BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по Tableau

Четыре основных различия между моделями данных Tableau и Power BI

Недавно Tableau выпустила логическую модель данных в версии 2020.2. Аналогичный семантический слой является ядром Microsoft Power BI с момента его создания. «Табличная» модель Power BI имеет общую историю с продуктами Microsoft, она появилась раньше самой Power BI (в Power Pivot для Excel и Analysis Services реализован тот же механизм, что и в Power BI).

Вот та же простая модель, определенная в Tableau (вверху), и в Power BI (внизу):

 

 

 

До 2020.2 в Tableau была физическая модель данных, которая позволяла объединять таблицы. Этот слой все еще есть, и он напоминает возможность слияния Power BI в Power Query для объединения нескольких таблиц в одну.

С введением логической модели в Tableau 2020.2 одна логическая таблица может состоять из одной или нескольких физических таблиц. Две или более логические таблицы могут быть связаны друг с другом. Такой подход имеет много общего с «табличной» моделью Microsoft, но сейчас у них есть определенные различия, которые могут повлиять на ваш подход к моделированию данных в одном инструменте в сравнении с другим. Применение знаний о том, как построить модель данных в одном продукте для построения модели в другом, не всегда будет хорошим решением.

ПРИМЕЧАНИЕ. В этой статье рассматриваются некоторые основные различия между моделированием в Tableau и Power BI по состоянию на июнь 2020 года. В ней не рассматриваются анонсированные особенности, такие как расширенные составные модели Power BI, которые появятся позже в 2020 году и позволят использовать такие сценарии, как объединение «живого соединения» с дополнительными источниками данных или даже с несколькими моделями живого соединения.

Вот четыре основных различия между логическим моделированием данных у Tableau и Power BI:

1) Несколько таблиц с фактами

Логическая модель Tableau, как ни странно, не поддерживает несколько таблиц с фактами, соединенными более чем с одним измерением.

В Power BI обычно строят модели данных с несколькими таблицами с фактами, они могут относиться к нескольким измерениям, например,

 

 

В документации Tableau есть раздел «неподдерживаемые модели», в котором предлагают возможные обходные пути, такие как объединение таблиц фактов в физические таблицы. Этот подход не идеален, но иногда работает. Однако этого совета о возможном перекрестном соединении измерений лучше избегать: «В качестве альтернативы, вы можете перекрестно объединить дату и клиента для создания единой таблицы измерений». Если вы уважаете тех, кто будет использовать или поддерживать вашу модель, пожалуйста, не объединяйте все свои измерения. Надеюсь, что в ближайшей версии Tableau будет поддерживать более надежные модели данных с несколькими таблицами фактов.

2) Определение отношений с несколькими полями

Tableau позволяет разработчикам моделей данных определять отношения в нескольких полях. Табличная модель Power BI допускает только отношения, определяемые одним полем (и ситуация не изменится в ближайшее время).

 

 

Если необходимо определить связь для нескольких полей в Power BI, в качестве временного решения необходимо вручную создать составной ключ путем объединения полей. Например, если вам нужно создать географическую связь на основе страны и штата, вы в конечном итоге создаете составной ключ со значениями, такими как «USAMichigan», вместо того, чтобы связывать поля страны и штата по отдельности.

Разработчикам моделей, которые работали с табличным движком Microsoft, такое может не понравиться, но мы к этому привыкли. Приятно видеть, что Tableau предлагает удобную альтернативу. Если кто-то начинает работать с Tableau, и затем ему нужно построить модель в Power BI, принудительные решения с одним ключом могут вызвать некоторую путаницу.

3) Активные и неактивные отношения

И Tableau, и Power BI допускают единую активную связь между таблицами. Кроме того, Power BI допускает наличие нескольких неактивных связей между одними и теми же таблицами. Меры, определенные с помощью DAX, могут использовать эти неактивные отношения и при необходимости переопределять активные отношения по умолчанию, но такое бывает нечасто.

Распространенный сценарий – несколько дат в таблице фактов. В Power BI чаще всего вы увидите настройку ролевых измерений с несколькими измерениями даты вместо мер, использующих неактивные отношения (пунктирная линия на скриншоте ниже). Они есть, если нужно, хотя Tableau не допускает множественных связей между таблицами.

 

 

4) Двунаправленные отношения

В отношении «один ко многим» Power BI позволяет фильтровать одну сторону ко многим (одно направление), а также от многих сторон к одной (оба направления). Кроме некоторых особых случаев обычно не рекомендуют использовать двунаправленные отношения в Power BI, поскольку они могут дать непредвиденные результаты, если в модели есть несколько таблиц фактов с общими измерениями. Есть случайные преимущества в установке направления отношений в обе стороны, хотя и ограниченные.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • classic-spb

    Созданная в 1998 году, компания "Классик" сегодня - современная, обладающая огромными возможностями организация, специализирующаяся в сфере оптовых и розничных продаж продовольствия, оказания услуг по логистике.

  • Внедрение QlikView в fashion retail, готовое отраслевое решение для fashion retail по аналитике

    Внедрение/кастомизация решения BusinessQlik for Fashion Retail c решением задач: DashBoard, Жизнь Артикула, Отчет Сводный, Отчет Реализация 8 недель, Конструктор

  • ПАО «ВымпелКом» и VEON Ltd.

    Российский телекоммуникационный оператор «Вымпелком» использует Qlik Sense для демократизации данных в масштабах предприятия и оптимизации бизнес-процессов. «Вымпелком» разворачивает для 11 тыс. сотрудников единую платформу Qlik, которая поддерживает цифровую трансформацию компании и обеспечивает доступность данных во всех бизнес-подразделениях.

  • CBRE является ведущей компанией на мировом рынке, предоставляющей полный спектр услуг в области недвижимости и инвестиций.

    Модули:

    • Анализ клиентов и сотрудников
    • Анализ конъюктуры рынка
    • Анализ воронки продаж
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru