Tableau এর জন্য Performance Optimization

Tableau একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল হলেও, এটি যদি অল্প সময়ে সঠিক ডেটা প্রদর্শন না করতে পারে, তবে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে। তাই Tableau-তে কর্মক্ষমতা (performance) উন্নত করার জন্য কিছু অপটিমাইজেশন টেকনিক ব্যবহার করা প্রয়োজন। এই টেকনিকগুলির মাধ্যমে আপনি ডেটা লোডিং এবং রেন্ডারিং সময় কমিয়ে দক্ষতা বাড়াতে পারবেন।

1. Data Extracts ব্যবহার করা

Data Extracts হলো Tableau-তে ডেটার একটি কপি যা কাজ করার সময় ডেটাবেস থেকে সরাসরি প্রশ্ন করা না হয়ে, এক্সট্রাক্ট ফাইল থেকে ডেটা পড়া হয়। এটি live connections এর তুলনায় দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস এবং লোডিং প্রদান করে।

কেন Extract ব্যবহার করবেন?

• দ্রুত ডেটা লোড: Extracts লাইভ সংযোগের তুলনায় দ্রুত লোড হয়, কারণ Tableau ডেটা ডাটাবেস থেকে সরাসরি লোড না করে একটি কপি ব্যবহার করে।
• Offline কাজ: Extracts ব্যবহার করার ফলে, আপনি ইন্টারনেট বা ডেটাবেস সংযোগ ছাড়া ডেটার সাথে কাজ করতে পারেন।

Extract তৈরি করার পদ্ধতি:

1. Data Pane থেকে আপনার ডেটাসোর্স নির্বাচন করুন।
2. Extract ক্লিক করুন এবং Create Extract নির্বাচন করুন।
3. Filters প্রয়োগ করতে পারেন যদি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ডেটা এক্সট্রাক্ট করতে চান।
4. Save এবং Extract তৈরি করুন।

2. Performance Recording ব্যবহার করা

Performance Recording হল একটি ফিচার যা Tableau-তে ডেটা লোডিং, কুয়েরি এক্সিকিউশন এবং ভিজুয়াল রেন্ডারিংয়ের সময় ট্র্যাক করতে সাহায্য করে। এটি আপনাকে আপনার ড্যাশবোর্ড বা ভিজুয়ালাইজেশনের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে এবং অপটিমাইজেশন সুযোগ চিহ্নিত করতে সহায়তা করে।

Performance Recording ব্যবহার করা:

1. Help Menu থেকে Settings and Performance > Start Performance Recording নির্বাচন করুন।
2. আপনার ভিজুয়ালাইজেশন বা ড্যাশবোর্ডের সাথে কাজ করুন।
3. এরপর, Help Menu থেকে Settings and Performance > Stop Performance Recording নির্বাচন করুন।
4. এটি একটি নতুন উইন্ডো খুলবে যেখানে আপনি কর্মক্ষমতার বিশ্লেষণ দেখতে পাবেন এবং কুইক কুয়েরি অপটিমাইজেশন এবং ব্যাকগ্রাউন্ড অপারেশনের সময় চিহ্নিত করতে পারবেন।

3. স্লাইক করার পরিবর্তে ক্যালকুলেটেড ফিল্ড ব্যবহার করা

কিছু ক্যালকুলেশন সরাসরি Tableau-তে কাজ করার সময় performance কমাতে পারে, বিশেষত Slicing বা Filtering যখন বড় ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়। এর পরিবর্তে Calculated Fields ব্যবহার করা অধিক কার্যকরী হতে পারে।

Tips:

• Pre-aggregated Calculations: স্লাইকিং (slice) এর পরিবর্তে ক্যালকুলেটেড ফিল্ড ব্যবহার করুন যাতে ডেটা আগেই অ্যাগ্রিগেট করা থাকে এবং পুনরায় হিসাব করতে না হয়।
• Indexed Calculations: প্রাসঙ্গিক ডেটা ক্ষেত্র (fields) যেমন ইনডেক্স বা এমনকি মাত্র কয়েকটি ডেটা পয়েন্টের উপর ক্যালকুলেশন প্রয়োগ করুন যাতে পুরো ডেটাসেটের উপর ক্যালকুলেশন না হয়।

4. টেবিল Joins এবং Relationships অপটিমাইজ করা

যখন আপনি Tableau-তে একাধিক টেবিল থেকে ডেটা আনেন, তখন ডেটাবেসের Joins এবং Relationships দ্রুত কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করতে পারে। Optimized joins এবং relationships সঠিকভাবে কনফিগার করা হলে কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে উন্নত হতে পারে।

Tips:

• Use Relationships: Relationships ব্যবহার করুন, বিশেষত যখন ডেটা সুত্র একাধিক টেবিলের মধ্যে ভাগ করা থাকে। Joins এর বদলে এটি বেশি কর্মক্ষম এবং স্কেলেবল।
• Join Types: যখন Join ব্যবহার করতে হয়, সঠিক Join টাইপ নির্বাচন করুন (Inner, Left, Right, Cross) এবং যে সমস্ত ক্ষেত্র ব্যবহার হচ্ছে সেগুলোর জন্য ইনডেক্স তৈরি করুন।

5. Unused Columns এবং Rows Remove করা

অনেক সময় Tableau ড্যাশবোর্ড বা ভিজুয়ালাইজেশন তৈরির সময় অপ্রয়োজনীয় বা অদৃশ্য columns এবং rows ডেটাবেসে লোড হয়, যা পারফরম্যান্স হ্রাস করে। এগুলিকে সরিয়ে ফেললে কর্মক্ষমতা বাড়ানো সম্ভব।

Tips:

• Remove Unused Columns: যেসব কলাম ভিজুয়ালাইজেশনে ব্যবহার করা হচ্ছে না, সেগুলি ডেটাসেট থেকে বাদ দিন।
• Optimize Row Filtering: অপ্রয়োজনীয় বা মুলতঃ ব্যবহার না হওয়া rows ফিল্টার করুন।

6. Indexing and Aggregation

ডেটা রিডিং এবং রাইটিং গতি বাড়ানোর জন্য indexing এবং aggregation করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটাবেস বা Extract-এ সঠিক indexes তৈরি করলে কুয়েরি প্রক্রিয়া দ্রুত হয়, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করে।

Tips:

• Indexing: যে কলাম বা ফিল্ডগুলোর মাধ্যমে বার বার ফিল্টার বা অর্ডার করা হচ্ছে, সেগুলোর উপর index তৈরি করুন।
• Aggregation: ডেটা সংগ্রহ করার সময় aggregation ব্যবহার করুন যাতে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় হলেও সিস্টেমের উপর চাপ কম থাকে।

7. Avoid Overuse of Quick Filters

Quick Filters অনেকটা ব্যবহারকারীর জন্য ড্যাশবোর্ডের ইন্টারঅ্যাকশন সুবিধা তৈরি করলেও, যদি খুব বেশি Quick Filters ব্যবহার করা হয়, তবে কর্মক্ষমতা হ্রাস পেতে পারে।

Tips:

• Minimize the Use of Quick Filters: যেখানে সম্ভব, ফিল্টারগুলো সরাসরি ড্যাশবোর্ডের মধ্যে যুক্ত করুন, যাতে ফিল্টার অ্যাপ্লাই করার সময় অতিরিক্ত পরিশ্রম না হয়।
• Context Filters: ফিল্টার ব্যবহারের সময় Context Filter প্রয়োগ করুন যাতে পরবর্তী ফিল্টারগুলো সেই নির্দিষ্ট কনটেক্সটের মধ্যেই কাজ করে।

সারাংশ

Tableau-তে performance optimization অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত যখন আপনি বড় ডেটাসেট বা জটিল ভিজুয়ালাইজেশন ব্যবহার করছেন। Data Extracts, Performance Recording, calculated fields, এবং indexing এর মতো টেকনিকগুলো ব্যবহার করে আপনি আপনার Tableau ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্টের কর্মক্ষমতা অনেক উন্নত করতে পারেন। কর্মক্ষমতার সঠিক অপটিমাইজেশন আপনাকে দ্রুত এবং আরও দক্ষভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করবে।

Tableau একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল, তবে বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময় এর কর্মক্ষমতা কমে যেতে পারে। ডেটার আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে রিপোর্টের লোডিং টাইম, ইন্টারঅ্যাকটিভিটির গতি, এবং ড্যাশবোর্ডের কার্যকারিতা প্রভাবিত হতে পারে। সুতরাং, বৃহৎ ডেটাসেটগুলির জন্য Tableau Performance Optimization গুরুত্বপূর্ণ, যাতে ডেটা বিশ্লেষণ দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে করা যায়। এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ টেকনিক তুলে ধরা হয়েছে, যা Tableau তে বৃহৎ ডেটাসেটের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করবে।

1. Data Extracts ব্যবহার করা

Data Extracts হল একটি উপকারী টেকনিক, যা Tableau-তে সরাসরি ডেটাবেস থেকে ডেটা তুলে নিয়ে একটি .hyper ফাইল হিসেবে সঞ্চয় করে। এটি ডেটা লোডিং এবং বিশ্লেষণ দ্রুত করে, কারণ Extracts ইনমেমরি ডেটা (in-memory data) হিসাবে কাজ করে, যা সরাসরি ডেটাবেসে প্রশ্ন করার চেয়ে অনেক দ্রুত।

Extracts তৈরি করার ধাপসমূহ:

1. Live Connection পরিবর্তন করে Extract নির্বাচন করুন।
2. Data Source প্যানেলে গিয়ে Create Extract অপশন নির্বাচন করুন।
3. আপনার ডেটা ফিল্টার করতে Filters যোগ করুন, যাতে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা Extract করা হয়।
4. Extract তৈরি করার পর, রিপোর্ট বা ড্যাশবোর্ডগুলি দ্রুত লোড হবে, কারণ Extracts ইনমেমরি থেকে লোড হয়, যা রিয়েল-টাইম লাইভ কনেকশনের চেয়ে দ্রুত।

সুবিধা:

• দ্রুত কর্মক্ষমতা: Extracts ডেটা দ্রুত লোড করে এবং বিশ্লেষণ সহজতর করে।
• ডেটার সম্পূর্ণ কন্ট্রোল: আপনি Extracts-এ শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা রাখতে পারেন।

2. Aggregating Data (ডেটা সম্মিলন)

Aggregating Data বা ডেটাকে সম্মিলিত করা (যেমন, গড়, যোগফল, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন) একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি যখন বিশাল ডেটাসেটের সাথে কাজ করা হয়। বৃহৎ ডেটাসেটের প্রতিটি রেকর্ডের বিস্তারিত বিশ্লেষণ না করে, আপনি Aggregated ডেটা ব্যবহার করে রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন, যা গতি বাড়ায় এবং কার্যকারিতা উন্নত করে।

Aggregation এর জন্য কিছু কৌশল:

• Measures (যেমন, বিক্রয়, লাভ) ডেটার প্রতি পয়েন্টের পরিবর্তে সামগ্রিক মান হিসেবে ব্যবহার করুন।
• Tableau তে Level of Detail (LOD) Expressions ব্যবহার করে অপ্রয়োজনীয় বিস্তারিত ডেটা বাদ দিতে পারেন, যেমন SUM, AVG, MIN, MAX ইত্যাদি।

সুবিধা:

• ডেটা কমানো: Aggregation এর মাধ্যমে ডেটার পরিমাণ কমানো হয়, যার ফলে লোডিং টাইম দ্রুত হয়।
• উন্নত কর্মক্ষমতা: শুধুমাত্র সম্মিলিত ডেটা ব্যবহার করা হলে বিশ্লেষণ দ্রুত হয়।

3. Filter Optimization (ফিল্টার অপ্টিমাইজেশন)

Filters ব্যবহার করে আপনি ডেটাকে সিলেক্টিভভাবে দেখাতে পারেন, তবে অপ্রয়োজনীয় ফিল্টার প্রয়োগ করলে কর্মক্ষমতা কমে যেতে পারে। ফিল্টার ব্যবহারের সময় কিছু অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি অবলম্বন করলে কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পেতে পারে।

ফিল্টার অপ্টিমাইজেশনের টিপস:

• Context Filters ব্যবহার করুন: একটি Context Filter প্রথমে অ্যাপ্লাই করুন, তারপর অন্যান্য ফিল্টারগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই কনটেক্সটে প্রক্রিয়া হবে, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
• Extract Filters ব্যবহার করুন: Extract তৈরির সময় কিছু অপ্রয়োজনীয় ডেটা বাদ দিতে Extract Filters ব্যবহার করুন।
• Wildcard Filters ব্যবহার এড়িয়ে চলুন: Wildcard ফিল্টার পদ্ধতি প্রয়োগ করলে ডেটা লোডিং সময় বাড়তে পারে, তাই এটি ব্যবহার করা যতটা সম্ভব কমিয়ে দিন।

সুবিধা:

• দ্রুত বিশ্লেষণ: ফিল্টারের সঠিক ব্যবহার কর্মক্ষমতা দ্রুত করে।
• কাস্টমাইজড ডেটা: প্রয়োজনীয় ডেটা ফিল্টার করে দেখানো যায়, যা লোডিং সময় কমায়।

4. Reduce the Number of Quick Filters (কুইক ফিল্টারের সংখ্যা কমানো)

Quick Filters Tableau ড্যাশবোর্ডের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হলেও, এর অত্যধিক ব্যবহার কর্মক্ষমতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। অনেক কুইক ফিল্টার থাকলে এটি ড্যাশবোর্ডের লোডিং সময় বাড়ায়।

টিপস:

• শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় Quick Filters ব্যবহার করুন।
• Context Filters হিসাবে প্রয়োগ করতে পারেন, যাতে অন্যান্য ফিল্টার স্বয়ংক্রিয়ভাবে এটির ভিত্তিতে প্রক্রিয়া হয়।
• Single Select Filters ব্যবহার করুন: যেখানে অনেক অপশন থাকে, সেখানে single select filters ব্যবহার করুন, যা ফিল্টারের পরিমাণ কমায়।

সুবিধা:

• দ্রুত লোডিং: কম ফিল্টারের মাধ্যমে ড্যাশবোর্ড দ্রুত লোড হয়।
• ইন্টারঅ্যাকটিভিটি বাড়ানো: শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফিল্টার ব্যবহার করলে ড্যাশবোর্ডের ইন্টারঅ্যাকটিভিটি বাড়ানো যায়।

5. Use Data Source Optimization Techniques (ডেটা সোর্স অপ্টিমাইজেশন)

Data Source Optimization হল একাধিক উপায় ব্যবহার করে ডেটার অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ দ্রুত করা। এটি ডেটার উৎসের কাঠামো পরিবর্তন বা সমন্বয় করার মাধ্যমে করতে হয়।

টিপস:

• Indexes ব্যবহার করুন: ডেটাবেসে যথাযথ indexes তৈরি করুন, যা ডেটার সন্ধান এবং লোডিং দ্রুত করবে।
• Data Blending কমিয়ে দিন: যদি সম্ভব হয়, ডেটা ব্লেন্ডিং (Data Blending) এড়িয়ে চলুন, কারণ এটি কর্মক্ষমতা কমিয়ে দেয়। Data Joins ব্যবহার করার চেষ্টা করুন।
• Materialized Views: ডেটাবেসে materialized views তৈরি করুন, যা জটিল কুয়েরি দ্রুত করে।

সুবিধা:

• দ্রুত ডেটা রিট্রিভাল: ডেটার দ্রুত অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ সম্ভব হয়।
• ডেটার সমন্বয়: সঠিক ডেটা ব্যবহার করলে কর্মক্ষমতা উন্নত হয়।

6. Reduce the Complexity of Calculations (ক্যালকুলেশন কমানো)

বেশি complex calculations এবং Level of Detail (LOD) Expressions ডেটার প্রসেসিং টাইম বাড়াতে পারে। আপনি যদি বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করেন, তবে ক্যালকুলেশনের জটিলতা কমানো উচিত।

টিপস:

• Pre-aggregated Data ব্যবহার করুন: জটিল ক্যালকুলেশনগুলির পরিবর্তে ডেটাকে আগেই সম্মিলিত করে রাখুন।
• Simplify Calculations: লজিক্যাল ক্যালকুলেশনগুলো সহজ করুন, যাতে Tableau সেগুলি দ্রুত প্রক্রিয়া করতে পারে।

সুবিধা:

• দ্রুত কর্মক্ষমতা: সহজ ক্যালকুলেশনের মাধ্যমে বিশ্লেষণ দ্রুত হয়।
• কম প্রসেসিং টাইম: কম ক্যালকুলেশন টাইমের কারণে লোডিং টাইম কমে।

সারাংশ

বৃহৎ ডেটাসেটের জন্য Tableau Performance Optimization Techniques ব্যবহার করলে ডেটা বিশ্লেষণ দ্রুত এবং কার্যকরী হতে পারে। Data Extracts, Aggregating Data, Filter Optimization, Quick Filters, এবং Data Source Optimization—এই সমস্ত টেকনিকগুলি Tableau ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়তা করে। এই কৌশলগুলো প্রয়োগ করার মাধ্যমে আপনি দ্রুত রিপোর্ট তৈরি করতে পারবেন এবং ইনফরমেশন ডেলিভারি আরও কার্যকরী ও প্রাসঙ্গিক হবে।

Tableau-তে Extracts এবং Live Data Connections দুটি প্রধান উপায়, যার মাধ্যমে ডেটা সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত হওয়া যায় এবং বিশ্লেষণ করা যায়। তবে, প্রতিটি সংযোগের ধরন ও পরিবেশ অনুযায়ী performance tuning (কার্যকারিতা উন্নয়ন) খুবই গুরুত্বপূর্ণ, যাতে ডেটা দ্রুত লোড এবং বিশ্লেষণ করা যায়। নিচে, আমরা আলোচনা করব কীভাবে আপনি Extracts এবং Live Data Connections এর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।

Extracts: কী এবং কেন ব্যবহার করবেন?

Extracts হল ডেটার একটি কপি যা Tableau-তে সংরক্ষিত হয় এবং .hyper ফরম্যাটে সঞ্চিত থাকে। Extracts তৈরির মাধ্যমে আপনি ডেটা সিস্টেমের সাথে লাইভ কানেকশন না রেখে ডেটা ফাইলের সাথে কাজ করতে পারেন, যা কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং দ্রুত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া তৈরি করে। Extracts প্রক্রিয়া করার সময় ডেটার প্রয়োজনীয় অংশ আলাদা করে আনা হয় এবং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় রেকর্ডসমূহ নির্বাচন করা হয়।

Extracts ব্যবহার করার সুবিধা:

• Performance Improvement: Live Data Connections-এর তুলনায় Extracts অনেক দ্রুত এবং উচ্চ কর্মক্ষমতা প্রদান করে, কারণ এটি Tableau-তে ডেটা প্রি-লোড করে।
• Offline Access: Extracts ব্যবহার করলে আপনি ইন্টারনেট সংযোগের বাইরে থেকেও ডেটার সাথে কাজ করতে পারেন।

Extracts Performance Tuning এর টিপস:

1. Necessary Fields Only Extract করুন:
   • শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা ফিল্ড বা কলামগুলোকেই Extract করুন। অপ্রয়োজনীয় ফিল্ড বা কলাম ডেটা ফাইলের আকার বড় করে এবং কর্মক্ষমতা কমিয়ে দেয়।
2. Incremental Refresh ব্যবহার করুন:
   • Incremental Refresh ব্যবহার করলে আপনি পুরনো Extract ডেটাকে রিফ্রেশ না করে শুধু নতুন ডেটা আপডেট করতে পারেন, যা Extract তৈরির সময় কমায় এবং কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
3. Reduce Data:
   • ডেটার পরিমাণ কমানোর জন্য Extract তৈরির সময় নির্দিষ্ট সময়সীমার (time range) বা পরিসরের (range) মধ্যে ডেটা নির্বাচন করুন। যেমন, আপনি গত ৬ মাসের ডেটাই Extract করতে পারেন।
4. Aggregated Data Extract করুন:
   • Aggregated Extracts ব্যবহার করে আপনি ডেটার সারাংশ বের করে Extract করতে পারেন, যেমন গড় বা মোট (sum) এর মতো অ্যাগ্রিগেটেড ডেটা। এতে Extract কম জায়গা নেবে এবং দ্রুত লোড হবে।
5. Use Data Source Filters:
   • Extract তৈরির সময় Data Source Filters ব্যবহার করে ডেটার কিছু অংশ বাদ দিতে পারেন, যা Extract তৈরির সময় কর্মক্ষমতা উন্নত করবে।

Live Data Connections: কী এবং কেন ব্যবহার করবেন?

Live Data Connections হল সেই সংযোগ যেগুলোর মাধ্যমে Tableau সরাসরি ডেটাবেস বা ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হয় এবং প্রতিটি ভিজুয়ালাইজেশন বা বিশ্লেষণের জন্য নতুন ডেটা লোড করা হয়। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাবেস থেকে সর্বশেষ ডেটা লোড করে, এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের সুবিধা প্রদান করে।

Live Data Connections ব্যবহারের সুবিধা:

• Real-time Data Access: লাইভ ডেটা কানেকশনের মাধ্যমে আপনি সর্বশেষ ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, যা বিশেষ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
• Always Updated: ডেটার যেকোনো পরিবর্তন স্বয়ংক্রিয়ভাবে Tableau-তে রিফ্রেশ হয়ে যায়।

Live Data Connections Performance Tuning এর টিপস:

1. Use Extracts When Possible:
   • লাইভ কানেকশন ব্যবহারের জন্য ডেটাবেসের প্রতি ক্যালকুলেশন বা বিশ্লেষণ সমূহের সময়, Extracts ব্যবহার করার চেষ্টা করুন। Extracts ডেটার লোড সময় কমিয়ে এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে।
2. Optimize Queries:
   • Live Data Connections এ ডেটা লোডের সময় ডেটাবেসের সাথে কমপ্লেক্স কুয়েরি এক্সিকিউট করা হতে পারে। আপনার ডেটাবেস কুয়েরিগুলি optimize করুন, যেমন ইনডেক্সিং, কুয়েরি অপটিমাইজেশন, ইত্যাদি।
3. Reduce the Data Scope:
   • লাইভ ডেটা কানেকশনের মাধ্যমে ডেটা লোড করা হলে, প্রয়োজনে ডেটা ফিল্টার ব্যবহার করুন এবং শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক ডেটা বিশ্লেষণ করুন। এটি ডেটা লোডের সময় কমাবে এবং কর্মক্ষমতা বাড়াবে।
4. Use Aggregations in Queries:
   • যদি সম্ভব হয়, ডেটাবেস লেভেলে aggregated queries ব্যবহার করুন, যা Tableau-তে বড় ডেটাসেট লোড করার সময় কর্মক্ষমতা উন্নত করবে। উদাহরণস্বরূপ, SUM বা AVG এর মতো ফাংশন ব্যবহার করুন, যাতে Tableau ভিজুয়ালাইজেশনে ডেটা লোড করার সময় অ্যাগ্রিগেটেড ফলাফল দেখাতে পারে।
5. Limit Joins and Blends:
   • Joins এবং Blends কম্প্লেক্স অপারেশন হতে পারে এবং এরা লাইভ ডেটা কানেকশনে কর্মক্ষমতা কমিয়ে দিতে পারে। প্রয়োজন না হলে এই অপারেশনগুলো এড়িয়ে চলুন এবং একক ডেটাসেট ব্যবহার করুন।

Extracts vs Live Data Connections: কোনটি ব্যবহার করবেন?

সারাংশ

Extracts এবং Live Data Connections এর মধ্যে কর্মক্ষমতার পার্থক্য রয়েছে, এবং Tableau তে Performance Tuning এর জন্য সঠিক পদ্ধতি অনুসরণ করা প্রয়োজন। Extracts ডেটা প্রি-লোড করে, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করে, তবে এটি রিয়েল-টাইম ডেটা আপডেটের জন্য উপযুক্ত নয়। অপরদিকে, Live Data Connections রিয়েল-টাইম ডেটা প্রদর্শন করে, কিন্তু এটি ডেটাবেসের উপর অতিরিক্ত চাপ ফেলতে পারে। সঠিক সময় এবং পরিস্থিতিতে এই দুটি সংযোগ ব্যবহার করে আপনি Tableau তে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।

Tableau ব্যবহারকারীদের জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল সরবরাহ করে, তবে বড় বা জটিল ড্যাশবোর্ডের ক্ষেত্রে কার্যকারিতা কিছুটা স্লো হতে পারে। Dashboard Performance Monitoring এবং Optimization Tips ব্যবহার করে আপনি আপনার ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারেন এবং ব্যবহারকারীদের জন্য আরও দ্রুত এবং কার্যকরী ভিজুয়ালাইজেশন উপস্থাপন করতে পারেন।

1. Dashboard Performance Monitoring

Dashboard Performance Monitoring হল ড্যাশবোর্ডের কার্যক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করার একটি প্রক্রিয়া, যাতে ড্যাশবোর্ডের লোডিং টাইম, ইন্টারঅ্যাকশন স্পিড এবং রেসপন্সিভনেস পর্যবেক্ষণ করা হয়। এটি ব্যবহারকারীদের জন্য ড্যাশবোর্ডের উন্নত অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।

১.১. Performance Recording ব্যবহার করা

Tableau তে Performance Recording ফিচারটি ব্যবহার করে আপনি ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্স ট্র্যাক করতে পারেন। এটি ড্যাশবোর্ড লোড হওয়া থেকে শুরু করে, ফিল্টার, রিফ্রেশ, এবং অন্যান্য ইনপুট রেসপন্স টাইম পর্যন্ত সব তথ্য রেকর্ড করে।

Performance Recording চালু করার ধাপ:

1. Help Menu এ গিয়ে Settings and Performance সিলেক্ট করুন।
2. তারপর Start Performance Recording নির্বাচন করুন।
3. ড্যাশবোর্ড লোড বা ইন্টারঅ্যাক্ট করার পর, Stop Performance Recording ক্লিক করুন।
4. আপনি পারফরম্যান্স রেকর্ডিং রিপোর্ট দেখতে পারবেন, যা বিভিন্ন পারফরম্যান্স সমস্যা চিহ্নিত করতে সহায়ক হবে।

১.২. Tableau Performance Summary ব্যবহার করা

Tableau এর Performance Summary আপনাকে আপনার ড্যাশবোর্ডের কর্মক্ষমতা পর্যালোচনা করতে সহায়তা করে। এটি আপনাকে ড্যাশবোর্ডের ভারী ভিজুয়াল বা কুইরির স্থানে সমস্যা চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে।

2. Dashboard Optimization Tips

ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্স উন্নত করতে কিছু নির্দিষ্ট কৌশল রয়েছে, যা আপনাকে দ্রুত লোডিং এবং সহজে ব্যবহারের অভিজ্ঞতা প্রদান করবে। নিচে কিছু গুরুত্বপূর্ণ Dashboard Optimization Tips দেওয়া হলো:

২.১. ফিল্টার সংখ্যা কমানো

ফিল্টার অতিরিক্ত ব্যবহার করলে ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্স ধীর হতে পারে। তাই শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফিল্টারগুলো ব্যবহার করুন এবং অপ্রয়োজনীয় ফিল্টার বাদ দিন।

• Context Filters: যদি একাধিক ফিল্টার থাকে, তাহলে context filter ব্যবহার করুন, যা অন্যান্য ফিল্টারের কার্যকারিতা হ্রাস করে।
• Top N Filters: শুধুমাত্র শীর্ষ N ভ্যালু প্রদর্শন করতে Top N Filters ব্যবহার করুন, যা ডেটার পরিমাণ কমায়।

২.২. Aggregated Data ব্যবহার করা

আপনি ড্যাশবোর্ডে যদি বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করছেন, তবে পুরো ডেটাসেটের পরিবর্তে aggregated ডেটা ব্যবহার করুন। এটি ড্যাশবোর্ডের লোডিং টাইম কমাতে সহায়তা করবে।

• Extracts ব্যবহার করুন: Tableau extracts (TDE বা Hyper files) ব্যবহার করে ডেটা লোড দ্রুত করতে পারে। Extracts ব্যবহার করলে ডেটা কনসোলিডেট করা হয় এবং দ্রুত বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।

২.৩. Complex Calculations কমানো

অনেক কমপ্লেক্স ক্যালকুলেশন ড্যাশবোর্ডের কার্যক্ষমতা ধীর করতে পারে। কিছু ক্যালকুলেশন Data Source বা Extract-এ আগে থেকেই প্রস্তুত করুন।

• Calculated Fields: Complex Calculated Fields বাদ দিন এবং সেগুলিকে Data Source বা SQL Query-এ প্রস্তুত করুন।
• Lod Expressions: Level of Detail (LOD) এক্সপ্রেশনগুলিকে সীমিত করুন, কারণ এগুলি অত্যধিক জটিল হতে পারে।

২.৪. Reducing Number of Quick Filters

ফিল্টারের সংখ্যা কমানোর মতো, Quick Filters এর সংখ্যা কমানো উচিত। বেশি Quick Filters ড্যাশবোর্ডের পারফরম্যান্সকে কমিয়ে দিতে পারে। দ্রুত ফিল্টারের পরিবর্তে, Parameters ব্যবহার করে একই ফিচার কার্যকরভাবে যোগ করা যেতে পারে।

২.৫. Optimize Data Source and Queries

• Indexes এবং Joins: আপনার ডেটাবেসের টেবিলের জন্য সঠিক indexes এবং joins ব্যবহার করুন।
• Database Query Optimization: সঠিকভাবে কুয়েরি অপটিমাইজ করে ডেটার দ্রুত প্রাপ্তি নিশ্চিত করুন।

২.৬. Minimize the Use of High-Volume Visualizations

অনেক বৃহৎ ডেটাসেট বিশ্লেষণের জন্য Map বা Tree Map ব্যবহার করলে পারফরম্যান্স কমে যেতে পারে। আপনি এগুলোর সংখ্যা সীমিত করুন এবং সেগুলোর জন্য Extracts ব্যবহার করুন।

• Heatmaps: ডেটার ব্যাপক এলাকা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করার জন্য Heatmap ব্যবহার করুন, কিন্তু শুধুমাত্র যখন তা কার্যকরী হয়।
• Limit Map Markers: Map এ পয়েন্টের সংখ্যা কমানো এবং এমনকি অঞ্চল ভিত্তিক বিশ্লেষণ করা উপযুক্ত।

২.৭. Background Tasks এবং Extracts

ড্যাশবোর্ডের লোডিং সময়কে দ্রুত করতে background tasks চালান, যেমন ডেটার Extract আপডেট করা। Extract তৈরি করার পর ড্যাশবোর্ডটি দ্রুত লোড হবে এবং আপনি অনলাইন ডেটাবেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারবেন।

২.৮. Image Optimization

ড্যাশবোর্ডে ছবি বা লোগো যোগ করার সময়, তাদের রেজোলিউশন এবং সাইজ ছোট রাখুন। বড় আকারের ইমেজ ড্যাশবোর্ডের লোডিং টাইম বাড়িয়ে দিতে পারে।

3. Dashboard Performance Best Practices

• তথ্য সরলীকরণ: ডেটাকে সহজভাবে উপস্থাপন করুন। ভিজুয়াল কমপ্লেক্সিটি কমিয়ে রাখুন এবং গুরুত্বপূর্ণ ইনসাইট হাইলাইট করুন।
• আধুনিক গ্রাফিক্স ব্যবহার করুন: আধুনিক গ্রাফিক্স এবং ডিজাইন উপাদানগুলো ব্যবহার করুন, কিন্তু প্রয়োজনীয় তথ্যের সাথে ফোকাস রাখুন।
• ডেটা উৎসের অপ্টিমাইজেশন: ডেটা উৎস এবং কুয়েরি অপটিমাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
• ভিজুয়াল সাইজ সঠিকভাবে নির্বাচন: ভিজুয়ালাইজেশনের সাইজ খুব বড় বা ছোট নয়, বরং আপনার ড্যাশবোর্ডের জন্য সঠিক আকার নির্বাচন করুন।

সারাংশ

Dashboard Performance Monitoring এবং Optimization Tips ব্যবহার করে আপনি Tableau ড্যাশবোর্ডের কার্যক্ষমতা উন্নত করতে পারেন। Performance Recording এবং Performance Summary এর মাধ্যমে ড্যাশবোর্ডের কার্যক্ষমতা মনিটর করা যায়, এবং Optimization Tips যেমন ফিল্টারের সংখ্যা কমানো, এক্সট্র্যাক্ট ব্যবহার করা, কমপ্লেক্স ক্যালকুলেশন কমানো এবং ডেটা উৎসের অপ্টিমাইজেশন ড্যাশবোর্ডের লোডিং টাইম এবং রেসপন্সিভনেস উন্নত করতে সহায়তা করে। এটি নিশ্চিত করে যে আপনার ড্যাশবোর্ড ব্যবহারকারীদের জন্য দ্রুত এবং কার্যকরী হবে।

Tableau একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল, যা ব্যবহারকারীদের ডেটার জটিল বিশ্লেষণ করতে এবং সেই বিশ্লেষণকে সহজে বোঝার উপযোগী ভিজুয়ালাইজেশনে রূপান্তরিত করতে সহায়তা করে। Complex Calculations এবং Visualization তৈরি করার সময় কিছু নির্দিষ্ট best practices অনুসরণ করা উচিত, যাতে ডেটার বিশ্লেষণ সঠিক, কার্যকর এবং বোধগম্য হয়। এই নির্দেশনাগুলি ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনকে আরও কার্যকরী এবং প্রভাবশালী করে তোলে।

Complex Calculations এর জন্য Best Practices

Complex Calculations টেবলোতে অনেক সময় ব্যবহারকারীদের সাহায্য করে ডেটার উপর অগ্রগতি বিশ্লেষণ করতে, যেমন: কাস্টম ক্যালকুলেশন, পরিমাপ (measure), ডেটা ট্রান্সফরমেশন, বা জটিল সাফিং। এটি ডেটাকে আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

১. Calculation Syntax পরিষ্কার রাখা

ক্যালকুলেশনগুলি কখনই জটিল হওয়া উচিত নয়, যতটা সম্ভব সোজা এবং পরিষ্কার রাখুন। সঠিক সিনট্যাক্স ব্যবহার করুন এবং ডাবল চেক করুন, যাতে কোনো ভুল বা অপ্রত্যাশিত ফলাফল না আসে।

• Formula ব্যবহার করুন: সহজ ফাংশন যেমন SUM(), AVG(), IF(), CASE WHEN() ইত্যাদি ব্যবহার করুন।
• Brackets সতর্কভাবে ব্যবহার করুন: ক্যালকুলেশনে যদি বহু স্তরের কন্ডিশন থাকে তবে ব্র্যাকেট ব্যবহার করতে ভুলবেন না।

২. Performance Optimization

Complex calculations বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে কিছুটা স্লো হয়ে যেতে পারে, তাই performance optimization অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

• Extracts ব্যবহার করুন: Calculation করার সময় ডেটা extracts ব্যবহার করতে পারেন, যা ডেটার প্রক্রিয়া দ্রুত করবে।
• Avoid Nested Calculations: একাধিক স্তরের ক্যালকুলেশন থেকে বিরত থাকুন। যদি জটিল ক্যালকুলেশন প্রয়োজন হয়, তবে সেগুলিকে একাধিক ছোট ক্যালকুলেশনে বিভক্ত করুন।

৩. Calculation Name Clear রাখা

ক্যালকুলেশনগুলি সঠিকভাবে নামকরণ করুন যাতে তা সহজে বোঝা যায় এবং প্রয়োজনে পরে রেফারেন্স করা সহজ হয়।

• Descriptive Naming: উদাহরণস্বরূপ, Profit Margin Calculation বা Year-to-Date Sales নাম ব্যবহার করুন, যাতে তার কার্যাবলি বুঝতে সুবিধা হয়।

৪. Error Handling ব্যবহার করা

Error Handling ক্যালকুলেশনে একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। যদি ক্যালকুলেশনের মধ্যে কোনো সমস্যা থাকে, তবে IFNULL() বা ZN() এর মতো ফাংশন ব্যবহার করে ভুল বা খালি মান মোকাবেলা করতে হবে।

• IFNULL: IFNULL(SUM(Sales), 0) ব্যবহার করতে পারেন, যাতে শূন্য মানের জন্য ০ দেখায়।

৫. Multiple Calculations বা LOD Calculations

যখন অনেক ক্যালকুলেশন একসাথে প্রয়োজন হয়, তখন Level of Detail (LOD) Expressions ব্যবহার করা প্রয়োজন। এর মাধ্যমে আপনি ডেটার বিভিন্ন স্তরের উপর নির্দিষ্ট ক্যালকুলেশন করতে পারেন।

• Example: {FIXED [Region]: SUM([Sales])} - এখানে FIXED নির্দিষ্ট স্তরের ক্যালকুলেশন করতে সাহায্য করে।

Complex Visualizations এর জন্য Best Practices

Visualization তৈরি করার সময়, আপনি যখন জটিল ডেটা বিশ্লেষণ করছেন, তখন কিছু নির্দিষ্ট টেকনিক ব্যবহার করে ভিজুয়ালকে সহজ, স্পষ্ট এবং কার্যকরী করতে পারেন। এটি ডেটাকে আরও বোধগম্য এবং উপকারী করে তোলে।

১. Data-Driven Visual Choices

ভিজুয়াল তৈরি করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনি সঠিক ধরনের ভিজুয়াল নির্বাচন করছেন, যা ডেটার প্রকৃতি এবং উদ্দেশ্য অনুযায়ী উপযুক্ত।

• Bar Charts: তুলনা বা ক্যাটাগরি ভিত্তিক ডেটার জন্য।
• Line Charts: টাইম সিরিজ ডেটার জন্য।
• Pie Charts: অংশ ভিত্তিক ডেটার জন্য (যদি ছোট অংশ থাকে)।
• Scatter Plots: দুটি পরিমাপের মধ্যে সম্পর্ক দেখানোর জন্য।

২. Data Labeling

প্রতিটি ভিজুয়ালাইজেশনের উপর ডেটা লেবেল যুক্ত করুন যাতে দর্শকরা সহজে তথ্য বুঝতে পারে। তবে, খুব বেশি লেবেলও দর্শকদের বিভ্রান্ত করতে পারে, তাই যেটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তা তুলে ধরুন।

• Data Labels: ভিজুয়ালের মাধ্যমে তথ্য বোঝাতে স্পষ্ট লেবেল যোগ করুন, যেমন টোটাল সেলস, লাভ মার্জিন, বা অন্যান্য পরিমাপ।

৩. Color Usage

রঙের ব্যবহার একটি শক্তিশালী টুল, তবে রঙের ব্যবহার অত্যধিক হওয়া উচিত নয়। খুব বেশি রঙ বিভ্রান্তি সৃষ্টি করতে পারে। আপনাকে সেই রঙগুলো বেছে নিতে হবে যা ডেটা কনটেক্সটের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ এবং সুস্পষ্টভাবে মানে প্রকাশ করে।

• Color Gradient: ডেটার গভীরতা বা গুরুত্ব বোঝাতে গ্রেডিয়েন্ট রঙ ব্যবহার করুন।
• Consistency: রঙের ব্যবহারে ধারাবাহিকতা বজায় রাখুন, যাতে ব্যবহারকারীরা বুঝতে পারে কোন রঙ কী নির্দেশ করছে।

৪. Simple Layouts

ড্যাশবোর্ড বা ভিজুয়ালাইজেশন খুবই সহজ এবং পরিষ্কার রাখুন। ডেটা কেবলমাত্র প্রাসঙ্গিক ভিউতে প্রদর্শন করুন, অতিরিক্ত উপাদান এড়িয়ে চলুন যা দর্শকদের বিভ্রান্ত করতে পারে।

• Whitespace ব্যবহার করুন: যথাযথ Whitespace ব্যবহার করুন যাতে ভিজুয়ালিজেশন পরিষ্কার এবং সুসংগঠিত হয়।

৫. Interactive Elements

ইন্টারঅ্যাকটিভ উপাদান যেমন ফিল্টার, অ্যাকশন, এবং হাইলাইট ব্যবহার করে ভিজুয়ালাইজেশনকে আরও আকর্ষণীয় এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব করুন।

• Filters: ডেটাকে আরও নির্দিষ্টভাবে বিশ্লেষণ করতে filters যোগ করুন, যেমন সময়, অঞ্চল, পণ্য ইত্যাদি।
• Actions: ব্যবহারকারী যখন ভিজুয়ালাইজেশনের কোন উপাদান বা ডেটা পয়েন্টে ক্লিক করবেন, তখন অন্য ভিজুয়াল বা রিপোর্টে প্রাসঙ্গিক ডেটা দেখানোর জন্য actions ব্যবহার করুন।

৬. Performance Optimization

জটিল ভিজুয়াল তৈরি করার সময় পারফরমেন্সও গুরুত্বপূর্ণ। বড় ডেটাসেট ব্যবহার করার সময় ভিজুয়ালাইজেশনকে দ্রুত এবং সঠিকভাবে লোড করার জন্য কিছু কার্যকরী পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত।

• Use Extracts: বড় ডেটাসেটের জন্য extracts ব্যবহার করুন যাতে লোড সময় কম হয়।
• Optimize Calculations: জটিল ক্যালকুলেশনগুলিকে অপটিমাইজ করুন, যাতে সেগুলি দ্রুত প্রসেস হয়।

সারাংশ

Complex Calculations এবং Visualizations তৈরি করার সময় best practices অনুসরণ করলে আপনি আপনার ডেটা বিশ্লেষণকে আরও কার্যকরী, বোধগম্য এবং অ্যাক্সেসযোগ্য করতে পারেন। Clear calculations, simple visualizations, color consistency, এবং interactive elements ব্যবহার করে আপনি সহজে জটিল ডেটাকে সহজ, পরিষ্কার এবং উপকারী করে তুলতে পারবেন। এছাড়া, performance optimization এবং appropriate chart choices ব্যবহার করে আপনি আপনার Tableau ভিজুয়ালাইজেশনকে আরও কার্যকরী এবং দ্রুত করতে পারবেন।