构建仪表板的最佳方法[关闭]

Question

寻求一些建议...刚刚完成了一个 ETL 管道，所有数据最终都存储在 Amazon Athena 中。数据是通过大量移动应用程序的点击流产生的（因此本质上是大量的原始事件）。我想为业务构建多个仪表板，根据需求显示不同的指标/KPI。但是，由于我们谈论的是海量数据，我不确定最好的方法是什么？这是一个例子：

我想要一个显示所有 MAU（每月活跃用户）的仪表板，以及某些表现特别好的页面和应用程序中最受欢迎的导航路线。我的想法是，我希望每个图表都有一个自定义查询，即一个查询每天计算不同的 ID（然后每 24 小时刷新一次）...另一个查询生成每页计数细分并截断的图表...等 考虑这个的主要原因是，否则我会提取大量原始数据来计算像 MAU 这样的简单指标（甚至不确定提取是否有效——肯定不会有效）。

这完全是错误的方法吗？有什么建议/反馈吗？

提前致谢！

Answer 1

听起来您有多个不相关的 SQL 查询，您希望每天运行一次，并且每天在 Tableau 中更新一次。

在源处理和可视化引擎中的处理之间总是存在拉-推。

为每个 Athena SQL 查询设置 Tableau Server 数据提取。构建您的仪表板，并安排您的数据提取每天刷新。与 OLAP 多维数据集一样，这将处理您的仪表板在刷新时所需的所有聚合，从而获得更好的仪表板性能。

或者，如果您觉得不需要 Tableau 中的所有详细信息，则可以在 SQL 中构建聚合，这样您的 Tableau 数据源就会更小。