Insbesondere bei Projekte mit einer sehr großen Datenmenge, beispielsweise bei Trackingstudien, kann es passieren, dass die Performance, z.B. die Ladegeschwindingkeit von Charts, langsam wird. Um die Performance langfristig hoch zu halten, gibt es verschiedene Möglichkeiten.
(1) Caching
Mittels Caching können bereits abgerufene oder berechnete Daten effizient wiederverwendet werden. Das Caching kann im Backend unter „Daten“ in den „Cache Settings“ aktiviert werden:
Ferner könen Sie die Dauer des Caches festlegen.
(2) Anzahl von Charts pro Dashboard reduzieren
Je mehr Charts sich auf einem Dashboard befinden, desto länger sind die Ladezeiten bei Verwendung von Drop-Down-Filtern, da dieser dann auf alle Charts eines Dashboards angewendet werden. Hier kann es hilfreich sein, weniger Charts auf einem Dashboard zu verwenden und die Widgets beispielsweise thematisch auf verschiedene Dashboards aufzuteilen.
(3) Nicht alle Werte einblenden
Gerade bei offenen Nennungen bzw. Labels gibt es häufig eine Vielzahl an möglichen Ausprägungen. Meist sind für die Analyse aber nur die TOPXX-Werte relevant. Über das Backend (Allgemein >> Chart-Einstellungen) können Sie verschiedene TOP-Werte definieren:
Im Front-End können Sie dann die entsprechenden TOP-Werte über die Charteinstellungen auswählen: 
(4) Indizes bilden
Über Variablen, die häufig als Filter verwendet werden, können zudem Indizes gebildet werden. Indizes beschleunigen die Suche in umfangreichen Datenbanken.
Indizes lassen sich über das Backend unter Daten aktiveren:
(5) Verwenden Sie nach Möglichkeit anstelle von SQL-Formeln einfache Abfragen auf vorberechnete Spalten in Ihrem Dataset
(6) Entfernen Sie nicht benötigte Spalten aus Ihrem Datensatz
(7) Überführung in ein spaltenorientiertes, relationales Datenbankverwaltungssystem
Eine weitere Möglichkeit um die Performance zu steigern – sofern die Punkte 1 bis 3 nicht die Leistung verbessern – ist die Überführung der Daten in ein anderes Datenbankverwaltungssystem (z.B. Exasol). Sprechen Sie uns hierzu gerne an.