tableau prep 重い 10

重要: Tableau ライセンス サービスは 2018 年 10 月 6 日に新しいデータ センターに移行しました。このため、licensing.tableau.com や licensing.tableausoftware.com へのアクセスに特別な構成 (静的 IP セーフ リストなど) を必要とする環境では、Tableau プロダクト キーのライセンス認証、更新、ライセン … Tableau Prepではその状況を都度プレビューすることが可能です。 4 Tableau Prepで行えること. Copyright © 2019 アレコレメモ All Rights Reserved.

Tableauが2018年4月発表した「データ準備を支援する新製品」。過去の名称、Project Maestro。データ分析者の7～8割業務はデータ。その課題を解決する為のツール。, 製品としてはPrep Conductor（オンラインでクレンジング）とPrep Bilder（オフラインでクレンジング）の2つがあります。今回はBilderを前提に記載をしていきます。, まだ分析用のETLツールを未導入の方は、まずはPrep Conductorからおすすめします。（2020年5月6日、改定）, ただし、Prepの話を聞くと重い…という話をよく聞きます。本投稿ではPrep重い問題をどうやれば解決できるか。基本仕様から小技テクニック集をまとめました。, Prep Conductorでは最低のPCスペックが定義されています。（詳細は下記URLをご覧ください）, もちろん　最小要件　＜　推奨要件　＜　高パフォーマンス　で　パフォーマンスが異なります。最小要件以下でないかはご確認ください。, 推奨要件以上でなく、数GBの処理をガリガリ回す際は残念ながら他のアプリケーションを閉じてもらえると嬉しいです。スキーマ構成中ならば問題ないのですが、「出力中は閉じる」これは徹底ください。, Excelの読み込みは残念ながら遅いです。シートが1つの場合、csvファイルに変更してください。同一データの場合、csvファイルに変更してください。, また可能ならば、hyper形式。TableauはTableau規格のデータ読み込みが最も早いです。数十GBのデータ読み込みも数秒程度の場合も。, 結果ユニオン条件を試してみて、除外クエリよりも、ワイルドカードでのユニオンのほうが読み込みが早いです。わずかの差ですが。, プレビュー機能が重い最大の要因と言っても過言ではないような気がします。サンプルが少ないと不安。。。という方も、勇気を持って各ファイルサンプル数を1000とかでいいので、試してみてください。, Tableau Prepは初心者が、SQLの初級・中級者が実現することと同じようなことを実現してくれます（偏見）, だからこそ、いかにシンプルにするのか。を忘れてはいけないなと反省しています。シンプルにするためのおまけを下記に記載します。, カラムのDropは初期データソースの読み込み段階で除外してください。クリーニングではなく、初期のカラム選択。, 別のスキーマのデータソース処理、ユニオン前後どちらでデータ処理するか悩みどころです。, Pivotは非常に魅力的な機能です。ただし、行列変換はデータを時間をかけて丁寧に調べてくれます。できるだけ早めの段階でpivotしたほうがいいです（過去逆のこと言ってましたごめんなさい）, Tableau Salesforce分科会とSalesforce Tableauコミュニティを創設しました！ 分析者がより「筋のよい」データ分析フロー構築のための支援ツールTableau Prepの入門コースです。, Tableau応用編で初学者ではない、すでに一定のレベルでTableauを触っている人向けです。私も中級以上だったのでやや苦手なLODやデータブレンドを効果的に使うコツを身に着けるため学習しました。SIerとしては業界で誰もが知っているNTTデータから出されているTableau動画です。, ＜説明抜粋＞ Tableau Prepの場合、任意の値を右クリックすることで、その値に紐づく行を選択することができます。 Tableau Prepでは、Stepフローで、削除したい列の右上のアイコンのメニューから「Remove Field」を選択することで、列を削除できます。 行を削除する. 両方のユーザーがつながる一助になれるよう、がんばります！ 早速、Tableau Prepではどのようなデータ準備が行えるのか、UIのスナップショット共に行えることをご紹介していきます。 4−1 探索する. 2019年時点で比較的新しくおすすめできる本・書籍を紹介します。出版年度が新しいものやTableauでデータ表現するうえで参考になる一般書籍も含みます。Tableau Deskto, Prepなどの参考に。 ョンを表示できます。, Tableau Prep Builder をデータに接続してフローを作成すると、頻繁に使用されるデータは .hyper ファイルに保存されます。大きなデータ セットでは、これがデータのサンプルとなる場合があります。保存データは、安全な一時ファイル ディレクトリの Prep BuilderXXXXX という名前のファイルに保存されます。ここで、XXXXX はユニバーサル一意識別子 (UUID) を表します。フローを保存したら、ファイルは削除されます。Tableau Prep Builder によるデータのサンプリング方法の詳細については、データ サンプルのサイズの設定(Link opens in a new window)を参照してください。, Tableau Prep Builder はデータを Tableau フロー (.tfl) ファイルにも保存し、以下の操作 (入力したデータ値をキャプチャできる) をサポートします。, インプット ステップで使用されるカスタム SQL, フィルター (データ入力に対する), 値のグループ化 (データ入力に対する), © 2003-2020 Tableau Software LLC.All rights reserved (不許複製・禁無断転載), フィードバックの送信中にエラが発生しました。もう一度やり直すか、, 「Tableau Desktop または Tableau Prep Builder のインストール」, データ サンプルのサイズの設定. Tableau Prepもまだリリースから間がないソフトですので、今後機能はたくさん追加されると思います。新たなバージョンが出ましたらまたご紹介致します。 ※Tableau Prep 2018.2.2時点の情報です ※Tableau Prep Builder / Conductorを含めて記事を更新しました（2019/2/24） Tableauの複数ファイルの読み込みについてご説明します. 冒頭にも書きましたが、 Tableau Prepの学習コンテンツが少ない です。Tableau公式サイトには情報はたくさんあるのですがとっつきづらいんですよね。 参考 ゼロからのTableau Prep入門 ジオコーディング 今回は、Tableau Desktop/Prepにおける複数ファイルの取り扱いについて説明を行いたいと思います。 Tableauを使い始める際に、データソースとしてCSVやExcelファイルを利用する方は多いかと思います。 次に、Tableau が作成するワークブックでパフォーマンス メトリクスを確認し、パフォーマンスに影響することが知られているさまざまなイベントの分析やトラブルシューティングを行うことができます。 クエリの実行. 日々のビジネスで、データを活用していますか？マウス操作で簡単にデータを視覚化できる、今最も注目されている分析ツール「Tableau（タブロー）」を最大限に活用するための、より高度で実践的な使い方をお伝えします。, 意識高い系のコワーキングスペースが月額2,000円〜 全国規模で店舗も多くてテレワークが捗る！（詳細はリンク先にて）, Tableau Desktop、Tableau Prepを習得するのにオススメの動画サービスを紹介します。セミナーやトレーニングよりも気軽にできてオススメです。, 2019年時点で比較的新しくおすすめできる本・書籍を紹介します。出版年度が新しいものやTableauでデータ表現するうえで参考になる一般書籍も含みます。Tableau Deskto, Prepなどの参考に。, Tableauを使いこなしたい分析者のための『ゼロからのTableau Prep入門』, Tableau（タブロー）で実践！ビジネスユーザのためのデータ集計・視覚化・分析　応用編, Udemy(ユーデミー)とは？大人のオンライン会員制学習プラットフォーム。とりあえずやってみた。, 「Udemy（ユーデミー）」を受けてみた記事です。パソコン、スマホ、タブレットで気軽に多くの分野が学べる大人のための学習プラットフォームです。初心者が使ってみた感想を記事投稿します。. Tableauはドラッグ&ドロップで簡単にグラフが描画できます。データさえ読み込んでしまえば、なんとなくディメンションとメジャーを選んで行列シェルフに放り込めばグラフができます。, ただ、BIツールとしての基礎的な概念の理解をおろそかにしているとなかなか踏み込んだ使い方まで発展しません。Tableauのグラフ描画で使う機能は全て理解し、Tableau Publicなどで公開されているVizを模写することが上達への近道です。, Tableau関連の学習としては、公式マニュアルやチュートリアルビデオ、あの高額な公式トレーニング、外部で行われている各種セミナーやハンズオン講座が一般的です。, わざわざ遠出してセミナーや講座参加って大変です。今は、オンラインでスキルを身につけられる環境です。クーラーの効いた室内で移動時間を使わずにTableauを身につけるのがオススメです。, データアナリティクスやTableauがGoogle上でどの程度検索されているかのグラフです。5年ほどの集計になりますが、いずれもすごい勢いで伸びています。, 時代はクラウド。インターネットに多くのビックデータが存在します。企業ではクラウドサービスの利用、オンプレミスでのサービス構築を行えばそこにもデータが存在します。, 2018年は副業元年、2019年は副業ビッグバンと言われている年です。データサイエンティスト関連のニーズは非常に高まっており、Tableauはこれから身につけるスキルとして魅力的です。, Tableauに「本日のViz」ってやつありますよね。あんなの一体どうやったら…って私も使い始めの頃は思っていました。Tableauは概念を抑えて、ツールの機能や細かいクセを理解することにより、美しいVizを作れる基礎が出来上がります（そこからはセンス）, というかこれを知らないとドラッグ&ドロップしてグラフを作った後になんの設定もできないと思います。ディメンション（非数値フィールド）でメジャー（数値フィールド）の見方を変更することでグラフ描画に影響があることを理解する必要があります。, 元のデータソースは1つなのですが、グラフのディメンション、メジャーの数やフィルター操作でその時々でグラフの粒度が変わります。これを発展的に捉えたのがTableauでいうところの詳細レベル表現（LOD: Level Of Details）ですね。, Vizの操作とグラフの粒度、これを頭の中でイメージできないと表面的にしかツールを使えません。, データの扱いにお作法あり。データにはどんなデータが格納されているか、とTableauに伝える必要があります。型の存在に気付いていない、理解できていないと思うような出力になりません。, いずれもTableauを使いこなす上で必須の概念です。これを理解していないということは、小学生で割り算ができていないことと同じくらいの意味合いがあります。, エクセルが使いこなせない人は関数が苦手。それだと記帳操作以上のことできないですよね。Tableauも同じで関数や多少の制御構文を使った計算フィールドを使いこなすことでグラフ表現の引き出しが増えます。, 集約とは、指標を合計、平均、最大値といった方法でまとめあげる手段。表のイメージが出来ていないとどういうふうに集約されるかがわからず結果として「合計」しか使っていない…ということになりかねない。, Tableauは、シートで1要素を表現し、ダッシュボードで複数の要素を目的に沿った形で表現します。単一のシートだけで多くは表現しようとすべきではないです。, まずは公式のオンラインマニュアル（ヘルプ）。基本的にマニュアルやチュートリアルをうまく使いこなすことができれば、書籍購入や外出してのトレーニング、ハンズオン講座への参加は不要です。, 利用者に使いこなしてもらおうという熱意が文章に出ていない。「とりあえず書いておけ」的な情報の羅列。慣れてくると逆引き的にマニュアルは使いますが、初期の段階でマニュアルだけで理解するのはなかなか難しいです。, Tableauの基本的な使い方は動画になっています。聞いたことがあるひともいるでしょう。閲覧にはユーザー登録が必要です。, Tableau社では利用者の裾やを広げるために、定期的にハンズオンでの体験会を行なっています。そもそもTableauで何ができるの？ってレベルの人は参加してみても良いと思います。, Tableau社ではハンズオンとは別に、しっかりとしたトレーニングの提供サービスを行なっています。費用に問題がなければ、もっとも確実にTableauが身につけられます。講師もプロなので安心です。, リセーラーとして登録している企業が中心となって、オリジナルのセミナーや講座、勉強会を実施しています。きちんと身につけることを目的とするなら有償サービスが良いです。, 探せば、Tableau公式よりも安いトレーニングが見つかります。内容によって2, 3日程度の勉強会でしょうか。私は外部トレーニングで基礎を身につけました。, しかし、講座のための講師という感じで教科書以上に知見を感じませんでした。後述する動画トレーニングの方が質が高く、応用性を身につけられる印象です。, なお、ベンダーで無償でハンズオンをやっているケースがあります。あれはTableauに興味ある企業との接点づくり、つまり「釣り」です。その後の商談への発展を期待されています。, 数は多くはありませんが、Tableau関連の書籍があります。少し広げてデータビジュアライズに関するものも少しずつ増えています。本記事の下部にリンクを掲載しています。, この記事投稿時点で、Udemyという米国初の学習サイトでTableau関連の講座があります。日本語のものも数本ですが、登録されています。, 有名なWeb担当者フォーラム（https://webtan.impress.co.jp/）でも度々寄稿されているTableauやGoogle Analyticsの権威者「木田 和廣さん」の動画を閲覧することができます。あとは、NTTデータなど一流企業の動画も配信されていて質の高い動画がやはり閲覧できます。, あまり聞きなれない企業が行なっている勉強会やセミナーよりはこういった質の高い動画の方が理解度が早まります（いずれのケースも体験済み）。, 最後にUdemyを紹介します。結論を言うとこれを知っていたら外出してトレーニングを受けようなんて思いませんでした。, 9章、11時間超の充実の内容で初心者から資格を検討している方幅広く勧められる内容です。講師はセミナーでもおなじみ、Google Analyticsの権威である「木田和廣氏」。, Tableau社主催セミナーに登壇するほどの権威が自ら教えてくれます。豊富な経験と知見から高い学習効果が得られます。, 絶賛、情報少な目のTableau Prep関連の動画です。この記事投稿時点ではUdemy唯一の日本語動画です。講師はやはり「木田和廣氏」で、先端テクノロジーをわかりやすく説明してくれます。, 私はこの講座を購入済みです。Prepはもう普通に使えるようになっていますが、後半の応用的な使い方を見返すことがあります。, Tableau Prepを専門的に取り扱う書籍はこの記事投稿時点ではまだありません。触り程度に触れる書籍は出てきていますが、この動画ほど詳しく解説されたコンテンツはありません。Tableau Prep導入を検討しているのであれば、閲覧必須コンテンツと言えます。, Tableau応用編で初学者ではない、すでに一定のレベルでTableauを触っている人向けです。, 基礎編、応用編と動画が分かれています。Tableauを一定以上触れていて、やや難しいLODやデータブレンドを効果的に使うコツを知りたい、そんな人向けです。SIerとしては業界で誰もが知っているNTTデータから出されているTableau動画です。, 両方購入するのであれば木田さんの動画の方がお得感があります（セール対象になることが多い）。, ユーデミーはのぞいてみるとたくさんのコンテンツがあります。趣味にビジネスにみたい動画がたくさんあります。最近はカメラの動画を購入したのでフライトに搭乗の際にスマホでみる予定です。, Tableauに触れるのなら最初に受けておきたいUdemy講座。9章、11時間超の充実の内容で初心者から資格を検討している方幅広く勧められる内容です。講師はセミナーでもおなじみ、Google Analyticsの権威である「木田和廣氏」。丁寧な説明でどこのセミナーよりも詳しくTableauが学習できます。, ＜説明抜粋＞ クエリのコンパイル.

前書き：Tableau Prepについて Tableauが2018年4月発表した「データ準備を支援する新製品」。過去の名称、Project Maestro。データ分析者の7～8割業務はデータ。その課題を解決する為のツール。 製品としてはPrep Conductor（オンラインでクレンジング）とPrep Bilder（オフラインでクレンジング）の2つ … 上記の記事は、Tableauで作成したダッシュボードのパフォーマンスを上げるためのポイントを30個紹介しています。今回はこれを参考に、Tableauダッシュボードのパフォーマンスに関するTipsを紹介したいと思います。, 一般的に効果が大きいと思われる順に並んでいます。とはいえ、環境に応じて何が一番パフォーマンス向上につながるかは変わるので、順番はあくまで参考程度にしましょう。, 「ダッシュボードが遅い」と思ったら、真っ先に「Desktop上でデータ前処理（に関する計算）を行っていないか」を確認してください。そういった計算が多ければ多いほどダッシュボードのパフォーマンスは落ちます。, そういった計算は全部Tableau Prepで先に済ませてしまいましょう。Tableau Desktopはビジュアライズ処理のみ行うようにすれば、パフォーマンスは向上します。Tableau PrepはTableau Desktopを持ってる人には無料でついてくるので、ぜひ使いましょう。, 「抽出」はTableau専用のファイル形式であり、Tableauが一番パフォーマンスを発揮できるため、抽出を使用しても問題ないのであれば（絶対ライブ接続じゃないとダメ…とかじゃなければ）、迷わず抽出を使用しましょう。, 複数テーブルを（結合などして）一気に抽出する場合、2つのオプションがあります。デフォルトは「単一の表」となっており、これは全部結合した状態で抽出ファイルを作成します。これに対して「複数の表」は抽出作成時は結合しません（個々のテーブル毎に抽出する）。ですので、抽出作成時は「複数の表」の方が速い可能性があります。しかし、ビューを読み込む度に結合処理が走るため、ビュー自体が遅くなるかも知れません。詳細は下記ドキュメントをご覧ください。, 実際に両方試して、よりパフォーマンスが良い方を選ぶのがベストです。ただ、「複数の表」は機能の制限がかかるため、基本的には「単一の表」をオススメします。しかし、対象のデータが「スノーフレークスキーマ」のような、複数の正規化されたテーブルが存在するものであれば「複数の表」をオススメします。, マーク数は、ビューの左下を見れば確認できます。この数が多いほどパフォーマンスは悪くなります。そのビューで確認したい要件に対して、マーク数が多すぎないか（減らせるのではないか）よく考えましょう（必要以上に細かい粒度の表示にしない）。, パフォーマンスだけでなく、アクセシビリティの観点から見ても、マーク数が多すぎるのはよくありません。下記を参考にしてマーク数を減らしましょう。, ビューに必要な列と不要な列を見直して、不要な列は削除するなり非表示にしましょう。列は少ないほどパフォーマンスは向上します。, Tableauは「縦持ちのデータ」に向いてます。列が日付の数だけドカドカ用意されているような場合は、Tableau Prepでピボット処理しましょう。, また、Tableau社のドキュメントにわかりやすい事例があるので、こちらも確認しましょう。, よくあるパターンとして「月別のデータが見たい」のに「日毎にレコードがある」というものがあります。こういう場合は月毎までデータを予め集計した方がいいです。そのビューに本当に必要な集計の粒度を熟考しましょう。当然ながら行数が少ない方がパフォーマンスは向上します。, Tableauが一番苦手とする処理がクロス集計表（Excelのような、文字が大量に並んでいる表）の描画です。, どうしても帳票のようなビューが必要な場合、1画面に収まるサイズにしましょう。スクロールしないと全部が確認できないクロス集計表は、「本当にこのような表が必要なのか」というところから考え直したほうがいいです。, TableauはODBCドライバを使用することで、ネイティブ対応していないデータソースを利用することができます。, ただし、当然ながらネイティブ対応しているDB接続に比べて遅いです。ですので、ネイティブ対応しているデータソースはネイティブ機能で接続します。ODBCドライバを使わないと接続できないデータソースを使いたい場合、可能であればデータをネイティブ対応しているDB等に移した方が良い場合もあります。, Tableauは、DBに対してTableau上で任意のクエリを投げることができます。, これも基本的に「遅い」です。TableauからDBに対して通常の接続を行うと、TableauはTableau用に最適化されたクエリを生成して使用しますが、カスタムSQLはそれを使わないため、遅くなります。, （もしそのダッシュボードが遅いんだったら）ビューを減らしましょう。複数のダッシュボードに分散することも検討しましょう。, フィルタは便利ですが、フィルタの数だけクエリが増えて遅くなります。必要最低限にしましょう。, 普通のフィルタ（データソースフィルタ）は、他のフィルタに関係なく、それぞれが全ての行を舐めてからフィルタリングしますが、コンテキストフィルタにしておくと、他のフィルタより先にデータをフィルタリングするため、他の通常のフィルタの処理が速くなる可能性があります。, パフォーマンスの向上 – 多数のフィルターを設定する場合や、データ ソースが大きい場合、クエリに時間がかかる場合があります。1 つまたは複数のコンテキスト フィルターを設定すると、パフォーマンスを向上させることができます。, LODは便利ですが、通常の計算より重いです（LODはネストされたSELECT文として扱われるため）。LODでフィルタをかけるより、計算を元にしたセットを作成して、それをフィルタに使用した方がいい場合があります。, 注: データ ソースが大きい場合、メジャーをフィルターすると、パフォーマンスが大幅に低下します。メジャーを含むセットを作成してから、そのセットにフィルターを適用する方が、はるかに効率的な場合もあります。セットの作成の詳細については、セットの作成を参照してください。, Tableau Desktopの時だけ遅いのか、Tableau Serverの時だけ遅いのか、どっちでも遅いのか、ということを調査しましょう。, ちなみに、Tableau Desktop側だけが遅いということはほとんど無いと思われます（単純なビュー表示能力はTableau Desktopの方が高いため）。, データ セットのサイズを大幅に削減できる 1 つのコンテキスト フィルターを使用する方が、多くのコンテキスト フィルターを適用するよりはるかに優れています。実際、フィルターを適用してもデータ セットのサイズが 1/10 以上削減できない場合、コンテキストにこのフィルターを追加すると、コンテキストの計算にパフォーマンス コストがかかるため、事態が悪化します。, ドロップダウンやスライダーといったフィルタは、フィルタ自体のレンダリングのために、全ディメンションを読み込むクエリを実行します。これをカスタム値リストやワイルドカード一致のフィルタ（非列挙型フィルタ）に変更することで、レンダリング処理を速くすることができます（ただし、ユーザー側の利便性は損なわれるので、そこはよく考える必要があります）。, フィルタにこの設定を使用すると、フィルタに出現する値を、他のフィルタと連動させることができます。, 「地域」フィルタを関西にしていると、「都道府県」フィルタに関西の府県しか表示されないようにすることができます。しかし、この場合、他のフィルタを操作すると、このフィルタ分のクエリも再度実行されます。, 元記事の「text fields」が何を指しているのかイマイチわかりづらいのですが…下記のような感じで理解しておけばいいかなと。, （ディメンションカラムに）NULLが多いとクエリが遅くなる可能性があります。DB側の設定で、あるカラムがNULLを許容している場合、そのカラムを用いた計算を実施する際に、NULLかどうかをチェックするクエリが走ります。可能であれば、DB側でそのカラムをNOT NULLにする等しておいた方がいいです。, 超個人的な意見ですが、複数のテーブルを統合したい場合は、基本的にジョイン（結合）でいいと思っています（データブレンドの方が良い！という場面が思い当たらない）。, 結合は、キーをミスるとレコード数が増大する的な罠がありますが、それはテーブル定義をしっかり把握すればいいだけの話ですので…。, まあこれはTableauに限らず、何らかのSQLクエリを作成する場合は、大体意識することだと思います。, データブレンドは、両方のテーブルにそれぞれクエリを投げて、その結果をローカルメモリ上で統合します。だからカーティナリティが高い（一意の値が多い）と、それだけ多くのメモリが必要になるため遅くなります。, 文字列関数は基本的に遅いので、Tableau Prepなどで前処理することをオススメします。また、FIND関数を使うなら、CONTAINS関数に置き換えたり、ワイルドカードフィルタを使ったりする方が良いです。, TableauがRDBMSに接続する場合、セットやデータブレンド等の操作を行うときに、一時テーブルを利用します。一時テーブルの作成と削除ができる権限のユーザーで接続するようにしましょう。, MONTH関数やYEAR関数を組み合わせて日付を計算するのではなく、DATETRUNC、DATEADD、DATEDIFFなどの日付関数を使用して計算しましょう（日付の計算は、すでに用意されている日付専用の関数を使う方が、発行されるクエリをシンプルにすることができます）。, その計算の目的に応じて、最適な種類の計算を選びましょう。本エントリの最初に紹介したホワイトペーパーに、計算の種類を選ぶフローチャートがあるので、それを参考にしましょう。, 同じ計算でも、データ型によってスピードは変わってきます。例えば、整数とブール型は、文字列や日付より、かなり速いです（これもTableauに限らない話ですね）。, 集計関数（集計計算）でも、目的に応じた最適なものを選びましょう。ATTRやAVERAGEよりも、SUM、MIN、MAXの方が速いです（データソースに再問い合わせする必要がない。Tableauローカルで集計できる）。逆にCOUNTDは全集計関数の中で最も遅いものの1つなので、絶対に必要でなければ使用は避けましょう。, TableauはPythonやR言語と連携することができます。この中で複数の関数が呼び出されるようになっていると、パフォーマンスに影響があります。なるべく単一の関数の呼び出しで済むように最適化しましょう。, Tableau Server（Online）にパブリッシュした時の話ですが、動的サイズのダッシュボードの場合、閲覧者によってサイズが異なるため、それだけキャッシュのパターンが多くなり、キャッシュのヒット率が低くなります。固定サイズにすることで、閲覧者による差異を少なくし、キャッシュ効率を高めることができます。, Performance Tuning Checklist for Tableau Dashboards, レポート第3回関西Tableauユーザー会 参加レポート（分析前のデータ準備、パフォーマンスのコツ） #tableau #KTUG ｜ DevelopersIO, You can now choose multiple table storage for extracts | Tableau Software, スノーフレークスキーマとは ｜ BI用語集 ｜ ビジネスインテリジェンス (BI) のBIツールならNecto™（ネクト） | 公式サイト, Tableau Tips: 『パフォーマンスの記録』機能でビューのボトルネック箇所を探る ｜ DevelopersIO, コンテキスト フィルターでビューのパフォーマンスを改善する - コンテキスト フィルターの高速化, →No.7と一緒ですが、大量の文字列のレンダリングは遅いので、できるだけビジュアライズしましょう.