Extraer los datos

Los extractos son subconjuntos guardados de datos que puede utilizar para mejorar el rendimiento o para aprovechar las funciones de Tableau que no están disponibles o no se admiten en los datos originales. Al crear una extracción de sus datos, puede utilizar filtros y configurar otros límites para reducir la cantidad total de datos. Después de crear una extracción, puede actualizarlo con datos de la fuente de datos original. Al actualizar los datos, tiene la opción de efectuar una actualización completa (con lo que se sustituye todo el contenido del extracto) o de efectuar una actualización incremental, que solo añade las filas nuevas desde la última actualización.

Los extractos son ventajosos por varios motivos:

  • Admiten conjuntos de datos grandes: puede crear extractos que contienen miles de millones de filas de datos.

  • Se crean rápidamente: si trabaja con conjuntos de datos grandes, crear y trabajar con extractos puede ser más rápido que trabajar con los datos originales.

  • Ayudan a mejorar el rendimiento: cuando interactúa con vistas que utilizan fuentes de datos de extracción, normalmente se observa un rendimiento mejor que cuando se interactúa con vistas basadas en conexiones a los datos originales.

  • Admiten funcionalidades adicionales: los extractos permiten aprovechar una funcionalidad de Tableau que no está disponible o que no la admiten los datos originales, como la capacidad de calcular Conteo definido.

  • Proporcionan acceso sin conexión a los datos: los extractos le permiten guardar y trabajar con los datos a nivel local cuando los datos originales no están disponibles. Por ejemplo, cuando se encuentra de viaje.

Últimas modificaciones de las extracciones

A partir de la versión 10.5, cuando crea una extracción nueva, se utiliza el formato .hyper. Las extracciones en el formato .hyper utilizan el motor de datos mejorado, que admite un rendimiento de análisis y consulta más rápido para conjuntos de datos de mayor tamaño.

Del mismo modo, cuando se realiza una tarea relacionada con extracciones en una extracción .tde con la versión Tableau Desktop2019.2, la extracción se actualiza a una extracción .hyper. Después de actualizar un extracto .tde a un extracto .hyper, esta operación no se puede revertir. Para obtener más información, consulte Actualización del extracto a formato .hyper.

Cambios en valores y marcas de la vista

Para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de la extracción, los valores en las extracciones se pueden calcular de forma distinta en la versión 2019.2 en comparación con las versiones 10.4 y previas. Los cambios en el modo de calcular los valores pueden afectar la forma en que se rellenan las marcas de la vista. En algunos casos puntuales, los cambios pueden provocar que la vista cambie de forma o se quede en blanco. Estos cambios también se pueden aplicar a fuentes de datos de varias conexiones, fuentes de datos que usan conexiones en tiempo real a datos basados en archivos, fuentes de datos que se conectan a datos de Hojas de Cálculo de Google, fuentes de datos basadas en la nube, fuentes de datos de solo extracciones y fuentes de datos de Conector de datos web.

Para que pueda hacerse una idea de algunas de las diferencias que puede observar en la vista usando la versión 2019.2, consulte las secciones a continuación.

Formato de los valores de fecha y hora

En la versión 2019.2, las extracciones están sujetas a reglas más uniformes y estrictas sobre el modo en que las cadenas de fecha se interpretan mediante las funciones DATE, DATETIME y DATEPARSE. Esto afecta a la manera en que se analizan las fechas o a los formatos y patrones de fecha que están permitidos para estas funciones. Más concretamente, las reglas introducidas en 2019.2 pueden organizarse del modo siguiente:

  1. Las fechas se evalúan y, a continuación, se analizan por columna, no por fila.
  2. Las fechas se evalúan y, a continuación, se analizan basándose en la configuración regional del lugar donde se creó el libro de trabajo, no en la configuración regional del equipo donde se abre el libro de trabajo.

Estas nuevas reglas permiten que las extracciones sean más eficientes y produzcan unos resultados más consistentes con las bases de datos comerciales.

Sin embargo, debido a estas reglas, particularmente en los escenarios internacionales en los que se crea un libro de trabajo con una configuración regional distinta a la configuración regional donde se abre el libro de trabajo o del servidor en el cual se publica el libro de trabajo, es posible que pueda observar que 1) los valores de fecha y de fecha y hora cambian a valores de fecha y de fecha y hora distintos o 2) los valores de fecha y de fecha y hora cambian a un valor nulo. Cuando los valores de fecha y de fecha y hora cambian a valores de fecha y de fecha y hora distintos o se convierten en valores nulos, suele ser un indicador de que existen problemas con los datos subyacentes.

Aquí hay algunos motivos comunes por los que puede ver cambios en los valores de fecha y de fecha y hora de la fuente de datos de extracción al usar la versión 10.5 y posteriores.

Causas comunes de cambios en los valores de fecha y de fecha y hora

Causas comunes de valores nulos

  • Cuando una función debe analizar varios formatos de fecha en una sola columna. Cuando la fecha es ambigua y puede interpretarse de varias formas, la fecha se interpretará basándose en el formato que Tableau ha determinado para dicha columna. Para ver algunos ejemplos, consulte el Escenario de fechas 1 y el Escenario de fechas 2 a continuación.
  • Cuando una función tiene que analizar un formato AAAA-MM-DD (ISO). Por ejemplo, consulte Escenario de fechas 3.
  • Cuando una función no dispone de suficiente información para obtener la hora, puede interpretar un valor como "00:00:00,0", usando "0" para la hora, los minutos, los segundos y los milisegundos.
  • Cuando una función no dispone de suficiente información para obtener el día, puede interpretar un valor como "1" o "enero" para el mes.
  • Cuando una función analiza años, estos se interpretan del siguiente modo:
    • El año "07" se interpreta como "2007".
    • El año "17" se interpreta como "2017".
    • El año "30" se interpreta como "2030".
    • El año "69" se interpreta como "2069".
    • El año "70" se interpreta como "1970".
  • Cuando una función debe analizar varios formatos de fecha en una sola columna. Una vez que Tableau determina el formato de fecha, el resto de fechas en la columna que se desvían del formato se convierten en valores nulos. Para ver algunos ejemplos, consulte el Escenario de fechas 1 y el Escenario de fechas 2 a continuación.
  • Cuando una función tiene que analizar un formato AAAA-MM-DD (ISO). Los valores que superan lo permitido para "AAAA", "MM" o "DD" ocasionan valores nulos. Por ejemplo, consulte Escenario de fechas 3.
  • Cuando una función debe analizar valores de fechas que contienen caracteres finales. Por ejemplo, los sufijos de zona horaria y de horario de verano, y las palabras clave, como "medianoche", generan valores nulos.
  • Cuando una función debe analizar una fecha u hora no válidas. Por ejemplo, 32/3/2012 genera un valor nulo. Otro ejemplo, 25:01:61 genera un valor nulo.
  • Cuando una función debe analizar entradas contradictorias. Por ejemplo, supongamos que el patrón es "dd.MM (MMMM) a" y la cadena de entrada es "1.09 (agosto) 2017", donde tanto "9" como "agosto" son meses. El resultado es un valor nulo porque los valores de mes no son iguales.
  • Cuando una función debe analizar patrones contradictorios. Por ejemplo, un patrón que especifica una mezcla de año gregoriano (a) y semanas ISO (ss) genera valores nulos.
Escenario de fechas 1

Supongamos que tiene un libro de trabajo que se ha creado con la configuración regional inglesa y que utiliza la fuente de datos de extracción .tde. La tabla a continuación muestra una columna con los datos de cadenas contenidos en la fuente de datos de extracción.

10/31/2018
31/10/2018

12/10/2018

Basándose en la configuración regional particular inglesa, se ha determinado que el formato de la columna de fecha sigue el formato MDA (mes, día y año). Las tablas siguientes ilustran lo que Tableau muestra basándose en esta configuración regional cuando se usa la función DATE para convertir valores de cadena en valores de fecha.

October 31, 2018
October 31, 2018
December 10, 2018

Si la extracción se abre con la configuración regional alemana, vería lo siguiente:

31 Oktober 2018
31 Oktober 2018
12 Oktober 2018

Sin embargo, una vez que se abre la extracción en una configuración regional de alemán que usa la versión 2019.2, se hace cumplir estrictamente la configuración regional de formato alemana DMA (día, mes, año) y esto provoca que aparezca un valor nulo, ya que uno de los valores no sigue el formato DMA.

Nulo
October 31, 2018
October 12, 2018
Escenario de fechas 2

Supongamos que tiene otro libro de trabajo que se ha creado con la configuración regional inglesa y que utiliza la fuente de datos de extracción .tde. La tabla a continuación muestra una columna con datos de fechas numéricas contenidos en la fuente de datos de extracción.

1112018
1212018
1312018
1412018

Basándose en la configuración regional particular inglesa, se ha determinado que el formato de la columna de fecha sigue el formato MDA (mes, día y año). Las tablas siguientes ilustran lo que Tableau muestra basándose en esta configuración regional cuando se usa la función DATE para convertir los valores numéricos en valores de fechas.

11/1/2018
12/1/2018
Nulo
Nulo
Escenario de fechas 3

Supongamos que tiene un libro de trabajo que utiliza una fuente de datos de extracción .tde. La tabla a continuación muestra una columna con los datos de cadenas contenidos en la fuente de datos de extracción.

2018-10-31
2018-31-10

2018-12-10

2018-10-12

Como la fecha usa el formato ISO, la columna de fecha siempre respeta el formato AAAA-MM-DD. En las siguientes tablas se ilustra lo que Tableau muestra cuando se usa la función DATE para convertir valores de cadena en valores de fecha.

October 10, 2018
Nulo
December 10, 2018
October 12, 2018

Nota: en la versión 10.4 (y previas), el formato ISO y otros formatos de fecha podrían haber producido resultados distintos dependiendo de la configuración regional con la que se haya creado el libro de trabajo. En una configuración regional inglesa, por ejemplo, tanto 2018-12-10 como 2018/12/10 podrían producir el 12 de diciembre de 2018. Sin embargo, en una configuración regional alemana 2018-12-10 podría producir el 12 de diciembre de 2018 y 2018/12/10 podría generar 12 de octubre de 2018.

Criterio de ordenamiento y distinción entre mayúsculas y minúsculas

En la versión 2019.2, las extracciones cuentan con el soporte de recopilación y, por tanto, pueden ordenar de forma más adecuada los valores de cadena que tienen acentos o hacen un uso distinto de las mayúsculas.

Por ejemplo, supongamos que tiene una tabla de valores de cadenas. En términos de criterio de ordenamiento, significa que un valor de cadena como Égypte ahora aparece ordenado correctamente tras Estonie y antes de Fidji.

Acerca de los datos de Excel: 

Con respecto al uso de mayúsculas y minúsculas, esto significa que la forma en que Tableau almacena los valores ha cambiado entre la versión 10.4 (y anteriores) y la versión 10.5 (y posteriores). Sin embargo, no ha sucedido lo mismo con las reglas de ordenación y comparación de valores. En la versión 10.4 (y anteriores), los valores de cadena como "House", "HOUSE" y "houSe" se tratan del mismo modo y se almacenan con un valor representativo. En la versión 10.5 (y posteriores), los mismos valores de cadenas se consideran únicos y, por lo tanto, se almacenan como valores individuales. Para obtener más información, consulte Cambios en el método para calcular los valores.

Prevalencia en consultas de N principales

Cuando una consulta de N principales en la extracción produce valores duplicados para una posición específica en una clasificación, la posición que prevalece puede ser distinta al usar la versión 2019.2. Por ejemplo, supongamos que crea un filtro superior 3. Las posiciones 3, 4 y 5 tienen los mismos valores. Al usar la versión 10.4 o anteriores, el filtro superior puede devolver las posiciones 1, 2 y 3. Sin embargo, al usar la versión 2019.2, el filtro superior puede devolver las posiciones 1, 2 y 5.

Precisión de valores de punto flotante

En la versión 2019.2, las extracciones aprovechan mejor los recursos de hardware disponibles en un equipo y, por tanto, pueden realizar operaciones matemáticas en una forma altamente en paralelo. Debido a esto, los números reales pueden agregarse en las extracciones .hyper en distinto orden. Cuando los números se agregan en un orden distinto, puede ver valores distintos en su vista tras el punto decimal cada vez que se calcula la agregación. Esto es debido a que la adición de punto flotante y la multiplicación no son necesariamente asociativos. Es decir que (a + b) + c no es necesariamente lo mismo que a + (b + c). Además, los números reales pueden agregarse en un orden distinto ya que la multiplicación de punto flotante no es necesariamente distributiva. Es decir, que (a x b) x c no es necesariamente lo mismo que a x b x c. Este tipo de comportamiento de redondeo de punto flotante en las extracciones .hyper se asemeja al comportamiento de redondeo de punto flotante de las bases de datos comerciales.

Por ejemplo, supongamos que el libro de trabajo contiene un filtro deslizante en un campo agregado que consta de valores de punto flotante. Como la precisión de los valores de punto flotantes ha cambiado, el filtro ahora podría excluir una marca que defina la limitación superior o inferior del rango del filtro. La ausencia de estos números podría generar una vista en blanco. Para resolver este problema, mueva el control deslizante del filtro o elimine el filtro y vuelva a añadirlo.

Precisión de las agregaciones

En la versión 2019.2, las extracciones optimizadas para grandes conjuntos de datos aprovechan mejor los recursos de hardware disponibles en un equipo y, por tanto, pueden realizar cálculos de agregaciones de una forma altamente en paralelo. Por este motivo, las agregaciones realizadas por extracciones .hyper se parecen más a los resultados de las bases de datos comerciales que los resultados de software que se especializa en cálculos estadísticos. Si está trabajando con un conjunto de datos de pequeño tamaño a un nivel elevado de precisión, considere la realización de agregaciones mediante líneas de referencia, estadísticas de tarjeta de resumen o funciones de cálculo de tablas como la variación, desviación estándar, correlación o covariación.

Acerca de la opción Procesar cálculos ahora para las extracciones

Si se ha aplicado la opción Computar cálculos ahora a una extracción .tde que utilizara una versión anterior de Tableau Desktop, algunos de los campos calculados se materializaron y, por tanto, se calcularon previamente y se almacenaron en la extracción. Si actualiza la extracción de .tde a .hyper, no se incluyen los cálculos materializados previamente en su extracción. Debe usar la opción Computar cálculos ahora de nuevo para asegurarse de que los cálculos materializados forman parte de la extracción después de actualizarla. Para obtener más información, consulte Materializar cálculos en sus extracciones.

Nueva API de Extracción

Puede usar la API de Extracción 2.0 para crear extracciones .hyper. En el caso de las tareas que ya ha realizado con el SDK de Tableau, como publicar extracciones, puede usar la API de REST de Tableau Server o la biblioteca de Tableau Server Client (Python). Para actualizar tareas, también puede usar la API de REST de Tableau Server. Para obtener más información, consulte API de Extracción de Tableau.

Crear una extracción

Aunque existe una serie de lugares en Tableau donde puede crear una extracción, a continuación se describe el método principal.

  1. Después de conectarse a sus datos y configurar la fuente de datos en la página de fuente de datos, en la esquina superior derecha, seleccione Extracto y, a continuación, haga clic en el enlace Editar para abrir el cuadro de diálogo Extraer datos.

  2. (Opcional) Configure una o más de las opciones siguientes para indicar a Tableau cómo almacenar datos, definir filtros para datos y limitar la cantidad de datos de una extracción:

    • Decidir cómo se almacenan los datos de la extracción

      Puede configurar Tableau para que almacene los datos de la extracción con una de estas dos estructuras (esquemas): tabla individual (esquema no normalizado) o tablas múltiples (esquema normalizado). La opción que elija depende de sus necesidades.

      • Tabla individual: seleccione Tabla individual si quiere limitar la cantidad de datos de la extracción con propiedades de extracción adicionales (como filtros de extracciones, agregación, etc.) o si quiere que sus datos utilicen funciones de paso (RAWSQL). Esta es la estructura predeterminada que usa Tableau para almacenar datos de extracciones. Si usa esta opción cuando la extracción contiene uniones, las uniones se aplicarán al crear la extracción.

      • Tablas múltiples: seleccione Tablas múltiples si la extracción está compuesta por tablas combinadas con una o más uniones de igualdad y cumple con las Condiciones para usar la opción “Tablas múltiples” que se indican a continuación. Si usa esta opción, las uniones se realizarán en el momento de ejecutar la consulta.

        Esta opción puede mejorar el rendimiento y ayudar a reducir el tamaño del archivo de extracción. Para obtener más información sobre la recomendación de Tableau de utilizar la opción “Tablas múltiples”, consulte Consejos para utilizar la opción “Tablas múltiples”. En algunos casos, también puede utilizar esta opción como solución alternativa para la seguridad de nivel de fila. Para obtener más información sobre la seguridad de nivel de fila con Tableau, consulte Restringir el acceso en el nivel de fila de datos.

        Condiciones para usar la opción “Tablas múltiples”

        Para guardar la extracción con la opción “Tablas múltiples”, los datos de la extracción deben cumplir con todas las condiciones que se indican a continuación.

        • Todas las uniones entre las tablas son uniones de igualdad (=)
        • Los tipos de datos de las columnas de unión son idénticos
        • No se usan funciones de paso (RAWSQL)
        • No se configuran actualizaciones incrementales
        • No se configuran filtros de extracciones
        • No se configuran valores de superior N ni muestras

        Cuando la extracción se guarda como “Tablas múltiples”, no se pueden anexar datos a esta.

      Nota: las opciones “Tabla individual” y “Tablas múltiples” afectan solo a la manera en que se almacenan los datos en la extracción. Las opciones no afectan a la forma en que las tablas de la extracción se muestran en la página de fuente de datos.

      Por ejemplo, imagine que la extracción está compuesta por tres tablas. Si abre directamente el archivo de extracción (.hyper) que se configuró para usar la opción predeterminada (“Tabla individual”), verá una tabla en la página de fuente de datos. Sin embargo, si abre la extracción con el archivo de la fuente de datos empaquetada (.tdsx) o el archivo de la fuente de datos (.tdsx) con el archivo de extracción correspondiente (.hyper), verá las tres tablas que componen la extracción en la página de fuente de datos.

    • Determinar la cantidad de datos que se extraerán 

      Haga clic en Añadir para definir uno o varios filtros para limitar la cantidad de datos que se van a extraer en función de los campos y de sus valores.

    • Agregar los datos a la extracción 

      Seleccione Agregar datos para dimensiones visibles para agregar las medidas mediante la agregación predeterminada. Agregar los datos consolida las filas, y puede minimizar el tamaño del archivo de extracto y aumentar el rendimiento.

      Cuando opte por agregar los datos, también puede seleccionar Organizar según un nivel de fecha especificado, como Año, Mes, etc. Los ejemplos siguientes muestran cómo se extraerán los datos para cada opción de agregación que puede elegir.

      Datos originales Cada registro aparece en una fila separada. Hay siete filas en los datos.
      Agregar datos para dimensiones visibles

      (sin organización)

      Se han agregado los registros con la misma fecha y región a una fila única. Hay cinco filas en el extracto.
      Agregar datos para dimensiones visibles
      (organizar fechas por Mes)
      Las fechas se han organizado según el nivel Mes y se han agregado los registros con la misma región a una fila única. Hay cincos filas en el extracto.
    • Seleccionar las filas que se extraerán

      Seleccione el número de filas que desea extraer.

      Puede extraer todas las filas o las filas Nsuperiores. Tableau primero aplica algunos filtros y agregaciones y luego extrae el número de filas de los resultados filtrados y agregados. El número de opciones de filas depende del tipo de fuente de datos desde la que efectúa la extracción.

      Notas:

      • No todas las fuentes de datos admiten muestras. Por lo tanto, puede que no vea la opción de Muestras en el cuadro de diálogo Extraer datos.

      • Los campos que oculte en primer lugar en la página de fuente de datos o en la pestaña de hoja quedarán excluidos del extracto. Haga clic en el botón Ocultar todos los campos sin usar para quitar estos campos ocultos del extracto.

  3. Cuando haya terminado, haga clic en Aceptar.

  4. Haga clic en la pestaña de la hoja. Al hacer clic en la pestaña de la hoja se inicia la creación de la extracción.

  5. En el siguiente cuadro de diálogo, seleccione una ubicación para guardar el extracto, asigne un nombre al archivo del extracto y haga clic en Guardar.

    Si no aparece el cuadro de diálogo Guardar, consulte la sección Solución de problemas de los extractos, que se encuentra a continuación.

Consejos generales para trabajar con extracciones

Guarde el libro de trabajo para preservar la conexión con el extracto

Después de crear una extracción, el libro de trabajo comienza a utilizar la versión de la extracción de sus datos. Sin embargo, la conexión con la versión del extracto de sus datos no se preserva hasta que guarde el libro de trabajo. Esto significa que si cierra el libro de trabajo sin guardarlo primero, el libro de trabajo se conectará a la fuente de datos original la próxima vez que lo abra.

Alternar entre los datos de muestreo y el extracto completo

Cuando trabaje con una extracción grande, es posible que desee crear una extracción con una muestra de los datos de tal modo que pueda configurar la vista mientras evita que se generen consultas largas cada vez que coloque un campo en un estante de la pestaña de hoja. Después, puede alternar entre usar el extracto (con datos de muestra) y usar toda la fuente de datos al seleccionar una fuente de datos en el menú Datos y luego seleccionar Usar extracto.

Eliminar la extracción del libro de trabajo

Puede eliminar una extracción en cualquier momento al seleccionar una fuente de datos de extracción en el menú Datos y luego seleccionar Extracción > Eliminar. Cuando elimina una extracción, puede elegir Eliminar la extracción solo del libro de trabajo o Eliminar y borrar el archivo de extracción. La segunda opción borrará la extracción del disco duro.

Consultar el historial de extracción

Puede ver cuándo el extracto se actualizó por última vez y otros detalles al seleccionar una fuente de datos en el menú Datos y luego seleccionar Extracto > Historial.

Si abre un libro de trabajo que está guardado con un extracto y Tableau no puede localizar el extracto, seleccione una de las siguientes opciones en el cuadro de diálogo No se encontró el extracto cuando se le indique:

  • Ubicar el extracto: Seleccione esta opción si el extracto existe pero no se encuentra en la ubicación en la que Tableau lo guardó en un primer momento. Haga clic en OK (Aceptar) para abrir un cuadro de diálogo de apertura de archivos en el que puede especificar la nueva ubicación del archivo de extracto.

  • Eliminar el extracto: seleccione esta opción si ya no necesita el extracto. Esto equivale a cerrar la fuente de datos. Se eliminan todas las hojas de trabajo que hagan referencia a la fuente de datos.

  • Desactivar el extracto: en vez del extracto, use la fuente de datos original que se usó para crear el extracto.

  • Regenerar el extracto: vuelve a crear el extracto. Se aplican automáticamente todos los filtros y otros ajustes personalizados que se especificaran al crear el extracto en un primer momento.

Consejos para utilizar la opción “Tablas múltiples”

Tableau suele recomendar el uso de la opción de almacenamiento de datos predeterminada (“Tabla individual”) a la hora de configurar las extracciones y trabajar con ellas. En muchos casos, algunas de las funcionalidades necesarias para las extracciones (como los filtros de extracciones) solo están disponibles si se utiliza la opción “Tabla individual”.

Opción “Tablas múltiples” para las extracciones que son mayores de lo previsto

La opción “Tablas múltiples” se debe utilizar con moderación en casos concretos, como, por ejemplo, cuando la fuente de datos cumple las Condiciones para usar la opción “Tablas múltiples”. Para determinar si la extracción es mayor de lo previsto, la suma de las filas de la extracción en la que se utiliza la opción “Tabla individual” debe ser superior a la suma de las filas de todas las tablas combinadas antes de crear la extracción. Si se encuentra en esta situación, pruebe la opción “Tablas múltiples”.

Sugerencias de filtrado alternativo al utilizar la opción “Tablas múltiples”

A la hora de utilizar la opción “Tablas múltiples”, se deshabilitan otras opciones para reducir los datos de la extracción, como los filtros de extracciones, la agregación, N superior y las muestras. Si necesita reducir los datos de una extracción en la que se utiliza la opción “Tablas múltiples”, piense en filtrar los datos antes de incorporarlos a Tableau Desktop siguiendo una de estas sugerencias:

  • Conéctese a los datos y defina filtros con SQL personalizado: en lugar de conectarse a una tabla de base de datos, conéctese a los datos con SQL personalizado. Al crear la consulta SQL personalizada, compruebe que contiene el nivel de filtrado necesario para reducir los datos de la extracción. Para obtener más información sobre el uso de consultas SQL personalizadas en Tableau Desktop, consulte Conectarse a una consulta de SQL personalizada.

  • Defina una vista en la base de datos: si tiene acceso de escritura en la base de datos, puede definir una vista de base de datos que solo contenga los datos necesarios para la extracción y, después, conectarse a la vista desde Tableau Desktop.

Seguridad de nivel de fila con extracciones

Si quiere proteger los datos de las extracciones en el nivel de fila, el método recomendado consiste en utilizar la opción “Tablas múltiples”. Para obtener más información sobre la seguridad de nivel de fila de Tableau, consulte Restringir el acceso en el nivel de fila de datos.

Solución de problemas de los extractos

  • La creación de un extracto requiere un tiempo prolongado: en función del tamaño del conjunto de datos, la creación de un extracto puede requerir un tiempo prolongado. Sin embargo, después de extraer los datos y guardarlos en el equipo, el rendimiento puede mejorar.

  • No se ha creado el extracto: si su conjunto de datos contiene una cantidad considerable de columnas (miles), es posible que en algunos casos Tableau no pueda crear el extracto. Si detecta algún problema, considere la posibilidad de extraer menos columnas o de reestructurar los datos subyacentes.

  • El cuadro de diálogo Guardar no se muestra o no se ha creado ningún extracto a partir de un archivo .twbx: si sigue el procedimiento anterior para extraer datos de un libro de trabajo empaquetado, el cuadro de diálogo Guardar no aparece. Al crear un extracto a partir de un libro de trabajo empaquetado (.twbx), el archivo del extracto se almacena automáticamente en el paquete de archivos asociado al libro de trabajo empaquetado. Para acceder al archivo de extracto que creó a partir del libro de trabajo empaquetado, primero debe desempaquetarlo. Para obtener más información, consulte Libros de trabajo empaquetados.

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