Tableau 能夠輕鬆管理 server 與 data
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Tableau Server Management 使執行大型關鍵任務Tableau Server部署的作業變得更加輕鬆。利用 Tableau Server Management,可以簡化管理流程來節省時間,並對不斷變化的業務需求做出快速反應。
透過 Tableau 資源監控工具增強的代理程式型監控功能,充分利用Windows 或 Linux 部署。資源監控工具透過分析整體伺服器使用率所產生的日誌,並將其與監視實體系統使用情況(CPU 使用率、RAM、磁盤 I/O 等)互相結合,深入了解 Tableau Server 叢集的執行狀況和效能。依據閾值的監控可幫助您部署的健康狀態都維持在高峰。
隨著硬體使用率、VizQL 工作階段、資料來源查詢、背景程式工作負載等的可見性提高,可以更輕鬆地管理和精確調整服務器的效能。
使用 Tableau 內容遷移工具可以簡化和強化工作項目和取得數據的流程。管理專案、網站或 Tableau Server 環境之間的內容移動。直觀地建立遷移計劃,然後按照排成實施。並且可以重新對應資料來源,並執行其他工作簿轉換。
對於託管在 AWS 或 Azure 上的大型部署,客戶可以選擇使用 Amazon RDS Postgres 或 Azure Database for PostgreSQL在外部託管Tableau Server的中繼資料存儲庫。這種方法為擁有大量 Tableau 中繼資料的組織提供了更高的可擴展性和可用性。
通過自訂義哪些節點去處理後台作業(例如刷新訂閱)來優化部署性能。通過將這些工作負載隔離到特定節點,可以更輕鬆地根據組織的需求擴展部署。
為了靜態資料擷取加密,我們與 Amazon KMS 進行整合。對於現有的 AWS KMS 客戶來說,此功能可幫助您集中管理密鑰並解鎖更進階的安全性和合規性方案。
利用 Tableau Server Management,可以使網絡存儲裝置去備份快照,並大幅減少執行備份所需的時間。或是可以使用這項功能,來集中文件存儲去簡化部署拓撲。這樣一來,不需要在 Tableau Server 叢集中的多個節點上執行文件存儲。
Tableau 資料管理可幫助您更好地管理環境中分析的資料,確保從頭到尾使用可信的最新資料來推動政策。從資料準備到搜索和管理,Tableau Data Management 將對您的資料更加信任,加速自助分析的使用。
從 IT 到個人分析師,Tableau資料管理提供了資料環境信任所需的可見性和控制力。
Tableau 資料管理讓每個人都確信,正在使用正確的資料進行分析。
使用 Tableau 專用的資料管理選項,從您的資料和分析環境中獲得更多收益。
通過自動操作您的資料管理,更輕鬆地實現自助式資料準備和分析。
Level of Detail (LOD) 指的是資料的分類層級、最小單位依據。例如:我們可以利用 Tableau 將日期資料細分為年、年月日等,使資料能夠分開檢視不同的詳細層級,以進行彙總統計分析。此次研討會將會介紹 LOD 的概念與應用,並說明在 Tableau 中資料的操作順序,讓你能夠更靈活的分析數據!
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本次研討會邀請 Tableau 原廠講師介紹最新版本新功能與分享產業使用案例,包含 Data Cloud-即時的資料平台、Data Story-自動生成故事式的資料洞見、Data Guide-快速生成儀表板說明性內容等。
BMW 集團亞洲區決定 Tableau 為最佳的解決方案「 Tableau 在幫助我們推動業績方面發揮了重要作用,我很高興地說,我們的業績現在趨近疫情前的水準。」
實際製作儀錶板時,使用者常常遇到一些操作、設計上的瓶頸,無法順利實踐腦中的構想。本次研討會將介紹使用 Tableau 製作儀錶板的重要概念及常用設計。
如何解決漏洞?2021 年 12 月 15 日的 Tableau 產品版本將 Log4j2 文件更新到版本 2.15。可能還有一些輔助組件需要進一步診斷,可以透過更改這些組件的設置以禁用易受攻擊的 JNDI lookup 功能來緩解。
本次研討會邀請 Tableau 原廠講師,分享 Tableau 在金融業的應用案例,歡迎對 Tableau 有興趣的夥伴報名參加!
不論在哪個產業的分析中,我們時常都會遇到需要進行某數值前後期比較的情境,例如:計算營收年增率(YoY)、季增率(QoQ)、月增率(MoM),或是計算今年Q1與去年Q1的訂單量比較。這篇文章,我們將利用 Tableau 表計算和參數進行前後對比。
Tableau 幫助縮短了客戶等待時間,並提高了整個業務的透明度。餐廳經理可以在 Tableau 儀表板上追蹤和比較自己與其他餐廳的績效。除了服務速度提高了 6%,每小時服務的客戶也增加了 20%
本場活動從零售角度出發,透過分析模型和分析方法對客戶進行特徵描繪、分辨不同的客群,以便後續的銷售策略擬定。我們將使用零售產業資料集範例,示範 RFM 分析以及購物籃分析。
在製作一般營收等報表時,主管或 User 可能會想聚焦關心某些表現優異或特殊的值,進而發現資料背後的 Insight。本次研討會將分享兩個常見的使用情境:動態參數選擇 Top N 及動態篩選最新日期。
前鴻海集團子公司 資深數據分析師 Jovian 曾參與多個手機相關的數據分析專案,擁有使用 Tableau 的歷程與實務面的應用場景,她將分享製造業如何使用 Tableau 獲得成功。
本次介紹會介紹如何在 Tableau Desktop 中使用動態參數的技巧,可以增加儀表板設計的交互性和靈活性,或者提供使用者多元的篩選方式。
Vend 的商業智能 (BI) 團隊負責讓管理人員和關鍵利益相關者能夠利用數據做出決策和有效率的管理。因此 Vend 決定為所有利益關係人打造一個關鍵指標儀表板,這些資訊也包含從 Chargify、Salesforce 和 Vend 軟體中取得的財務、銷售、客戶和數據。
除了可以藉由 Tableau 篩選器預設的「頂端」功能去達成以外,配合不同使用及分析情境,會需要其他方式來計算正確的 Top N 結果,讓我們可以以更彈性的方式去分析報表。