Innovación tras innovación

En 2003, miembros de la Universidad de Stanford crearon Tableau junto con VizQL™. Esta tecnología cambió por completo la manera de trabajar con datos, ya que permitió diseñar visualizaciones sofisticadas con acciones sencillas de arrastrar y soltar. La innovación principal consistió en un lenguaje de consulta patentado que traduce las acciones en consultas a la base de datos y que, luego, expresa las respuestas gráficamente.

Otra de las innovaciones fue la capacidad de realizar un análisis ad hoc de miles de millones de filas de datos (en cuestión de segundos) gracias a Hyper, la tecnología del motor de datos de Tableau. Hyper es una de las tecnologías fundamentales de la plataforma de Tableau. Mediante su exclusiva generación de código dinámico y técnicas revolucionarias de paralelismo, permite crear extracciones y ejecutar consultas con mucha rapidez.

Hyper

Hyper es una tecnología de motor de datos en memoria de alto rendimiento. Ayuda a los clientes a analizar conjuntos de datos grandes o complejos más rápido, ya que evalúa las consultas analíticas con eficacia directamente en la base de datos transaccional. Hyper es una de las tecnologías fundamentales de la plataforma de Tableau. Mediante su exclusiva generación de código dinámico y técnicas revolucionarias de paralelismo, permite crear extracciones y ejecutar consultas con mucha rapidez.

Diseño exclusivo de Hyper

Durante la última década, los motores de datos en memoria y las tecnologías de análisis de bases de datos incorporaron distintas técnicas, como el muestreo y el resumen. Con ellas, lograron incrementar enormemente el rendimiento de las consultas. Sin embargo, estas mejoras de rendimiento tuvieron un costo. Muchos sistemas sacrificaron rendimiento de escritura (indispensable para la velocidad en la creación de extracciones y las actualizaciones) en pos de optimizar el rendimiento de la carga de análisis. Cuando la escritura es lenta, los datos pierden relevancia y se vuelven obsoletos. ¿Cuál fue el resultado? Se generó una desconexión entre las personas y los datos que estas deseaban analizar. La misión de Hyper es acercar los datos a las personas mediante una escritura y una carga de análisis veloces. En resumen, Hyper proporciona datos actualizados con rapidez. De ese modo, le permite analizar una vista más amplia y completa de sus datos.

Redefinición de la arquitectura de sistema: un estado para las transacciones y las consultas analíticas

Con Hyper, las transacciones y las consultas analíticas se procesan en el mismo almacén de columnas, sin necesidad de volver a procesar los datos después de su obtención e importación. Así, se reduce la cantidad de datos obsoletos y se minimiza la desconexión entre los sistemas especializados. La metodología exclusiva de Hyper admite la combinación de intensas cargas de trabajo de escritura y lectura en un mismo sistema. En consecuencia, se pueden crear extracciones con rapidez sin sacrificar el rendimiento de consulta. Se gana en todos los frentes.

Una nueva metodología para la ejecución de consultas: generación de código dinámico

Hyper usa un novedoso modelo de ejecución de compilación JIT (Just-In-Time). Muchos otros sistemas usan modelos tradicionales de ejecución de consultas que no pueden aprovechar por completo el hardware moderno de varios núcleos. Por el contrario, Hyper optimiza y compila las consultas en código informático personalizado para hacer un uso más eficaz del hardware subyacente. Cuando Hyper recibe una consulta, crea un árbol, lo optimiza de manera lógica y, después, lo usa como modelo para generar el programa específico que se va a ejecutar. Como resultado, se optimiza el uso del hardware moderno para una ejecución de consultas más rápida.

Mayor aprovechamiento del hardware: paralelización basada en fragmentos

Diseñamos Hyper desde cero para entornos grandes de varios núcleos. Nuestro modelo de paralelización se basa en unidades de trabajo muy pequeñas (fragmentos). Estos fragmentos se asignan de manera eficaz a todos los núcleos disponibles y permiten a Hyper responder, con mayor precisión, ante las diferencias de velocidad de los núcleos. En consecuencia, el hardware se usa con mayor eficacia y el rendimiento es superior.

Hyper surgió a partir de un proyecto de investigación académico en la Universidad Técnica de Múnich (TUM) en 2010. En 2015, se creó una organización independiente con el objetivo de introducir Hyper en el sector y ofrecer una versión comercial de la tecnología. En 2016, Tableau adquirió Hyper. Ahora, esta tecnología fundamental rige el motor de datos de Tableau.

VizQL™

Originalmente visual, naturalmente más rápido

En el corazón de Tableau se encuentra una tecnología patentada que transforma la visualización interactiva en una parte esencial de la comprensión de los datos. Las herramientas de análisis tradicionales lo obligan a analizar sus datos en filas y columnas, elegir un subconjunto de ellos para presentar, organizar esos datos en una tabla y, después, crear un gráfico basado en la tabla. VizQL evita todos esos pasos y crea, al instante, una representación de sus datos que le ofrece respuestas visuales durante el análisis. Como resultado, se logra una comprensión mucho más profunda y se puede trabajar hasta 100 veces más rápido que con los métodos convencionales.

VizQL permite diseñar una gran variedad de visualizaciones.

Un nuevo lenguaje para datos permite decir mucho más

Esta novedosa arquitectura representa para las interacciones de datos en formato visual lo que SQL significaba para el formato textual. Las declaraciones VizQL describen innumerables visualizaciones multidimensionales y sofisticadas. Con VizQL, los usuarios son capaces de producir diversos resúmenes gráficos con una única herramienta de visualización de bases de datos e interfaz de análisis. Tableau puede crear una enorme variedad de visualizaciones: gráficos de barras y líneas, mapas y sofisticadas vistas vinculadas. Esa flexibilidad le permite comprender los datos de una manera totalmente nueva. Lo ayuda a encontrar información que se perdería si tuviera que restringir sus datos a plantillas de gráficos estáticas.

Admite patrones naturales de pensamiento

El pensamiento es, por naturaleza, un patrón de cuestionamiento y respuesta que progresa e incluye nueva información de manera incremental. Por lo general, al iniciar un análisis, no se sabe cómo concluirá. Sin embargo, eso es lo que exigen las herramientas de inteligencia de negocios tradicionales. Pero existe una alternativa: VizQL le permite explorar sus datos de manera visual y hallar la mejor representación de ellos. Aprenda a medida que avance, agregue más datos si es necesario y obtenga conocimientos más profundos. Ese es el “ciclo del análisis visual”. Cuando complete este ciclo, podrá narrar una historia más completa con sus datos.

No existe en ninguna otra parte del mundo

VizQL aceleró el análisis y la visualización. Los usuarios con escasa (o nula) capacitación pueden ver y comprender datos más rápido y mejor que nunca. Esa es la mayor diferencia.