Mar 30, 2021

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

Mỗi nguồn dữ liệu mà bạn tạo trong Tableau đều có một mô hình dữ liệu. Bạn có thể hình dung về mô hình dữ liệu giống như một sơ đồ cho Tableau biết cách truy vấn dữ liệu trong các bảng cơ sở dữ liệu được kết nối.

Các bảng mà bạn thêm vào trong trang Data Source sẽ tạo nên cấu trúc của mô hình dữ liệu. Một mô hình dữ liệu có thể đơn giản, như là một bảng đơn hoặc phức tạp hơn với nhiều bảng sử dụng các kết hợp relationships, joins và unions khác nhau.

Mô hình dữ liệu có 2 lớp (layer):

View mặc định mà bạn nhìn thấy đầu tiên trong trang Data Source là lớp logic (logical layer) của nguồn dữ liệu. Bạn kết hợp dữ liệu trong lớp logic bằng cách dùng relationships. Bạn có thể nghĩ về lớp này như là Relationships canvas trong trang Data Source.
Lớp tiếp theo là lớp vật lý (physical layer). Bạn kết hợp dữ liệu giữa các bảng ở lớp vật lý bằng cách sử dụng joins và unions. Mỗi bảng logic chứa ít nhất một bảng vật lý trong lớp này. Hãy nghĩ về lớp vật lý là Join hoặc Union canvas trong trang Data Source, nhấp đúp vào một bảng logic để xem hoặc thêm joins và unions.

LOGICAL LAYER	PHYSICAL LAYER
Relationships canvas trong trang Data Source	Join/Union canvas trong trang Data Source
Các bảng bạn thả vào đây được gọi là bảng logic	Các bảng bạn thả vào đây gọi là bảng vật lý
Các bảng logic có thể liên kết đến các bảng logic khác	Các bảng vật lý có thể được join hoặc union với các bảng vật lý khác
Các bảng logic giống như vùng chứa cho các bảng vật lý	Nhấp đúp vào một bảng vật lý để xem các bảng vật lý của nó
Mức độ chi tiết ở cấp hàng của bảng logic	Mức độ chi tiết là cấp hàng của các bảng vật lý được hợp nhất
Các bảng logic vẫn khác biệt, không được hợp nhất trong nguồn dữ liệu	Các bảng vật lý được hợp nhất thành một, bảng phẳng (flat table) xác định bảng logic

1. Các lớp của mô hình dữ liệu

Cấp độ cao nhất mà bạn thấy của một nguồn dữ liệu là lớp vật lý của mô hình dữ liệu. Bạn cũng có thể hình dung nó giống như Relationships canvas vì bạn kết hợp các bảng bằng relationship thay vì join.
Khi kết hợp dữ liệu liệu từ nhiều bảng, mỗi bảng mà bạn kéo vào canvas trong lớp vật lý phải có một mối quan hệ với bảng khác. Bạn không cần chọn loại cho mối quan hệ relationship, trong khi phân tích, Tableau sẽ tự động chọn loại kết nối phù hợp dựa trên trường và ngữ cảnh của phân tích trong worksheet.
Lớp vật lý của mô hình dữ liệu là nơi bạn có thể kết hợp dữ liệu bằng join và union. Bạn chỉ có thể sử dụng pivots trong canvas này, trong các phiên bản Tableau trước, lớp vật lý là lớp duy nhất trong mô hình dữ liệu. Mỗi bảng vật lý có thể chứa một hoặc nhiều bảng vật lý.

Lưu ý: Bạn vẫn có thể tạo các nguồn dữ liệu một bảng trong Tableau sử dụng join và union. Hành vi của phân tích một bảng trong Tableau không thay đổi, các workbook đã nâng cấp sẽ hoạt động giống như trước năm 2020.

2. Mô hình dữ liệu là gì?

Trong các phiên bản Tableau trước, mô hình dữ liệu chỉ có lớp vật lý. Kể từ Tableau 2020.2, mô hình dữ liệu có lớp logic và một lớp vật lý. Điều này cho bạn nhiều tùy chọn kết hợp dữ liệu bằng cách sử dụng lược đồ để phù hợp với phân tích của bạn.

Ở phiên bản trước, mô hình dữ liệu trong nguồn dữ liệu của bạn bao gồm một lớp vật lý duy nhất, nơi bạn có thể chọn loại join và union. Các bảng được thêm vào lớp vật lý (join hoặc union) tạo ra một bảng đơn, phẳng để phân tích.
Trong Tableau 2020.2, mô hình dữ liệu trong nguồn dữ liệu của bạn bao gồm một lớp ngữ nghĩa (semantic) mới bên trên lớp vật lý được gọi là lớp logic (logical layer), nơi bạn có thể thêm nhiều bảng và liên kết chúng lại với nhau. Các bảng ở lớp logic không được hợp nhất trong nguồn dữ liệu, chúng vẫn khác biệt và duy trì mức độ chi tiết ban đầu.

Các bảng logic hoạt động như nơi chứa các bảng vật lý được hợp nhất. Một bảng logic có thể chứa một bảng vật lý duy nhất. Hoặc nó có thể chứa nhiều bảng vật lý được hợp nhất với nhau bằng join hoặc union.

Qua phần đầu tiên của bài viết, mong rằng các bạn đã hiểu được khái niệm mô hình dữ liệu trong Tableau. Trong các nội dung lần sau, chúng ta sẽ tiếp tục với những thông tin khác như cách tạo một mô hình mới với một hoặc nhiều bảng, đừng quên đón xem tại website bacs.vn.

Mời bạn tham khảo các phần tiếp theo tại đây:

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.

Tham khảo chương trình đào tạo:

Các bài viết liên quan Power BI:

Các bài viết liên quan:

TABLEAU - Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) - click vào đây
Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU - click vào đây
Tính năng mới trên tableau - verion 2019.1 - click vào đây

BAC - Biên soạn và tổng hợp nội dung

Click để đọc tiếp

26 tính năng Tableau mà bạn cần biết từ A đến Z (Phần 2)

Tableau là một trong những công cụ phân tích và trực quan dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. Qua phần đầu tiên, chúng ta đã khám phá những tính năng rất hữu ích. Trong phần này, 13 tính năng còn lại được sắp xếp theo bảng chữ cái sẽ làm bạn ngạc nhiên.
Top 5 công cụ lập biểu đồ dành cho nhà phân tích dữ liệu

Bạn có biết rằng việc sử dụng mô hình trực quan có thể cải thiện khả năng giao tiếp, giảm những hiểu lầm và tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác trong các dự án phân tích kinh doanh không? 5 công cụ trong bài viết này sẽ giúp bạn tạo các mô hình dễ dàng.
26 tính năng Tableau mà bạn cần biết từ A đến Z (Phần 1)

Bạn đã tận dụng tất cả những tính năng của Tableau để phục vụ cho công việc của mình chưa? Nếu vẫn chưa biết hết tất cả tính năng của công cụ này thì hãy cập nhật ngay bài viết này. Tổng cộng 26 tính năng Tableau được sắp xếp theo bảng chữ cái từ A đến Z.
10 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và thời điểm sử dụng hợp lý

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các chuyên gia ngày càng dựa vào phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định mang tính cạnh tranh, tương tác hiệu quả với đối tượng mục tiêu và đây là 10 công cụ phổ biến nhất để bạn làm điều đó.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +