Vos expressions LOD Tableau sont-elles trop complexes pour y toucher ?

Les expressions Level of Detail sont la bonne réponse à une véritable question à plusieurs granularités. C’est aussi là que finit la correction quand les données arrivent à la mauvaise granularité, et c’est ce second cas qui rend un classeur fragile.

Ce que remplacent les expressions LOD

• Un état à un instant donné. FIXED plus une logique de date, pour reconstruire l’historique que la source a écrasé.
• Une dimension manquante. FIXED sur une clé concaténée, parce qu’il n’y en a aucune vraie sur laquelle joindre.
• Deux granularités dans une table. EXCLUDE pour annuler une duplication qu’une vraie table de faits n’aurait jamais créée.
• Une relation sans table de pont. INCLUDE qui fait le travail d’une table de pont.

Chacune est évaluée au moment de la requête, par vue, et la fusion de plusieurs sources multiplie le coût.

Pourquoi cela retombe sur vous

• Chacune d’elles était, cette semaine-là, le chemin le plus rapide vers un chiffre correct.
• Elles sont invisibles pour quiconque se trouve hors du classeur, elles ne peuvent donc être ni relues ni réutilisées.
• Vous pouvez restructurer le calcul. Vous ne pouvez pas ajouter la dimension qu’il remplace.

Le travail se fait au mauvais endroit

• Historique, clés et granularité relèvent du warehouse. Dans les expressions LOD, ils sont reconstruits pour chaque vue.
• Ce travail a sa place dans un endroit central : un data warehouse ou un data hub, construit une fois et lu par chaque classeur.
• Si cela semble coûteux, l’estimation suppose probablement des pipelines construits à la main. Une plateforme d’automatisation spécialisée les génère à partir d’un modèle, ce qui change à la fois le coût et le délai.

Ce qui change quand le modèle arrive prêt à l’emploi

Datavault Builder résout la granularité, les clés et l’historique dans le warehouse, sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Synapse, SQL Server, Oracle, Exasol ou PostgreSQL.

• Les tables point in time répondent à « situation en mars » par une jointure, pas par une expression.
• Les tables de pont résolvent le many to many avant que Tableau ne se connecte.
• Des clés de substitution explicites, pour que les relations remplacent la correspondance de chaînes concaténées.
• Une seule granularité par table de faits, ce qui supprime d’emblée la plupart du travail d’EXCLUDE.
• Il reste les véritables questions LOD, et elles sont assez courtes pour qu’un collègue puisse les lire.

Ce qu’il faut demander

« Ces expressions LOD reconstruisent un état à un instant donné et résolvent la granularité au moment de la requête. Le warehouse peut-il nous fournir une table PIT et une table de faits à granularité unique, pour que les calculs deviennent de simples agrégations ? »

Cela distingue le LOD dont vous avez réellement besoin du LOD que vous utilisez comme rustine.