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Cómo optimizar el rendimiento de Tableau
Editado 1 Hace una semana por ExtremeHow Equipo Editorial
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Comprender cómo optimizar el rendimiento de Tableau es esencial para proporcionar una experiencia fluida y eficiente para los usuarios finales. Las potentes capacidades de visualización de datos de Tableau pueden manejar grandes conjuntos de datos, pero el uso inadecuado o la configuración incorrecta pueden causar problemas de rendimiento. Esta guía explorará diversas estrategias y consejos para aumentar el rendimiento de Tableau. Estos consejos cubren varios aspectos, que van desde la gestión de datos, el diseño de libros de trabajo y la optimización del servidor.
1. Gestión eficiente de datos
1.1 Usar extractos en lugar de conexión en vivo
Una de las formas más efectivas de mejorar el rendimiento de Tableau es usar extractos de datos en lugar de conexiones en vivo. Los extractos son instantáneas de tus datos que están optimizadas para un análisis visual rápido. Se cargan en la memoria, haciendo que las consultas sean mucho más rápidas que las conexiones en vivo que obtienen información actualizada directamente de la base de datos.
Para crear un extracto, ve al menú Datos y selecciona "Extraer datos". Esta operación reduce la carga en tu fuente de datos consultando el extracto optimizado de Tableau.
1.2 Personalizar la extracción de datos
Trabaja solo con los campos necesarios para reducir el tamaño del extracto. Usa filtros para asegurarte de que estás trabajando con los datos más relevantes. Agregar datos como parte de la operación de extracción puede reducir el volumen de datos, así como acelerar el rendimiento.
Asegúrate de actualizar los extractos regularmente para mantenerlos sincronizados con los datos existentes sin comprometer el rendimiento. Si es posible, programa los extractos para refrescar durante las horas no pico.
1.3 Personalizar la fuente de datos
La optimización a nivel de la fuente de datos puede aumentar significativamente el rendimiento de Tableau. Esto puede incluir la indexación de columnas clave para acelerar las consultas, desnormalizar datos para reducir uniones complejas o crear vistas para simplificar los datos.
Las optimizaciones específicas de la base de datos también son útiles, como usar vistas materializadas en lugar de vistas normales en una base de datos SQL o crear índices adecuados en campos consultados con frecuencia.
2. Mejorar el diseño del libro de trabajo
2.1 Reducir el número de hojas de trabajo
Reducir el número de hojas de trabajo en un libro de trabajo puede ayudar a mejorar el rendimiento, ya que cada hoja de trabajo obtiene datos, lo que aumenta el tiempo de consulta. Considera consolidar las hojas de trabajo cuando sea posible, usa paneles de control de manera efectiva para combinar las vistas requeridas.
2.2 Limitación de cálculos complejos
Los cálculos complejos pueden ralentizar significativamente un libro de trabajo. Siempre que sea posible, realiza cálculos en la fuente de datos o durante la optimización de la extracción de datos. Mover cálculos al nivel de la base de datos o crear campos calculados en el extracto puede reducir el procesamiento necesario de Tableau.
Para los cálculos que necesitas en Tableau, asegúrate de usar aritmética lo más simple posible, evita cálculos muy anidados y divídelos en partes más pequeñas.
2.3 Usar filtros eficientes
Los filtros en Tableau pueden ser tanto una bendición como una maldición. Cuando se usan sabiamente, los filtros ayudan a limitar la cantidad de datos que necesitan procesamiento. Sin embargo, aplica los filtros sabiamente para evitar complejidad innecesaria. Usa filtros contextuales cuando tengas filtros dependientes ya que ayuda a cerrar rápidamente los subconjuntos de datos.
Minimiza el uso de SQL personalizado para filtros, ya que esto puede ralentizar el rendimiento, y úsalos solo después de investigar otras opciones disponibles.
2.4 Evitar campos categóricos grandes
Los campos categóricos sustanciales pueden llevar a un rendimiento lento debido al gran volumen de datos que debe procesarse para renderizar la visualización. Este problema puede mitigarse pre-agregando los datos antes de llevarlos a Tableau.
Siempre que sea posible, usa campos numéricos que permitan agregar sin revisar registros individuales.
2.5 Optimizar para móviles
Si estás diseñando libros de trabajo para vistas tanto de escritorio como móviles, asegúrate de que estén optimizados para vistas móviles para reducir la complejidad y mejorar los tiempos de carga en redes móviles.
Crea paneles de control específicos para dispositivos para equilibrar el rendimiento con la experiencia del usuario en diferentes pantallas.
2.6 Limitar el uso de combinaciones
La combinación de datos es poderosa para combinar datos de diferentes fuentes; sin embargo, puede llevar a problemas de rendimiento. Usa uniones o integración de datos a nivel de fuente de datos cuando sea posible para mejorar el rendimiento.
Si la combinación es inevitable, asegúrate de que la fuente de datos principal sea la más grande para evitar ralentizar el procesamiento debido al procesamiento innecesariamente grande de datos de la fuente de datos secundaria.
3. Optimización del servidor y hardware
3.1 Usar Tableau Server eficientemente
Aprovecha las capacidades de Tableau Server para optimizar el rendimiento. Programa extracciones de datos, optimiza la carga del servidor y usa estrategias de almacenamiento en caché para aumentar el rendimiento general.
Asegúrate de que el servidor sea monitorizado y analizado regularmente para posibles cuellos de botella, como el uso de RAM o CPU.
3.2 Incrementar recursos de hardware
Si persisten los problemas de rendimiento, evalúa tu configuración de hardware. Asegúrate de que el servidor que ejecuta Tableau Server tenga suficiente potencia de CPU y RAM. La latencia de la red también puede ser un factor, por lo que asegúrate de que el entorno del servidor esté optimizado tanto para acceso interno como externo.
3.3 Ajustar la configuración de Tableau Server
Puede ser beneficioso hacer cambios en la configuración según las necesidades específicas de tu implementación. Ajusta los procesos de fondo de acuerdo con las demandas de procesamiento de datos, optimiza la configuración de PostgreSQL en el back-end y considera ajustar los procesos del servidor VizQL.
Usar opciones de configuración para limitar el registro de historial de acciones de usuario también puede mejorar los tiempos de respuesta del servidor.
4. Mejores prácticas generales
4.1 Usar datos resumidos
Trabajar con datos resumidos mejora la eficiencia porque hay menos información detallada que renderizar y manipular. Esto significa que se requieren menos dimensiones y cálculos más ligeros, acelerando el procesamiento visual.
4.2 Datos pre-agregados
Si tu análisis no requiere granularidad detallada, pre-agregar los datos puede ahorrar tiempo de procesamiento y requisitos de cálculo.
Realizar esta operación dentro de tu base de datos o durante la optimización de extracción de datos asegura conjuntos de datos más limpios y un trabajo analítico más enfocado.
4.3 Usar otros formatos de informe si es necesario
Aunque Tableau es una herramienta poderosa, a veces es beneficioso usar formatos alternativos como PowerPoint para informes con muchas pantallas y datos estáticos, ya que es más eficiente y fácil de manejar.
Conclusión
Optimizar el rendimiento de Tableau requiere una combinación reflexiva de gestionar fuentes de datos, diseñar libros de trabajo efectivos, maximizar la utilización del servidor e implementar mejores prácticas generales. Estas estrategias, cuando se implementan efectivamente, aseguran un funcionamiento fluido y un procesamiento eficiente en Tableau, proporcionando a los usuarios capacidades de análisis de datos rápidas y fluidas.
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