En este módulo, aprenderemos cómo optimizar el rendimiento de los libros de trabajo en Tableau. La optimización es crucial para asegurar que tus visualizaciones sean rápidas y eficientes, especialmente cuando trabajas con grandes conjuntos de datos. A continuación, desglosaremos los conceptos clave y las mejores prácticas para mejorar el rendimiento de tus libros de trabajo.

1. Rendimiento del libro de trabajo: Se refiere a la velocidad y eficiencia con la que un libro de trabajo de Tableau carga y procesa datos.
2. Extractos de datos: Subconjuntos de datos que se almacenan localmente para mejorar el rendimiento.
3. Conexiones en vivo: Conexiones directas a bases de datos que permiten la actualización en tiempo real de los datos.
4. Filtros de contexto: Filtros que se aplican antes que otros filtros para reducir el conjunto de datos y mejorar el rendimiento.
5. Optimizaciones de consultas: Técnicas para mejorar la eficiencia de las consultas SQL generadas por Tableau.

Extractos de datos son una forma efectiva de mejorar el rendimiento al trabajar con grandes conjuntos de datos. Los extractos son copias de tus datos que se almacenan localmente y permiten una carga más rápida.

Cómo crear un extracto de datos:

Filtros de contexto pueden mejorar el rendimiento al reducir el conjunto de datos antes de aplicar otros filtros.

Cómo aplicar un filtro de contexto:

Optimizaciones de consultas implican mejorar la eficiencia de las consultas SQL generadas por Tableau.

Consejos para optimizar consultas:

• Usa campos calculados con moderación: Los campos calculados pueden ralentizar las consultas si se usan en exceso.
• Evita uniones innecesarias: Las uniones complejas pueden aumentar el tiempo de procesamiento.
• Usa índices en la base de datos: Asegúrate de que las columnas utilizadas en las consultas tengan índices en la base de datos.

Simplificar visualizaciones puede reducir el tiempo de carga y mejorar la experiencia del usuario.

Consejos para simplificar visualizaciones:

• Reduce el número de marcas: Menos marcas en una visualización pueden mejorar el rendimiento.
• Evita gráficos complejos: Gráficos como los de dispersión con muchos puntos pueden ser lentos.
• Usa gráficos de resumen: En lugar de mostrar todos los datos, usa gráficos que resuman la información clave.

Monitorear y analizar el rendimiento te permite identificar y solucionar problemas de rendimiento.

Cómo usar la grabación de rendimiento:

Supongamos que tienes un libro de trabajo que se conecta a una base de datos de ventas con millones de registros. Aquí hay un ejemplo de cómo podrías optimizar el rendimiento:

1. Crear un extracto de datos:

   - Conéctate a la base de datos de ventas.
   - Extrae solo los datos de los últimos 5 años.
   - Agrega los datos por mes para reducir el tamaño del extracto.
   

2. Aplicar filtros de contexto:

   - Filtra los datos por región antes de aplicar otros filtros.
   

3. Optimizar consultas:

   - Usa índices en las columnas de fecha y región en la base de datos.
   - Evita uniones complejas y usa uniones simples cuando sea posible.
   

4. Simplificar visualizaciones:

   - Usa gráficos de barras en lugar de gráficos de dispersión para mostrar las ventas por región.
   - Limita el número de marcas a las 10 principales regiones.
   

5. Monitorear el rendimiento:

   - Usa la grabación de rendimiento para identificar cuellos de botella.
   - Ajusta las visualizaciones y consultas según sea necesario.
   

Ejercicio: Optimiza el rendimiento de un libro de trabajo que muestra las ventas anuales por producto y región.

1. Crea un extracto de datos que incluya solo los datos de ventas de los últimos 3 años.
2. Aplica un filtro de contexto para filtrar los datos por región antes de aplicar otros filtros.
3. Optimiza las consultas asegurándote de que las columnas de producto y región tengan índices en la base de datos.
4. Simplifica las visualizaciones usando gráficos de barras en lugar de gráficos de dispersión.
5. Monitorea el rendimiento usando la grabación de rendimiento y ajusta según sea necesario.

1. Crear un extracto de datos:

   - Conéctate a la base de datos de ventas.
   - Extrae solo los datos de los últimos 3 años.
   - Agrega los datos por año para reducir el tamaño del extracto.
   

2. Aplicar un filtro de contexto:

   - Filtra los datos por región antes de aplicar otros filtros.
   

3. Optimizar consultas:

   - Usa índices en las columnas de producto y región en la base de datos.
   - Evita uniones complejas y usa uniones simples cuando sea posible.
   

4. Simplificar visualizaciones:

   - Usa gráficos de barras para mostrar las ventas por producto y región.
   - Limita el número de marcas a los 10 principales productos.
   

5. Monitorear el rendimiento:

   - Usa la grabación de rendimiento para identificar cuellos de botella.
   - Ajusta las visualizaciones y consultas según sea necesario.
   

Optimizar el rendimiento de tus libros de trabajo en Tableau es esencial para asegurar una experiencia de usuario fluida y eficiente. Al seguir las mejores prácticas y técnicas descritas en este módulo, podrás mejorar significativamente la velocidad y eficiencia de tus visualizaciones. En el próximo tema, exploraremos las diferencias entre extractos y conexiones en vivo, y cómo elegir la mejor opción para tus necesidades.