreicht, und die Daten werden gefiltert, um eine detaillierte explorative Datenanalyse zu ermöglichen
  • Unterstützung der semantischen Visualisierung zur automatischen Auswahl geeigneter Visualisierungsprimitive wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Baumdiagramme usw. für nominelle, ordinale und numerische Daten.

Eines der beliebtesten Tools zur Datenvisualisierung ist Tableau, das sich bei der visuellen Datenexploration als das beste erwiesen hat.

Mit Tableau arbeiten

Die kurze Beschreibung der wichtigsten Konzepte für die Arbeit mit Tableau lautet:

  • Maße und Maße

Tableau klassifiziert die Daten in Dimensionen und Maße. Die unabhängigen Felder, die nicht als Dimensionen aggregiert werden können, und die Felder, die aggregiert werden können und kontextabhängig sind, werden als Kennzahlen bezeichnet

Betrachten Sie beispielsweise das Superstore-Dataset, in dem Region und Jahr Dimensionen sind, die einen Kontext bieten, der der Umsatzzahl, die eine zusammenfassbare Kennzahl ist, eine Bedeutung hinzufügt

  • Detaillierungsgrad

Die drei von Tableau unterstützten Ausdrücke zum Durchlaufen von Detailebenen sind:

1. INCLUDE - Die Aggregation erfolgt nach dem Gruppieren der INCLUDED-Liste der Dimensionsfelder

(INCLUDE (Feld 1), (Feld 2): SUM ((Spalte)))

2. EXCLUDE - Die Aggregation wird nach der Gruppierung der Dimensionsfelder durchgeführt, die NICHT in der EXCLUSION-Liste enthalten sind

(EXCLUDE (Field1), (Field2), (Field3): sum ((column)))

3. FIXED - Im Gegensatz zu Include- und Exclude-Ausdrücken sind FIXED-Aggregatwerte unempfindlich, dh sie bleiben unverändert gegenüber der geänderten Reihenfolge der angezeigten Bemaßungen (Hinzufügen neuer Bemaßungen oder Ausblenden vorhandener Bemaßungen) in der Ansicht.

(FEST (Feld 1): SUMME ((Spalte)))

  • Parameter

Die Interaktion mit der Visualisierung kann durch Parametrisierung einiger Aspekte der Ansicht verbessert werden. Die häufigsten Anwendungsfälle, bei denen Parameter verwendet werden müssen, sind:

  • Die Aufnahme von Top-N-Filtern
  • Anpassung der Behältergröße von Histogrammen
  • Referenzliniendefinition für die schwellenbasierte Klassifizierung

Der Bereich oder die Liste der Parameterwerte, die der Benutzer ändern oder auswählen kann, sollte denselben Datentyp haben wie in den Parametereigenschaften definiert

Im Allgemeinen umfasst der Prozess für die in Tableau verwendeten Parameter die folgenden Schritte:

1. Neuen Parameter erstellen: Bei jeder Eingabe einer Konstante während der Erstellung einer Ansicht wird die Option "Neuen Parameter erstellen" unterstützt, um die Optimierung des betreffenden Aspekts in der veröffentlichten Ansicht zu ermöglichen

2. Parametersteuerung anzeigen: Parametersteuerelemente wie Filterfelder, Messuhren, Schiebeleisten usw. können in der Ansicht sichtbar gemacht werden, indem Sie die Option 'Parametersteuerung anzeigen' auswählen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Parameter im Parameterbereich klicken.

3. Parameter in Berechnungen verwenden: Die von der Parametersteuerung zurückgegebenen Parameterwerte können in Berechnungen, Funktionen oder in logischen Anweisungen verwendet werden, um Benutzern die Möglichkeit zu geben, die gewünschte Kennzahl / Statistik darzustellen.

  • Setzt

Mengen werden manuell erstellt oder unter bestimmten Bedingungen berechnet, um benutzerdefinierte Darstellungselemente in der Ansicht zu vereinfachen. Die Merkmale der Sets sind:

1. Dynamische Gruppen: Im Gegensatz zu Kategorien, die aufgrund einer statischen Gruppierung innerhalb der Dimensionen mit großer Zugehörigkeit erstellt werden können, werden bei Berechnungen von Gruppen, die auf der Bedingungslogik basieren, die für Dimensionen oder Kennzahlen definiert ist, Felder dynamisch kategorisiert, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern.

2. Wiederverwendbarkeit: Obwohl Filter die bedingte Kategorisierung von Dimensionen oder Kennzahlen unterstützen, ist der Bereich der Filter auf diese Dimension in der Arbeitsmappe beschränkt, während Sätze gespeichert und in Berechnungen oder als Komponente in einem anderen Satz wiederverwendet werden können.

3. Rangfolge: Sets haben eine höhere Rangfolge als Dimensionsfilter oder Measurefilter in der Abfragepipeline, sodass die in den Ansichtsfiltern zur Auswahl stehende Werteliste gemäß Setdefinition optimal ist.

  • Tabellenberechnungen

Mit Tabellenberechnungen werden lokal in der Tableau-Ansicht sichtbare Daten verarbeitet, um Kennzahlen wie laufende Summen in Unterkategorien, kumulierte Summe, gleitender Durchschnitt mit einstellbarer Fensterlänge, Rangfolge der Feldwerte, prozentuale Unterschiede usw. abzuleiten.

Tableau-Produkte

Verschiedene Tableau-Produkte sind in folgende Kategorien unterteilt:

  1. Visualisierungsentwicklungsprodukte mit Tableau Desktop und Tableau Public (Desktop)
  2. Visualisierung Publishing-Produkte, die Tableau Server, Tableau Reader, Tableau Online und Tableau Public (Server) enthalten

  • Tableau Desktop

Tableau Desktop ermöglicht Benutzern das Erstellen, Formatieren und Integrieren verschiedener interaktiver Ansichten und Dashboards mithilfe der umfangreichen Sammlung von Visualisierungsprimitiven. Es unterstützt auch die aktuelle Analyse, indem Daten abgefragt werden, die sich in verschiedenen nativen und live verbundenen Datenbanken befinden.

Die erstellten Visualisierungen werden veröffentlicht, indem das Tableau Packaged Workbook mit der Erweiterung .twbx, die aus besteht, freigegeben wird

  1. Tableau Workbook mit der Erweiterung .twb, bei der es sich um ein XML-Dokument handelt, das Visualisierungsvorlagen beschreibt
  2. Tableau Data Extracts mit der Erweiterung .tde, bei der es sich um eine komprimierte Datenquellendatei handelt
  3. Andere unterstützende Dateien wie Bilder usw.

  • Tableau Server

Tableau Server ist eine zuverlässige, sichere und gut verwaltete Unternehmensumgebung für die Freigabe und Veröffentlichung von Visualisierungen, die mit Tableau Desktop erstellt wurden. Dieses Produkt fungiert als zentrales Repository für verschiedene Datenquellen in der Daten-Engine, für die Sicherheitsrollen der Benutzer und die Zugriffsberechtigungsdetails sowie für alle Visualisierungen im gesamten Unternehmen.

  • Tableau Public

Tableau Public ist eine in der Cloud gehostete kostenlose Version mit Einschränkungen bei der Verwendung von Tools und wird mit den beiden Unterprodukten Tableau Public (Desktop) und Tableau Public (Server) gebündelt. Die Ansichten werden in Tableau Public (Desktop) erstellt und in Tableau Public (Server) gespeichert und veröffentlicht.

Die bemerkenswerten Einschränkungen bei Tableau Public sind:

  1. Lokal verfügbare Datenextrakte sind die einzigen unterstützten Datenquellen
  2. Die maximale Anzahl der einzugebenden Zeilen beträgt eine Million
  3. Im Gegensatz zu Tableau Desktop können Benutzer den Bericht nicht lokal speichern und können die Arbeitsmappe nur in Tableau Public (Server) speichern, auf das alle Benutzer zugreifen können

  • Tableau Online

Tableau Online ist eine in der Cloud gehostete Plattform für die gemeinsame Nutzung von Ansichten mit der Möglichkeit, eine Verbindung zu Cloud-Datenbanken wie Amazon Redshift, Google BigQuery usw. herzustellen. Die geplante Aktualisierung von Extrakten und die Live-Verbindung mit lokalen Datenspeichern erfolgt über Tableau Bridge.

  1. Der inhärente Vorteil der Cloud-Basislösung besteht darin, dass die Infrastrukturkosten für die Benutzer gesenkt werden, da Upgrades, Patches und Wartungsarbeiten vermieden werden
  2. Im Gegensatz zu Tableau Server ist für das Bearbeiten von Arbeitsmappen und Visualisierungen eine Datenserververbindung erforderlich. Diese Vorgänge sind durch die maximale Zeilenanzahl begrenzt.

  • Tableau Reader

Tableau Reader ist eine Desktop-Anwendung, mit der Benutzer Ansichtsinteraktionen wie Drilldown und Rollup von OLAP-Cubes, Filtern nach Dimensionen usw. öffnen und ausführen können, jedoch den eingebetteten Inhalt in den veröffentlichten Visualisierungen, die in Tableau Desktop erstellt wurden, nicht bearbeiten können.

Fazit

Tableau sammelte positive Kundenerfahrungen und positionierte sich als führender Anbieter im Bereich Business Intelligence (BI). Die bemerkenswerte Fähigkeit, Rohdaten in visuelle Darstellungen zu übersetzen, wurde durch eine Vielzahl von Datenkonnektoren und eine leicht zugängliche Vielzahl von Visualisierungsprimitiven erreicht.

Angesichts sich ändernder Kundenanforderungen und steigender Benutzererwartungen zielt Tableau darauf ab, die maschinell lernfähige Datenaufbereitung und intelligente Datenerkennung zu unterstützen. Parallel dazu konzentriert sich Tableau darauf, herausfordernde Lücken in den unten aufgeführten Unternehmensfunktionen zu schließen:

  • Die Performance muss verbessert werden, während große und komplexe Daten aus heterogenen Daten integriert werden
  • Geplant, um die Fähigkeit zu verbessern, große In-Memory-Extrakte zu verarbeiten, indem TDE-Datendateiformate durch eine In-Memory-Engine mit dem Namen Hyper ersetzt werden
  • Bereitstellung einer ereignisbasierten Planung und Bereitstellung von bedingten Warnmeldungen
  • Entwicklung von API-Schnittstellendiensten für eine bessere Erweiterbarkeit
  • Reduzierte Komplexität beim Verpacken, um große Bereitstellungen von Lightweight-Kunden durchzuführen

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Dies war eine Anleitung zu What is Tableau. Hier haben wir die wichtigsten Konzepte, Funktionen und Produkte von Tableau besprochen. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -

  1. Wie erstelle ich ein Set in Tableau?
  2. Was ist der Tableau Server?
  3. Verwendung von Tableau
  4. Wie installiere ich Tableau?
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Große Daten