O que é o Tableau?
As habilidades inerentes às ferramentas de visualização, como a facilidade de uso, a interação aprimorada com os elementos de dados, a extensão da generalização em relação a dados de alta dimensão, etc. fizeram com que a visualização de dados evoluísse como uma disciplina essencial no mundo orientado a dados.
Necessidade, escopo e recursos
A esmagadora taxa de crescimento dos volumes de dados disponíveis e a necessidade premente dos tomadores de decisão em todos os domínios de negócios e pesquisa para tomar decisões rápidas e precisas aumentaram o escopo das ferramentas de visualização de dados para entender dados com gráficos. Os esforços e o tempo necessários para criar, manter pacotes de gráficos e nível de conhecimento para entender os jargões gráficos são bastante reduzidos.
Os recursos Salient oferecidos pelas ferramentas de visualização de dados são:
O uso fácil das funcionalidades da ferramenta evita a necessidade de treinamento aprofundado em tecnologia para criação ou interação de visualizações, a fim de obter informações valiosas.
Escalabilidade para o tamanho dos dados que cresce rapidamente e para a maior complexidade dos dados, incluindo tipos de dados escalares, vetoriais e tensores sem comprometer o desempenho da ferramenta.
Capacidade de lidar com dados heterogêneos, possuindo conectores ou analisadores de dados para várias fontes que mantêm ou armazenam
- Dados estruturais como em bancos de dados relacionais (Oracle, MySQL, PostgreSQL);
- Dados semiestruturados, como arquivos XML, cargas úteis JSON;
- Dados não estruturados em bancos de dados NoSQL como MongoDB, Couchbase, etc…;
- Armazenamento de dados na nuvem, como Oracle Cloud, AWS e Microsoft Azure, etc….
Integração de recursos de manipulação de vista, como fatiar e cortar, acumule até o nível de detalhe necessário, filtrando os dados para ajudar na análise exploratória detalhada dos dados;
Suporte para visualização semântica para executar uma seleção automática de primitivas de visualização adequadas, como gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de dispersão, diagrama em árvore etc. para dados nominais, ordinais e numéricos.
Tableai é uma das ferramentas mais populares de visualização de dados, que vários anos vem provando ser uma das melhores em exploração de dados com base visual.
Produtos Tableau
Vários produtos do Tableau são categorizados em:
Produtos de desenvolvimento de visualização que incluem o Tableau Desktop e o Tableau Public (Desktop)
Visualização Publicação de produtos que incluem o Tableau Server, Tableau Reader, Tableau Online, Tableau Public (Server)
Tableau Desktop
O Tableau Desktop permite aos usuários criar, formatar e integrar várias visualizações e painéis interativos usando o rico conjunto de primitivas de visualização. Ele também suporta análises atualizadas, consultando dados residentes em vários bancos de dados nativos e conectados ao vivo.
As visualizações criadas são publicadas compartilhando a pasta de trabalho do Tableau Packaged com a extensão .twbx, que inclui
Pasta de trabalho do Tableau com extensão .twb, que é um documento XML que descreve os modelos de visualização
O Tableau Data extrai com o arquivo .tde de extensão, que é um arquivo de fonte de dados compactado
Outros arquivos de suporte, como imagens etc.
Tableau Server
O Tableau Server é um ambiente corporativo confiável, seguro e bem governado para compartilhar e publicar visualizações criadas usando o Tableau Desktop. Este produto atua como um repositório central para várias fontes de dados no mecanismo de dados, funções de segurança dos usuários e detalhes de privilégios de acesso e todas as visualizações em toda a empresa.
Tableau Public
O Tableau Public é uma versão gratuita hospedada na nuvem com limitações de uso de ferramentas e é fornecida com dois subprodutos, a saber, o Tableau Public (Desktop) e o Tableau Public (Server). As visualizações são criadas no Tableau Public (Desktop), salvas e publicadas no Tableau Public (servidor).
As limitações notáveis do Tableau Public são:
- Extrações de dados disponíveis localmente são as únicas fontes de dados suportadas
- O limite máximo para o número de linhas a serem inseridas é de um milhão
Ao contrário do Tableau Desktop, os usuários não podem salvar o relatório localmente e estão restritos a salvar a pasta de trabalho no Tableau Public (Server), acessível a todos os usuários.
Tableau Online
O Tableau Online é uma plataforma de compartilhamento de exibição hospedada na nuvem, com capacidade de conectar-se a bancos de dados em nuvem como Amazon Redshift, Google BigQuery, etc. A atualização programada de extrações e a conexão ao vivo com datastores locais são feitas usando o tableau bridge.
O benefício inerente oferecido pela solução de bases em nuvem é o custo de infraestrutura reduzido para seus usuários, evitando atualizações associadas, atualizações de patches e atividades de manutenção
Ao contrário do servidor Tableau, a edição de pastas de trabalho e visualizações precisa de conexão com o servidor de dados e essas operações são limitadas pelo limite máximo de contagem de linhas.
Tableau Reader
O Tableau Reader é um aplicativo de desktop que permite que os usuários abram e executem interações de exibição como drill down e roll-up de cubos OLAP, filtragem de dimensões etc., mas não podem editar o conteúdo incorporado nas visualizações publicadas.
Conclusão
O Tableau ganhou uma experiência positiva do cliente e se posicionou como líder no espaço de fornecedores de Business Intelligence (BI). A capacidade notável de converter dados brutos em representações visuais foi alcançada ao oferecer um grande conjunto de conectores de dados e um rico conjunto de primitivas de visualizações facilmente acessíveis.
Em meio às mudanças nas necessidades dos clientes e às crescentes expectativas dos usuários, o Tableau tem como objetivo oferecer suporte à preparação de dados habilitada para aprendizado de máquina e descoberta inteligente de dados. Paralelamente, o Tableau está focado em resolver lacunas desafiadoras nos recursos empresariais listados abaixo:
- O desempenho comprometido, ao integrar dados grandes e complexos a partir de dados heterogêneos, precisa ser tratado
- Planejado para melhorar a capacidade de lidar com grandes extrações na memória, substituindo os formatos de arquivo de dados TDE por um mecanismo na memória chamado Hyper
- Fornecimento de agendamento baseado em evento e alertas condicionais a serem apresentados
- Desenvolvimento de serviços de interface API para melhor extensibilidade
- Complexidade reduzida em embalagens para executar grandes implantações de clientes leves
