Tableau Server 管理經驗分享｜6大關鍵提升效能
Tableau 是自助分析的工具，從字面意義來看，很多人會誤以為–自助分析就等於不需要管理、或是一旦開始自助分析就會天下大亂
因為這樣的迷思，導致通常會有兩種極端的結果：
一是不敢放手讓用戶使用，導致看不見因為各種部門角度帶來的分析洞見縱效
二是乾脆不去管理，結果真的變得混亂更看不到成果，便落入第一個循環，開始收回用戶使用權
管控是否跟自助分析有矛盾？ 根據第一位華人Tableau Zen Master 的經驗，他的答案是「一點也不矛盾的，反而是管控讓自助分析成為可能」
以下分享 Mark Wu 在 Tableau 大中華區直播大會上的分享，他在2014年開始使用Tableau，2018年成為第一位華人Tableau Zen Master，在企業內部署、管理、推動Tableau的經驗非常豐富，曾管理過有20萬個用戶在上面的Tableau Server。他目前在Apple服務，擔任Tableau Product Manager。
一、為什麼管控對 Tableau 的內部推廣很重要？
以一個最常見的問題為例：
Tableau 有自動刷新的功能，讓那些有權限可以發佈工作簿到Server上的使用者，有很大的自由度。
但一個很常見的問題是，大家都會選定在早上自動刷新數據，結果影響到整體的效率。這就像是上班遇到高峰時段，大家會抱怨路太窄，但其實真正的問題不是路太窄，而是沒有分流。
也就是，這問題的真正問題是「刷新數據排程的管控方式」
往往，在 Tableau Server 上導致使用者體驗不佳的，是管控的方式，而不是產品本身的效能問題。如果沒有從管控方式去深究，會導致以為是Tableau本身不好使用，而不願意繼續在 Tableau Server 平台環境下去分析與查看，最後無法在企業內部用起來、看到分析在商業價值上的成效。
二、那要管控什麼呢？
不同公司在不同使用階段有不同的重點，但一般來說都會有幾個基本面向：
- 數據源的管控：誰可以access、誰不可以access
- 數據安全的管控
- 管控的模式本身
- 內容的管控
- 數據提取的管控
- Dashboard效能的管控，包含分析內容設計面的Best Practice 、服務器的效能面
問題＃1 : How to Handle Extract Delay 在尖峰時段的資料提取很慢的問題
解法：
- Usage based extract frequency 因為工作簿的發布者可以自由選擇刷新頻率(每小時、每日、每週)，很多人自然都會選每小時，即便可能沒有這個必要。所以要定義管理規則，例如：如果你選擇每小時，但你的工作簿在過去2-3天內只用過一次，那就會把每小時刷新的排程改成每日的頻率。 依此類推。如果2個月沒有過，就會停掉刷新，如果3個月再沒有，就會刪除。(寫Python script自動運行)
- Suspend refresh Inactive workbook （2020.2） 可以自定義在一段時間內，若沒有使用的工作簿，可以自動停掉數據刷新
問題＃2 : Dashboard 太慢了
幾個可能原因：
- 設計不好
- 數據量太大
- 服務器有問題
問題#3 : 如何避免服務器不會造成每個工作簿都很慢？
- 縮短 VizQL Timeout 時間從原本預設的30分鐘到 3 分鐘，如果有人的工作簿設計不好，3分鐘就Timeout，至少不會影響Server上的其他用戶。
- Set Hyper Query Session Memory Timeout 5G
- 儘管有些工作簿的VizQL時間不需要3分鐘，但他佔用了很多Server memory ，甚至用掉整個Server memory，2019.3 開始就有一個功能可以
→ 參考 Mark Wu的部落格，大型企業推廣Tableau遇到的問題與解法
三、如何建立管控機制？
1. 清楚管控的目標是什麼
- 讓自助分析更快、更低成本
- 提供自助分析的人更多有效率的方法
- 讓工作變得更容易
- 讓數據變安全
- 當用戶成倍增長的時候，Server 照樣表現穩定
- 等等等，需要依照公司現階段，希望透過在內部推廣數據分析，改善什麼樣的內部營運模式或是達到怎麼樣的營運面成效，而去訂立清楚的階段性管控目標。
2. 有正確的期待，了解管控是什麼、不是什麼？
管控不是限制人使用內容、數據。
管控是一系列標準流程、政策，且適當的管控才能建立問責機制。
但管控也沒有一個固定的模式，也不是一次性的工作、是需要不斷調整方法的。
3. 管理團隊的組成建議、成功管控的三部曲
在傳統BI行業，管控都是從上而下的，由IT制定政策，其他人服從。
但這種模式，在使用Tableau的企業裡，不適合。
Tableau 在企業內的管控模式，最有效的是：自下而上的方式、自我監管模式
這會需要一個10-12人的管控團隊，團隊組成主要是各部門來 Tableau Desktop 使用者的代表（熱愛用Tableau 且在部門內有影響力的人），再搭配2-3個IT人，建議Tableau自我管控團隊最多不超過15人。
由這個團隊決定公司管理的政策，再由裡面的人回到各自部門去影響、教育其他人。
總之，成功管控的三部曲是：
- 需要一個 Tableau 推動者
- 需要有一個自下而上的管控模式、由IT和各業務部門種子組成的管控團隊
- 這個團隊要定期開會，定期分析目前實施的問題、找到對策、檢查對策效果、再開始下一個循環
4. 檢視管理效益的2種面向
可用兩個面向去檢視：
- 是否已解決公司裡最頭痛的問題？
- 是否鼓勵 數據工作簿發佈者 嘗試好的做法、是否有好的行為出現？
- 像是：統一發佈數據源，因為一個數據源可以連帶幾個工作簿、可以重複使用，便可以減少Refresh時間跟負擔。
- 或是透過培訓，去推行Best Practice後，發現很多人願意接受。
四、如何開始讓員工都具備分析思維
延伸閱讀：如何漸進式讓全公司都愛上用Tableau找新見解？
內含「富德保險控股股份有限公司」如何導入並階段性培育 Tableau 使用的實際經驗
五、推薦閱讀
Ⅰ. 一次搞懂「數位優化vs數位轉型」
數位優化與數位轉型，皆是利用數位科技推動改變、皆是讓企業擁有「數位能力」去驅動成長，但改變成長的層面可以非常不同，從營運流程、客戶體驗、企業文化、到整個商業模式徹底改變。這兩者並無孰優孰劣、優先順序的關係，而 數位優化vs.數位轉型，這兩者最大的區別可以用「組織能否定義新的成長機會」來檢視。
想了解公司最適合優先開始哪個層面的變革？是「營運模式上」還是「 商業模式上」
Ⅱ. Tableau Blueprint 數據驅動文化的養成指南
Tableau Blueprint 是一種方法，給那些有決心想訓練組織擁有分析思維、養成全員都有用數據驗證想法習慣的組織領導者，這是一個務實「教你如何做的指南」
Tableau Blueprint 這個方法論，是Tableau從他們17年來與各領域客戶的合作經驗中擷取的大智慧 ( e.g. Google、Amazon、LinkedIn、Simens、TESCO、Lenovo等），讓你可以少走彎路，站在成功者的基礎架構上，依照本身企業的習性做適當的調整。
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