@magali

Также некоторые другие способы оптимизации производительности работы с большими наборами данных в Tableau включают:

Оптимизация запросов к источникам данных: При работе с базами данных или другими источниками данных важно оптимизировать запросы, чтобы они возвращали только необходимые данные. Используйте индексы, оптимизируйте SQL-запросы и используйте параметры для улучшения производительности.
Использование агрегированных вычислений: Вместо того, чтобы работать с большими объемами детальных данных, можно предварительно вычислить агрегированные значения и использовать их для анализа. Это может значительно сократить время обработки данных.
Оптимизация визуализаций: Избегайте создания сложных и медленных визуализаций с большим количеством элементов. Используйте простые и понятные графики, которые быстро загружаются и анализируются.
Разделение листов и дашбордов: Разделите большой дашборд на несколько более мелких листов и дашбордов, чтобы улучшить производительность. Это позволит Tableau более эффективно обрабатывать данные и визуализации.
Оптимизация настроек Tableau Server: Если вы используете Tableau Server для публикации отчетов, настройте его для оптимальной производительности, в том числе увеличения выделенных ресурсов, настройки работы с памятью и кэширования данных.

Следуя этим советам и принимая во внимание специфику вашего набора данных, вы сможете значительно улучшить производительность работы с большими объемами данных в Tableau.

#cpu