【51CTO.com快譯】作為數(shù)據(jù)分析師，相信大家對于Tableau與AWS Redshift不會陌生。而且很明顯，將Reshift列式數(shù)據(jù)庫的成熟度與速度優(yōu)勢與Tableau的功能豐富性與交互能力相結(jié)合，會帶來極為出色的實(shí)際體驗(yàn)。

在今天的文章中，我們將共同了解二者的整合過程，而最終目標(biāo)則是建立展示頁面以查看訪問者數(shù)量對性能造成的影響。

備注：在本文中，我們使用Tableau桌面版10.0，大家可以免費(fèi)進(jìn)行下載。下載并安裝完成后，大家可以通過下文內(nèi)容將其接入Redshift。當(dāng)然，您需要確保擁有自己的Redshift信息(包括主機(jī)名稱、數(shù)據(jù)庫名稱、用戶名及密碼)。

連接

在Tableau桌面版的啟動頁中，于Coonect下選擇Amazon Redshift選項。

輸入您的Redshift信息，而后點(diǎn)擊Sign In。

在上圖所示的數(shù)據(jù)源頁面執(zhí)行以下操作：

點(diǎn)擊頁面頂部的數(shù)據(jù)源名稱，而后輸入Tableau所將使用的惟一數(shù)據(jù)源名稱。***按照數(shù)據(jù)源命名約定選擇名稱，以幫助其他用戶了解Tableau當(dāng)前接入了哪個數(shù)據(jù)源。

在Schema下拉菜單中選擇schema，或者使用搜索schema名稱后出現(xiàn)的文本框亦可。

在Table下選擇table，或者使用搜索table名稱后出現(xiàn)的文本框亦可。

將該表拖入操作區(qū)，而后點(diǎn)擊sheet tab以開始分析。

現(xiàn)在Tableau已經(jīng)接入我們的Redshift數(shù)據(jù)庫，接下來開始對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

可視化

在Tableau桌面版的菜單欄中選擇Data，而后在彈出菜單下方的數(shù)據(jù)源列表中選擇一個table。在本示例中，我們希望基于clientid表創(chuàng)建報告與圖表(如下圖)。

接下來，在該菜單欄中選擇Dashboard > New Dashboard。

當(dāng)前顯示的圖像會返回Timestamp、PagePath以及Clientid進(jìn)行的頁面訪問數(shù)字：

如上一階段所示，到這里我們已經(jīng)可以嘗試?yán)肨ableau的簡單UI與過濾器根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化了：

在menu欄中選擇Worksheet > New worksheet。

接下來在menu欄中選擇Data > Users。

在左側(cè)的Dimensions and Measures部分，大家可以選擇相關(guān)列與行進(jìn)行工作表調(diào)整。

舉例來說，以下截屏按日期顯示出哪些頁面曾被查看及具體查看次數(shù)。

另外，如果大家希望查看某一特定Clientid(通用版本尚不支持現(xiàn)成的此信息查看)，則可為其創(chuàng)建類似的圖像：

特定clientid截至目前的特定頁面訪問次數(shù)

或者，大家也可以對數(shù)據(jù)排列進(jìn)行簡單更改，從而為同一示例創(chuàng)建不同的可視化方式：

由特定clientid按timestamp對特定頁面進(jìn)行的訪問次數(shù)

如大家所見，利用Tableau桌面版能夠輕松完成Redshift數(shù)據(jù)的可視化處理。

高級用例：使用Panoply

雖然Tableau與Redshift能夠很好地實(shí)現(xiàn)整合，但由于期間需要配合大量準(zhǔn)備步驟，因此相關(guān)工作可能繁瑣、冗長且難以維護(hù)。在高級用例當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫通常會保存大量表，且需要連續(xù)處理以實(shí)現(xiàn)可視化。

正因?yàn)槿绱?，我們?yīng)當(dāng)利用Panoply.io解決相關(guān)難題:

Panoply.io可視化插件

Panoply.io提供一套數(shù)據(jù)倉庫解決方案，可實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)源提取到加載再到轉(zhuǎn)換的整個流程。除了能夠直接與Tableau相集成外，Panoply服務(wù)還可與Chart.io、Looker及PowerBI等外部商業(yè)智能工具進(jìn)行對接。

這套自動化數(shù)據(jù)管理解決方案利用Redshift基礎(chǔ)設(shè)施并通過消除日常管理流程對其進(jìn)行增強(qiáng)，這種強(qiáng)化能力同時涵蓋底層基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)庫層。大家可以將Panoply視為一款自動化數(shù)據(jù)工程機(jī)器人，用以處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)工程技術(shù)任務(wù)及數(shù)據(jù)庫管理操作。

原文標(biāo)題：How to Visualize Your Amazon Redshift Data Using Tableau，原文作者：Alon Brody

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