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Compétence Tableau — Business Intelligence & Visualisation de Données
Vue d'ensemble
Tableau est la plateforme de Business Intelligence et visualisation de données la plus utilisée en entreprise. Elle permet de connecter, préparer, analyser et partager des données à travers des dashboards interactifs sans écrire de code (bien que des calculs avancés soient possibles avec des formules Tableau).
Écosystème :
Tableau Desktop : outil de création de visualisations (licence Creator).
Tableau Prep : outil de préparation/nettoyage des données.
Tableau Server / Cloud : plateforme de partage et collaboration.
Tableau Public : version gratuite pour données publiques.
Tableau Bridge : connecteur vers bases de données on-premise.
Tableau Mobile : accès aux dashboards sur mobile.
Quand l'utiliser
Activez cette compétence lorsque l'utilisateur :
Travaille sur un projet de BI d'entreprise (Tableau Server/Cloud).
Crée des dashboards interactifs avec des sources de données multiples.
A besoin de calculs avancés : LOD expressions, table calculations, sets, parameters.
Veut préparer/nettoyer des données avec Tableau Prep.
Cherche à intégrer Tableau dans une application web (Embedded Analytics).
Souhaite automatiser des tâches via l'API REST Tableau.
1. Connexion aux Sources de Données
1.1 Types de Connexions
Type
Connexion
Usage
Fichier
Excel, CSV, PDF, Spatial (Shapefile, GeoJSON)
Fichiers locaux ou partagés
Base relationnelle
SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Snowflake
Connexion directe ou extraction
Cloud
Google BigQuery, AWS Athena, Azure Synapse, Databricks
Requêtes pay-per-query
Cube OLAP
SAP HANA, Essbase, Microsoft Analysis Services
Données multidimensionnelles
Web
Google Sheets, OData, REST API
Sources en ligne
Autres
Splunk, Cloudera, Hortonworks, MongoDB (via BI Connector)
Sources spécialisées
1.2 Live vs Extraction (Hyper)
# Mode Live : Requêtes en temps réel sur la base# Avantage : données toujours à jour# Inconvénient : performance dépend du serveur de base# Mode Extract : Copie locale en format .hyper (colonnaire)# Avantage : performances ultra-rapides, fonctions supplémentaires# Inconvénient : nécessite un rafraîchissement# Génération d'extract en ligne de commande (tabcmd)
tabcmd refreshextracts --datasource "Ventes" --workbook "Dashboard_Ventes"
1.3 Tableau Prep — Préparation des Données
Tableau Prep Builder permet de nettoyer et structurer les données visuellement :
Nettoyage : suppression des NULL, correction des types, split de colonnes.
Agrégation : groupement, pivot, rollup.
Jointure / Union : fusion de tables.
Aggrégation : cumuls, moyennes glissantes.
Prédiction : remplissage de valeurs manquantes.
# Via l'API Hyper (Python/TableauHyperAPI)from tableauhyperapi import HyperProcess, Connection, TableDefinition, SqlType, Telemetry
with HyperProcess(Telemetry.SEND_USAGE_DATA_TO_TABLEAU) as hyper:
with Connection(endpoint=hyper.endpoint, database="extract.hyper") as conn:
conn.execute_command("""
CREATE TABLE ventes AS
SELECT region, SUM(montant) as total
FROM source_data
GROUP BY region
""")
// Pourcentage du total
SUM([Ventes]) / TOTAL(SUM([Ventes]))
// Marge brute
SUM([Ventes]) - SUM([Coût])
// Classification (IF/ELSE)
IF SUM([Ventes]) > 100000 THEN "Élevé"
ELSEIF SUM([Ventes]) > 50000 THEN "Moyen"
ELSE "Faible"
END
// Cloisonnement (CASE/WHEN)
CASE [Région]
WHEN "Île-de-France" THEN "Nord"
WHEN "PACA" THEN "Sud"
ELSE "Autre"
END
// Formatage conditionnel
IF SUM([Ventes]) > 100000 THEN "💰 Haut"
ELSE "⬇ Bas"
END
3.2 Calculs de Table
// Rang
RANK(SUM([Ventes]))
// Percentile
PERCENTILE([Ventes], 0.95)
// Écart à la moyenne
SUM([Ventes]) - WINDOW_AVG(SUM([Ventes]))
// Variation % (YoY)
(ZN(SUM([Ventes])) - LOOKUP(ZN(SUM([Ventes])), -12)) / ABS(LOOKUP(ZN(SUM([Ventes])), -12))
// Cumul (Running Total)
RUNNING_SUM(SUM([Ventes]))
// Moyenne mobile 4 semaines
WINDOW_AVG(SUM([Ventes]), -4, 0)
// Différence par rapport au précédent
ZN(SUM([Ventes])) - LOOKUP(ZN(SUM([Ventes])), -1)
3.3 LOD Expressions (Level of Detail)
Les LOD permettent de calculer à un niveau de détail différent de celui du graphique.
// FIXED : Calcul indépendant des dimensions dans la vue
// Ventes totales (même valeur partout)
{FIXED : SUM([Ventes])}
// Ventes par catégorie (indépendant du filtre Région)
{FIXED [Catégorie] : SUM([Ventes])}
// INCLUDE : Ajoute un niveau de détail
// Moyenne des ventes par produit, quel que soit l'affichage
{INCLUDE [Produit] : AVG([Ventes])}
// EXCLUDE : Supprime un niveau de détail
// Total sans tenir compte du mois
{EXCLUDE [Mois] : SUM([Ventes])}
// Usage concret : % du total par catégorie
SUM([Ventes]) / SUM({FIXED : SUM([Ventes])})
// Meilleur vendeur par région
{FIXED [Région] : MAX([Ventes])}
// Écart à la moyenne générale
SUM([Ventes]) - AVG({FIXED : SUM([Ventes])})
// Ratio vs top performer
SUM([Ventes]) / MAX({EXCLUDE [Produit] : SUM([Ventes])})
3.4 Paramètres
Les paramètres permettent d'ajouter de l'interactivité.
// Création : Paramètre "Seuil Ventes" (entier, 0-100000)
// Utilisation dans un champ calculé
IF SUM([Ventes]) > [Seuil Ventes] THEN "Au-dessus"
ELSE "En-dessous"
END
// Paramètre pour basculer de mesure
// Créer : CASE [Mesure Sélectionnée]
CASE [Paramètre Mesure]
WHEN "Ventes" THEN SUM([Ventes])
WHEN "Quantité" THEN SUM([Quantité])
WHEN "Marge" THEN SUM([Marge])
END
4. Fonctionnalités Avancées
4.1 Sets (Ensembles)
// Créer un set Top N par ventes
// Set : Top 10 Produits
{RANK(SUM([Ventes])) <= 10}
// Utilisation : couleur, filtre, combinaison
// Set combiné
[Top 10 Ventes] AND [Produit Rentable]
// Condition IN/OUT
IF [Top 10 Ventes] THEN "Top 10" ELSE "Autres" END
4.2 Groupes et Hiérarchies
// Hiérarchie : Catégorie → Sous-Catégorie → Produit
// Groupe : Fusionner "Paris", "Lyon", "Marseille" → "Grandes Villes"
// Groupes manuels ou par alias
4.3 Dual Axis (Double Axe)
Combiner deux types de graphiques sur le même axe :
Axe 1 : Barres = SUM(Ventes)
Axe 2 : Ligne = SUM(Marge) %
→ Synchroniser les axes pour une comparaison cohérente
4.4 Dashboard Actions
// Filter Action : Cliquer sur une région filtre les autres graphiques
// Highlight Action : Survoler un produit surligne les occurrences
// URL Action : Cliquer ouvre une page web avec les paramètres
// Go to Sheet : Navigation vers une autre feuille
// Exemple URL Action avec paramètres :
https://site.com/produit?nom=[Produit]®ion=[Région]
4.5 Animations
// Activer les pages (pages shelf)
// Page : [Mois]
// → Animation temporelle avec lecture/pause
// Durée de transition : 0.5s (réglable dans Format > Animations)
5. Administration Tableau Server / Cloud
5.1 Commandes tabcmd
# Authentification
tabcmd login -s https://tableau.monentreprise.com -u admin -p password
# Publier une source de données
tabcmd publish "Ventes.hyper" --project "Projet Ventes" --overwrite
# Publier un classeur
tabcmd publish "Dashboard_Ventes.twbx" --project "Projet Ventes"# Rafraîchir un extract
tabcmd refreshextracts --datasource "Ventes"# Exporter un dashboard en image/PDF
tabcmd export"Dashboard_Ventes" --pdf -f rapport.pdf
# Gérer les utilisateurs
tabcmd createusers users.csv
tabcmd removeusers users.csv
# Planifier des tâches
tabcmd createschedule "Rafraîchissement Quotidien" --type extract --frequency daily --start-time "06:00"
tabcmd addschedule "Ventes" --schedule "Rafraîchissement Quotidien"
<!-- Intégration JavaScript via Tableau Embedding API --><scriptsrc="https://tableau.monentreprise.com/javascripts/api/viz_v1.js"></script><divid="tableauViz"></div><script>const viz = new tableau.Viz(
document.getElementById('tableauViz'),
'https://tableau.monentreprise.com/t/monsite/views/DashboardVentes/Overview',
{
width: '100%',
height: '800px',
hideTabs: false,
hideToolbar: false,
device: 'desktop',
onFirstInteractive: () =>console.log('Dashboard chargé'),
}
);
// API de filtrage
viz.getWorkbook().getActiveSheet().applyFilterAsync(
"Région", ["Île-de-France"], tableau.FilterUpdateType.REPLACE
);
</script>
6. Performance & Optimisation
// 1. Extraits au lieu de Live pour les sources lentes
// 2. Agrégation au plus tôt
// 3. Limiter les LOD computations inutiles
// 4. Éviter les calculs de table sur de grands datasets
// 5. Utiliser des index en base
// 6. Context filters pour les filtres prioritaires
// Context Filter (filtrer avant les calculs)
// → Convertir un filtre en contexte : clic droit > Add to Context
// → Améliore les performances des TOP N
// Data Extracts Optimization
// - Aggregate data for specific use cases
// - Hide unused fields
// - Set appropriate refresh schedules
Pièges Courants (Pitfalls)
LOD qui ne fait pas ce qu'on attend.
Erreur :{FIXED : SUM([Ventes])} sans comprendre qu'il ignore TOUS les filtres de dimensions.
Correction : Utiliser {INCLUDE} ou {EXCLUDE} pour mieux contrôler le niveau de détail.
Calculs de table qui changent avec le tri.
Erreur :RANK(SUM([Ventes])) donne des résultats différents selon l'ordre des dimensions.
Correction : Utiliser INDEX() ou spécifier l'ordre avec LOOKUP().
Performance dégradée avec des extracts volumineux.
Erreur : Extract .hyper non optimisé contenant des champs inutiles.
Correction : Masquer les champs non utilisés, agréger les données à la source.
Filtres qui ne s'appliquent pas aux LOD FIXED.
Erreur : Un {FIXED : SUM()} ignore les filtres de dimensions par défaut.
Correction : Si le filtre doit s'appliquer, le placer dans "Context Filter" ou utiliser {INCLUDE}.
Double Axe mal synchronisé.
Erreur : Barres et lignes avec des échelles différentes trompent la lecture.
Correction : Synchroniser les axes via clic droit > Synchroniser l'axe.
Publishing qui échoue avec des permissions.
Erreur :tabcmd publish échoue car le projet a des permissions restrictives.
Correction : Vérifier le rôle (Creator/Explorer) et les permissions du projet.
