Data Sources এবং Data Import

Tableau একটি অত্যন্ত শক্তিশালী টুল যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা ইমপোর্ট (Import) করে ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি বিভিন্ন সোর্সের সঙ্গে সংযুক্ত হতে পারে, যেমন স্প্রেডশীট (Excel), ডেটাবেস (SQL), ক্লাউড সার্ভিস (Google Analytics, Salesforce), এবং আরও অনেক কিছু। Tableau এর মাধ্যমে ডেটা সোর্স সংযুক্ত করা এবং সেগুলি থেকে ডেটা ইমপোর্ট করা খুবই সহজ এবং দ্রুত।

Tableau এ Data Sources সংযুক্ত করা

Tableau এর মাধ্যমে ডেটা সোর্স সংযুক্ত করার জন্য কিছু সাধারণ পদক্ষেপ রয়েছে:

1. Connect to Data: Tableau খুললে প্রথমে "Connect" প্যানেল দেখা যাবে, যেখানে বিভিন্ন ডেটা সোর্সের বিকল্প থাকবে। এই প্যানেল থেকে আপনি যে সোর্স থেকে ডেটা ইমপোর্ট করতে চান, তা নির্বাচন করতে পারবেন।
2. ডেটা সোর্স নির্বাচন (Selecting Data Source): Tableau বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে পারে, যেমন:
   • Excel ফাইল (Excel File): Excel ফাইল থেকে ডেটা ইমপোর্ট করতে চাইলে, Excel অপশন নির্বাচন করুন।
   • ডেটাবেস (Database): যদি SQL, MySQL, PostgreSQL ইত্যাদি ডেটাবেস থেকে ডেটা আনতে চান, তবে ডেটাবেস সংযোগ নির্বাচন করুন।
   • ক্লাউড সোর্স (Cloud Sources): Tableau বিভিন্ন ক্লাউড সোর্স যেমন Google Analytics, Salesforce ইত্যাদির সাথেও সংযুক্ত হতে পারে।
3. Credentials প্রদান (Providing Credentials): বেশিরভাগ ডেটা সোর্সের জন্য আপনাকে সংযোগ করার সময় প্রমাণপত্র (credentials) দিতে হবে, যেমন ইউজারনেম এবং পাসওয়ার্ড। একবার ডেটা সোর্স নির্বাচন করলে, Tableau আপনাকে ডেটা সংযুক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য চেয়ে নেবে।
4. ডেটা সংযুক্তি (Data Connection): ডেটা সোর্স নির্বাচন এবং প্রমাণপত্র প্রদান করার পর, Tableau স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা লোড করতে শুরু করবে এবং আপনি ডেটা সেট দেখতে পারবেন।

Data Import in Tableau

Tableau ডেটা ইমপোর্টের মাধ্যমে ডেটার বিশ্লেষণ করা যায় এবং সেই ডেটার উপর ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি করা যায়। Data Import এর দুটি প্রধান পদ্ধতি আছে:

Live Connection

Live Connection ব্যবহৃত হলে, Tableau সরাসরি ডেটাবেস বা সোর্সের সাথে সংযুক্ত থাকে। এতে ডেটা ততক্ষণ পর্যন্ত আপডেট হয় যতক্ষণ না সোর্সে পরিবর্তন আসবে। এই পদ্ধতি ব্যবহার করলে ডেটার সবশেষ আপডেট গুলি রিয়েল-টাইমে পাওয়া যায়।

• ফায়দা: এটি রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণ এবং আপডেটের জন্য উপযুক্ত।
• কোনো সমস্যা: অনেক সময় এটি ধীরগতির হতে পারে, কারণ ডেটা সংযুক্তি সরাসরি সোর্সের সাথে থাকে।

Extracts (Extract Data)

Extracts হল ডেটার একটি কপি যা Tableau এর নিজস্ব ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়। Extract তৈরি করার মাধ্যমে আপনি ডেটা সেটকে একটি নির্দিষ্ট সময়ে স্টোর করতে পারেন এবং যখন প্রয়োজন হবে তখন সেটি Tableau এ ব্যবহার করতে পারেন।

• ফায়দা: এটি ডেটার বিশ্লেষণ দ্রুত করতে সহায়তা করে, কারণ Tableau এক্সট্র্যাক্টেড ডেটার সাথে কাজ করে, যা সরাসরি ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত হওয়ার চাইতে দ্রুত হয়।
• কোনো সমস্যা: এক্সট্র্যাক্টের ডেটা সোর্সের সাথে সরাসরি সংযুক্ত নয়, তাই এটি রিয়েল-টাইম আপডেটের সুবিধা দেয় না।

Data Sources সম্বন্ধে কিছু অতিরিক্ত বিষয়

• Data Blending: যদি আপনি একাধিক সোর্স থেকে ডেটা নিয়ে কাজ করতে চান, তাহলে Tableau এ "Data Blending" ফিচার ব্যবহার করা যেতে পারে। এর মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা মিশিয়ে একটি একক ভিউ তৈরি করতে পারেন।
• Data Joins: যদি আপনার কাছে একাধিক টেবিল বা ডেটা সেট থাকে, তাহলে Tableau আপনাকে বিভিন্ন ধরনের জয়ন (Join) অপশন (Inner, Left, Right, Outer) দেয়, যার মাধ্যমে আপনি টেবিলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারেন এবং সেগুলিকে একত্রিত করে একটি পূর্ণাঙ্গ ডেটা ভিউ তৈরি করতে পারেন।

Tableau একটি শক্তিশালী টুল যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা ইমপোর্ট এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যাপক সুযোগ প্রদান করে। এর মাধ্যমে আপনি খুব সহজে বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহ করে, তা বিশ্লেষণ এবং ভিজুয়ালাইজ করতে পারেন।

Tableau ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ধরণের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা ইমপোর্ট (Import) করতে পারে, যা তাদের ডেটা বিশ্লেষণ ও ভিজুয়ালাইজেশনে সহায়তা করে। Tableau বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে এবং তা সহজে বিশ্লেষণযোগ্য রূপে রূপান্তর করতে সক্ষম। এখানে কিছু সাধারণ ডেটা সোর্সের মাধ্যমে ডেটা ইমপোর্ট করার প্রক্রিয়া আলোচনা করা হলো:

Excel থেকে Data Import

Excel একটি খুবই প্রচলিত ডেটা সোর্স, এবং Tableau Excel ফাইল থেকে ডেটা সহজেই ইমপোর্ট করতে পারে।

প্রক্রিয়া:

1. Tableau ওপেন করুন এবং "Connect" প্যানেলে "Microsoft Excel" নির্বাচন করুন।
2. ফাইলটি সিলেক্ট করুন যেটি আপনি Tableau তে ইমপোর্ট করতে চান।
3. ফাইলটি ওপেন হওয়ার পর, আপনি শিট বা টেবিল নির্বাচন করতে পারবেন যেটি আপনি ব্যবহার করতে চান।
4. ডেটা সোর্স পেজে ডেটা সিলেক্ট করার পর, আপনি এটি ভিজুয়ালাইজেশন পেজে টেনে আনতে পারবেন।

CSV (Comma Separated Values) থেকে Data Import

CSV ফাইলও একটি সাধারণ ডেটা সোর্স হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যা সাধারণত একাধিক সফটওয়্যারের মধ্যে ডেটা এক্সচেঞ্জ করার জন্য ব্যবহার করা হয়।

প্রক্রিয়া:

1. Tableau ওপেন করুন এবং "Connect" প্যানেলে "Text File" নির্বাচন করুন।
2. আপনার CSV ফাইলটি সিলেক্ট করুন এবং Tableau তে ইমপোর্ট করুন।
3. ইমপোর্ট করার পর, আপনি ডেটা সোর্স পেজে তথ্য দেখতে পাবেন এবং এটি আপনার ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারবেন।

SQL Database থেকে Data Import

Tableau SQL ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত হয়ে সরাসরি ডেটা ইমপোর্ট করতে পারে। সাধারণত MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, বা অন্য কোনো SQL ডেটাবেস ব্যবহার করা হয়।

প্রক্রিয়া:

1. Tableau ওপেন করুন এবং "Connect" প্যানেলে "Microsoft SQL Server" বা অন্যান্য SQL ডেটাবেস নির্বাচন করুন।
2. সার্ভার নাম, ডেটাবেস এবং লগইন তথ্য দিন।
3. একবার সংযুক্ত হলে, আপনি টেবিল বা ভিউ নির্বাচন করতে পারবেন এবং এগুলোকে ভিজুয়ালাইজেশনে নিয়ে আসতে পারবেন।

Web Data থেকে Data Import

Tableau ওয়েব ডেটা সংযোগের মাধ্যমে API বা ওয়েব সার্ভিস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি Google Analytics, Salesforce বা অন্য কোনো ওয়েব API থেকে ডেটা ইমপোর্ট করতে সক্ষম।

প্রক্রিয়া:

1. Tableau ওপেন করুন এবং "Connect" প্যানেলে "Web Data Connector" নির্বাচন করুন।
2. ওয়েব ডেটা কনেক্টর URL দিন (যেমন Google Analytics API URL)।
3. প্রয়োজনীয় অথেন্টিকেশন এবং অনুমতিগুলি সম্পন্ন করার পর, আপনি ডেটা ইমপোর্ট করতে পারবেন এবং তা ভিজুয়ালাইজেশনে ব্যবহার করতে পারবেন।

সারাংশ

Tableau বিভিন্ন ডেটা সোর্স যেমন Excel, CSV, SQL ডেটাবেস এবং ওয়েব ডেটা থেকে ডেটা ইমপোর্ট করতে সক্ষম, যা বিশ্লেষণ ও ভিজুয়ালাইজেশনকে আরও সহজ এবং কার্যকর করে তোলে। ডেটা ইমপোর্টের এই বিভিন্ন উপায় ব্যবহারকারীদের ডেটার সাথে আরও বেশি ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং তা থেকে মূল্যবান ইনসাইট বের করতে সাহায্য করে।

Tableau Data Extract একটি ফাইল ফরম্যাট যা Tableau দ্বারা ডেটা ক্যাশে বা এক্সট্রাক্ট (Extract) ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়। এটি ডেটা ফাইলকে একটি স্বতন্ত্র, সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং দ্রুত বিশ্লেষণের উপযোগী করে তোলে। যখন আপনি কোনো ডেটা সোর্সের সঙ্গে কাজ করছেন এবং তা খুব বড় বা জটিল, তখন Data Extract তৈরি করা অনেক সময় কার্যকরী হতে পারে, কারণ এটি ডেটাকে সহজে এবং দ্রুত লোড করতে সাহায্য করে।

Data Extract তৈরি করার প্রক্রিয়া

১. Tableau এ ডেটা সংযোগ (Data Connection)

প্রথমে, Tableau এর মধ্যে আপনি যেই ডেটা সোর্সের সাথে কাজ করতে চান, সেটি সংযুক্ত করতে হবে। এটি হতে পারে Excel, SQL, Google Analytics, অথবা অন্য কোনো সোর্স।

• Tableau খুলুন এবং Connect অপশনে ক্লিক করুন।
• প্রয়োজনীয় ডেটা সোর্স নির্বাচন করুন এবং আপনার ডেটা ফাইল বা সার্ভারের সঙ্গে সংযুক্ত করুন।

২. Data Extract তৈরি করা

ডেটা সংযোগ করার পর, আপনি যখন ডেটা সেট দেখতে পাবেন, তখন আপনি সহজেই Data Extract তৈরি করতে পারেন।

• Data প্যানেলে, ডেটা সোর্সটির ওপর ডান-ক্লিক করুন।
• “Extract Data” অপশনটি নির্বাচন করুন।

৩. Extract Data অপশন কনফিগার করা

এক্সট্রাক্ট তৈরি করার সময়, আপনি কিছু কনফিগারেশন সেটিংস নির্বাচন করতে পারেন।

• Filters: আপনি চাইলে ডেটা ফিল্টার (Filter) ব্যবহার করে এক্সট্রাক্টে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।
• Aggregation: এক্সট্রাক্টের মধ্যে কী ধরনের ডেটা অ্যাগ্রিগেট (Aggregate) করতে চান, সেটিও নির্বাচন করা যায়।
• Incremental Refresh: আপনি যদি শুধুমাত্র নতুন বা পরিবর্তিত ডেটা এক্সট্রাক্টে অন্তর্ভুক্ত করতে চান, তাহলে Incremental Refresh অপশন ব্যবহার করতে পারেন।

৪. Extract সেভ করা

সব কনফিগারেশন করার পর, OK বা Save বাটনে ক্লিক করুন। এটি Tableau কে Data Extract তৈরি করার জন্য নির্দেশ দেয় এবং আপনার নির্বাচিত ফাইল বা ডেটা সোর্স থেকে Data Extract তৈরি করে সংরক্ষণ করবে।

৫. Extract ব্যবহার করা

একবার Data Extract তৈরি হয়ে গেলে, এটি ডেটা সংরক্ষণ করে রাখবে এবং আপনাকে দ্রুত বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করবে। আপনি যখন Tableau এর মধ্যে এটি ব্যবহার করবেন, তখন এটি দ্রুত লোড হবে এবং বাস্তব সময়ে পরিবর্তন করতে সক্ষম হবে।

Data Extract এর সুবিধা

• দ্রুত কার্যকারিতা (Improved Performance): বড় ডেটা সেটের ক্ষেত্রে, Extract ফাইল ব্যবহার করলে ডেটা দ্রুত লোড হয় এবং বিশ্লেষণ সহজ হয়।
• অফলাইন এক্সেস (Offline Access): Data Extract তৈরি করলে আপনি অফলাইনেও ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারবেন।
• ডেটা ক্যাশিং (Data Caching): Extract ফাইল ডেটা ক্যাশে সংরক্ষণ করে, ফলে বারবার ডেটা সোর্সে সংযুক্ত না হয়ে কাজ করা যায়।

Tableau এর Data Extract তৈরি করার মাধ্যমে আপনি বড় বা জটিল ডেটা সেটের সাথে দ্রুত কাজ করতে পারবেন এবং আপনার বিশ্লেষণ কাজের গতিও বৃদ্ধি পাবে।

Tableau-তে ডেটা প্রস্তুতি (Data Preparation) এবং ডেটা প্রিভিউ (Data Preview) একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য সঠিক এবং মানসম্পন্ন ডেটা তৈরি করতে সহায়তা করে। ডেটা প্রস্তুতির মাধ্যমে আপনি ডেটাকে পরিষ্কার, সজ্জিত এবং বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী করে তোলেন, এবং ডেটা প্রিভিউয়ের মাধ্যমে ডেটা দেখার সময় আপনি বুঝতে পারেন যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে কি না এবং কোন কোন পরিবর্তন প্রয়োজন।

Tableau Data Preparation

ডেটা প্রস্তুতির প্রক্রিয়া Tableau-তে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি আপনাকে ডেটাকে সঠিকভাবে প্রস্তুত করতে এবং পরবর্তীতে বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী করতে সহায়তা করে। ডেটা প্রস্তুতির জন্য বিভিন্ন ধাপ রয়েছে, যেমন:

ডেটা সোর্স সংযোগ (Data Source Connection)

Tableau-এর প্রথম ধাপ হল ডেটা সোর্সের সাথে সংযোগ স্থাপন করা। এটি Excel ফাইল, SQL ডেটাবেস, Google Analytics বা অন্য কোনো সোর্স হতে পারে। ডেটা সংযোগ করার পর, আপনি আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা নির্বাচন করতে পারেন।

ডেটা ক্লিনিং (Data Cleaning)

ডেটার মধ্যে কোনো অনুপস্থিত বা ভুল তথ্য থাকলে, সেগুলোকে সঠিকভাবে সমাধান করতে হবে। Tableau-এর Data Prep ফিচারটি আপনাকে ডেটার মধ্যে ভুল মান বা ফাঁকা সেল চিহ্নিত করতে এবং সেগুলোর পরিবর্তন করতে সহায়তা করে। এটি ব্যবহারকারীদের সহজে ডেটার সমস্যা চিহ্নিত করতে এবং সংশোধন করতে সাহায্য করে।

ডেটা ফিল্টারিং (Data Filtering)

Tableau-তে ডেটা ফিল্টারিংয়ের মাধ্যমে আপনি ডেটার নির্দিষ্ট অংশ নির্বাচন করতে পারেন যা আপনার বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয়। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটাকে সঠিকভাবে সিলেক্ট করে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে সহায়তা করে।

ডেটা ট্রান্সফরমেশন (Data Transformation)

ডেটা ট্রান্সফরমেশন হল ডেটাকে এক ফরম্যাট থেকে অন্য ফরম্যাটে রূপান্তর করা। এটি বিভিন্ন কাজের জন্য যেমন: কলাম একত্রিত করা, নতুন ক্যালকুলেশন তৈরি করা, অথবা ডেটা টাইপ পরিবর্তন করা ব্যবহৃত হয়।

ডেটা এক্সট্রাকশন (Data Extraction)

ডেটার বিশ্লেষণ আরো দ্রুত করতে Tableau আপনাকে data extract তৈরি করার অপশন দেয়। ডেটা এক্সট্রাকশন করার মাধ্যমে আপনি ডেটার একটি কপি তৈরি করে সেটি দ্রুত বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

Tableau Data Preview

Tableau-তে ডেটা প্রিভিউ একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল, যা ডেটা সোর্স সংযুক্ত করার পর আপনাকে দ্রুত ডেটার একটি স্ন্যাপশট দেখতে দেয়। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে এবং প্রস্তুতির জন্য উপযুক্ত। ডেটা প্রিভিউ ব্যবহার করে আপনি ডেটার গঠন এবং মান যাচাই করতে পারেন।

প্রিভিউ ফিচার

ডেটা সোর্স সংযুক্ত করার পর, Tableau স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা প্রিভিউ প্রদর্শন করে। এতে আপনি আপনার ডেটার প্রথম কয়েকটি রেকর্ড দেখতে পারবেন এবং বুঝতে পারবেন যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে কিনা। এর মাধ্যমে আপনি কোন ভুল বা অপ্রত্যাশিত মান সহজেই শনাক্ত করতে পারেন।

প্রিভিউয়ের সুবিধা

• ডেটার গঠন বুঝতে সাহায্য করে: ডেটা প্রিভিউ আপনার ডেটার কলাম এবং রেকর্ডগুলি দেখে আপনাকে ডেটার গঠন সম্পর্কে ধারণা দেয়।
• সঠিকতা যাচাই: এটি আপনাকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে এবং প্রস্তুতির জন্য প্রস্তুত।
• ফিল্টার প্রয়োগ করা: প্রিভিউ ফিচার ব্যবহার করে আপনি ডেটার উপর সরাসরি ফিল্টার প্রয়োগ করতে পারেন, যা আপনাকে নির্দিষ্ট তথ্য চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।

Data Preparation এবং Data Preview এর গুরুত্ব

• ডেটা প্রস্তুতির মাধ্যমে নির্ভুল বিশ্লেষণ নিশ্চিত করা: সঠিকভাবে প্রস্তুত ডেটা বিশ্লেষণ কার্যক্রমের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এটি বিশ্লেষণের গুণগত মান এবং ফলস্বরূপ, ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা উন্নত করে।
• ডেটা প্রিভিউয়ের মাধ্যমে ত্রুটি শনাক্তকরণ: ডেটা প্রিভিউ ব্যবহার করে আপনি ত্রুটি এবং অনুপযুক্ত ডেটা চিহ্নিত করতে পারেন, যা পরে সংশোধন করা সহজ হয়ে ওঠে।

Tableau-তে ডেটা প্রস্তুতি এবং ডেটা প্রিভিউ খুবই গুরুত্বপূর্ণ দুটি পদক্ষেপ, যা আপনাকে ডেটাকে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে এবং সঠিক ফলাফল পেতে সহায়তা করে।

Tableau ডেটার সাথে কাজ করার দুটি প্রধান পদ্ধতি সরবরাহ করে: Live Data Connection এবং Data Extract। প্রতিটি পদ্ধতির নিজস্ব সুবিধা ও ব্যবহারিক প্রয়োগ রয়েছে। চলুন, আমরা এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যগুলো বিস্তারিতভাবে জানি।

Live Data Connection

Live Data Connection হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে Tableau সরাসরি ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত থাকে। এর মাধ্যমে Tableau ডেটার সর্বশেষ আপডেট এবং পরিবর্তনগুলোকে রিয়েল-টাইমে দেখতে এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়।

বৈশিষ্ট্য:

• রিয়েল-টাইম ডেটা: ডেটা সোর্সের যে কোনও পরিবর্তন বা আপডেট তৎক্ষণাৎ Tableau ভিজুয়ালাইজেশনে প্রতিফলিত হয়।
• সরাসরি সংযোগ: ডেটার জন্য সরাসরি লাইভ সংযোগ স্থাপন করা হয়, যেমন SQL ডেটাবেস, ক্লাউড সোর্স ইত্যাদি।
• ডেটার সঠিকতা: লাইভ কনেকশন ব্যবহার করার ফলে ডেটা সবসময় সঠিক এবং আপডেট থাকে।
• পারফরম্যান্স: লাইভ কনেকশন ব্যবহার করার সময় অনেক সময় পারফরম্যান্স সমস্যা হতে পারে, বিশেষত যখন ডেটার পরিমাণ বড় হয় অথবা সার্ভারটি ধীর গতির হয়।

উপযোগিতা:

• যখন ডেটার প্রতি এক্সেস বা আপডেটের প্রয়োজন থাকে, তখন লাইভ ডেটা কনেকশন ব্যবহার করা উত্তম। এটি সঠিক এবং সর্বশেষ ডেটা প্রাপ্তির জন্য উপযোগী।

Data Extract

Data Extract হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে Tableau ডেটার একটি স্ট্যাটিক কপি তৈরি করে এবং সেটি লোকাল ফাইলে সংরক্ষণ করে (যেমন: .hyper ফাইল)। এই ফাইলের মাধ্যমে ব্যবহারকারী Tableau এর সাথে কাজ করে, যা মূল ডেটা সোর্স থেকে পৃথক হয়ে থাকে।

বৈশিষ্ট্য:

• স্ট্যাটিক কপি: Data Extract এ ডেটার একটি নির্দিষ্ট কপি তৈরি হয়, যা স্থির থাকে যতক্ষণ না এটি পুনরায় আপডেট করা হয়।
• পারফরম্যান্স উন্নতি: কারণ এটি লাইভ ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত না থেকে কাজ করে, এতে সাধারণত দ্রুত ফলাফল পাওয়া যায়, বিশেষত বড় ডেটা সেটের ক্ষেত্রে।
• ডেটার আপডেট: Data Extract এর ডেটা আপডেট করতে হলে, এটি পুনরায় এক্সট্র্যাক্ট করতে হয়, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে না।
• স্বতন্ত্র: Extract ফাইল ব্যবহারকারীকে মূল ডেটা সোর্স থেকে স্বাধীনভাবে কাজ করার সুযোগ দেয়, তবে এটি সর্বশেষ ডেটা প্রতিফলিত করবে না যতক্ষণ না এটি আবার এক্সট্র্যাক্ট করা হয়।

উপযোগিতা:

• যখন ডেটার পরিমাণ খুব বড় হয় এবং লাইভ কনেকশনের কারণে পারফরম্যান্স সমস্যা হতে পারে, তখন Data Extract ব্যবহার করা উপকারী। এটি দ্রুত বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ।

Live Data Connection এবং Data Extract এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

Live Data Connection এবং Data Extract দুটি ভিন্ন পদ্ধতি, যা Tableau ব্যবহারকারীদের ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায় প্রদান করে। লাইভ কনেকশন রিয়েল-টাইম ডেটা আপডেটের জন্য উপযুক্ত, তবে এটি বড় ডেটা সেটের ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে। অন্যদিকে, Data Extract দ্রুত পারফরম্যান্স দেয়, তবে এর ডেটা স্ট্যাটিক থাকে এবং আপডেট করার জন্য পুনরায় এক্সট্র্যাক্ট করতে হয়।