Tableau pour l entreprise : Présentation pour les services informatiques

Tableau pour l entreprise : Présentation pour les services informatiques Auteurs : Marc Rueter, directeur principal, solutions stratégiques Ellie Fields, directrice principale, marketing produits Mai 2012

p2 Introduction Grâce à une nouvelle génération de logiciels de solution décisionnelle, les données sont à portée de main de celles et ceux qui en ont besoin. Les systèmes lents et rigides ne suffisent plus aux utilisateurs en entreprise ou aux équipes des services informatiques qui les prennent en charge. La pression liée à la concurrence et les nouvelles sources de données impliquent l émergence de nouvelles exigences. Les utilisateurs ont besoin de pouvoir trouver, rapidement et facilement, des réponses aux questions qu ils se posent. Et c est une bonne chose. Administration des systèmes Stratégie des données Figure 1 : Tableau propose une solution extensible de création et de livraison d analyses sur le Web, mobile ou sur ordinateur de bureau. Tableau Software a été créé sur l idée suivante : l analyse des données et les rapports qui en découlent ne devraient pas être isolés des activités. Ils devraient être intégrés en un seul processus visuel d analyse permettant aux utilisateurs de percevoir rapidement les modèles présents dans leurs données et de basculer aisément d une vue à l autre pour suivre leur réflexion. Tableau Software associe l exploration et la visualisation des données dans une application facile d emploi, dont l apprentissage se fait rapidement. Quiconque se sent à l aise avec Excel est capable de créer des analyses riches et interactives, ainsi que des tableaux de bord puissants, puis de les partager de manière sécurisée dans l entreprise. Les équipes des services informatiques peuvent gérer les données et les métadonnées de manière centralisée, contrôler les autorisations et évoluer vers des déploiements à travers l entreprise. Cette présentation a pour ambition de fournir, aux responsables des services informatiques et aux administrateurs, des réponses aux questions courantes. Il s agit également de les aider à prendre en charge des déploiements de Tableau de toutes tailles. Dans ce document, les points suivants sont abordés : Architecture de Tableau Modèles de déploiements Sécurité Extensibilité Gestion des métadonnées Déploiement mobile Architecture Tableau dispose d une architecture client-serveur n-tiers évolutif qui sert des clients mobiles, des clients Web et des logiciels installés sur des postes de travail. Tableau Desktop est l outil de création et de publication qui sert à créer des vues partagées sur Tableau Server. Tableau Server est une plate-forme d analyses de haut niveau pouvant être étendue jusqu à des centaines de milliers d utilisateurs. Basée sur l utilisation d un navigateur, elle permet des analyses puissantes en mobilité et fonctionne avec la stratégie de données et les protocoles de sécurité existants dans l entreprise. Tableau Server : Extensible : ll gère le traitement multithread Réductible : les processus multiples y sont activés Offre la mise en cluster intégrée Prend en charge la haute disponibilité Est sécurisé S exécute sur des ordinateurs physiques comme sur des machines virtuelles

p3 Le diagramme suivant présente l architecture de Tableau Server : Microsoft Excel, SQL Server, Oracle, Teradata, Vertica, Cloudera Hadoop et bien d autres. Il existe également un connecteur ODBC générique pour tous les systèmes ne disposant pas de connecteur natif. Tableau offre deux modes d interaction avec les données : la connexion en direct ou en mémoire. Selon le besoin de l utilisateur, il est possible de basculer de l un à l autre. Figure 2 :L architecture de Tableau Server prend en charge des déploiements rapides et souples. Chacune des couches, à commencer par les données clients, est expliquée ci-dessous. Couche de données L une des caractéristiques fondamentales de Tableau est la prise en charge de l architecture de données de votre choix. Tableau ne nécessite pas que vos données soient conservées dans un système unique, propriétaire ou autre. La plupart des organisations présentent un environnement de données hétérogène : les entrepôts de données «cohabitent» avec des bases de données et des cubes, et les fichiers plats, comme les documents Excel, sont encore couramment utilisés. Tableau fonctionne simultanément avec tous. Il n est pas nécessaire, sauf si vous le décidez, que toutes les données soient en mémoire. Si vos plates-formes existantes sont rapides et extensibles, Tableau vous permet de tirer directement profit de votre investissement en utilisant la puissance des bases de données pour trouver les réponses aux questions que vous vous posez. Dans le cas contraire, Tableau fournit des options faciles d emploi pour mettre à niveau vos données et les rendre rapides et réactives avec notre moteur de données en mémoire. Connecteurs de données Tableau intègre un certain nombre de connecteurs de données optimisés pour les bases de données tels que Connexion directe : Plutôt que d importer toutes les données, les connecteurs de données de Tableau tirent profit de votre infrastructure de données existante en envoyant des instructions SQL ou MDX directement à la base de données source. Si vous avez investi dans une base de données rapide et optimisée pour les analyses, telle que Vertica, vous pouvez donc en tirer profit en vous connectant en direct à vos données. Les données détaillées restent sur le système source et les résultats agrégés des requêtes sont envoyés vers Tableau. En outre, cela signifie que Tableau peut utiliser efficacement un volume illimité de données : en fait, Tableau est un client d analyses en première ligne lorsqu il s agit de traiter les bases de données les plus volumineuses du monde. Dans Tableau, chaque connecteur est optimisé pour tirer profit des caractéristiques uniques de chaque source de données. En mémoire : Tableau dispose d un moteur de données en mémoire rapide et optimisé pour les analyses. Il est possible de se connecter aux données, puis, en un clic, de les extraire pour les importer en mémoire, dans Tableau. Le moteur de données Tableau exploite pleinement le système dans son ensemble pour obtenir des réponses rapides aux requêtes via l analyse de centaines de millions de lignes de données sur du matériel d utilisation commune. Le moteur de données étant capable d accéder au stockage sur disque comme à la mémoire RAM ou au cache, il n est pas limité par la quantité de mémoire disponible sur un système. Il n existe aucun pré-requis relatif à un ensemble de données entier à charger dans la mémoire afin d atteindre ses objectifs de performance.

p4 Composants de Tableau Server Le travail de Tableau Server est géré par les quatre processus de serveurs suivants : Serveur d applications : Les processus du serveur d applications (wgserver.exe) gèrent l exploration et les autorisations des interfaces Web et mobile de Tableau Server. Lorsqu un utilisateur ouvre une vue sur un périphérique client, il démarre une session sur Tableau Server. Cela signifie qu un thread du serveur d Application démarre et vérifie les autorisations de cet utilisateur, ainsi que cette vue. VizQL Server: Une fois que l utilisateur a ouvert une vue, le client envoie une requête au processus VizQL (vizqlserver.exe). Le processus VizQL envoie ensuite des requêtes directement à la source de données, renvoyant un ensemble de résultats sous forme d images présentées à l utilisateur. Chaque VizQL Server dispose de son propre cache, qui peut être partagé entre plusieurs utilisateurs. processus, la passerelle agit en «load balancer» (équilibrage de charge) et distribue les requêtes vers chacun des processus. Dans une configuration avec uniquement un serveur, tous les processus sont gérés au niveau de la passerelle, qui tient lieu de serveur primaire. Dans une architecture distribuée, une des machines physiques jouera le rôle de serveur primaire et les autres seront les serveurs de traitement (worker servers), sur lesquels s exécuteront autant de processus que nécessaire. Il ne peut y avoir qu un seul serveur primaire par installation de Tableau Server. Clients : navigateurs Web et applications mobiles Tableau Server fournit des tableaux de bord interactifs via les protocoles HTML et JavaScript (AJAX), soit dans un navigateur Web, soit sur tablette via une application native. Aucun module complémentaire, ni aucune autre application ne sont nécessaires. Tableau Server prend en charge : Data Server: Tableau Data Server permet de gérer de façon centralisée les sources de données de Tableau et de les stocker. Il effectue également les tâches de maintenance sur les métadonnées issues de Tableau Desktop, telles que les calculs, les définitions et les groupes. La source de données publiée peut être basée sur les éléments suivants : Un extraction des données dans le moteur inmemory de Tableau Une connexion directe vers une base de données relationnelle (les cubes ne sont pas pris en charge) Pour en savoir plus sur Data Server, consultez la section Stratégie de données ci-dessous. Backgrounder : Le backgrounder actualise les extraits planifiés et gère d autres tâches d arrière-plan. Passerelle/Équilibrage de charge La passerelle représente le serveur primaire qui route les requêtes vers les autres composants. Les requêtes entrantes, provenant des clients, arrivent d abord sur la passerelle et sont ensuite routées vers les processus appropriés. Si un composant est réparti en plusieurs Les navigateurs Web suivants : Internet Explorer, Firefox, Chrome et Safari Safari mobile : Les vues optimisées pour les écrans tactiles le sont automatiquement sur Safari mobile Application pour ipad : Application native qui adapte les vues et permet une exploration des données optimisée pour ipad. Applications Android : Application native qui adapte les vues et permet une exploration des données optimisée pour Android. Navigateur Android Les vues optimisées pour les écrans tactiles le sont automatiquement dans le navigateur Android Figure 3: Configuration d un cluster simple de 3 serveurs.

p5 Clients : Tableau Desktop Tableau Desktop est l environnement rapide de création utilisé pour générer et publier des vues, des rapports et des tableaux de bord sur Tableau Server. À l aide de Tableau Desktop, le créateur d un rapport peut se connecter à plusieurs sources de données, explorer des relations, créer des tableaux de bord, modifier des métadonnées et, une fois terminé, publier un classeur ou une source de données sur Tableau Server. Tableau Desktop est également capable d ouvrir n importe quel classeur publié sur Tableau Server ou de se connecter à n importe quelle source de données, qu elle ait été publiée dans le moteur «in-memory» de Tableau ou en connexion directe. l exécution de deux instances de chaque processus principal : Data Server, Application Server, VizQL Server et Backgrounder dans le cadre d un déploiement unique de 8 cœurs de serveurs de Tableau Server. Cluster de 3 serveurs (24 cœurs) Dans des environnements présentant une charge utilisateur plus lourde, il est nécessaire de mettre en cluster des serveurs supplémentaires. Dans une configuration à 3 serveurs, la passerelle ou l ordinateur principal hébergent le Backgrounder, le référentiel et l hôte de l extrait, et envoient les requêtes du serveur d applications aux machines des employés. Un administrateur peut configurer le nombre et le type de traitements s exécutant dans le système afin de prendre en charge l utilisation, qu elle soit importante ou non, des extraits et d autres caractéristiques. Figure 4 : Configuration d un cluster de 5 serveurs optimisé pour de nombreux extraits de données. Modèles de déploiements Il est possible de configurer Tableau de différentes manières en fonction de l infrastructure de données, de la charge utilisateur et du profil d utilisation, de la stratégie périphérique et des objectifs. Il est possible de mettre Tableau Server en cluster avec un nombre illimité d ordinateur. Voici six exemples de configurations courantes. Configuration simple Les performances offertes par un serveur unique, disposant de la configuration matérielle minimum recommandée (un processeur avec 8 coeurs et 32 Go de mémoire) satisferont de nombreux clients. Ce type de configuration est utile pour faire la preuve du concept dans le cadre d un déploiement plus large ou d un serveur au niveau d un service. Tableau recommande Cluster de 5 serveurs (40 cœurs) Afin de prendre en charge une utilisation plus lourde des données ou une charge utilisateur plus élevée, il est possible d ajouter d autres ordinateurs à un cluster. Dans le cadre d un cluster plus important, utilisant des extraits de données, il est possible de décider d isoler le référentiel et l hôte de l extrait sur un ordinateur, les backgrounders sur un autre, et de laisser VIzQL Server et le serveur d applications sur les autres machines des employés. Afin de prendre en charge les différents profils de charge de travail, différentes configuration sont disponibles. Cluster à haute disponibilité La fonctionnalité haute disponibilité de Tableau permet aux organisations informatiques de respecter les contrats de niveau de service et de réduire les périodes d indisponibilité. Le mécanisme de haute disponibilité de Tableau offre des capacités de basculement automatique pour le référentiel et les composants du moteur de données. Dans un environnement à disponibilité élevée, il est nécessaire de disposer d un minimum de 3 nœuds. Un nœud principal tenant lieu de passerelle et d équilibrage de charge et 2 nœuds supplémentaires hébergeant les processus actifs. Le basculement de

p6 passerelle se fait manuellement. Lors d un basculement, Tableau Server envoie des alertes par courrier électronique aux administrateurs. Déploiement sur machine virtuelle ou dans le nuage L exécution de Tableau Server sur des machines virtuelles ou lors d un déploiement dans le nuage (cloud) ne nécessite aucune considération particulière. Il est possible d utiliser des machines virtuelles pour limiter, de façon virtuelle, le nombre de cœurs mis à la disposition de Tableau Server ou pour pouvoir utiliser la récupération après sinistre via la machine virtuelle elle-même. Lors de l exécution de Tableau dans le nuage, gardez à l esprit que Tableau Server nécessite une adresse IP statique. Sécurité Les organisations mettant plus de données à disposition de plus d utilisateurs, la sécurité des informations devient une préoccupation cruciale. Tableau Server propose des solutions de sécurité complètes qui équilibrent configuration sophistiquée et mise en œuvre et utilisation aisées. Les fonctionnalités de sécurité au niveau de l entreprise fournies par Tableau gèrent la sécurité au niveau de l authentification, des autorisations, des données et des réseaux. L ensemble de ces capacités constitue une solution de sécurité complète qui répond aux besoins des utilisateurs, aussi nombreux et divers soient-ils, que ce soit en interne, dans l organisation, ou en externe, sur l Internet. En fait, Tableau Server répond aux exigences de sécurité rigoureuses des clients des services financiers, des secteurs gouvernementaux et de la santé. Authentification : sécurité d accès Le premier niveau de sécurité concerne la vérification de l identité de l utilisateur. Cela permet d empêcher tout accès non autorisé et la personnalisation de l expérience utilisateur. Ce processus en généralement appelé «authentification». Il ne doit pas être confondu avec le terme «autorisation» qui est décrit dans la section intitulée «Autorisations : sécurité des objets». Tableau Server prend en charge trois types d authentification plus une possibilité d autoriser un accès anonyme (non authentifié) au système. 1. Microsoft Active Directory, 2. Authentification locale gérée par Tableau Server, 3. Authentification déléguée qui crée une relation de confiance entre Tableau Server et un ou plusieurs serveurs Web. Tableau offre des délais d expiration automatiques, que les administrateurs peuvent configurer, au niveau des connexions. Rôles et autorisations : sécurité des objets Dans Tableau, un rôle est un ensemble d autorisations appliqué à du contenu afin de gérer la manière dont les utilisateurs et les groupes peuvent interagir avec des objets tels que des projets et le contenu publié. Il est possible de gérer le contenu publié, comme les sources de données, les classeurs et les vues, avec des autorisations permettant d effectuer les actions générales comme afficher, créer, modifier et supprimer. Les projets servent à contrôler les autorisations par défaut pour tous les classeurs et les vues publiées vers le projet. Pour simplifier la gestion des autorisations, les administrateurs peuvent créer des groupes (par exemple, «Utilisateurs de la finance»). Il est possible d utiliser des projets sur un serveur unique lorsque la prise en charge de plusieurs parties externes (abonnés multiples) est nécessaire. Les rôles offrent une structure d autorisations par défaut pour différencier les utilisateurs. Par exemple, un utilisateur peut se voir attribuer le rôle Interactor pour une vue en particulier, mais pas pour tout le contenu. Un utilisateur disposant du rôle Viewer peut afficher une vue particulière mais ne peut pas la modifier. Plus de 20 personnalisations sont disponibles via des paramètres pour gérer la sécurité des objets. Ces autorisations basées sur des rôles ne permettent pas de contrôler les données qui apparaissent dans une vue.

p7 Figure 5: Tableau Server has scaled up to extremely high loads as the infrastructure for Tableau Public. Données : sécurité des données La sécurité des données devient de plus en plus importante, particulièrement pour les organisations qui doivent répondre aux exigences réglementaires ou qui fournissent du contenu en externe. Souple, Tableau aide les organisations à répondre à leurs besoins en termes de sécurité des données. Trois possibilités existent : mettre en place la sécurité uniquement dans la base de données, l implémenter uniquement dans Tableau, ou créer une méthode hybride dans laquelle les informations de l utilisateur présentes dans Tableau Server disposent d éléments de données correspondants dans la base de données. Lorsqu un utilisateur se connecte à Tableau Server, il ne se connecte pas à la base de données. Cela signifie que les utilisateurs de Tableau Server auront besoin d informations d identification pour se connecter à la base de données. La sécurité au niveau de la base de données peut ainsi s appliquer à ces utilisateurs. Ces informations d identification de connexion peuvent être soumises via la sécurité intégrée de Windows (authentification NT), intégrées dans la vue lors de la publication, ou en invitant les utilisateurs à saisir des informations d identification spécifiques. Tableau fournit également un filtre utilisateur capable d activer la sécurité des données au niveau des lignes à l aide du nom d utilisateur, du groupe ou d autres attributs de l utilisateur actuel. Le filtre ajoute une clause «where» à toutes les requêtes pour restreindre les données. Il est également possible de l utiliser avec toutes les sources de données. Réseau : sécurité de transmission Pour de nombreux déploiements internes, la sécurité des réseaux se fait en empêchant l accès au réseau dans son ensemble. Toutefois, même dans ces situations, il est important de transmettre les informations d identifications de manière sécurisée sur le réseau. Pour les déploiements externes, la sécurité des transmissions est souvent cruciale pour protéger les données sensibles, les informations d identification et pour empêcher toute utilisation malveillante de Tableau Server. Bien que Tableau porte une attention particulière au stockage et aux transmissions de mots de passe, au niveau de toutes les couches et de toutes les interfaces, il existe trois interfaces réseau principales vers Tableau Server. 1. L interface client vers Tableau Server utilise les paramètres par défaut des requêtes et réponses HTTP standard mais il est possible de la configurer pour HTTPS (SSL) avec les certificats de sécurité fournis pas le client. 2. L interface Tableau Server vers la base de données utilise, lorsque c est possible, des pilotes natifs. Dans le cas contraire, elle utilise des adaptateurs ODBC génériques. 3. La communication sécurisée entre les composants de Tableau Server ne s applique qu aux déploiements distribués. Elle est réalisée à l aide d un modèle de confiance rigoureux, permettant de s assurer que chaque serveur reçoit des requêtes valides des autres serveurs présents dans le cluster. En plus de ces capacités au niveau de la sécurité des interfaces réseau, Tableau offre d autres garde-fous. Diverses techniques de cryptage existent pour garantir la sécurité lors d un échange navigateur-serveur-référentiel (et inversement), même lorsque SSL n est pas activé. Tableau intègre également de nombreux mécanismes de sécurité afin d éviter l usurpation d identité, lé détournement et les attaques d injection SQL. Par le biais de mises à jour mensuelles, Tableau teste activement les nouvelles menaces et trouve les solutions appropriées.

p8 Montée en charge Au service des plus grandes entreprises, Tableau Server est hautement extensible et capable de gérer jusqu à des dizaines de milliers d utilisateurs. General Motors, Wells Fargo, ebay et Bank of America utilisent Tableau. Ray White, une grande société d immobilier, utilise Tableau pour fournir des rapports aux 10 000 agents immobiliers. Depuis 2009, Tableau Server fonctionne à grande échelle dans les propres centres de données de Tableau afin d alimenter Tableau Public, un service gratuit de visualisation en ligne de données publiques. Tableau Public prend en charge plus de 20 millions d utilisateurs uniques. À partir d avril 2012, plus de 800 000 vues sont affichées par semaine. Fin 2010, Tableau Public a atteint le record de plus de 94 000 vues en une heure. Chaque environnement est unique et nombreuses sont les variables qui ont des effets sur les performances. Parmi les facteurs qui ont des effets sur l extensibilité d un déploiement de Tableau : Considérations matérielles : type de serveur, vitesse de disque, quantité de mémoire, vitesse et nombre de processeurs. Plus c est éléments sont performants, mieux c est. Architecture : nombre de serveurs, conception de l architecture, vitesse et trafic réseau, type de source de données et emplacement. Utilisation : complexité des classeurs, activités simultanées des utilisateurs et mise en cache des données. Configuration logicielle : paramètres de configuration de Tableau Server. Optimisations environnementales L ajout d ordinateurs supplémentaires créant de la latence entre ceux-ci, la configuration la plus rapide est obtenue en utilisant un seul ordinateur pour un faible nombre d utilisateurs. La charge exacte à laquelle une configuration distribuée devient plus importante dépend du type de charge, de la vitesse du réseau, du matériel, des performances de la base de données et d autres variables. Pour atteindre des performances optimales, il est préférable que le nombre d applications soit égal à celui des processus VizQL. Bonnes pratiques en terme d optimisation : Outre un environnement conçu de manière optimisé, il existe des bonnes pratiques pouvant être suivies pour améliorer sensiblement les performances et réduire le temps de réponse moyen. Utilisation d extraits dans le moteur in-memory : les extraits conservent les données localement, ce qui permet aux utilisateurs d y accéder sans effectuer de requête directe vers la base de données. Il est facile de filtrer les données lorsque les détails ne sont pas nécessaires. Cela améliore le temps de réponse de manière significative. Si les extraits deviennent trop volumineux, il est possible de les décharger vers un moteur d extraits local sur un autre ordinateur. Planification de mises à jour pendant les heures creuses : les sources de données sont souvent mises à jour en temps réel mais les utilisateurs n ont besoin de données que de manière quotidienne ou hebdomadaire. La planification des extractions pendant les heures creuses peut permettre de réduire la charge pendant les pics d utilisation, à la fois sur la base de données et sur Tableau Server. Données : volumes de données, type de base de données et configuration des bases de données. Tableau Server fait régulièrement l objet de tests de montée en charge. Pour connaître les résultats du test le plus récent, contactez le responsable de votre compte Tableau. Éviter les opérations «gourmandes» pendant les pics : la connexion et la publication, en particulier lorsqu il s agit de fichiers volumineux, constituent deux tâches très consommatrices de ressources. Tandis qu il peut être difficile d influencer le comportement au niveau des connexions, il est souvent aisé d agir sur le comportement au niveau des publications. Demandez

p9 aux utilisateurs de publier pendant les heures creuses et d éviter les lundis matins, lorsque l utilisation est importante. Mise en cache des vues : lorsque plusieurs utilisateurs commencent à accéder à Tableau Server, le temps de réponse augmente en raison de la collision au niveau des ressources partagées. Toutefois, à mesure que les requêtes atteignent le système, il est possible de mettre la vue en cache. Elle répond alors plus rapidement lorsqu un autre utilisateur demande la même vue. Administration des systèmes Le processus de gouvernance du système et le rôle de l administrateur de Tableau Server ressemblent beaucoup à ceux de n importe quelle autre application. Toutefois, dans Tableau, il est possible cantonner les administrateurs soit au rôle d Administrateur système, soit à celui d Administrateur de contenu. Les administrateurs système disposent d un accès complet à tous les logiciels et à toutes les fonctions dans Tableau Server. Ils peuvent ensuite attribuer le rôle d Administrateur de contenu à des utilisateurs sélectionnés. Ces derniers géreront les utilisateurs, les projets, les classeurs, les connexions de données, dans le groupe auquel ils sont attribués. Cela permet à chaque groupe de mieux gérer ses propres besoins. Les zones clés dont les administrateurs seront responsables sont les suivantes : L installation des logiciels Les mises à jour des logiciels Bien que Tableau soit extrêmement souple et capable de gérer des dizaines de milliers d utilisateurs, les tâches d administration des serveurs ne nécessitent qu un temps partiel. En fait, une fois la première installation effectuée, la plupart des organisations estiment qu elles passent très peu de temps sur l administration de Tableau Server. Le temps nécessaire dépendra probablement du nombre d utilisateurs, de la fréquence des modifications des utilisateurs et du niveau d assistance fournie par l administrateur aux utilisateurs. Stratégie des données Les exigences et les solutions au niveau de l infrastructure des données varient d une organisation à l autre. Tableau respecte le choix d une organisation et s adapte à la stratégie de données existante de deux manières : premièrement, Tableau peut se connecter directement aux entrepôts de données ou travailler sur celles en mémoire ; deuxièmement, il travaille avec un nombre sans cesse croissant de sources de données différentes. Accès à différentes sources de données Sous son fonctionnement le plus simple, Tableau se connecte à une seule source de données avec une seule vue, que les données se trouvent dans d importants entrepôts de données (data warehouse), dans des magasins de données (data marts) ou dans des fichiers plats. La vue peut être un lien constitué de plusieurs tables issues d une source de données de type : La surveillance des performances et de l utilisation des serveurs, et le réglage du système Les processus qui prennent en charge la sécurité, la sauvegarde, la restauration et la gestion des modifications La gestion des utilisateurs, des groupes, des projets, des classeurs et des connexions de données Base de données relationnelle : il est possible de lier plusieurs tables d un seul schéma de bases de données relationnelles telles que SQL Server, Oracle, Teradata, DB2 et Vertica. Base de données multidimensionnelle (OLAP ou «cube») : il s agit des technologies comme SQL Server Analysis Services et Essbase Fichier MDB pour Access : il est possible de lier plusieurs tables dans la base de données d Access.

p10 Feuille de calcul Excel : chaque onglet de la feuille de calcul est traité comme une seule table et, comme pour les tables de bases de données relationnelles, il est possible de lier différents onglets. Fichiers plats : des fichiers utilisant le même caractère délimiteur (virgule, tabulation, barre verticale, etc.) et présents dans le même dossier de Windows peuvent être traités comme des tables à part entière dans une base de données. Concernant les fichiers Access, Excel et plats, le moteur de base de données par défaut est Microsoft Jet. Hadoop : il s agit de données dans un HDFS utilisant HIVE et Apache Hadoop de Cloudera.» Extraits centralisés Les utilisateurs ont la possibilité de définir des liens entre des tables. La seule condition est que ces liens soient pris en charge par la base de données. Si toutes les données nécessaires se trouvent dans un seul système de gestion de bases de données (DBMS), tel qu Oracle, SQL Server ou Teradata, l administrateur de la base de données (DBA) peut créer une vue de la base de données exploitant les données issues de différents schémas. L utilisateur peut créer une vue logique des données d une requête SQL personnalisée. Il est possible de conserver les données dans une structure intégrant des formulaires transactionnels (3ème, 4ème ou 5ème formulaire normal) ou des formulaires «plats» dénormalisés, ainsi que des schémas en étoile ou en flocon. Les performances des Tableau Data Server permet la gestion d extraits de données, y compris des données et des métadonnées. Connexions proxy partagées Tableau Data Server peut également prendre en charge les connexions en direct au proxy. Figure 6 : Tableau prend en charge la gestion centralisée des connexions de données en direct et des extraits. Figure 7 : L interface de gestion de contenu de Tableau permet une gouvernance de rapports aisée. vues de Tableau sont directement liées à la vitesse de la structure sous-jacente à la base de données. Tandis que les bases de données multidimensionnelles fonctionnent généralement mieux, une base de données relationnelle avec un schéma en étoile propre ou une base de données optimisée pour l analyse fonctionneront mieux que la plupart des autres bases de données hautement normalisées et orientées transaction. Utilisation d extraits pour plus d efficacité et pour l accès hors ligne Tableau peut se connecter directement aux données ou les importer dans la mémoire. Si vous avez investi dans une base de données rapide et optimisée pour les analyses, Tableau vous connecte directement à l aide

p11 d un connecteur optimisé afin de vous permettre de tirer profit de votre investissement. Si vous disposez d une architecture de données construite sur des bases de données transactionnelles, ou si vous souhaitez que les charges de travail d analyse ne surchargent pas votre infrastructure de données centrale, le moteur de données Tableau offre un entrepôt de données optimisé pour l analyse et en mémoire. Le passage de l un à l autre est simple. base de données de tout trafic dû aux requêtes redondantes. Les extraits constituent une excellente solution pour les systèmes transactionnels très actifs qui ne peuvent pas s offrir les ressources pour les requêtes date-heure. Il est possible d actualiser l extrait pendant la nuit et de le mettre à la disposition des utilisateurs, hors ligne, pendant la journée. La capacité à accéder aux données hors ligne est pratique pour les utilisateurs en déplacement ou hors réseau. Par défaut, Tableau offre une expérience «en temps réel» en envoyant une nouvelle requête à la base de données à chaque fois que l utilisateur modifie son analyse. Cela a ses avantages. Toutefois, cette méthode peut poser problème si des ensembles de données sont volumineux ou si des sources de données sont en sous-fonctionnement ou même hors-ligne. Quand les données ne changent pas constamment, les requêtes en temps réel créent une charge de travail superflue. Dans ce cas, Tableau offre la possibilité de réaliser un extrait des données issues de la première requête et qu il conserve sur l ordinateur de l utilisateur, en local. L extrait est conservé dans la base de données en colonnes de Tableau. Cette dernière est hautement compressée et structurée pour une récupération rapide. Il est possible de créer des extraits à partir de tous les types de bases de données, exception faite des bases de données multidimensionnelles (cubes). Figure 8: Tableau s metadata management system allows for rich yet flexible metadata. L utilisation d extraits Tableau permet d améliorer sensiblement l expérience utilisateur en réduisant le temps nécessaire au renvoi des requêtes vers la base de données. En retour, les extraits libèrent le serveur de la Les extraits peuvent également être des sous-ensembles de données en fonction d un nombre d enregistrement, d un pourcentage du total des enregistrements, ou du résultat d un filtre appliqué aux données. Tableau peut même réaliser des extraits incrémentiels qui mettent à jour des extraits existant à l aide de nouvelles données. Les sous-ensembles d extraits peuvent réduire le temps de développement. Les développeurs peuvent utiliser un petit sous-ensemble de données pour créer une application visuelle. Les développeurs peuvent utiliser un jeu restreint de données pour construire leurs visuels et ainsi, ils auront des temps de réponses instantanés à chaque modification. Les extraits sont nécessaires pour pouvoir partager des classeurs complets. Les classeurs complets (fichiers de type.twbx) de Tableau contiennent toutes les données utilisées, ce qui les rend à la fois portable et partageables avec d autres utilisateurs de Tableau. Il est également possible de traiter les classeurs complets à l aide du Tableau Reader. Ce dernier propose aux utilisateurs une expérience interactive mais se limitant aux données statiques et sans les mesures de sécurité de Tableau Server. Si un utilisateur publie un classeur en utilisant un extrait, ce dernier est également publié. Les interactions ultérieures sur le classeur utiliseront l extrait au lieu de demander les données en direct. Lorsqu un classeur est activé, il est possible de le paramétrer pour qu il envoie une requête d actualisation automatique de l extrait. Enfin, gardez à l esprit que le volume d espace disque temporaire utilisé pour créer un extrait peut être important. Par exemple, un schéma en étoile avec une longue table de faits et de nombreuses dimension,

p12 chacune présentant de nombreux champs dont la description serait longue. Tableau Data Server Tableau Data Server est le composant permettant à Tableau Server de proposer le partage et la gestion centralisée des extraits de données Tableau, ainsi que le partage des connexions directes aux bases de données. Il permet au service informatique de mettre certaines sources de données à la disposition des utilisateurs de Tableau Server sans duplication d extraits, ni même de connexion de données dans les classeurs. L organisation dispose ainsi d une gestion centralisée des éléments suivants : 2. Connexions partagées : Les utilisateurs peuvent se connecter directement via le proxy à la base des données. Cela signifie qu il n est pas nécessaire de configurer une connexion par utilisateur. Il est donc plus facile de commencer à travailler sur les données. L utilisateur n a pas besoin d installer de pilote de base de données, ce qui réduit la charge au niveau du service informatique : ce dernier n a pas besoin de distribuer des pilotes, ni de les maintenir à jour. Connexions de données et liens Champs calculés (par exemple, une définition courante du «profit») Définitions de champs Ensembles et groupes Filtres utilisateur Des utilisateurs peuvent étendre le modèle de données simultanément en fusionnant de nouvelles données ou en créant de nouvelles définitions. Les données gérées de manière centralisée ne changent pas mais les utilisateurs peuvent continuer à bénéficier de la souplesse. Il existe deux types de sources de données publiées : 1. Extraits de données Tableau : Les utilisateurs peuvent se connecter directement à un extrait de données publié. Une organisation peut choisir cette approche pour offrir aux utilisateurs des analyses rapides et en libre service tout en libérant les systèmes importants de toute charge. Les extraits de données centralisées évitent également la prolifération des silos de données dans une organisation. Il n est nécessaire de planifier les actualisations de données qu une seule fois par extrait publié. Les utilisateurs présents dans l organisation resteront à jour avec les mêmes données et définitions partagées. Figure 9 : Les tableaux de bord de Tableau sont automatiquement compatibles avec les écrans tactiles des périphériques mobiles. Gouvernance des rapports À mesure que le volume de données et d information augmente, la gouvernance des informations devient cruciale. Il est important que les utilisateurs aient accès uniquement aux informations qu ils sont autorisés à consulter. Avec Tableau, le meilleur moyen d atteindre cet objectif est de créer des projets. Les projets isolent les vues et empêche chaque utilisateur d afficher les vues pour lesquelles ils ne disposent pas d autorisation.

p13 De nombreuses organisations choisissent de créer un projet par unité commerciale, pour le service des ventes, par exemple, ou pour chaque fonction logique de l entreprise, comme la finance. Une fois le projet créé, il est possible d y associer des utilisateurs ou des groupes d utilisateurs. Ceux qui ne sont pas associé au projet ne peuvent afficher aucune de ses vues. Ce processus créé une sorte de «Muraille de Chine» entre les vues. Gestion des modifications hybride permettant au service informatique d ajouter de la valeur en fournissant une couche de métadonnées riche en contenu : néanmoins, le personnel de l entreprise est autorisé à la modifier et à l étendre. Cela signifie que la couche de métadonnées n entraîne pas d exercice de modélisation intense avant de pouvoir commencer. Tableau ayan réussi à rendre les métadonnées intuitives, accessibles et transparentes, les clients ne réalisent pas toujours qu une couche de métadonnées existe dans Tableau. Tableau propose plusieurs options pour la gestion des modifications au niveau des classeurs. Il est conseillé aux organisations disposant d un outil de gestion des modifications existant de continuer à les utiliser pour suivre les modifications dans les classeurs de Tableau. Celles qui ne dispose d aucun outil de ce type peuvent configurer un processus manuel de gestion des modifications, soit en créant des dossiers utilisateurs sur le réseau, soit en utilisant un serveur de sauvegarde et en réalisant une sauvegarde nocturne. Le cas échéant, ces sauvegardes peuvent ensuite être restaurées. Comme pour tout processus de développement, la transmission d un travail de la phase de développement à celle de production doit suivre des directives rigoureuses qui intègrent une phase de test et de validation. Pour prendre en charge le passage à la production, l une des meilleures solutions, et l une des plus aisées, consiste à configurer un projet de zone de mise en situation mettant en parallèle chaque projet de production. Il est possible de configurer les projets de mise en situation soit sur un serveur de développement, soit directement sur le serveur de production. Les utilisateurs publient le nouveau travail sur la zone de mise en situation appropriée et envoient une requête de suivi au responsable de l équipe pour qu il valide et fasse passer en production. Lorsque la source de données utilisée pour générer le visuel Tableau est différente de celle de production, les informations de connexion devront être modifiées. Gestion des métadonnées La plupart des plates-formes de solution décisionnelle prétendent offrir une fonctionnalité liée aux métadonnées mais soit elles imposent une modélisation de l entreprise entière avant de pouvoir l utiliser, soit elles ne fournissent pas ces possibilités du tout. Tableau utilise une approche Le système de métadonnées de Tableau est de type 3-tiers avec 2 couches d abstraction et un modèle runtime (modèle VizQL). La première couche d abstraction est la connexion : elle stocke des informations sur le mode d accès aux données et sur les données disponibles pour Tableau. Elle intègre des attributs pour la base de données, les tables, les vues, les colonnes, les liens et les fonctions SQL personnalisées servant à accéder aux données. La deuxième couche est appelée Modèle de données : elle caractérise automatiquement les champs en tant que dimensions et mesures. Lors de la connexion aux cubes, les champs sont lus directement à partir des métadonnées présentes dans le cube. Dans le cas de données relationnelles, Tableau utilise des heuristiques intelligentes pour déterminer si un champ est une dimension ou une mesure. Le Modèle de données conserve également le suivi des champs générés par l utilisateur, comme les ensembles de données et les calculs. Connu sous le nom de Source de données dans Tableau, le Modèle de données est indépendant et insensible aux modifications au niveau de la connexion. La troisième couche est le modèle VizQL : seul Tableau l utilise. Le Modèle VizQL permet à l utilisateur de régler le rôle et l agrégation des champs au moment de l exécution. Par exemple, l utilisateur peut transformer une mesure en dimension. Il est possible, par exemple, d utiliser le calcul de «l âge moyen des employés» comme dimension et «le nombre d employés» comme mesure. Dans un modèle typique de données, la définition de nombreux calculs et comparaisons est difficile à réaliser. C est facile à faire dans le modèle VizQL. Tableau propose une souplesse supplémentaire au

p14 niveau des métadonnées. Les utilisateurs peuvent associer des données issues de différentes sources de données dans un modèle hybride, sans qu aucune modification des connexions ou des modèles de données ne soit nécessaire. Un modèle de données peut présenter des dépendances sur d autres modèles de données. Il est aussi possible d utiliser une connexion dans plusieurs modèles de données, un modèle de données dans plusieurs feuilles et plusieurs vues dans un tableau de bord. Ce qu apporte réellement l utilisation des métadonnées est la capacité à partager et à réutiliser les composants. Il est possible de publier des sources de données (connexions et modèles de données) dans Tableau Server en créant des relations vers les classeurs. Cela signifie que les modifications apportées à une source de données principale sont automatiquement propagées vers les classeurs qui l utilisent. D autres utilisateurs peuvent également utiliser une source de données comme point de départ de leur analyse. Il est aussi possible d exporter et de partager les sources de données sous forme de fichiers. lieux de prise de décision et de discussion, la solution décisionnelle tient sa réelle promesse. Les utilisateurs s attendent à la même expérience sur leurs périphériques mobiles que sur leurs ordinateurs portables ou de bureau (solution décisionnelle y compris). Tableau offre un outil de solution décisionnelle mobile disposant de la même puissance et de la même simplicité que le reste de ses solutions. L approche de création unique de Tableau, dans le cadre de la solution décisionnelle mobile, signifie qu un tableau de bord sur Tableau Server fonctionne automatiquement à la fois sur les périphériques mobiles et dans le navigateur Web d un ordinateur. Il n est pas nécessaire de développer de tableau de bord personnalisé : Tableau détecte automatiquement le périphérique et optimise l affichage et les possibilités en fonction de celui-ci. L utilisateur d une application native pour ipad, de Safari mobile (pour les utilisateurs d ipad qui n ont pas téléchargé l application Tableau) et de périphériques Android (qu il s agisse de l application native ou du navigateur Android) dispose de vues optimisées pour l écran tactile. Contrairement aux connexions, les modifications explicites appliquées au modèle de données doivent être effectuées dans Tableau Desktop. Cela s explique par la portée plus large des modifications, comme pour la redéfinition d un calcul. Lorsqu une modification est réalisée, Tableau la gère automatiquement dans toutes les feuilles du classeur. Bien que le modèle VizQL soit insensible aux modifications au niveau de la base de données, telles que le fait de renommer un membre d une colonne, ce n est pas le cas de Tableau Server. Il est sensible aux modifications des noms ou aux suppressions de colonnes dans une vue. Si une colonne attendue manque, le modèle VizQL la supprime temporairement de la vue. Déploiement mobile Selon un rapport de 2011 réalisé par InfoTrends, les utilisateurs avertis des technologies mobiles dans l entreprise américaine représentent 70 % de l effectif total. L utilisation des périphériques ultra-mobiles tels que les tablettes, les netbooks et les smartbooks présente un essor particulier. Lorsqu elle s invite sur les Les applications mobiles de Tableau se connectent à n importe quel Tableau Server et offrent des contrôles tactiles natifs tels que la dynamique, le défilement au doigt et la possibilité d effectuer un zoom à l aide de deux doigts. Les vues sont compatibles avec les écrans tactiles, permettant le contrôle au doigt des filtres, des paramètres, des pages et du surlignage. Les utilisateurs des applications Tableau pour ipad et Android peuvent également parcourir le contenu via l écran tactile et rechercher des classeurs, enregistrer les favoris et afficher le contenu récemment utilisé. La sécurité des périphériques mobiles est cruciale et constitue une préoccupation pour de nombreuses organisations. Tableau Server applique le même niveau de sécurité pour toutes les vues, y compris la sécurité au niveau des données et de l utilisateur, qu elles soient affichées sur un ordinateur de bureau ou sur un périphérique mobile. Aucune donnée n étant conservée sur le périphérique, le risque que la perte ou le vol de celui-ci compromette la sécurité des données est faible.

p15 Conclusion Tableau Server offre une infrastructure robuste qui répond aux exigences de sécurité, d extensibilité et d architecture des responsables des services informatiques et des administrateurs. Il propose des options souples de déploiement, extensible jusqu aux plus grandes entreprises. Il prend en charge vos décisions en termes d architecture de données en autorisant la connexion en direct à diverses bases de données ou à des analyses en mémoire. Il permet surtout aux responsables informatiques de se concentrer sur une informatique stratégique en leur épargnant la création de tableaux de bord et le cycle de mise à jour. Tableau offre aux organisations ce que l entreprise d aujourd hui demande : une solution d analyse en libre-service qui est véritablement adaptée à l entreprise. Lectures complémentaires Pour une approche plus approfondie des sujets abordés ici, veuillez consulter les publications suivantes : Guide de l administrateur de Tableau Server Document de présentation technique : Gestion des métadonnées dans Tableau Document de présentation technique : La solution décisionnelle rapide Base de connaissances : Optimisation des performances de Tableau Server Document de présentation technique : Données en mémoire ou en direct : lesquelles sont les mieux? End notes i http://www.infotrends.com/public/content/press/2011/01.20.2011a.html

p16 About Tableau Tableau Software helps people see and understand data. Ranked by Gartner and IDC in 2011 as the world s fastest growing business intelligence company, Tableau helps anyone quickly and easily analyze, visualize and share information. More than 7,000 companies get rapid results with Tableau in the office and on-the-go. And tens of thousands of people use Tableau Public to share data in their blogs and websites. See how Tableau can help you by downloading the free trial at www.tableausoftware.com/trial. Copyright Tableau Software, Inc. 2012. All rights reserved. 837 North 34th Street, Suite 400, Seattle, WA 98103 U.S.A.