Article

Les raisons d’être de Tableau Server

Article rédigé par Géraud De Larquier – Consultant BI Actinvision

Dans le secteur de la visualisation et du partage de la donnée, Tableau reste toujours un des outils phares 20 ans après sa création. Lorsqu’une organisation s’engage avec cet outil dans le but de diffuser son contenu, elle a le choix entre deux plateformes : Tableau Server ou Tableau Cloud. Alors que l’utilisation de la plateforme Cloud est de plus en plus promue par Tableau, dans cet article, nous nous penchons sur les aspects qui peuvent amener une entreprise à choisir l’option Server encore aujourd’hui.

L’écosystème Tableau

La suite du logiciel Tableau contient plusieurs produits plus ou moins essentiels à son utilisation selon le contexte. On y retrouve les produits suivants :

Tableau Desktop: l’outil de bureau permettant de se connecter aux sources de données, créer des visualisations et les publier sur une plateforme privée ou publique.

Tableau Server ou Cloud : deux offres au choix pour décider de la plateforme en ligne où ce contenu est publié et partagé. Nous examinerons les différences d’usage dans cet article.

Autres produits : Tableau Public (plateforme pour visionner et partager du contenu en public), Tableau Prep (outil de préparation des données), Tableau Reader, etc.

Les deux éléments essentiels sont l’outil Desktop d’une part, et une plateforme Server ou Cloud de l’autre. Quelle que soit la plateforme choisie, le but est souvent le même : créer et partager de l’intelligence tirée des données de manière interne et/ou externe, sur une plateforme commune. Le choix vers l’une ou l’autre option vont dépendre de plusieurs facteurs.

Tableau Cloud & Tableau Server

Les deux plateformes se distinguent de la manière suivante : Tableau Server est « on-premise », ce qui signifie que le serveur qui fait tourner la plateforme est géré et installé par l’organisation qui souscrit à l’outil, alors que Tableau Cloud est en mode SaaS (Software as a Service), où la partie Server est gérée par Tableau.

Cette distinction dans la mise en place engendre des différences à chaque niveau d’application de Tableau, dont vous pouvez en voir des listes complètes en ligne (voir références en bas de page). A mes yeux, le plus important est de comprendre ce qui est configurable et ce qui ne l’est pas selon l’offre choisie. Les aspects ci-dessous sont configurables dans le contexte Server, et ne le sont pas, ou dans une capacité limitée, dans le contexte Cloud :

Le choix du matériel qui va faire tourner la plateforme.

L’intégration du software dans un environnement choisit. Cela peut être important pour des organisations ayant des requis élevés ou stricts concernant la sécurité de leurs données. Par exemple, si l’installation doit passer par des machines gérées par le système informatique interne, dans un contexte réseau spécifique.

Le paramétrage du Serveur après installation : le choix du nombre de processus par application Server, la configuration de timeout de processus, la mise à niveau, etc.

L’accès aux données brutes de performance de la plateforme et des objets publiés dessus.

Nous examinons ci-dessous des cas d’usage et de pratiques concrets et récurrents qui peuvent faire pencher la balance vers une mise en place Tableau Server.

Cas d’usages Tableau Server

Être en conformité informatique interne. Une mise en place sur Tableau Cloud signifie l’utilisation d’une infrastructure informatique hébergée sur le cloud, non contrôlée par l’organisation ayant souscrit à Tableau. Pour des entreprises ayant des requis de sécurité de données élevés et très précis, le choix Tableau Server est plus évident, car tout sera sous contrôle.

Garder le contrôle des mises à jour du logiciel. Sur Cloud, les mises à niveau (e.g. de la version Tableau 2022.X à 2023.1) se font automatiquement. Dans l’idée, ça semble pratique, mais quand on regarde de plus près il y a pas mal d’avantages à garder le contrôle sur ces mises à jour :

Cela force l’entreprise à assurer un bon suivi des changements de fonctionnalités (nouvelles, modifiées ou abandonnées) selon les versions, ainsi que d’alerter et éduquer les utilisateurs en temps voulu ;

Cela permet de faire des séries de tests de régression/mise à niveau de version, afin d’investiguer des changements inattendus de comportements de fonctionnalités clé ;

L’entreprise peut décider de passer des mises à niveau de version selon leur jugement.

Paramétrer la configuration et les processus du Server. Sur Tableau Server, on contrôle le paramétrage des processus Serveurs et de leur application. On peut par exemple décider de dédier plus de puissance aux processus responsables des chargements de visualisations si l’on est une plateforme à haute fréquentation, ou à l’inverse plus de puissance aux processus dédiés aux rafraîchissements des données si l’on a des besoins de données immédiates en grande quantité.

Dans la même veine, on détient le contrôle d’un tas de paramètres permettant de moduler les temps de chargement limites données à certains processus. Par exemple, sur Cloud, le temps maximum donné à un rafraîchissement est de 7 200 secondes (2 heures). Ce temps est modulable sur Server, ce qui peut être utile par exemple en le diminuant pour forcer des bonnes pratiques de créations d’extraits de données aux utilisateurs concernés.

L’exemple ci-dessous démontre comment une organisation peut modifier l’attribution de processus Server selon son cas d’usage.

Schéma attribution de processus Server

L’Exploration des données de performance du Serveur. Par défaut, sur Server et sur Cloud, Tableau met à disposition des vues administratives faisant état de la santé de la plateforme, du trafic utilisateurs, etc. Cependant, ces vues ne sont pas modifiables et leur champ d’analyse est limité. Avec Tableau Server, on a accès à ces données, et on peut créer des vues administratives qui nous conviennent pour analyser le parcours des utilisateurs, surveiller les pratiques des viewers et créateurs de contenu, et avoir une meilleure vue sur la santé de la plateforme.

Lorsque l’on y accède via PostgreSQL, ces données serveur peuvent paraître fastidieuses, mais n’ayez crainte : vous pouvez vous appuyer sur des modèles de visualisations et structures de jointures aux tables appropriées créées par la communauté – notamment sur ce lien , un peu daté (publié, il y a presque 10 ans !) mais encore très utile à ce jour.

Exemples de visualisations créées à partir de données Server

Source : Exemple visualisation Tableau Server – Tableau Community

Source : Exemple visualisation Tableau Server – Project Griffon Scribbles

La sélection entre Cloud et Server va toujours dépendre du cas d’usage d’une organisation. Il n’y a pour l’instant pas de réponse claire qui s’applique à toutes les organisations. Ces dernières années, certaines fonctionnalités ont été ajoutées sur Tableau Cloud afin d’une part de combler certaines lacunes par rapport à l’offre Server, et d’autre part de renforcer l’offre Cloud (les fonctionnalités liées aux nouveaux outils IA uniquement disponibles sur Cloud).

Néanmoins, du fait de la flexibilité de mise en place, d’intégration et de maintenance qu’il offre aux organisations, il reste beaucoup de cas d’usages valides où le choix d’installer ou continuer sur Tableau Server prend le devant sur Tableau Cloud.

Si vous souhaitez être accompagnés sur un projet d’implémentation Tableau Server contactez-nous >