Как оптимизировать производительность работы с большими наборами данных в Tableau?

@magali 

Существует несколько способов оптимизации производительности работы с большими наборами данных в Tableau:

1. Использование извлечений (Extracts): Вместо того, чтобы использовать исходные данные для каждого запроса, можно создать извлечение данных, которое будет содержать только необходимые данные. Извлечения загружаются в память, что может значительно ускорить работу с большими объемами данных.
2. Использование агрегированных данных: Если вы работаете с большими объемами данных, то часто имеет смысл использовать агрегированные данные вместо детальных данных. Например, вместо того, чтобы работать с каждой транзакцией в базе данных, можно использовать данные о ежедневных продажах или ежемесячных суммах продаж.
3. Использование фильтров: Использование фильтров позволяет работать только с необходимыми данными, что может значительно снизить нагрузку на систему и ускорить работу с большими объемами данных.
4. Использование параметров: Параметры позволяют динамически изменять различные параметры запроса, такие как фильтры, размеры и другие настройки. Это может значительно снизить количество запросов к базе данных и ускорить работу с большими объемами данных.
5. Использование индексов: Если вы используете базу данных, то использование индексов может значительно ускорить работу с большими объемами данных. Индексы позволяют быстро находить необходимые данные в базе данных.
6. Использование кэша: Кэширование запросов и извлечений может ускорить работу с большими объемами данных, поскольку повторные запросы не требуют повторного доступа к базе данных.
7. Использование специальной аппаратуры: Если у вас есть большой бюджет, то вы можете использовать специальную аппаратуру, такую как параллельные процессоры или графические ускорители, для ускорения работы с большими объемами данных в Tableau.

@magali 

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

1. 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.
2. 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.
3. Оптимизация визуализаций: Избегайте создания сложных и медленных визуализаций с большим количеством элементов. Используйте простые и понятные графики, которые быстро загружаются и анализируются.
4. 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.
5. 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.