Dans le processus de la Business Intelligence, la préparation des données joue un rôle sinequanone. La création des visualisations impactantes ne peut en aucun se réaliser sans la disposition préalable des données pertinentes. En effet, Tableau ne sort pas de cette norme, et proposé à ses utilisateurs des fonctionnalités incroyables pour préparer leurs bases de données.
Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons découvrir ensemble comment s’effectue l’étape de la préparation des données sur Tableau.
Que vous soyez professionnel ou débutant dans la visualisation des données, cet article vous aidera à cerner cette étape primordiale dans votre démarche de Business Intelligence.
I- Comprendre les sources de données :
Lorsqu’il s’agit de travailler avec Tableau, la première étape cruciale est de comprendre les différentes sources de données disponibles. Une source de données peut être un fichier Excel, une base de données, un service cloud, ou même une API. Chaque source a ses propres avantages et limitations, et choisir la source de données adaptée à vos besoins est essentiel pour garantir des analyses précises et fiables.
A. Présentation des différentes sources de données :
En effet, Tableau offre une grande flexibilité en termes de sources de données. Vous pouvez vous connecter à une variété de sources. Tels que des fichiers Excel, des bases de données relationnelles, des services cloud et même des services web via des API.
Le choix d’une parmi ces sources de données est dépendant des besoins de chaque utilisateur. Cependant, chacune dispose de ses propres avantages et inconvénients.
B. Les avantages et limitations de chaque source de données :
Tout d’abord, les fichiers Excel représentent la forme la plus traditionnelle mais surtout la plus utilisée comme source de données. Et ceci en raison de sa large flexibilité et facilité de manipulation.Cependant, la performance de cette source reste limitée si l’utilisateur dispose d’une base massive des données. En deuxième lieu, on trouve les bases de données relationnelles, qui offrent une gestion structurée des données, des requêtes puissantes et une intégrité des données. En revanche, elles peuvent nécessiter des compétences techniques pour la gestion et l’optimisation. Dernièrement, il nous reste le service cloud, qui offre une évolutivité, une disponibilité et des capacités de traitement avancées. Or, il peut impliquer des coûts supplémentaires et nécessiter une configuration plus complexe.
C. Comment choisir sa source de données ?
Lors du choix de la source de données pour votre projet Tableau, il est important de prendre en compte plusieurs facteurs. Tout d’abord, évaluez la taille de vos données et leurs exigences de performances. Si vous travaillez avec de grandes quantités de données, une base de données ou un service cloud peut être plus adapté. Ensuite, considérez la structure et la complexité de vos données. Si vous avez besoin de relations complexes entre les données, une base de données relationnelle peut être plus appropriée. Enfin, prenez en compte vos compétences techniques et les ressources disponibles pour gérer la source de données choisie.
II- La connexion des données à Tableau :
La connexion des données à Tableau est une étape essentielle pour commencer à analyser et visualiser vos données. Dans ce contexte, Tableau offre plusieurs méthodes de connexion, chacune adaptée à des types de sources de données spécifiques. Dans cette section, nous explorerons les différentes méthodes de connexion et les étapes détaillées pour connecter les données à Tableau. En plus, nous verrons ensemble quelques conseils pour optimiser la performance de la connexion.
A. Présentation des différentes méthodes de connexion :
En fait, Tableau propose plusieurs options pour connecter vos données. Tout d’abord, une connexion directe, qui établit une connexion en temps réel avec la source de données. Deuxièmement, l’importation de fichiers, où vous importez les données dans Tableau en créant un extrait ou en intégrant les données directement dans votre classeur. Vous pouvez également vous connecter à des bases de données, qu’elles soient locales ou hébergées dans le cloud, pour accéder aux données stockées de manière structurée.
B. Les étapes détaillées pour la connexion des données à Tableau :
La méthode de connexion des données à Tableau dépend de la source de données spécifique. Pour une connexion directe, vous devrez fournir les informations d’identification appropriées et spécifier les paramètres de connexion. Lors de l’importation de fichiers, vous sélectionnez le fichier source et spécifiez les options d’importation. Telles que les feuilles de calcul ou les plages de cellules à inclure. Pour la connexion à des bases de données, vous devrez fournir les informations de connexion, telles que l’adresse du serveur, le nom d’utilisateur et le mot de passe.
C. Des conseils pour optimiser la performance de la connexion des données :
Lors de la connexion des données à Tableau, il est important d’optimiser la performance pour assurer des analyses rapides et fluides. Tout d’abord, vous pouvez utiliser des extractions pour améliorer la vitesse de traitement des données. Ceci en créant un sous-ensemble de données pré-agrégées. De plus, vous pouvez filtrer les données à la source pour réduire le volume de données transférées. Utilisez également des connexions en direct lorsque vous avez besoin d’accéder aux données les plus récentes en temps réel.
III- L’optimisation de la structure des données sur Tableau:
Une fois que vous avez connecté vos données à Tableau, il est essentiel d’optimiser la structure des données pour faciliter l’analyse et la visualisation. Dans cette section, nous aborderons la gestion des relations entre les tables de données, la création de hiérarchies et de regroupements. Ainsi que l’utilisation de paramètres pour permettre l’interactivité dans les visualisations.
A. La gestion des relations entre les tables de données :
Si vous travaillez avec plusieurs tables de données liées, il est important de gérer les relations entre elles. Afin d’être en mesure de tirer pleinement parti des fonctionnalités d’analyse de Tableau. A ce niveau, vous pouvez définir des relations entre les tables en identifiant les clés primaires et étrangères qui les lient. Cela permet à Tableau de comprendre comment les tables sont connectées. En conséquence, les requêtes et les analyses sur des données combinées seront plus faciles.
B. La création des hiérarchies et des regroupements :
En effet, Tableau vous permet de créer des hiérarchies et des regroupements pour organiser et agréger vos données de manière logique. Les hiérarchies vous permettent de regrouper les données selon des niveaux. Par exemple, regrouper les dates par année, mois et jour. Cela facilite l’exploration des données à différents niveaux de détail. Ainsi, les regroupements vous permettent de regrouper des valeurs similaires dans une catégorie. A titre illustratif, regrouper les produits par catégorie ou les régions par zone géographique.
C. L’utilisation de paramètres pour permettre l’interactivité dans les visualisations :
En fait, les paramètres sont des éléments dynamiques que vous pouvez ajouter à vos visualisations. Leur but est de permettre aux utilisateurs de modifier certains aspects de l’analyse. Par exemple, vous pouvez créer un paramètre pour permettre aux utilisateurs de sélectionner une plage de dates spécifique. Ou de choisir une mesure à afficher. Cela ajoute de l’interactivité à vos visualisations, permettant aux utilisateurs d’explorer et d’adapter les résultats en fonction de leurs besoins.
Conclusion :
En guise de conclusion, la connexion et la préparation des données dans Tableau représentent des étapes fondamentales pour obtenir des analyses de qualité.En exploitant pleinement les fonctionnalités de Tableau et en suivant les bonnes pratiques, vous pouvez transformer des ensembles de données brutes en des insights précieux qui soutiennent la prise de décision éclairée dans votre organisation. N’oubliez pas d’explorer les multiples possibilités offertes par Tableau pour exploiter tout le potentiel de vos données et créer des analyses impactantes.
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