#TC18 Wrap-up: Azure SQL Data Warehouse speeds up your Analysis

Benchmark: Microsoft Azure SQL Data Warehouse outperforms Amazon Redshift in TCP-H 30TB
Benchmark: Microsoft Azure SQL Data Warehouse outperforms Amazon Redshift in TCP-H 30TB

Slowly the dust settles after the impressive TC18. During my wrap-up, I remembered the data warehouse benchmarks of the Azure & Tableau session by James Rowland-Jones. Especially because my customers ask me about such performance metrics over and over again.

The first benchmark (graph above) shows how Microsoft Azure SQL Data Warehouse (aka. SQL DW) outperforms Amazon Redshift – in terms of performance and price. While the second benchmark shows further performance tests for Amazon Redshift, Snowflake, Azure, Presto, and Google Big Query:

Benchmark: Microsoft Azure SQL Data Warehouse Gen 2 vs. Amazon Redshift, Snowflake, Presto, Google Big Query
Benchmark: Microsoft Azure SQL Data Warehouse Gen 2 vs. Amazon Redshift, Snowflake, Presto, Google Big Query

Since James‘ session is already available on Tableau’s Youtube channel, feel free to watch the entire Azure & Tableau session:

#TC18 Visual Diary: One Big-Easy Data Fest

Iron Viz contest at Tableau Conference TC18 in New Orleans
Iron Viz contest at Tableau Conference TC18 in New Orleans

Let me share some (personal) Tableau Conference #TC18 experiences with you!

Oct 22

Registration

Viz for Social Good

Welcome Reception

Oct 23

Opening Keynote

My 1st Session | Rock your Social Media Data with Tableau

Data Village | Diversity and Inclusion

Community Appreciation Reception

Oct 24

Keynote | Devs On Stage

My 2nd Session | Rock your Social Media Data with Tableau

Tableau User Group | Tip Battle

Iron Viz

Data Night Out

Oct 25

Keynote | Adam Grant

Data Village

Fanalytics

Goodbye

What are your #TC18 highlights?

Share your favorite moments in the blog post comments or reply to this tweet:

Data Operations: Wann sollten Sie Datenextrakte und wann Live-Verbindungen verwenden

#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter
#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter

Nachdem Sie Ihre Daten für die Analyse optimal vorbereitet haben, stellt sich die Frage auf welche Weise Sie Ihre Daten bereithalten wollen, damit Sie schnell erste Erkenntnisse erhalten.

Tableau bietet Ihnen für die meisten Datenquellen die Möglichkeit, zwischen einer Live-Verbindung, also einer direkten Verbindung zur Datenbank, und einem Datenextrakt, also einem Abzug der Daten zu wählen. Wie Abbildung 1.1 zeigt, können Sie einfach zwischen beiden Verbindungstypen wechseln.

Auswahlknöpfe, um zwischen Live-Verbindung und Datenextrakt zu wechseln
Abbildung 1.1: Auswahlknöpfe, um zwischen Live-Verbindung und Datenextrakt zu wechseln

Live-Verbindungen ermöglichen Ihnen die Arbeit mit den Daten, wie sie zum momentanen Zeitpunkt auf der Datenbank oder der Datei vorliegen. Wenn Sie Daten extrahieren, importieren Sie einige oder alle Daten in die Data Engine von Tableau. Dies gilt sowohl für Tableau Desktop als auch für Tableau Server. Welche Verbindungsmethode Sie bevorzugen sollten, hängt von Ihrer Situation und dem Anwendungsfall, Ihren Anforderungen sowie von der Verfügbarkeit der Datenbank und der Netzwerkbeschaffenheit ab.

Immer aktuell mit der Live-Verbindung

Durch die direkte Verbindung mit Ihrer Datenquelle visualisieren Sie immer die aktuellsten Daten, die Ihnen die Datenbank zur Verfügung stellt. Wenn Ihre Datenbank in Echtzeit aktualisiert wird, müssen Sie die Tableau-Visualisierung nur über die Funktionstaste F5 aktualisieren oder indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenquelle klicken und die Option Aktualisieren auswählen.

Wenn Sie eine Verbindung zu großen Datenmengen herstellen, die Visualisierung sehr viele Details enthält oder Ihre Daten in einer leistungsstarken Datenbank mit entsprechend ausgestatteter Hardware gespeichert sind, können Sie mit einer direkten Verbindung eine schnellere Antwortzeit erzielen.

Die Auswahl einer direkten Verbindung schließt nicht die Möglichkeit aus, die Daten später zu extrahieren. Andersherum können Sie auch wieder von einem Extrakt zu einer Live-Verbindung wechseln, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenquelle klicken und die Option Extrakt verwenden deaktivieren.

Unabhängig mit einem Datenextrakt

Datenextrakte haben naturgemäß nicht den Vorteil, dass sie in Echtzeit aktualisiert werden, wie es bei einer Live-Verbindung der Fall ist. Die Verwendung der Data Engine von Tableau bietet jedoch eine Reihe von Vorteilen:

Leistungsverbesserung bei langsamen Datenquellen:

Vielleicht ist Ihre Datenbank stark mit Anfragen belastet oder bereits mit transaktionalen Operationen beschäftigt. Mithilfe der Data Engine können Sie Ihre Datenbank entlasten und die Datenhaltung von Tableau übernehmen lassen. Extrakte können Sie am besten außerhalb der Stoßzeiten aktualisieren. Tableau Server kann Extrakte auch zu festgelegten Zeitpunkten aktualisieren, zum Beispiel nachts um 3 Uhr.

Inkrementelles Extrahieren:

Durch das inkrementelle Extrahieren wird auch die Aktualisierungszeit beschleunigt, da Tableau nicht die gesamte Extraktdatei aktualisiert. Es fügt nur neue Datensätze hinzu. Um inkrementelle Extrakte auszuführen, müssen Sie ein Feld angeben, das als Index verwendet werden soll. Tableau aktualisiert die Zeile nur, wenn sich der Index geändert hat. Daher müssen Sie beachten, dass Änderungen an einer Datenzeile, die das Indexfeld nicht ändert, von der Aktualisierung nicht berücksichtigt werden.

Datenmenge mit Filtern einschränken:

Eine andere Möglichkeit, Extrakte zu beschleunigen, besteht darin, beim Extrahieren der Daten Filter anzuwenden. Wenn für die Analyse nicht die gesamte Datenmenge benötigt wird, können Sie den Extrakt so filtern, dass er nur die erforderlichen Datensätze enthält. Wenn Sie eine sehr große Datenmenge haben, müssen Sie nur selten den gesamten Inhalt der Datenbank extrahieren. Zum Beispiel kann Ihre Datenbank Daten für viele Regionen enthalten, aber Sie benötigen möglicherweise nur die Daten zur Region »Süd«.

Um einen Extrakt entsprechend anzulegen, wählen Sie als Verbindung Extrakt aus und klicken dann auf das nebenstehende Bearbeiten. Es öffnet sich das Fenster Daten extrahieren. Mit einem weiteren Klick auf Hinzufügen können Sie nun einen Filter erstellen, der für Ihren Extrakt angewandt wird (siehe Abbildung 1.2).

Der Datenextrakt kann mit Filtern eingeschränkt werden
Abbildung 1.2: Der Datenextrakt kann mit Filtern eingeschränkt werden

Weitere Funktionen für bestimmte Datenquellen:

Wenn Ihre Daten aus einer bestimmten Datenquelle stammen, so sind unter anderem Aggregationsfunktion wie Median (beispielsweise bei Access-Datenbanken ) bei einer Live-Verbindung nicht verfügbar. Arbeiten Sie mit einem Extrakt, können Sie diese Funktionen nutzen, auch wenn sie von der ursprünglichen Datenquelle nicht unterstützt werden.

Datenübertragbarkeit:

Sie können Extrakte lokal speichern und auch dann verwenden, wenn die Verbindung zu Ihrer Datenquelle nicht verfügbar ist. Eine Live-Verbindung funktioniert nicht, wenn Sie nicht über ein lokales Netzwerk oder das Internet auf Ihre Datenquelle zugreifen können. Extrakte werden außerdem komprimiert und sind normalerweise wesentlich kleiner als die ursprünglichen Datenbanktabellen, was dem Weitertransport der Daten zugutekommt.

Achten Sie auf Datenschutz und Data Governance

In Unternehmen spielen Datenschutz und Data Governance und damit verbunden Integrität und Sicherheit der Daten eine wichtige Rolle. Wenn Sie Extrakte an Mitarbeiter oder Geschäftspartner verteilen, sollten Sie die etwaige Vertraulichkeit Ihrer Daten berücksichtigen. Ziehen Sie in Betracht, den Inhalt des Extrakts über Filter einzuschränken und zu sichtbaren Dimensionen zu aggregieren.

Sind Sie sich unsicher, arbeiten Sie im Zweifelsfall besser mit einer Live-Verbindung, da in diesem Fall Ihre Datenbank das Rechte-Management steuert und so Ihre Daten nicht von Personen ohne ausreichende Berechtigungen gesehen werden können.

Dieser Beitrag ist der dritte Teil der Data-Operations-Serie:

Teil 1: Daten für die Analyse optimal vorbereiten
Teil 2: Wann sollten Sie Datenextrakte und wann Live-Verbindungen verwenden
Teil 3: Wie Sie die Performance Ihrer Datenanalyse und Dashboards steigern

Außerdem ist dieser Blog-Post ein Auszug aus dem Buch „Datenvisualisierung mit Tableau„, das am 31. Juli 2018 erschienen ist:

Das Tableau-Buch ist ab sofort im Handel erhältlich

Datenvisualisierung mit Tableau: Das erste deutschsprachige Tableau-Buch ist auch bei Amazon erhältlich
Datenvisualisierung mit Tableau: Das erste deutschsprachige Tableau-Buch ist auch bei Amazon erhältlich

Das erste deutschsprachige Buch zur Datenvisualisierung mit Tableau hat seinen Weg in die Buchhandlungen gefunden und steht nun allen Interessierten zur Verfügung. Ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Experte in der Welt der Datenvisualisierung sind, dieses Buch bietet Ihnen wertvolle Einblicke und praxisorientierte Anleitungen.

Das erste deutschsprachige Tableau-Buch, Datenvisualisierung mit Tableau, ist ab sofort im Handel erhältlich bei:

Vorschau

Mehr erfahren zu Datenvisualisierung mit Tableau

Erfahren Sie mehr zu Datenvisualisierung mit Tableau auf der Webseite zum Tableau-Buch! Entdecken Sie die Themen, die das Buch abdeckt, und sehen Sie sich Rezensionen von anderen Lesern an. Dieses Buch wird Ihr Verständnis für Datenvisualisierung mit Tableau auf ein neues Level heben.

Update 11 Aug 2018: In den Informatikbücher-Top-20 bei Amazon!
Update 17 Aug 2018: In den Informatikbücher-Top-10 bei Amazon!

Datenvisualisierung mit Tableau: Tableau-Buch ab sofort vorbestellbar

Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep
Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep

Mein Buch „Datenvisualisierung mit Tableau“ kann ab sofort vorbestellt werden:

Bevor ich nun selbst viel zum Buch schreibe, gebe ich einfach mal einen Auszug aus dem Umschlagtext wieder:

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Tableau, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Alexander Loth zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an:

  • Menschen, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
  • Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen
  • Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen
  • angehende Data Scientists

Zum Verständnis dieses Buches sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen und ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen, nähern möchten.

Die grundlegenden Funktionen von Tableau werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Der Autor zeigt Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standard-Analyse« hinausreichen und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Tableau erleichtern, und können so zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

Update 25 Jul 2018: Hier ist das erste Exemplar ganz druckfrisch: