Anwendungsmöglichkeiten für Ihre Datenquellen mit Data Server

Tableau Server enthält viele Datensicherheitsfunktionen zur Unterstützung der Untersuchung, Zusammenarbeit und Sicherheit.

Tableau Server enthält viele Datensicherheitsfunktionen zur Unterstützung der Untersuchung, Zusammenarbeit und Sicherheit. Sie können diese mit Data Server nutzen, einer leistungsstarken, aber häufig zu wenig genutzten Sammlung von Funktionen in Tableau Server. Mit Data Server können Sie Datenquellen teilen, Extrakte verwalten, Zugriff konsolidieren und die Sicherheit kontrollieren.

Beantworten Sie diesen Fragenkatalog, um zu erfahren, wie Sie mit Data Server Zeit sparen und produktiver arbeiten können:

  • Fällt es Ihnen schwer, viele große Extrakte zu verwalten und zu aktualisieren und zugleich weniger Duplikate zu erzeugen?
  • Haben Sie viele Arbeitsmappen, die dieselbe Datenquelle nutzen, und möchten Sie, dass diese bei Änderungen an den Daten automatisch aktualisiert werden?
  • Möchten Sie die zentrale Verwaltung Ihrer Metadaten mit standardisierten Definitionen für jedes Feld ermöglichen? Gemeint ist zum Beispiel die Möglichkeit, eine Berechnung ein Mal zu erstellen und mit allen Benutzern zu teilen.
  • Sind Sie es leid, Datenbanktreiber auf den lokalen Rechnern der einzelnen Benutzer bereitzustellen und zu aktualisieren?
  • Möchten Sie die Art und Weise vereinfachen, wie Ihre Benutzer auf die in Ihren Datenbanken gespeicherten Daten zugreifen, und die Anmeldeinformationen zentral verwalten?
  • Sind Ihre Datensätze groß und komplex? Wäre es für Sie von Vorteil, wenn Serverhardware die Abfragen ausführen würde?

Wenn Sie mindestens eine dieser Fragen mit „Ja“ beantwortet haben, ist es an der Zeit, dass Sie Data Server verwenden.

Mit Tableau Server können Sie Datenquellen veröffentlichen, damit diese mit anderen Benutzern und deren Arbeitsmappen geteilt werden können. Dadurch können Sie Datenextrakte wiederverwenden, Datenbankverbindungen konsolidieren und Berechnungen und Feld-Metadaten teilen. Alle Änderungen, die Sie an der geteilten Datenquelle vornehmen (berechnete Felder, Parameter, Aliase oder Definitionen), können gespeichert werden und sind dann sofort für andere zugänglich. Dadurch können Benutzer bei ihrer täglichen Arbeit auf der Arbeit von Dateneigentümern und Datenbankadministratoren (DBAs) aufbauen, während gleichzeitig gewährleistet ist, dass zertifizierte Datenquellen sicher, zentral verwaltet und standardisiert sind.

Die Veröffentlichung geht ganz einfach durch einen Rechtsklick auf Ihre Datenquelle, die Auswahl von „Unter Server veröffentlichen...“ in Tableau Desktop, Eingabe der Anmeldeinformationen und Angabe der Benutzerberechtigungen. Die Verbindung zu einer geteilten Datenquelle wird in derselben Weise hergestellt wie die Verbindung zu jeder anderen Datenbank: Wählen Sie aus der Liste der Verbindungen „Tableau Server“ aus, authentifizieren Sie sich und wählen Sie dann die veröffentlichte Datenquelle aus. Datenverbindungen können verwaltet, geändert oder gelöscht werden, indem Sie auf „Datenquellen“ in Tableau Server zugreifen.

Erstellen einer zentralen zuverlässigen Datenquelle mit einem Daten-Repository

Tableau Server fungiert als zentrales Repository für Daten und Datenverbindungen. Dadurch werden weniger duplizierte Datenquellen angelegt und alle Benutzer berufen sich auf eine zentrale, zuverlässige Datenquelle. Neue und bestehende Arbeitsmappen, die sich automatisch mit Data Server verbinden, werden automatisch aktualisiert, wenn die Original-Datenquellen aktualisiert werden.

Durch die Planung automatischer Aktualisierungen von Extrakten können alle Benutzer die aktuellsten Datensätze verwenden. Außerdem wird Speicherplatz eingespart, weil der Bedarf für doppelte Extrakte entfällt. Indem Sie dafür sorgen, dass sich die Benutzer mit einem einzigen, geteilten Extrakt verbinden, senken Sie die Anzahl der Abfragen bei der ursprünglichen Datenbank. Das führt zu weniger API-Aufrufen und geringeren Dienstkosten, insbesondere dann, wenn Verbindungen zu Diensten aufgebaut werden, die die API-Zugriffe in Rechnung stellen, wie zum Beispiel Salesforce.

Ausführen von Abfragen auf Serverhardware

Abfragen bei großen Datenextrakten werden direkt von der Hardware des Servers ausgeführt. Das führt zu kürzeren Verarbeitungszeiten, und die Notwendigkeit der Übertragung des Extrakts auf die Rechner der einzelnen Benutzer entfällt. Stellen Sie sich Millionen Zeilenextrakte mit Größen von mehreren Gigabyte vor, die nicht mehr auf jeden lokalen Rechner kopiert werden müssen. Stattdessen wird die gesamte Verarbeitung von der dedizierten Mehrkern-Hardware des Servers ausgeführt. Zusätzlich beschleunigt die Speicherung im gemeinsam genutzten Cache erheblich die Ausführung von Abfragen, weil die Ergebnisse lokal zwischengespeichert werden und sofort für spätere Benutzer zugänglich sind.

Die Anmeldeinformationen für Live-Datenbankverbindungen können in veröffentlichte Datenquellen eingebettet werden. Dadurch kann Data Server als Proxy fungieren, ohne dass sich jeder Benutzer bei der Originaldatenbank authentifizieren muss.

Konsolidierung von Datenbanktreibern

Installieren Sie einen einzigen Satz Datenbanktreiber auf dem Server für die Verarbeitung aller Datenbankverbindungen für alle Benutzer. Dadurch braucht nicht mehr jeder Benutzer einzeln die Treiber auf seinem lokalen Rechner zu installieren und zu aktualisieren. Organisationen mit großen Desktop-Bereitstellungen sparen dadurch Zeit.

Bewahrung wertvoller Metadaten

Veröffentlichte Datenquellen sind mehr als bloße Verbindungen zu Datenbanken. Sie enthalten Metadaten und dienen als gehärtete semantische Ebene für alle. Blenden Sie unwichtige Felder aus, organisieren Sie Felder in Ordnern, erstellen Sie Berechnungen, Aggregationen, Parameter, Sätze, Gruppen, vordefinierte Verknüpfungen zwischen Tabellen – all das dient als eine einzige gemeinsam genutzte semantische Ebene für alle Benutzer und deren Arbeitsmappen.

Dies fördert den Selfservice, weil Analysten vertrauenswürdige Modelle wiederverwenden und diese zugleich mit ihren eigenen Berechnungen und Beschreibungen anreichern. Die veröffentlichte Datenquelle schützt die Benutzer vor Fluktuationen der physischen Ebene: Wenn Änderungen an der den Daten zugrunde liegenden Struktur vorgenommen werden, kann der DBA diese Änderungen durchführen, und sie werden transparent an alle Arbeitsmappen verteilt, die dieselbe Datenquelle verwenden.

Gewährleistung der Datenintegrität und festgelegten Berechtigungen

Zusätzlich zur Pflege der Metadaten für eine Datenquelle können Administratoren Beschränkungen auf der Grundlage von Berechtigungen und Benutzerebenenfiltern erstellen, um besser zu kontrollieren, welche Teile der Daten ein Benutzer sehen kann. Dies bedeutet, dass eine einzige Datenverbindung oder ein Extrakt gespeichert wird, ohne dass eindeutige Datensätze für jeden Benutzer erstellt werden müssen.

Berechtigungen für die Bearbeitung von Datenquellen-Metadaten können auf einige wenige benannte Benutzer begrenzt werden, die für die Datenintegrität und -administration zuständig sind. Auf diese Weise können Geschäftsanwender auf die Erkenntnisse vertrauen, die sie aus den Daten gewinnen, ohne die zugrunde liegende Datenbankstruktur verstehen, sachgemäße Felddefinitionen erstellen oder die Datenintegrität in Zweifel ziehen zu müssen.