En este artículo hablaremos del retraso en la carga de objetos en los cuadros de mando, sus principales causas y soluciones.
La carga de objetos en los cuadros de mando está directamente relacionada con la optimización de la estructura de origen.
Principales causas
Tamaño de la estructura
Un bajo rendimiento en las estructuras puede ser causado por una gran cantidad de líneas de información, provocando un mayor retraso en la carga de estos datos en los análisis, gráficos y KPI’s. Por tanto, cuanto menor sea el tamaño de esta estructura, mayor será su rendimiento, interfiriendo directamente en la carga de los cuadros de mando.
Cantidad de medidas calculadas en la estructura
Otra cuestión directamente relacionada con el rendimiento de las estructuras es la cantidad de Medidas Calculadas creadas en ella. Cuanto mayor sea la cantidad de cálculos que se realicen, mayor será el tamaño de esta base y el procesamiento utilizado por ella crecerá significativamente.
En línea con esto, están las medidas calculadas dinámicas, que, debido al uso de validaciones extra en sus cálculos, tienen un mayor consumo de procesamiento en relación con las otras medidas creadas en la estructura.
Número de objetos en un dashboard
Además de la optimización de la estructura, un cuadro de mandos con un número razonable de análisis, gráficos y KPI también afecta a su carga. Por lo tanto, cuantos más objetos se añadan a un cuadro de mando, más tiempo tardará en cargarse.
El tamaño de sus indicadores también está relacionado con esta cuestión. Por ejemplo, un análisis con una gran cantidad de información o en el que se realicen varios cálculos verá afectado directamente su rendimiento.
¿Cómo solucionarlo?
Utilice filtros en sus dashboards
Si su panel de control tarda mucho en cargarse, el uso de filtros puede ayudar a mejorar significativamente el rendimiento. Al aplicar los filtros, la información mostrada por los objetos presentes disminuye, con lo que el cuadro de mandos se carga con mayor fluidez. Si aún no ha creado ningún filtro, haga clic aquí y vea cómo crearlos.
Separar los grandes análisis en diferentes dashboards
Otra forma de mejorar el rendimiento de los cuadros de mando es dejar los análisis que presentan una mayor masa de datos, o que tienen cálculos más complejos, en cuadros de mando separados. Los cuadros de mando pueden entonces ser dirigidos a este cuadro de mando mediante un icono añadido al cuadro de mando original.
Utilizar el Reciclaje de Datos
Para que los datos muy antiguos que no se utilizan se eliminen automáticamente en un intervalo de tiempo preestablecido, existe la opción de Reciclaje de Datos. Con esta configuración, que se habilita directamente en las estructuras, es posible evitar la acumulación de información a lo largo del tiempo en sus bases.
