DataViadotto und M2 haben am vergangenen Montag zwei Erweiterungen präsentiert, die Ihrem Unternehmen dabei helfen können, die Datenaufbereitung in Tableau zu automatisieren und zu optimieren. Die Präsentation können Sie nun noch einmal ansehen.
Bei der Arbeit mit Tableau verlieren Nutzer*innen häufig viel Zeit bei der Aufbereitung und Anbindung von Datenquellen. Zahlreiche, manuelle Prozesse zur Bewertung und Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen und Dateiformate sind notwendig, bevor ein Tableau-Dashboard überhaupt erstellt werden kann.
Um Ihnen diese zeitaufwendigen und oft komplexen Arbeitsschritte abzunehmen, hat unser Partner, das Unternehmen Data Viadotto, zwei Erweiterungen entwickelt, die Ihrem Unternehmen dabei helfen werden, die Datenaufbereitung in Tableau zu automatisieren und zu optimieren. Am vergangenen Montag haben wir Ihnen den Relationship Finder und den Key Finder vorgestellt:
Der Relationship Finder
Beim Aufbau eines Datenmodells in Tableau müssen die Nutzer*innen Beziehungen und ihre Leistungsoptionen manuell ermitteln. Der Relationship Finder durchsucht Datenquellen, um automatisch alle Beziehungen zu finden, die im logischen Modell gültig sind. Die Beziehungen können verwendet werden, um Tabellen durch die Verknüpfung von Spaltenkombinationen zu verbinden. Beispieldaten und verschiedene Maßstäbe für die Gültigkeit helfen den Nutzer*innen bei der Auswahl der Beziehungen und ihrer Leistungsoptionen für den Aufbau eines Datenmodells.
Der Key Finder
Um Einblick in die Daten zu erhalten, müssen die Nutzer*innen leistungsfähige Datenmodelle erstellen. Key- und Unique-Constraints bieten Strukturen für einen effizienten Datenzugriff. Der Key Finder durchsucht eine Datenquelle, um automatisch alle gültigen Key- und Unique-Constraints zu finden. Beispieldaten und verschiedene Maßstäbe für die Gültigkeit helfen den Benutzern bei der Auswahl der Schlüssel- und eindeutigen Einschränkungen, die für Aufgaben wie die Verwaltung der Entität und der referentiellen Integrität, die Definition von Indexstrukturen, die Identifizierung unsauberer Daten und die Suche nach allen IDs, die auf dieselbe Entität verweisen, hilfreich sind.
Hier können Sie sich die Präsentation noch einmal in aller Ruhe anschauen:
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