Tableau 2023.1
Mappage des données pour les accélérateurs, améliorations apportées à Tableau pour Slack et bien plus encore
Mappage des données pour les accélérateurs
Grâce au mappage des données, vous pouvez lancer vos analyses encore plus rapidement en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour configurer les tableaux de bord prêts à l’emploi d’un accélérateur. Lors de la configuration d’un accélérateur, le mappeur de données permet maintenant aux utilisateurs d’amener des données externes dans l’accélérateur et de faire correspondre des champs de leur source de données aux champs de l’accélérateur. L’interface utilisateur de mappage des données rend ces opérations possibles. Il s’agit d’une boîte de dialogue hybride qui s’ouvre par défaut pour n’importe quel accélérateur dont la fonction de mappage de données est activée.
Améliorations apportées à Tableau pour Slack
Travaillez en collaboration sur vos renseignements exploitables plus efficacement avec l’application Tableau pour Slack. Les dernières améliorations permettent de placer plus facilement les données au centre de chaque conversation et de chaque décision. Vous pouvez maintenant faire les choses suivantes :
- Partagez du contenu de Tableau avec son contexte. Des aperçus sont maintenant fournis pour les liens afin que votre équipe puisse rapidement reconnaître l’information pertinente et s’en servir.
- Recherchez et partagez facilement du contenu de Tableau dans des messages directs et des canaux.
- Accédez plus rapidement à l’information utilisable grâce à votre contenu récent et à vos favoris sur la page d’accueil de l’application.
* Il sera possible de profiter des améliorations apportées à Tableau pour Slack dans les prochaines semaines.
Banque d’identités pour Tableau Server
Les banques d’identités vous permettent de ne plus tenir compte de la limite d’un seul magasin d’identités de Tableau Server. Une banque d’identités est la combinaison d’une « source d’utilisateurs », traditionnellement appelée « magasin d’identité », et d’un mécanisme d’authentification. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez ajouter des banques supplémentaires dans lesquelles votre source d’utilisateurs appartiendra à un magasin d’identités local, et ces utilisateurs pourront s’authentifier avec OpenID Connect pour un processus d’authentification moderne. Cette flexibilité supplémentaire sera particulièrement utile pour les entreprises ayant un ensemble d’utilisateurs externes qui ont besoin d’accéder à Tableau, mais qui ne peuvent pas être invités au service d’annuaire Active Directory de ces entreprises.
Présentation des fonctionnalités de Tableau 2023.1
Écoutez Samuel Parsons, visionnaire de Tableau 2023, vous parler des toutes dernières fonctionnalités. Il vous présentera les principales nouveautés de cette version.
Regarder maintenantToutes les fonctionnalités
Améliorations apportées à l’étape d’entrée de Tableau Prep
Vous pouvez maintenant sélectionner plusieurs colonnes à la fois lors de l’étape d’entrée de Tableau Prep. Cette action élimine le besoin de sélectionner individuellement les colonnes pour les masquer ou les supprimer. Lorsque vous voulez supprimer des données obsolètes, vous pouvez maintenant utiliser un filtre de date relative pour les données de type « Date et heure ». Ensemble, ces améliorations viennent améliorer la performance interactive lors de la création de flux et contribuent à unifier l’expérience de toutes les étapes de Tableau Prep.
Numéro de ligne dans la source dans Tableau Prep
Vous pouvez maintenant conserver l’ordre de tri original des fichiers Microsoft Excel ou texte (.csv) en incluant le « numéro de ligne dans la source » à l’étape d’entrée dans Tableau Prep. Cette fonctionnalité est utile pour connaître l’ordre de tri original des données lorsqu’il n’y a pas de champ qui l’indique.
Améliorations apportées aux jointures entre bases de données
Tableau utilise de nouvelles techniques d’optimisation pour accélérer les jointures entre bases de données. Auparavant, les deux côtés d’une jointure entre bases de données étaient ingérés dans Hyper, qui effectuait la jointure. Si les tables jointes sont volumineuses, les entrées-sorties du réseau peuvent avoir un impact important sur les performances de la demande. Notre nouvel outil d’optimisation vous évite de déplacer inutilement des ensembles de données volumineux en exécutant localement des jointures entre bases de données dans la base de données contenant l’ensemble de données le plus volumineux des deux, si notre estimation montre que cela sera plus rapide.
Prise en charge des fichiers partagés dans Google Drive
Les fichiers partagés avec vous et les lecteurs partagés sont maintenant accessibles en utilisant le connecteur pour Google Drive.
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