本周的工作已经基本结束，考虑到公司在数据整理和数据治理上的阶段性问题，提供Tableau与sap结合的最佳实践指南。
数据分析可以分 数据连接和整理、 业务问题可视化、 分享和决策 三个阶段。
一、数据整理的基本原则
1、理解业务和数据结构是最为关键的前提和条件
- 清晰的知道业务的基本逻辑（长期的积累，暂时不是障碍）
- 清晰的了解业务逻辑所对应的多个数据库表和字段（这是衔接的关键，也是薄弱点）
- 业务的最终旅程，会体现在多个层次的数据表中。
比如VBAK代表订单凭证，而VBAP代表物料交付明细，前者的层次高于后者。
使用冰山的模型思考每个数据表对应的主要结构：
- 最高的聚合，是什么？通常是CEO和总监关心的内容；
- 最高聚合往下钻取一层、两层，是什么？通常是总监和部门领导关系的内容；
- 最低的颗粒度字段是什么？IT关心的，也是分析师分析聚合的来源。
2、问题是分析的开始，而非数据
每一个问题，一定对应最有的数据模型结构；
多个具有层次关系的问题，可以使用一个数据模型结构；
前后两个阶段的问题，往往需要数据连接，最容易出现数据匹配错误。
从问题开始数据的整理，而不能指望建立一个“神奇表”，其中囊括多个分析主题分析所需要的所有数据。——连接的方式取决于分析的目的和角度。
3、凡事要追求简单，但是不要过于简单
简单的SQL能让我们的逻辑更加简化，
Desktop的连接可视化，能帮助我们的思路更加清晰。
最佳的匹配是：使用SQL筛选数据，然后使用tableau做业务连接，并能灵活调整。
SQL简单的背后，是难以验证真伪，暗藏陷阱。
4、为了共享
- 通过desktop可以把整理好的数据单独发布到服务器，供其他人或者业务使用
- 可以单独使用prep和SQL整理 负责需求，Prep的优势是便于验证。
- Prep Builder可以共享片段，相当于可以反复使用几个流程，从而不断提高分析效率。
（附图：选择部分流程，可以另存为文件，或发布到服务器；另一个文件可以插入）
结论：
- 什么时候用SQL？
- 会用SQL
- 起点，简化查询过程；
- 个性化需求，无需移植；
- 什么时候用Prep？ 任意一种场景
- 不熟悉SQL，
- 业务流程比较复杂，需要反复的验证
- 后期频繁修改流程
- 一个SQL片段，要用在多个场合。
二、可视化分析的实践
……后续更新
Jan 10, 2020 某SAP客户之后