Wie integriere ich Google Gemini in Tableau Dashboards?

Nutzung der Leistung von Google Gemini in Tableau Dashboards: Eine KI-betriebene Verbesserung

Die robusten Visualisierungsfunktionen von Tableau, Spanning Data Prepation (Tableau Prep Builder), Data Storytelling (Tableau Desktop) und Collaborative Sharing (Tableau Server) werden durch Integration von KI erheblich verbessert. In diesem Artikel wird untersucht, wie Google Gemini einnutzt, um das Dashboard -Verständnis zu steigern und die manuelle Interpretationszeit zu verkürzen. Wir erstellen eine Dashboard-Erweiterung, mit der Benutzer mit Visualisierungen interagieren und KI-gesteuerte Erkenntnisse direkt in Tableau empfangen können.

Die Herausforderung besteht darin, die Lücke zwischen der Funktionalität von Tableau und der Kraft großer Sprachmodelle (LLMs) wie Gemini zu überbrücken. Dies wird durch benutzerdefinierte Dashboard -Erweiterungen erreicht, die im Wesentlichen Webanwendungen sind, die in Tableau integriert sind. Diese Erweiterungen kommunizieren mit den internen Komponenten von Tableaus mit der Tableau -Erweiterungen -API.

Wichtige Lernziele:

• Mastering Tableau Dashboard -Erweiterungen für verbesserte Funktionen.
• Einrichtung der Entwicklungsumgebung für die Gemini -Integration in Tableau.
• Nutzung von Python und Anvil, um die Interaktion zwischen Tableau und Gemini zu verwalten.
• Ermöglichen Sie, dass Benutzer Visualisierungen abfragen und sofortige Antworten erhalten.
• Bewältigung potenzieller Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit dem Austausch von Daten mit LLMs.

Verständnis der Armaturenbrettverlängerungen:

Die Architektur von Tableaus macht die direkte Kodierung neuer Funktionen herausfordernd. Dashboard -Erweiterungen bieten eine Lösung. Sie sind Webanwendungen, die in ein Tableau -Dashboard integriert sind und als zusätzliche Komponenten fungieren. Sie kommunizieren mit Tableau über die Tableau -Erweiterungs -API und fallen in zwei Kategorien:

• Netzwerk-fähig: Diese Erweiterungen befinden sich auf externen Servern und bieten Flexibilität und Skalierbarkeit.
• Sandboxed: Diese Erweiterungen werden in der Umgebung von Tableau ausgeführt und bieten nur begrenzte Funktionen, aber die Sicherheit.

Eine reiche Bibliothek von Erweiterungen ist am Tableau -Austausch verfügbar und bietet verschiedene Funktionen. Für unseren Zweck erstellen wir eine netzwerkfähige Erweiterung, die Benutzeranfragen und Gemini-Analysen direkt im Dashboard erleichtert.

Entwicklungs -Toolkit -Setup:

Um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen, nutzen wir Anvil, eine Python-basierte Full-Stack-Webanwendungsplattform, zusammen mit der trexjacket -Bibliothek. trexjacket überbrückt die Lücke zwischen Python und Tableaus JavaScript API. Unser Setup enthält:

• Gemini API -Zugriff: Erhalten Sie einen API -Schlüssel von Google AI für Entwickler.
• Anvil Project: Erstellen Sie ein neues Anvil-Projekt (wählen Sie die Vorlage "Tableau Extension") und installieren Sie die google-generativeai Python-Bibliothek.
• Tableau Dashboard: Bereiten Sie ein Tableau -Dashboard zum Testen vor.

Verbinden von Tableau und Ambossen:

Eine einfache Anvil -App (mit einem Etikett) zeigt die Verbindung. Die generierte Manifest -Datei (.trex) wird in Tableau geladen und erstellt die Kommunikation zwischen dem Dashboard und dem Ambosserver.

Erstellen der Erweiterungs -Benutzeroberfläche (Ambossen):

Die Ambossenoberfläche ermöglicht ein einfaches UI -Design. Unsere Erweiterung beinhaltet:

• Ein Textfeld für Benutzerfragen.
• Tasten einreichen und löschen.
• Ein Etikett zur Anzeige von Geminis Analyse.

Codierung der Erweiterungslogik:

Der Code der Anvil App übernimmt Benutzerinteraktionen und Kommunikation mit der Gemini -API. Die trexjacket -Bibliothek bietet Zugriff auf die ausgewählten Datenpunkte von Tableau. Der serverseitige Code (ANVIL Server-Modul) interagiert sicher mit der Gemini-API mit dem erhaltenen API-Schlüssel.

Gemini API -Integration (Ambilser Servermodul):

Das Servermodul enthält eine Callable -Funktion ( generateDataSummary ), die Benutzeranfragen und ausgewählte Daten empfängt, sie an Gemini sendet und die Analyse zurückgibt. Der Gemini -API -Schlüssel wird sicher unter Verwendung von Ambossengeheimnissen gespeichert.

Test und Sicherheit:

Testen Sie nach der Integration der Gemini -API die Erweiterung gründlich. Denken Sie daran, potenzielle Sicherheitsrisiken zu beheben, die mit dem Teilen sensibler Daten mit LLMs verbunden sind. Datenanonymisierungstechniken können für sensible Datensätze erforderlich sein.

Abschluss:

Dieser Leitfaden zeigt die Integration von Google Gemini in Tableau Dashboards und verbessert die Datenanalyse mit KI. Während dieses Beispiel Gemini verwendet, ist der Ansatz an andere LLMs anpassbar. Zu den Vorteilen gehören eine verkürzte manuelle Interpretationszeit und eine verbesserte Daten zugänglich. Priorisieren Sie jedoch immer die Datensicherheit und die Datenschutz, wenn Sie mit LLMs arbeiten.

(Q & A -Abschnitt bleibt der gleiche wie im Originalartikel.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie integriere ich Google Gemini in Tableau Dashboards?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!