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Las relaciones multifactor le permiten crear fuentes de datos con más de una tabla base. El uso de varias tablas base en su modelo de datos le permite realizar análisis multifactor en Tableau.

Al establecer árboles de tablas, basadas en una tabla base, puede modelar estructuras de datos con diferentes dominios conceptuales y utilizar sus características compartidas para conectarlas. Este tipo de análisis a menudo se denomina análisis multifactor, dimensiones conformadas o dimensiones compartidas. En Tableau, lo llamamos modelo de datos de relaciones multifactor porque se utilizan relaciones para construirlo. Un modelo de datos de relaciones multifactor siempre contiene varias tablas base. Las tablas base son las tablas situadas más a la izquierda en el modelo de datos. Para obtener orientación sobre cómo determinar qué tablas usar como tablas base, consulte Cuándo utilizar un modelo de relación multifactor.

Un modelo de datos de varias tablas base con el árbol de una tabla base resaltado.

Niveles de relación

Los modelos de datos con múltiples tablas base tienen mucha flexibilidad en cuanto a cómo los datos pueden relacionarse (o no) entre sí.

Nota: La relación en cualquier nivel solo es relevante en modelos de datos con múltiples tablas base. Antes de los modelos de datos de relaciones multifactor, todo estaba relacionado (una única fuente de datos) o nada (mezclando múltiples fuentes de datos).

Relación en el modelo de datos

Las tablas están relacionadas, no relacionadas o compartidas según la estructura del modelo de datos. En una fuente de datos, la relación de las tablas es una constante. Como una breve descripción: 

• Las tablas relacionadas están en el mismo árbol.
  • Antes de la versión 2024.2, todas las fuentes de datos eran fuentes de datos de tabla base única que constaban de un solo árbol, y en una fuente de datos de tabla base única todas las tablas están relacionadas.
• Las tablas no relacionadas están en diferentes árboles. Las tablas base nunca están relacionadas entre sí. Las tablas que están en el nivel inferior exactamente de una tabla base tampoco están relacionadas con las tablas de otros árboles.
• Las tablas compartidas tienen múltiples relaciones entrantes y pertenecen a más de un árbol.
  • Las tablas descendentes de una tabla con múltiples relaciones entrantes también se consideran compartidas.

Relación durante el análisis

Los campos pueden estar relacionados, no relacionados, ambiguamente relacionados o pueden actuar como campos de anexo. La relación entre un grupo de campos se determina hoja por hoja según la estructura del modelo de datos, qué campos están en uso activo (es decir, en los estantes como campos) y si esos campos son dimensiones o medidas.  

Para realizar una visualización con campos de varias tablas, Tableau debe realizar uniones en segundo plano para calcular los valores. El tipo de unión utilizada depende de la relación de los campos. Como una breve descripción: 

• Cuando se utilizan campos relacionados en una visualización, las dimensiones se unen internamente y los valores de medida se desglosan por dimensiones.
  • Es un poco más complicado que eso: es posible que se necesiten uniones adicionales en segundo plano para garantizar que no se eliminen valores de medida. Pero en una visualización de solo dimensiones, las dimensiones relacionadas están unidas internamente y ese es el concepto principal aquí.
  • Este es el mismo comportamiento que los modelos de tabla de base única.
• Cuando se utilizan campos no relacionados en una visualización, las dimensiones están unidas en cruz. Los valores de medida tienen un alcance de tabla (es decir, se agregan localmente a un único valor para toda la tabla) y se repiten.
  • También es posible que los campos estén ambiguamente relacionados, lo que significa que para la combinación de campos activos, existe más de una forma de resolver las relaciones entre sus tablas. Si Tableau encuentra ambigüedad, trata los campos como si no estuvieran relacionados.
• Cuando los campos están anexados basándose en un campo compartido, las dimensiones se unen externamente. Los valores de las medidas se agregan al nivel de cualquier dimensión en la que se puedan desglosar y repetir.
  • Las dimensiones de anexo son similares a los campos vinculantes en la combinación de datos. Los resultados se calculan para cada par de campos relacionados y, luego, los valores no relacionados se anexan entre los valores compartidos de la dimensión compartida entre ellos.

Todos estos conceptos y definiciones se analizan con más detalle más adelante en este tema.

Indicadores de relación a nivel de campo

Hay varias pistas visuales que pueden ayudarle a comprender el grado de relación de los campos que está utilizando en un análisis.

Indicadores de relación en una hoja de trabajo

• Icono no relacionado: Tableau usa un icono no relacionado para indicar que no todo lo que aparece en la vista está relacionado. Si ve un icono no relacionado en un campo en la vista o en el panel Datos, puede colocar el cursor sobre el icono para obtener más información.
• Nombres de campos en gris claro: los nombres de los campos se muestran en texto gris claro en el panel Datos cuando no están relacionados con cualquier campo en uso en los estantes. Aún puede utilizar estos campos para el análisis en esa visualización, pero los campos no relacionados se evaluarán de manera diferente en el análisis que los campos que están relacionados. Al pasar el ratón, estos campos también muestran un icono no relacionado.

Nota: En versiones anteriores de Tableau, los nombres de los campos en gris claro indicaban que los campos estaban ocultos y que se había seleccionado la opción Mostrar campos ocultos. Los campos ocultos, cuando se muestran, ahora se indican con un icono de ojo en el que se puede hacer clic .

Cuadro de diálogo de advertencia de relación

Cuando se utilizan campos no relacionados juntos en una visualización, Tableau muestra un cuadro de diálogo de advertencia para informarle de que los campos no están relacionados. Este mensaje aparece cada vez que agrega un campo no relacionado para recordarle que debe validar el uso de campos no relacionados en su análisis. El mensaje de advertencia no le impide continuar, pero puede ayudar a evitar posibles problemas de rendimiento. Por ejemplo, el uso de campos no relacionados con alta cardinalidad puede dar como resultado uniones cruzadas que afectan el rendimiento del libro de trabajo.

Haga clic en Agregar para continuar agregando el campo a la visualización. Si no desea volver a ver el mensaje, seleccione la opción No volver a mostrar esto. Siempre puede hacer que estos mensajes de advertencia vuelvan a aparecer volviéndolos a activar: abra el Ayuda > Configuración y rendimiento > Restablecer mensajes ignorados.

Si se están agregando varios campos o ya están presentes en la vista, el área Detalles aparece en el cuadro de diálogo. Amplíela para ver más información sobre la relación de todos los campos en uso e identificar de dónde proviene el problema de la falta de relación.

Relación a nivel de tabla en el modelo de datos

En un modelo de datos con múltiples tablas base, cada tabla base define un conjunto de tablas que están relacionadas y forman un árbol conceptual. Estos árboles deben estar conectados mediante al menos una tabla compartida para garantizar que la fuente de datos general sea una entidad única.

Lo que antes podrían haber sido dos fuentes de datos que podrían combinarse mediante campos vinculados ahora pueden ser una única fuente de datos con dos árboles, conectados por tablas compartidas que contienen esos campos comunes.

Consejo: La forma en que se relacionan las tablas en el modelo de datos afecta a la forma en que se pueden relacionar sus campos en el análisis. Puede resultar útil volver a consultar la pestaña Fuente de datos durante el análisis para ver cómo encaja una tabla en el modelo de datos general.

Veamos qué tablas están relacionadas, no relacionadas o compartidas usando esta fuente de datos de ejemplo. Hay dos árboles, uno establecido por la Tabla base A y otro por la Tabla base B.

Tablas no relacionadas

Las tablas base no están fundamentalmente relacionadas. De manera similar, cualquier tabla que exista únicamente en un único árbol no está relacionada con las tablas de otros árboles.

La Tabla A y la Tabla X no están relacionadas.	La Tabla B y la Tabla X no están relacionadas.

Tablas relacionadas

Las tablas del mismo árbol se consideran relacionadas.

La tabla A y la tabla S están relacionadas	La Tabla B y la Tabla S están relacionadas (a través de la Tabla A)

Tablas compartidas

Las tablas compartidas tienen múltiples relaciones entrantes. Estas tablas pertenecen a varios árboles y se comparten entre ellos.

La Tabla S y la Tabla T se comparten.

Relación a nivel de campo en el análisis.

La relación entre campos se determina hoja por hoja según la estructura del modelo de datos, qué campos se utilizan activamente (es decir, qué campos están en la visualización como campos en los estantes) y si esos campos son dimensiones. o medidas. El impacto de la relación de campo en los resultados de una visualización se aborda en la siguiente sección.

Repasemos algunos escenarios utilizando la misma fuente de datos de ejemplo. El nombre de cada campo indica de qué tabla proviene, como CampoB de la Tabla B. Los campos pueden ser dimensiones o medidas a menos que se indique lo contrario.

Campos relacionados

En un nivel alto, los campos están relacionados cuando Tableau puede determinar claramente cómo evaluarlos juntos en función de una ruta de relación dentro de un único árbol.

Por ejemplo, CampoB (de la Tabla B) y CampoS (de la Tabla S) están relacionados.

Campos no relacionados

En un nivel alto, los campos no están relacionados en ningún caso cuando no lo están. Esto podría deberse a que los campos provienen de tablas no relacionadas, como por ejemplo el uso de campos de dos tablas base. En este caso, los campos de diferentes tablas base básicamente no están relacionados.

Por ejemplo, CampoA y CampoX no están relacionados.

O los campos pueden considerarse como no relacionados durante un momento determinado, como en casos ambiguamente relacionados. En su mayor parte, puede confiar en indicadores de relación para avisarle cuando los campos no están relacionados en el contexto de una visualización.

Campos de anexo

Anexar es la forma en que Tableau evalúa campos de tablas no relacionadas en un modelo de datos multifactor durante el análisis. En una visualización, el uso de una dimensión de una tabla compartida anexa campos que de otro modo no estarían relacionados y permite evaluarlos simultáneamente en la misma visualización. Piense en esto como yuxtaponer los resultados de dos árboles en función de una dimensión que comparten.

Por ejemplo, si se crea una visualización con CampoA y CampoX, estos dos campos no están relacionados. Agregar DimensiónS introduce un campo de anexo.

• CampoA y DimensiónS se evalúan juntos.
• CampoX y DimensiónS se evalúan juntos.
• Esos resultados intermedios se reúnen en función de los valores de DimensiónS.
• CampoA y CampoX ahora están anexados.

Consejo: Una práctica recomendada es utilizar un campo de anexo en la visualización antes de mostrar un campo no relacionado. Por ejemplo, arrastre primero DimensiónS, o CampoA, luego DimensiónS y luego CampoX, en lugar de CampoA, luego CampoX y luego DimensiónS. Agregar primero el campo de anexo garantiza que Tableau siempre sepa cómo evaluar las relaciones y evita posibles problemas de rendimiento al evaluar dimensiones no relacionadas juntas.

Anexar requiere que una dimensión de una tabla compartida esté activa en la visualización. Los campos colocados en el estante Filtros o en la propiedad Descripción emergente de la tarjeta Marcas no se consideran activos a los efectos del anexo.

Campos ambiguamente relacionados

Los campos también pueden estar relacionados de forma ambigua. Esto sucede cuando hay más de una relación posible entre dos tablas compartidas (o tablas descendentes de una tabla compartida) y se puede considerar que aún no están relacionadas en el contexto de la visualización.

Considere CampoS y CampoT. Sus tablas están relacionadas entre sí tanto a través del árbol definido por la Tabla base A como a través del árbol definido por la Tabla base X.

En una visualización con solo CampoS y CampoT, existe ambigüedad sobre qué árbol se debe utilizar para relacionarlos. Sin información adicional, Tableau no puede evaluar si relacionar estos campos a través del árbol de la Tabla base A o del árbol de la Tabla base B.

CampoS y CampoT están relacionados de manera ambigua: existen múltiples relaciones potenciales.

Los campos relacionados ambiguamente se evalúan como campos no relacionados porque Tableau no puede determinar claramente su ruta de relación. A diferencia de los campos verdaderamente no relacionados, los campos ambiguamente relacionados se pueden resolver y los campos se pueden relacionar directamente.

Resolver ambigüedad

La resolución de la ambigüedad se realiza agregando un campo para establecer qué árbol usar.

Ejemplo:

• En una visualización de CampoS y CampoT, agregar un campo de la Tabla A, B o C a la visualización activa el árbol de la Tabla base A y resuelve la ambigüedad entre CampoS y CampoT.
• Alternativamente, usar un campo de la Tabla X resuelve la ambigüedad entre CampoS y CampoT para basar el árbol de la Tabla X.

Relacionado ambiguamente	Ambigüedad resuelta en un solo árbol
	Relacionado a través de la tabla base A	Relacionado a través de la tabla base X

Resolver la ambigüedad es similar a utilizar una expresión de nivel de detalle (LOD) FIXED. En una expresión LOD FIXED, usted le indica a Tableau a qué nivel de detalle agregar definiendo la declaración de dimensión. La ambigüedad se resuelve cambiando la estructura de la visualización para activar solo un árbol, lo que le indica a Tableau qué rutas de relación puede considerar para realizar el análisis.

Anexar o resolver ambigüedades

Tanto anexar como resolver la ambigüedad son formas de abordar la falta de relación, pero tienen resultados diferentes:

Anexar	Resolver la ambigüedad
CampoA y CampoX no relacionados anexados por DimensiónS	CampoS y CampoT evaluados a través del árbol definido por la Tabla base A
Yuxtapone campos no relacionados basados en atributos compartidos	Limita qué ruta de relación usar cuando hay múltiples opciones
Utiliza lógica de tabla base múltiple para calcular los resultados.	Utiliza lógica de tabla base única para calcular los resultados.
El análisis involucra tablas no relacionadas.	El análisis implica tablas compartidas.

Cómo se utilizan las uniones para cada nivel de relación

Una vez determinada la relación a nivel de campo, Tableau debe evaluar los resultados para crear la visualización real. Las consultas utilizadas para calcular los valores mostrados en una visualización se basan en uniones. El hecho de que los campos estén relacionados, no relacionados o anexados tiene un impacto diferente en las uniones que se realizan. Recuerde: los campos ambiguamente relacionados se tratan como no relacionados en este contexto.

Para explicar las relaciones y las uniones, esta sección cubre las tablas y sus campos, además de los valores en esos campos. Considere el siguiente modelo de datos con dos tablas base, Clases y Clubes, y una tabla compartida, Estudiantes.

Clases	Clubes	Estudiantes
Campos: Clase, una dimensión con valores de Conceptos básicos de anidación, Canciones avanzadas, Vuelo para novatos y Llamadas de alarma 101 Longitud, una medida Estudiante, una dimensión utilizada para relacionarse con la tabla de Estudiantes	Campos: Club, una dimensión con valores de Fotografía, Viajes, Malabares, Arte y Primeros Auxilios Deudas, una medida Estudiante, una dimensión utilizada para relacionarse con la tabla de Estudiantes	Campos: En autobús, una dimensión con valores de sí o no Estudiante, una dimensión con valores de Finch, Cardinal, Sparrow, Robin y Jay. Se utiliza para relacionarse con las otras dos tablas. Edad, una medida

Este modelo muy simple ilustra cómo se calcula la lógica de unión de alto nivel para modelos de datos de relaciones multifactor. Para obtener más información sobre los conceptos básicos de las uniones utilizadas en modelos de datos de tabla base única basados en relaciones, consulte Cómo funciona el análisis para fuentes de datos de varias tablas que utilizan relaciones.

Las dimensiones relacionadas utilizan uniones internas

Las dimensiones relacionadas están unidas internamente. Las uniones internas eliminan los valores de dimensión que no se comparten en ambas tablas.

• Tableau utiliza lógica adicional para garantizar que los valores de las medidas no se pierdan. Esta sección utiliza solo dimensiones para demostrar los conceptos básicos de cómo Tableau aplica uniones internas a dimensiones relacionadas.

El siguiente ejemplo muestra cómo las dimensiones relacionadas solo devuelven filas que están presentes en los datos. No hay estudiantes en la clase Llamadas de alarma 101, por lo que no está presente en los resultados. Cardinal y Jay no están en ninguna clase, por lo que no están presentes en los resultados.

Las dimensiones no relacionadas utilizan uniones cruzadas

Las dimensiones no relacionadas (por sí solas, sin una dimensión de anexo) se unen en cruz.

En una unión cruzada, cada valor de una dimensión se combina con cada valor de la otra dimensión, incluso si la combinación resultante no existe realmente en los datos. En este ejemplo, la unión cruzada agrega una fila para cada combinación posible de Clase y Club.

Es importante reconocer cuándo se produce una unión cruzada en su análisis. Aunque hay una fila para Primeros auxilios + Canciones avanzadas en la tabla de resultados para la unión cruzada, en realidad no hay estudiantes en esta combinación de actividades (veremos la prueba de esto en el ejemplo de anexo en la siguiente sección).

¿Por qué es importante reconocer que no todos los resultados de combinaciones cruzadas se basan en los datos? Imagina que estás intentando crear un horario para clases y clubes para que no haya conflictos para ningún estudiante. No hay estudiantes en Canciones Avanzadas y Primeros Auxilios, por lo que puede ignorar este resultado y programar esa clase y club simultáneamente. La unión cruzada no representa combinaciones de valores que realmente existen en los datos.

Las dimensiones anexadas utilizan uniones exteriores

Las dimensiones no relacionadas (en presencia de una dimensión de anexo) se unen externamente.

En este ejemplo, tanto la tabla Clases como la tabla Clubes están relacionadas con la tabla Estudiantes compartida pero no entre sí, por lo que los campos Clase y Club no están relacionados. Agregar la dimensión Estudiante le permite a Tableau saber qué valores de Clase y qué valores de Club deben yuxtaponerse en el análisis. A esto lo llamamos anexo de comportamiento de unión externa.

Anexar es similar a la combinación de datos en el sentido de que hay resultados intermedios que se vuelven a unir para obtener los resultados generales. Sin embargo, a diferencia de la combinación, un anexo es una unión externa, no una unión izquierda, y no elimina valores de ninguno de los lados. No existe el concepto de fuentes de datos principales o secundarias cuando se trata de una sola fuente de datos, por lo que ambos campos no relacionados tienen la misma prioridad.

Los resultados intermedios están unidos exteriormente

¿Qué conlleva la unión externa de los campos anexados? Se calcula una unión interna inmediata para cada uno de los campos no relacionados y el campo anexado, luego esos resultados intermedios se unen externamente en función de los valores de la dimensión de anexo.

Ejemplo

Una unión interna para estudiantes y clases...

... y una unión interna para Estudiante y Club...

... luego se unen externamente en Estudiante.

Uniones adicionales para retener medidas

Además de la lógica de unión de dimensiones, las medidas pueden introducir uniones adicionales. Cuando las relaciones se introdujeron por primera vez en Tableau, uno de los los principios básicos era que los valores de las medidas no se pierden.. Esto también se mantiene en modelos de datos de relaciones multifactor.

Los detalles esenciales son:

• Los valores de las medidas se desglosan únicamente por dimensiones relacionadas.
• Los valores de medida se repiten para dimensiones no relacionadas.
• Los valores de dimensión que se eliminarían en visualizaciones de solo dimensión se pueden devolver si hay valores de medida relevantes asociados con ellos.

Nota: Recuerde que las medidas son agregaciones: se calculan en el nivel de detalle (la granularidad) establecido por la combinación de dimensiones en la visualización. Esto se conoce como una medida desglosada por una dimensión. Cuando se utiliza una medida sin dimensiones, se dice que tiene un alcance de tabla. Esto significa que el valor de la medida es el valor completamente agregado. Tan pronto como utilizamos una dimensión en la visualización, la medida se desglosa de forma más detallada en función de los valores de la dimensión. Por tanto, el valor de una medida en un análisis depende del contexto de las dimensiones.

Medidas relacionadas

Considere el subconjunto de valores de dimensión que se devuelven para una unión interna en las dimensiones relacionadas Estudiante y Clase. Hay tres valores para Estudiante, Finch, Robin y Sparrow; y tres valores de clase: Canciones avanzadas, Conceptos básicos de anidación y Vuelo para novatos.

Si sumamos la medida Duración de la tabla Clase, vemos que se muestran las cuatro clases y hay un valor nulo para Estudiante. Cada clase Duración se muestra, al nivel de Clase.

Si en cambio añadimos la medida Edad de la tabla Estudiante, vemos que se muestran los cinco estudiantes y hay dos valores nulos para Clase. Los resultados preservan a todos los estudiantes, incluso si no están en una clase. La Edad de cada estudiante se muestra, al nivel de Estudiante.

Medidas no relacionadas

Los valores de medida se repiten para valores de dimensión no relacionados.

Si miramos la medida Duración de la tabla Clases y las dimensión no relacionada Club, la medida tiene un alcance de tabla y se repite en todos los valores de dimensión de Club.

En presencia de una dimensión de anexo, las medidas pueden dividirse y repetirse.

Aquí la medida Edad proviene de la tabla Estudiantes y se desglosa por nivel de estudiante. Cada vez que un estudiante se repite según las dimensiones para Clase y Club, el valor Edad se repite.

Solución de problemas

Consideraciones al trabajar con modelos de datos de relaciones multifactor

Cálculos a nivel de fila

Los cálculos a nivel de fila solo pueden hacer referencia a campos que comparten la misma tabla base ascendente. Es decir, los cálculos a nivel de fila no se pueden realizar entre árboles.

Campos combinados

Todos los campos de un campo combinado deben compartir una tabla ascendente. Es decir, no se puede crear un campo combinado utilizando campos que se encuentran en árboles diferentes.

Conjuntos

Los conjuntos solo se pueden crear con una definición que incluya campos que compartan la misma tabla base ascendente. Sin embargo, en una visualización, la opción Agregar al conjunto puede estar disponible desde una marca cuando esa marca está definida por campos no relacionados con los campos utilizados para definir el conjunto. Si elige Agregar al conjunto, Tableau agregará solo los campos relacionados a la definición del conjunto. Esto es diferente del comportamiento de Agregar al conjunto en fuentes de datos de tabla base única, cuando Agregar al conjunto agrega todo lo que define la marca.

Validar expresiones de nivel de detalle INCLUDE

Las expresiones LOD INCLUDE no se pueden evaluar en campos no relacionados. Debido a que la relación entre campos se evalúa hoja por hoja, es posible tener una expresión LOD válida en el panel Datos o en el editor de cálculos que deje de ser válida en el contexto de una visualización específica (en presencia de una dimensión no relacionada). Cuando esto sucede, el campo LOD se pondrá rojo. Puede actualizar la expresión LOD para eliminar conflictos de campos no relacionados, cambiar la estructura de la visualización o eliminar la expresión LOD de la visualización.

Actualizar fuentes de datos publicadas

Como práctica recomendada, cree una copia de una fuente de datos publicada existente si planea modificarla para convertirla en un modelo de datos de relación multifactor cuando no todos sus libros conectados necesiten el nuevo modelo de datos. No actualice la versión existente de la fuente de datos a menos que todos sus libros necesiten las nuevas tablas. Publique la fuente de datos modificada como una nueva fuente de datos y cree nuevos libros a partir de ella. Esto evitará que los libros existentes se conviertan para usar VDS en lugar de un servidor de datos cuando no necesiten la funcionalidad, lo que evitará la posibilidad de que se vea afectado el rendimiento.

Problemas conocidos en 2024.2

Extractos

Advertencia: Las fuentes de datos con relaciones multifactor deben ser conexiones en tiempo real, no extracciones.

Fuente de datos local (en un libro de trabajo): si intenta extraer una fuente de datos de relación multifactor, aparecerá el error "No existe la tabla".

Fuente de datos publicada: la extracción de una fuente de datos de relaciones multifactor publicada parece tener éxito, pero los valores de los campos se pueden intercambiar.

Hay una solución planificada para este comportamiento.

Indicadores de relación con múltiples tarjetas Marcas

Cuando se crea una visualización con varias medidas en el estante Filas o en el estante Columnas, cada medida obtiene su propia tarjeta Marcas. Es posible que la lógica utilizada para determinar los indicadores de relación (el icono no relacionado, el texto en la descripción emergente y el cuadro de diálogo de advertencia de relación) no proporcione los resultados esperados dependiendo de qué tarjeta Marcas esté abierta. Sin embargo, la visualización en sí se calcula correctamente en función de la relación de cada par de campos. Hay una solución planificada para este comportamiento.

Expresiones de nivel de detalle EXCLUDE

Solo se deben validar LOD INCLUDE en presencia de campos no relacionados. Sin embargo, las LOD EXCLUDE también pueden marcarse incorrectamente como no válidas en las mismas condiciones. Hay una solución planificada para este comportamiento.

Cálculos de usuario anidados

Los cálculos de usuario anidados no están disponibles en fuentes de datos publicadas con un modelo de datos de relaciones multifactor. Hay una solución planificada para este comportamiento.

BatchQueryProcessor

BatchQueryProcessor debe estar habilitado para admitir modelos de datos de relaciones multifactor. Este es un comportamiento esperado y no se ha planificado ninguna solución actualmente.

Tableau Pulse

Es posible que Pulse no funcione con modelos de datos de relaciones multifactor. Es posible que se le impida crear una definición de métrica o que cualquier métrica que se cree esté en blanco. Este no es un comportamiento esperado, pero todavía no hay ninguna solución planificada.

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