Grazie per la domanda. Anch'io ho passato molto tempo a creare rapporti e sono stato esposto a Tableau quando altri in un precedente datore di lavoro lo utilizzavano. Ho scaricato la versione di prova, ho seguito i tutorial e sono rimasto impressionato da quanto è possibile generare, quanto velocemente e con poca competenza tecnica.

Ovviamente ci saranno sempre alcuni rapporti che dobbiamo creare a mano e la domanda è come adattare Tableau alle nostre applicazioni / rapporti artigianali esistenti.

Per soluzioni autonome, senza il mio codice, ho utilizzato

Qlik® Sense Desktop è un'applicazione Windows che offre alle persone la possibilità di creare visualizzazioni di dati, report e dashboard interattivi e personalizzati da più origini dati con facilità di trascinamento. Scopri più informazioni sui tuoi dati in soli 5 minuti.

  ** Gratuito per uso personale e aziendale interno ** Creazione di app drag-and-drop e caricamento dei dati Integrazione di più origini dati Applicazione Windows installata  

Che "Gratuito per uso personale e aziendale interno" è in realtà abbastanza generoso, ma potrebbe essere un problema se devi rilasciare rapporti a società esterne.

Per il codice lato client-tuo, penso che tu non possa battere http://d3js.org/

Vedi anche http://www.quora.com/Is-there-an-inexpensive-alternative-to-Tableau

http: // butleranalytics. com / 5-desktop-and-server-tableau-alternatives /

http://www.datacopia.com/ - versioni gratuite ed economiche disponibili

http://alternativeto.net/software/tableau/

https://www.g2crowd.com/products/tableau-desktop/ concorrenti / alternative

Non penso che tu abbia l'approccio giusto. Stai supponendo che un clone esatto di Tableau sia la risposta migliore. Potrebbe non essere.

Nota che se Tableau (che non conosco e non mi interessa) fosse eseguito solo su Windows e ti fosse stato fornito un Mac (sotto MacOSX) tu " avrò un problema simile.

E non è una questione di soldi (in altre parole, il software libero è libero , non gratis software).

Per prima cosa, hai capacità che i tuoi altri colleghi non hanno: conosci abbastanza bene R e sei esperto in Linux.

Quindi devi affrontare (o forse) alcuni problemi utilizzando la tua esperienza . Definisci le classi di problemi che devi risolvere, pensa agli strumenti e alle librerie (in particolare, interfacciabili con R) che conosci o che puoi imparare facilmente. Sii consapevole degli input e degli output richiesti da te. Hai bisogno di produrre alcuni file compatibili con Tableau o cosa? O ti viene semplicemente chiesto di produrre documenti (ad esempio in PDF)? Che tipo di dati e quale formato di dati dovresti ottenere o produrre? I formati dei dati sono ben definiti / documentati ...?

Hai più (o vuoi ottenere facilmente) competenze generali di programmazione o capacità di scripting?

Hai una buona conoscenza di cosa sia Tableau? Delle sue carenze?

Io certamente non lo faccio, e non voglio nemmeno spendere qualche minuto a leggere i loro annunci commerciali.

Linux è abbastanza potente nel combinare strumenti e librerie (ad es. utilizzando una pipeline software). Ad esempio, potresti scrivere uno script Python che recupera alcuni dati da database o servizi web strutturati ed elaborarli in una libreria numerica incollata a Python, inserirli in qualcosa di facilmente elaborabile da Scilab o R e utilizzare GNUplot per generare un output che diventerebbe una figura nel tuo documento LaTeX.

Quindi Linux (con i molti software gratuiti disponibili su Debian) sta già fornendo "una meta-interfaccia per diverse fonti di dati, visualizzazione e R". Hai solo bisogno di definire meglio cosa significa veramente.

Pensa di più in termini di flusso di dati, flusso di lavoro, formati di dati, trasformazioni di dati (e ovviamente in termini di tue capacità), librerie di software . Presto (tra poche settimane) sarai in grado di mostrare, in pochi giorni, alcuni lavori che i tuoi colleghi di Tableau non dovranno svolgere anche dopo aver fatto clic per un mese sul desktop di Tableau. Si dice che la competenza sia più importante degli strumenti.

Si dice che R (che non conosco) abbia una notevole quantità di codice collante per molte potenti librerie. AFAIK, il recupero di dati da fonti web o database è un gioco da ragazzi per R (ci sono già diverse interfacce in R per questo).