# คิดจะวิเคราะห์ข้อมูล...ต้องทำให้ง่ายเข้าไว้!

คิดจะเอาข้อมูลมาวิเคราะห์...ต้องทำให้ง่ายเข้าไว้ ... 

เพราะเราจะ Extract ออกมาใช้เท่าที่จำเป็นเท่านั้น!

## ลองพิจารณา Dashboard ทั้งสองด้านล่างนี้ แล้วเราสามารถบอกได้ หรือไม่ว่า Dashboard ไหน มีประสิทธิภาพมากกว่ากัน? 

![image.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1665044855025/Zac1_vYBm.png align="left")
ที่มา [The Tableau Performance Checklist: Data – Keep Analysis Simple](https://interworks.com/blog/dwyers/2015/03/03/tableau-performance-checklist-data-keep-analysis-simple)
, Dustin Wyers, March 3, 2015

![image.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1665044408757/6vNQmffnY.png align="left")
ที่มา [The do's and don'ts of dashboards](https://www.tableau.com/resource/dos-and-donts-dashboards#shapes-design)

แน่นอนว่า Dashboard ที่มีรายละเอียดมากเกินไป อาจทำให้หาสิ่งที่เราต้องการได้ยาก

***ดังนั้น การเตรียมข้อมูล "เฉพาะส่วนที่จำเป็นต้องใช้" มาตั้งแต่ก่อนเริ่มต้นสร้าง Dashboard จึงเป็นสิ่งสำคัญ เพราะมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานโดยตรง*** 

## การเลือกข้อมูลเป็นอย่างดีก่อน Export จะมีผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร

![Picture14.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1659662516687/_oKSXnVln.png align="left")
> การแสดงผล Visualize เร็วหรือช้าขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล สิ่งสำคัญที่จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพด้านการแสดงผล คือ ดึงเฉพาะข้อมูลที่จะใช้ในการวิเคราะห์เท่านั้น!


![Picture15.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1659662548947/Ezkjr7p4r.png align="left")
> เมื่อสร้าง Data Extract จะเกิดไฟล์ .HYPER ที่สามารถนำไปใช้ได้ในหลาย ๆ Workbook เราสามารถนำ Workbook เชื่อมต่อกับไฟล์ .HYPER ได้ โดยไม่ต้องเชื่อมต่อตรงไปยังฐานข้อมูล


![Picture16.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1659662571294/nTqbsDU0M.png align="left")
> การ Extract ข้อมูลไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ Dashboard แต่ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแหล่งข้อมูลได้ด้วย โดยการเลือกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์เท่านั้น


![Picture17.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1659662589614/MpIP0Pb40.png align="left")
> นอกเหนือจากที่เราทำ Data Extract แล้ว Tableau ยังมีตัวเลือกในการ Aggregate เฉพาะค่าที่มีการคำนวณไว้ล่วงหน้าได้อีก ซึ่งเรียกว่า "aggregated extract" การ Extract แบบนี้จะไม่ได้ Extract ในระดับ Record แต่จะ Extract เฉพาะข้อมูลที่ถูกรวบรวมไว้เท่านั้น ซึ่งจะมีขนาดข้อมูลที่เล็กกว่า ทำให้ประสิทธิภาพในการแสดงผลรวดเร็วขึ้น

![image.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1667374869067/n7935pkh4.png align="left")

![Picture18.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1659662608285/nw-owMURO.png align="left")
> เมื่อ Extract ข้อมูล Field ที่มีการคำนวณจะถูกแปลงเป็นค่าคงที่ ในส่วนนี้จะทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อคำนวณในรูปแบบ String ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรมากกว่าการคำนวณตัวเลข หรือ วันที่

![image.png](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1667374939842/7plXF9JR4.png align="left")

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+