Skip to main content

Command Palette

Search for a command to run...

คิดจะวิเคราะห์ข้อมูล...ต้องทำให้ง่ายเข้าไว้!

Updated
คิดจะวิเคราะห์ข้อมูล...ต้องทำให้ง่ายเข้าไว้!

คิดจะเอาข้อมูลมาวิเคราะห์...ต้องทำให้ง่ายเข้าไว้ ...

เพราะเราจะ Extract ออกมาใช้เท่าที่จำเป็นเท่านั้น!

ลองพิจารณา Dashboard ทั้งสองด้านล่างนี้ แล้วเราสามารถบอกได้ หรือไม่ว่า Dashboard ไหน มีประสิทธิภาพมากกว่ากัน?

image.png ที่มา The Tableau Performance Checklist: Data – Keep Analysis Simple , Dustin Wyers, March 3, 2015

image.png ที่มา The do's and don'ts of dashboards

แน่นอนว่า Dashboard ที่มีรายละเอียดมากเกินไป อาจทำให้หาสิ่งที่เราต้องการได้ยาก

ดังนั้น การเตรียมข้อมูล "เฉพาะส่วนที่จำเป็นต้องใช้" มาตั้งแต่ก่อนเริ่มต้นสร้าง Dashboard จึงเป็นสิ่งสำคัญ เพราะมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานโดยตรง

การเลือกข้อมูลเป็นอย่างดีก่อน Export จะมีผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร

Picture14.png

การแสดงผล Visualize เร็วหรือช้าขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล สิ่งสำคัญที่จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพด้านการแสดงผล คือ ดึงเฉพาะข้อมูลที่จะใช้ในการวิเคราะห์เท่านั้น!

Picture15.png

เมื่อสร้าง Data Extract จะเกิดไฟล์ .HYPER ที่สามารถนำไปใช้ได้ในหลาย ๆ Workbook เราสามารถนำ Workbook เชื่อมต่อกับไฟล์ .HYPER ได้ โดยไม่ต้องเชื่อมต่อตรงไปยังฐานข้อมูล

Picture16.png

การ Extract ข้อมูลไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ Dashboard แต่ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแหล่งข้อมูลได้ด้วย โดยการเลือกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เท่านั้น

Picture17.png

นอกเหนือจากที่เราทำ Data Extract แล้ว Tableau ยังมีตัวเลือกในการ Aggregate เฉพาะค่าที่มีการคำนวณไว้ล่วงหน้าได้อีก ซึ่งเรียกว่า "aggregated extract" การ Extract แบบนี้จะไม่ได้ Extract ในระดับ Record แต่จะ Extract เฉพาะข้อมูลที่ถูกรวบรวมไว้เท่านั้น ซึ่งจะมีขนาดข้อมูลที่เล็กกว่า ทำให้ประสิทธิภาพในการแสดงผลรวดเร็วขึ้น

image.png

Picture18.png

เมื่อ Extract ข้อมูล Field ที่มีการคำนวณจะถูกแปลงเป็นค่าคงที่ ในส่วนนี้จะทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อคำนวณในรูปแบบ String ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรมากกว่าการคำนวณตัวเลข หรือ วันที่

image.png

ขอบคุณข้อมูลจาก https://interworks.com/blog/dwyers/2015/03/03/tableau-performance-checklist-data-keep-analysis-simple

ผู้เขียน

ชลิตา อิสสระสิทธิภาพ, Data Analyst, SiData+

บรรณาธิการ

ศศินิภา อุทัยสอาด, SiData+

ตรวจสอบ

นพพล เซี่ยงฉิน, Data Analyst, SiData+

More from this blog

การประชุมวิชาการ Snomed Ct – วางรากฐานนวัตกรรมเพื่อระบบสุขภาพไทยเข้มแข็ง สู่ยุคข้อมูลสุขภาพอัจฉริยะ

เมื่อวันที่ 28-29 พฤษภาคม 2568 สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.) ร่วมกับ สํานักพัฒนามาตรฐานระบบข้อมูลสุขภาพไทย (สมสท.) ได้จัดงานประชุมวิชาการสถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข ประจำปี 2568 ภายใต้ธีม “นวัตกรรมเพื่อระบบสุขภาพไทยเข้มแข็ง (Innovations for the Resil...

May 29, 2025133
การประชุมวิชาการ Snomed Ct – วางรากฐานนวัตกรรมเพื่อระบบสุขภาพไทยเข้มแข็ง สู่ยุคข้อมูลสุขภาพอัจฉริยะ

วิธีปกปิดข้อมูลตัวเลขส่วนบุคคลตามกฎหมาย Pdpa

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลส่วนตัวของเรามีค่าดั่งทองคำ การปกป้องข้อมูลเหล่านี้จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะข้อมูลส่วนบุคคลที่เป็นตัวเลข ซึ่งสามารถระบุตัวตนของเราได้อย่างชัดเจน เช่น เบอร์โทรศัพท์ เลขบัตรประจำตัวประชาชน หรือเลขบัญชีธนาคาร หากข้อมูลเหล่า...

Apr 8, 2025359
วิธีปกปิดข้อมูลตัวเลขส่วนบุคคลตามกฎหมาย Pdpa

การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล: การออกแบบ Dashboard ที่สวยงามและมีประโยชน์เพื่อสะท้อนปัญหาต้อกระจกในประเทศไทย

Dashboard เขาว่าสายตานั้นหลอกกันไม่ได้นี้ ถูกออกแบบขึ้นด้วยความตั้งใจที่จะนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับปัญหาต้อกระจกในประเทศไทยในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สวยงาม และมีประโยชน์ต่อการตัดสินใจเชิงนโยบายและการบริหารจัดการด้านสาธารณสุข โดยมุ่งเน้นการย่อยข้อมูลที่ซับซ้อ...

Mar 11, 2025211
การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล: การออกแบบ Dashboard ที่สวยงามและมีประโยชน์เพื่อสะท้อนปัญหาต้อกระจกในประเทศไทย
S

SiData+ Blog

37 posts

Siriraj Informatics and Data Innovation Center (SiData+), Faculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University

ศูนย์นวัตกรรมข้อมูลศิริราช คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล