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BI领军者之一Tableau试用浅谈

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发表于 2018-12-6 16:25:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

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下图是最新的Gartner BI Magic Quadrant,其中领军者之一的Tableau表现的异常突出,执行力象限上直接甩开其它产品一条街,前瞻性象限上略微超越了MSBI,怀着无比的好奇心,特意去Tableau官网下载了Desktop试用版体验一把,从种种细节中能够感受到浓浓的情怀,产品的确极具人性化,甚至官网的教学视频都是略带播音腔的中文语音,但为了客观分析这款产品的用户体验,我没有跟着视频去系统学习Tableau,只是浅尝辄止的拿自己项目中经常要用到的分析案例做些试验,毕竟不是Tableau开发专家,所以有说的不对的地方还请行家指正。
打开Tableau Desktop客户端,首先需要连接到数据源,支持的数据源非常全面,这里选择SQL Server做个ROLAP玩玩,看到,这不就是工匠情怀的体现嘛
我连接的数据源是本地的AW数据库,需要指定几个待分析的表,我拖过去的是DimProduct, DimCustomer, FactInternetSales三张表,因为数据源有完善的主外键关系,所以这里也被正确的识别出表关系,另外,为Tableau随处可见的模糊查询输入框点个赞
看一下工作薄左侧数据源区域,Tableau并不是按物理表来区分维度和事实,而是默认根据表里的字段类型来做区分,用于聚合汇总的数字类型都被认为是事实度量值,其它类型如文本,日期以及主外键关键字都被认为是维度,也有一些字段本身既可做度量亦可作维度,例如UnitPrice单价,这时候是可以把UnitPrice从度量区域拖放到维度区域的。吐槽下数据源树状菜单没有找到"折叠全部"的功能,要定位到具体的字段比较麻烦,只能用查找字段的模糊输入框,还得敲键盘(还能更懒点吗?)。
工作薄中间的内容区域就很像数据透视表了,行上我拖放一个ProductKey, 列上我拖放一个Gender
用Profiler捕捉到执行的查询脚本如下,就是个简单的Group By
这时候在Tableau上做个一键行转列,或者把ProductKey和Gender维度都放在行区域上,观察到Tabular并没有去数据源刷新数据,而是客户端处理完成,也就是说Tableau客户端缓存了结果集,而Excel客户端是不会对结果集进行缓存的,所以Excel做类似的交互操作都必须得去数据源刷新数据,除非手动指定延迟布局更新。
Tableau这种做法有利有弊,利在于节省了重复加载数据的开销,而弊端在于如果数据源数据发生了变化,是无法通知Tableau客户端进行缓存过期,我做了个试验,执行下面脚本更新下数据源,然后再Tableau上进行上述的交互操作,发现Tableau客户端呈现的数据未做相应变更,Profiler也没有捕捉到任何查询命令,直到我在行区域再追加了一个维度,才得到正确的数据,Profilter也证实了数据刷新。那么Tableau至少应该有个手动触发刷新的功能吧,没找到这个功能。。。难道说只能部署到Tableau Server以后才能在页面上触发刷新?
update FactInternetSales set SalesAmount=SalesAmount+1
切换图表类型,这个在Tableau和Excel上都不会去数据源刷新,excel的图表的确不如tableau多样、美观,但tableau貌似是直接把透视表变成了透视图,而不像excel能够同时显示透视图表,并且图表还能互相联动
对ProductKey添加筛选器,还是得肉眼检索,或逐个录入,excel原生功能也是只能如此,而通常BU会希望能一把贴进去一堆sku key(以换行符或逗号间隔),excel可以定制功能来完善这个用户体验,详见XPivot用户手册里的Filter功能http://www.cnblogs.com/xpivot/p/4317706.html,Tabular似乎不具备这样的扩展性
但还是发现一处亮点,按公式指定条件来定义一些复杂逻辑,我假定一个需求是:汇总购买过sku 214或者购买过sku217的会员销售情况, 注意筛选器务必选择CustomerKey维度
生成的脚本有点复杂,这是ROLAP难以避免的问题,工具组织出来的SQL就不要指望性能多优越了,甚至这种脚本表达方式都没多少优化空间,除非in memory rolap,否则应对稍大点的数据量就会非常吃力。建议阅读下这个脚本,以充分理解rolap的工作原理
注意这里的"汇总购买过sku 214或者购买过sku217的会员销售情况"这个需求,不等同于sku 214和217的销售情况,主语不同(前者是分析人,后者是分析sku),分析的结果也完全不同,下图是后者的筛选器设置以及查询结果,注意筛选器换成了ProductKey
我们再来定义个需求,汇总购买过sku 214并且购买过sku217的会员销售情况,脚本和截图如下,筛选器用的还是CustomerKey,可以看到数据查询结果和前两个需求不一样了
max(iif([ProductKey]=214,1,0))+max(iif([ProductKey]=217,1,0))=2
上面的几个示例强调的是筛选器的选择需要格外注意,稍不留神就会用错,例如同样的需求,如果在Gender这个筛选器里设置公式,会发现也能顺利执行,但数据完全不对
追溯到脚本才发现原来是使用了Gender作为子查询关联字段了,BU当然没有这个能力去查看核对脚本,如果不注意是非常容易犯错误的
我又尝试用Tableau访问SSAS MOLAP数据源,Tableau对多维数据库的支持程度不足以实现以上几个典型的需求分析,可能还是受限于MDX的表达方式,工具难以把可视化设置简单无误的翻译成MDX脚本逻辑,显然这个难度是远远大于翻译成SQL的(PS: 对SSAS ROLAP的支持程度理论上来说应该会好过MOLAP吧,这个没做测试)。
由上可见,Tableau的可视化功能足够强大,至少上面这几个需求案例在excel里本身是无法实现的,我在excel BI解决方案里也是通过扩展插件功能来实现类似功能,但不像Tableau这种需要编码的条件组织方式,因为这种编码方式不但门槛略高,而且很容易用错,不适合给BU使用。另外,一些用户体验细节不如excel,找一个功能相对比较费劲,excel通常会把同样的功能做成各种快捷入口,以满足不同操作习惯的用户,不过话说回来,如果excel后续版本也能支持Tableau这种按公式定义筛选器的功能,还是很让人欢欣鼓舞的,至少IT角色的BI工作人员会非常喜欢。
这次试用主要是想体验下筛选器的灵活性,的确有值得称赞的设计,以后有机会的话再体验下传说中强大的计算引擎是怎么个工作原理,会不会是类似PowerPivot的Vertipaq引擎呢?始终认为这类东西就好比傻瓜相机和单反的区别,特定场合的确能够发挥优势,但涉及到针对性的调优就很无力,不如RDBMS的调优空间大,数据从RDBMS到MOLAP引擎就已经丧失了很多调优能力,再放到其它引擎能不能有足够的渠道用于灵活解决性能问题呢?BI产品在做宣传时,总能听到夸大其辞的宣称能够做到真正的BU-Driven秒出报表,故意忽略几个前提条件,其一就是得有一个干净的数据源,事实上绝大多数的业务生产库都不具备这样的前提条件,如果BU真的去业务生产库上做即时查询,别说秒出了,能够做到查询逻辑毫无破绽都是非常困难的事情。至于性能,是否都能做到秒出,取决于硬件和数据源调优,in-memory rolap性能足以媲美molap,如果公司硬通货缺乏的时候也能补充些软实力,可以先把rdbms的调优做好,再结合molap,使两者各擅所长的处理业务问题

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