Những điều cần biết về Tableau Data Model (Phần 4)

Để tìm hiểu về khái niệm mô hình dữ liệu trong Tableau, cách tạo một mô hình dữ liệu mới và các loại mô hình hãy dành ít phút tham khảo các phần trước ngay dưới đây.

• Những điều cần biết về Tableau Data Model (Phần 1)
• Những điều cần biết về Tableau Data Model (Phần 2)
• Những điều cần biết về Tableau Data Model (Phần 3)

Trong phần cuối cùng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về yêu cầu đối với các mối quan hệ và các mô hình không được hỗ trợ.

1. Yêu cầu đối với mối quan hệ trong mô hình dữ liệu

• Khi liên kết các bảng, các trường xác định mối quan hệ phải có cùng kiểu dữ liệu. Thay đổi kiểu dữ liệu trong trang Data Source không thay đổi yêu cầu này. Tableau vẫn sẽ sử dụng kiểu dữ liệu trong cơ sở dữ liệu bên dưới cho các truy vấn.
• Bạn không thể xác định mối quan hệ dựa trên các trường địa lý.
• Mối quan hệ vòng tròn không được hỗ trợ trong mô hình dữ liệu.
• Bạn không thể chỉnh sửa các mối quan hệ trong nguồn dữ liệu đã xuất bản.
• Bạn không thể xác định mối quan hệ dựa trên các nguồn dữ liệu đã xuất bản.
• Workbook của bạn phải dùng một nguồn dữ liệu được nhúng để bạn có thể chỉnh sửa các mối quan hệ và các tùy chọn hiệu suất trong trang Data Source trong Tableau Online hoặc Tableau Server.

2. Các yếu tố giới hạn lợi ích của việc sử dụng bảng liên kết

• Dữ liệu “bẩn” trong bảng (các bảng không được tạo với mô hình được cấu trúc tốt trong và chứa sự kết hợp của các measures và dimensions trong nhiều bảng) có thể khiến việc phân tích nhiều bảng trở nên phức tạp hơn.
• Sử dụng bộ lọc nguồn dữ liệu sẽ giới hạn khả năng của Tableau trong việc kết hợp chọn lọc dữ liệu. Join culling là một thuật ngữ để chỉ cách Tableau đơn giản hóa các truy vấn bằng cách loại bỏ các phép nối không cần thiết.
• Các bảng có nhiều giá trị không khớp trên các mối quan hệ.
• Liên kết nhiều bảng dữ kiện với nhiều bảng dimension.

3. Các mô hình không được hỗ trợ

• Trong một số trường hợp, thông thường có nhiều bảng dữ kiện liên kết đến nhiều bảng dimension được chia sẻ.
  • Ví dụ, bạn có thể có hai bảng dữ kiện, Store Sales và Internet Sales liên kết đến hai bảng dimension chung, Date và Customer. Thông thường, các tình huống như vậy sẽ yêu cầu tạo mối quan hệ vòng tròn trong mô hình dữ liệu của bạn. Mối quan hệ vòng tròn không được hỗ trợ ở phiên bản 2020.2.
• Bạn có thể ước lượng kiểu mô hình này bằng cách hợp nhất một số bảng trong lớp vật lý.
  • Ví dụ, bạn có thể union Store Sales và Internet Sales thành một bảng, sau đó, có thể liên kết đến Date và Customer. Ngoài ra, bạn có thể kết hợp Date và Customer để tạo ra một bảng dimension sau đó liên kết đến Store Sales và Internet Sales.
• Liên kết trực tiếp 3 hoặc nhiều bảng dữ kiện trên các dimension được chia sẻ. Mặc dù, có thể xây dựng mô hình này trên lớp logic, bạn có thể thấy các kết quả không mong muốn, trừ khi bạn chỉ dùng các dimension từ một bảng duy nhất.

Như vậy là BAC đã tổng hợp tất cả những thông tin về mô hình dữ liệu trong Tableau thông qua bốn phần của bài viết. Mong rằng những kiến thức này sẽ hữu ích với các bạn, để có thể ứng dụng thành công Tableau trong việc phân tích và trực quan dữ liệu, hãy tham gia ngay khóa học Tableau tại BAC và đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất tại website bacs.vn.

Nguồn tham khảo:

https://help.tableau.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.