Tutorial sul Data Blending in Tableau

Data Blending — Motivazioni

Oggi le aziende usano dati provenienti da fonti diverse per risolvere i loro problemi di business. Raccogliere e combinare i dati in modo efficiente è diventata un'abilità essenziale per tutti i Data Scientist e i Data Engineer per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. 

Questo tutorial sul data blending in Tableau prima ti aiuterà a capire il potente approccio di combinazione dei dati, poi ne esplorerà i vantaggi. Infine vedremo alcuni dei suoi limiti e risponderemo alle domande più frequenti sul data blending con Tableau.  

Data Blending vs Join in Tableau

Nella realtà, lavorerai con informazioni da più fonti come fogli Excel, SQL, CSV, ecc. Come data scientist, spesso avrai bisogno di interconnetterle per generare insight di business complessivi.

Tableau può aiutarti ad affrontare questo problema con approcci diversi: join, blending e relazioni. 

In questa sezione ci concentreremo sulla differenza tra i primi due approcci.

Cosa sono i Join in Tableau?

Se hai già lavorato con SQL, conoscerai i principali tipi di join: left, right, inner, cross e full outer join. Lo stesso vale in Tableau.

Questi join servono a combinare tabelle diverse dalla stessa fonte in base a relazioni logiche tra colonne di tali tabelle. Per esempio, provare a combinare un file Excel e una tabella SQL non funzionerà perché non provengono dalla stessa fonte.

Inoltre, quando si uniscono tabelle, le colonne usate nelle due tabelle devono essere le stesse e la modifica dei relativi tipi di dato fa fallire il join. 

Infine, in Tableau non è possibile rimuovere le colonne duplicate generate dai join.

Se non hai familiarità con SQL, puoi imparare SQL con vari corsi che ti aiuteranno ad acquisire le competenze fondamentali per interrogare i tuoi dati in SQL.

Cos'è il Blending in Tableau?

A differenza di join e relazioni, il data blending aggrega dati da più fonti come database, sistemi di business intelligence, sistemi cloud, file flat, servizi web, ecc., per creare un unico dato utile a migliori visualizzazioni. 

Perché usare Tableau per il Data Blending?

Tableau è uno strumento di Business Intelligence no-code che offre un'interfaccia intuitiva drag-and-drop per analisi e visualizzazione. Il suo carattere non tecnico lo distingue nel settore. 

Inoltre è veloce e consente di interconnettere dati da più fonti come fogli di calcolo, database SQL, servizi web, ecc., sia nel cloud sia on-premise.

Il data blending con Tableau offre la stessa flessibilità e rende più semplice combinare dati da più fonti senza competenze di programmazione.

Se è la tua prima volta con Tableau, il nostro corso Introduction to Tableau può aiutarti a fare upskill ed esplorare Tableau con sicurezza per creare dashboard di impatto.

Guida passo passo per fare Data Blending in Tableau

Per comprendere meglio il concetto di data blending, questa sezione ti accompagna passo dopo passo nell'esecuzione del data blending con Tableau. 

1. Comprendere il caso d'uso 

Il caso seguente riguarda l'analisi dei ricavi 2020 e 2021 di due reparti di Zoom.AI, un'azienda di IA che opera in diverse capitali africane. I dati sono disponibili al seguente link.

2. Capire le colonne dei dati

Notiamo che entrambi i dataset hanno lo stesso formato e veicolano lo stesso messaggio. Tuttavia, i nomi delle prime due colonne sono diversi (Period, Capitals per il Reparto 1 e Year, Cities per il Reparto 2). 

Provare ad applicare i join al formato attuale dei dati fallirà perché le colonne coinvolte nel join devono essere le stesse. Vedremo come il data blending possa combinare in modo intelligente questi dati senza alcuna normalizzazione preventiva delle colonne. 

3. Creare le connessioni ai dati

Sapendo che i nostri dati sono archiviati in file diversi, dobbiamo creare in Tableau uno spazio in cui possano essere raggruppati; questo si fa creando Data Connections in Tableau come mostrato di seguito: 

I dati dei nostri reparti compaiono nella scheda Dati, nell'angolo in alto a sinistra, segno che il caricamento è andato a buon fine. 

4. Avviare il Data Blending

Iniziamo visualizzando come varia il Revenue per Capitals per il primo reparto. Puoi farlo con i due passaggi seguenti: 

• Trascina e rilascia la colonna Revenue nella sezione Columns di Tableau.  
• Trascina e rilascia la colonna Capitals nella sezione Rows di Tableau. 

L'obiettivo è usare il data blending per confrontare i ricavi dei reparti. A questo scopo, dobbiamo eseguire lo stesso drag and drop per i dati del secondo reparto, che invece ha la colonna Cities, come mostrato sotto. 

Il risultato per il reparto 2 è stato associato al colore arancione per chiarezza.

La visualizzazione si è rotta: perché?

Perché non abbiamo specificato a Tableau che la colonna Capitals ha lo stesso livello di informazione della colonna Cities, il che porta ad avere gli asterischi per la colonna Cities nella visualizzazione. 

Qui il data blending è utile per risolvere il problema, specificando che le colonne Cities e Capitals significano la stessa cosa. Di seguito l'illustrazione.

Dopo aver risolto il problema, possiamo vedere un'icona a catena arancione ⛓ sulla colonna Cities a sinistra. Significa che la colonna Cities è stata usata come campo di collegamento.

5. Altro Data Blending 

Ora che sai come eseguire correttamente il blending dei dati, facciamo la stessa analisi a livello di anno/periodo. Per farlo, dobbiamo solo creare un collegamento tra le colonne Period e Year; altrimenti affronteremo lo stesso problema di prima.

Questo copre le basi del data blending. Ora che sai come farlo, puoi imparare a creare visualizzazioni avanzate con Tableau con il nostro corso.

Quali sono i vantaggi del Data Blending in Tableau?

Come hai visto nel tutorial, usare il data blending offre molti vantaggi rispetto ai join. Eccone alcuni:

1. Niente preprocessing delle colonne

Non serve effettuare costosi preprocessing delle colonne per poter combinare dati diversi con il data blending, perché è sufficiente indicare le colonne di interesse affinché l'algoritmo di blending capisca come combinare i dati in modo efficiente.

2. Un modo migliore per risolvere il problema della granularità

Il data blending offre maggiore flessibilità quando si tratta di combinare dati con livelli di granularità differenti. Immaginiamo che i dati sui ricavi dei reparti fossero organizzati a livello mensile invece che annuale. 

L'uso di semplici join porterebbe a un risultato impreciso perché le righe annuali verrebbero duplicate per ogni riga mensile, come illustrato sotto. Il data blending può risolvere il problema aggregando le informazioni dei mesi al livello annuale.

3. Produttività del team 

Riprendendo il caso della granularità precedente: senza data blending, dovremmo eseguire del preprocessing, come aggregazioni e rimozione di duplicati. Con dataset molto grandi, questo tipo di preprocessing può diventare rapidamente dispendioso in termini di tempo. 

4. Analisi rapide per decisioni migliori

Decisioni accurate richiedono una migliore panoramica dei dati. Sono bastati pochi clic e drag and drop per cogliere l'essenza dei due reparti. Usare i Join potrebbe portare a risultati imprecisi e quindi a decisioni errate.

Limitazioni del Data Blending in Tableau

Nonostante i vantaggi, il data blending ha anche alcuni svantaggi, come mostrato sotto:

• Il data blending funziona sotto il cofano con un left join e non esegue altri tipi di join. 
• L'ordine è importante quando si tenta di fare blending di dati con diversa granularità. I dati secondari devono sempre avere il livello di granularità più fine perché sono quelli soggetti ad aggregazione. 
• Aggregati non additivi come COUNT, MEAN, MEDIAN e SUM risentono del data blending. 

Conclusione

Questo tutorial ha coperto gli aspetti principali relativi alle motivazioni per usare il data blending, alcuni dei suoi vantaggi per i data scientist rispetto ai join e anche una pratica guidata per capirne meglio il funzionamento. 

Speriamo che questo tutorial ti abbia fornito le competenze necessarie per ottenere più insight sul tuo problema di business usando più fonti di dati. Per saperne di più su come collegare i dati in Tableau, dai un'occhiata al nostro corso.