---
schema_version: "1"
id: c16dc22d85e55ea49b3718c015b2e03bf8d73b4a1cd7cd95a19138c25961eb92
title: กลยุทธ์ข้อมูล
collection: tableau
version: next
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/blueprint/bp_data_strategy.md
canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/blueprint/th-th/bp_data_strategy.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 0f94d2b0d5ce0208d02d12b6bb0b5b7e18cb2da30fdd2161de91fb42e23ed5ef
description: Blueprint guidance on aligning Tableau with your data strategy, hybrid architecture, and data security.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# กลยุทธ์ข้อมูล

> [!TIP]
> 
> เนื้อหานี้เป็นส่วนหนึ่งของ Tableau Blueprint ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่สมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณสามารถขยายและปรับปรุงวิธีที่องค์กรของคุณใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นผลลัพธ์ เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณ โปรดทำ[การประเมิน](https://www.tableau.com/th-th/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)

ทุกองค์กรจะมีข้อกำหนดและวิธีแก้ปัญหาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลที่แตกต่างกันไป Tableau เคารพตัวเลือกขององค์กรและผสานรวมกับกลยุทธ์ข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ นอกเหนือจากคลังข้อมูลองค์กรแล้ว ก็ยังมีแหล่งข้อมูลใหม่ๆ อีกหลายแหล่งที่ปรากฏอยู่ภายในและภายนอกองค์กรของคุณ ซึ่งได้แก่ แอปพลิเคชันและข้อมูลบนระบบคลาวด์ ฐานข้อมูลของข้อมูลขนาดใหญ่ ที่เก็บแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง จากคลัสเตอร์ Hadoop ไปจนถึงฐานข้อมูล NoSQL และอื่นๆ อีกมากมาย โฟลว์ข้อมูลไม่จำเป็นต้องรวมศูนย์ไว้ในคลังข้อมูลองค์กร (EDW) ในฐานะปลายทางสุดท้ายอีกต่อไป

สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัยขับเคลื่อนโดยข้อกำหนดใหม่ของธุรกิจ (ความเร็ว, ความคล่องตัว, ปริมาณ) และเทคโนโลยีใหม่ คุณเลือกว่าจะให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลในสถานที่หรือทำให้ข้อมูลสมบูรณ์ขึ้นด้วยแหล่งข้อมูลอื่นๆ หรือไม่ เมื่อผสมผสานเข้ากับโซลูชันระบบคลาวด์ที่ช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานและบริการสามารถเพิ่มความเร็วของ Data Pipeline สิ่งที่คุณจะได้ก็คือกระบวนการที่ย้ายข้อมูลไปทั่วองค์กรได้อย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน น่าเสียดายที่องค์กรมักจะพลาดโอกาสใหม่นี้ หากคู่มือการจัดการข้อมูลขององค์กรของคุณเขียนขึ้นโดยใช้แนวคิดแบบบักเก็ตข้อมูลเดียวของ EDW แบบดั้งเดิม เคล็ดลับในการเปลี่ยนจากบักเก็ตไปเป็นไปป์ไลน์คือ การยอมรับว่าแหล่งข้อมูลเดียวไม่สามารถตอบคำถามทั้งหมดในองค์กรที่เกี่ยวกับข้อมูลได้ รูปแบบสำหรับสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัยแสดงไว้ที่ด้านล่างนี้

![แผนภาพของไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลที่มี 5 ขั้นตอน ได้แก่ ข้อมูลดิบ การประมวลผลเพื่อการเตรียม การจัดเก็บ การประมวลผลเพื่อการค้นหา และการวิเคราะห์](/tableau/next/th-th/blueprint/th-th/Img/bp_data_strategy_624x309.png)

สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัย

1. ข้อมูลดิบ: แหล่งข้อมูล เช่น ข้อมูลธุรกรรมที่โหลดเข้าสู่แพลตฟอร์มข้อมูลที่มักจะต้องการการเปลี่ยนแปลงในหลายๆ รูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการล้างข้อมูล การตรวจสอบ PII เป็นต้น
2. การคำนวณสำหรับ Prep: การประมวลผลข้อมูลดิบสามารถกำหนดทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญได้ ดังนั้นจึงทำได้มากกว่า ETL แบบดั้งเดิม มักจะมีแอป Data Science อยู่ในนั้นด้วย ซึ่งสามารถสร้างข้อมูลใหม่ที่มีคุณค่าสูงได้
3. การจัดเก็บ: แพลตฟอร์มข้อมูลที่ทันสมัยสร้างขึ้นบนหลักการของการจัดเก็บข้อมูล เนื่องจากคุณจะไม่สามารถทราบได้เลยว่าจะมีการใช้ข้อมูลอย่างไรในอนาคต เราจัดเก็บข้อมูลระดับกลางและข้อมูลเดียวกันไว้หลายเวอร์ชันและหลายรูปแบบ ดังนั้นการจัดเก็บข้อมูลจึงมีการแบ่งเลเยอร์
4. การคำนวณสำหรับการค้นหา: กลไกจัดการฐานข้อมูลการวิเคราะห์ทั่วไป ซึ่งรวมถึงการแยกข้อมูล Hyper และยังรวมถึง Hadoop และอื่นๆ อีกด้วย
5. การวิเคราะห์: Tableau อยู่ในการวิเคราะห์

## สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบไฮบริดของ Tableau

สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบไฮบริดของ Tableau มีโหมดสำหรับการมีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลสองโหมด โดยใช้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์หรือการแยกข้อมูลในหน่วยความจำ การสลับระหว่างสองโหมดนี้ง่ายพอๆ กับการเลือกตัวเลือกที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ

### การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์

ตัวเชื่อมต่อข้อมูลของ Tableau ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลที่มีอยู่ โดยการส่งการค้นหาแบบไดนามิกไปยังฐานข้อมูลของแหล่งข้อมูลโดยตรงแทนที่จะนำเข้าข้อมูลทั้งหมด ซึ่งหมายความว่า หากคุณลงทุนในฐานข้อมูลที่เหมาะกับการวิเคราะห์และมีความรวดเร็ว คุณจะได้รับประโยชน์จากการลงทุนดังกล่าวด้วยการเชื่อมต่อแบบสดกับข้อมูลของคุณ การดำเนินการนี้จะทิ้งข้อมูลรายละเอียดไว้ในระบบของแหล่งข้อมูลและส่งผลลัพธ์รวบรวมของการค้นหาไปยัง Tableau นอกจากนี้ยังหมายถึงการที่ Tableau สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำกัดจำนวนอีกด้วย ในความเป็นจริงแล้ว Tableau เป็นไคลเอนต์การวิเคราะห์ส่วนหน้าของฐานข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในโลกหลายแห่ง Tableau เพิ่มประสิทธิภาพของตัวเชื่อมต่อแต่ละรายการเพื่อใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะตัวของแต่ละแหล่งข้อมูล

### การแยกข้อมูลในหน่วยความจำ

หากคุณมีสถาปัตยกรรมข้อมูลที่สร้างบนฐานข้อมูลธุรกรรมหรือต้องการลดเวิร์กโหลดของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลหลัก เครื่องมือสำหรับข้อมูลของ Tableau ที่ขับเคลื่อนโดย[เทคโนโลยี Hyper](https://www.tableau.com/th-th/products/new-features/hyper) มีที่เก็บข้อมูลในหน่วยความจำที่เหมาะกับการวิเคราะห์ คุณสามารถเชื่อมต่อและแยกข้อมูลของคุณเพื่อนำมาที่หน่วยความจำและดำเนินการการค้นหาใน Tableau ได้ในคลิกเดียว การใช้การแยกข้อมูลของ Tableau สามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ได้เป็นอย่างมากโดยการลดเวลาที่ต้องใช้ไปกับการส่งการค้นหาให้ฐานข้อมูลอีกครั้ง ในทางกลับกัน การแยกข้อมูลทำให้เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลมีพื้นที่มากขึ้น เนื่องจากไม่มีการใช้งานการค้นหาที่ซ้ำซ้อน

การแยกข้อมูลเป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยมสำหรับระบบธุรกรรมที่มีการใช้งานสูงและไม่สามารถรองรับต้นทุนทรัพยากรหากมีการค้นหาบ่อย การแยกข้อมูลจะได้รับการรีเฟรชทุกคืนและพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ในระหว่างวัน นอกจากนี้การแยกข้อมูลยังเป็นชุดย่อยของข้อมูลที่อิงตามจำนวนบันทึกแบบคงที่ จำนวนเปอร์เซ็นต์ของบันทึกทั้งหมด หรือเกณฑ์การกรอง เครื่องมือสำหรับข้อมูลสามารถเพิ่มการแยกข้อมูลที่อัปเดตการแยกข้อมูลที่มีอยู่ด้วยข้อมูลใหม่ การแยกข้อมูลไม่ได้มีไว้เพื่อแทนที่ฐานข้อมูลของคุณ ดังนั้นจึงมีขนาดการแยกข้อมูลที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์พร้อมให้ใช้งาน

หากคุณจำเป็นต้องแชร์เวิร์กบุ๊กของคุณกับผู้ใช้ที่ไม่มีสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลพื้นฐานโดยตรง คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก "การแยกข้อมูล" ได้ เวิร์กบุ๊กที่เป็นแพ็กเกจของ Tableau (ไฟล์ประเภท .twbx) ประกอบด้วยการวิเคราะห์และข้อมูลทั้งหมดที่ใช้สำหรับเวิร์กบุ๊ก จึงทำให้พกพาได้และแชร์กับผู้ใช้ Tableau คนอื่นๆ ได้ด้วย

หากผู้ใช้เผยแพร่เวิร์กบุ๊กที่ใช้การแยกข้อมูล จะมีการเผยแพร่การแยกข้อมูลดังกล่าวไปยัง Tableau Server หรือ Tableau Cloud ด้วย การมีปฏิสัมพันธ์ในอนาคตกับเวิร์กบุ๊กจะใช้การแยกข้อมูลแทนการส่งคำขอข้อมูลแบบสด หากเปิดใช้ จะสามารถตั้งค่าให้เวิร์กบุ๊กส่งคำขอการรีเฟรชการแยกข้อมูลอัตโนมัติในกำหนดเวลาได้

### การรวมศูนย์การค้นหา

เมื่อจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องในตารางทั่วทั้งฐานข้อมูลหรือไฟล์ต่างๆ แล้ว คุณสามารถใช้[การรวมแบบข้ามฐานข้อมูล](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/joining_tables.htm#crossdatabase-joins)ผสมผสานตารางได้ หากต้องการสร้างการรวมแบบข้ามฐานข้อมูล ให้สร้างแหล่งข้อมูล Tableau แบบเชื่อมต่อหลายรายการโดยการเพิ่ม จากนั้นเชื่อมต่อกับแต่ละฐานข้อมูล (ซึ่งรวมถึงไฟล์ Excel และไฟล์ข้อความ) ก่อนที่จะรวมตารางต่างๆ สามารถใช้กการรวมแบบข้ามฐานข้อมูลกับการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์หรือการแยกข้อมูลในหน่วยความจำ

## เซิร์ฟเวอร์ข้อมูล

รวมอยู่ใน Tableau Server และ Tableau Cloud [เซิร์ฟเวอร์ข้อมูล](https://www.tableau.com/th-th/learn/whitepapers/enabling-governed-access-tableau-data-server) มอบการแชร์และการจัดการการแยกข้อมูลแบบรวมศูนย์และการเชื่อมต่อฐานข้อมูลพร็อกซีที่ใช้ร่วมกัน เพื่อให้มีแหล่งข้อมูลที่ได้รับการกำกับดูแล มีการวัดผล และมีการจัดการพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ Tableau Server หรือ Tableau Cloud ทั้งหมดโดยไม่ต้องทำซ้ำการแยกข้อมูลหรือการเชื่อมต่อข้อมูลจากเวิร์กบุ๊กทั้งหมด

เนื่องจากเวิร์กบุ๊กหลายรายการสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหนึ่งรายการ คุณจึงสามารถลดการเพิ่มทวีของแหล่งข้อมูลที่ฝังให้เหลือน้อยที่สุด รวมถึงประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและเวลาในการประมวลผลได้ เมื่อมีคนดาวน์โหลดเวิร์กบุ๊กที่เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ซึ่งจากนั้นจะมีการเชื่อมต่อการแยกข้อมูล การแยกข้อมูลจะคงอยู่ใน Tableau Server หรือ Tableau Cloud เพื่อลดปริมาณการใช้งานเครือข่าย ในท้ายที่สุด หากการเชื่อมต่อต้องมีไดรเวอร์ฐานข้อมูล คุณจำเป็นต้องติดตั้งและคงรักษา[ไดรเวอร์](http://tableau.com/th-th/support/drivers)เฉพาะบน Tableau Server เท่านั้น แทนการรักษาไดรเวอร์ในคอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องของผู้ใช้ Tableau จะจัดการไดรเวอร์ฐานข้อมูลสำหรับแหล่งข้อมูลที่รองรับเช่นเดียวกับใน Tableau Cloud

เมื่อใช้กรณีการใช้ข้อมูลเริ่มต้นที่เก็บรวบรวมจากแต่ละทีม DBA และ/หรือผู้ดูแลข้อมูลจะเผยแพร่แหล่งข้อมูลที่ได้รับการรับรองสำหรับแต่ละแหล่งข้อมูลที่ระบุสำหรับผู้ใช้พร้อมสิทธิ์ที่เหมาะสมสำหรับการเข้าถึง ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่จาก Tableau Desktop และ Tableau Server หรือ Tableau Cloud

แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่จะช่วยป้องกันการเพิ่มทวีของไซโลข้อมูลและข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือสำหรับการเชื่อมต่อการแยกข้อมูลและการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ สามารถกำหนดเวลาการรีเฟรชการแยกข้อมูลได้ และผู้ใช้ทั่วทั้งองค์กรจะได้รับข้อมูลล่าสุดจากข้อมูลและคำนิยามที่ใช้ร่วมกันเหมือนกัน สามารถกำหนดค่าแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลแบบสดกับการเชื่อมต่อฐานข้อมูลพร็อกซีโดยตรง ซึ่งหมายความว่าองค์กรของคุณมีวิธีจัดการแบบรวมศูนย์สำหรับการเชื่อมต่อข้อมูล ตรรกะการรวม เมตาดาต้า และฟิลด์ที่คำนวณ

ในขณะเดียวกันนั้น หากต้องการให้บริการตนเองได้และมีความยืดหยุ่น ผู้ใช้สามารถขยายแบบจำลองข้อมูลโดยการผสมเข้าไปในข้อมูลใหม่หรือสร้างการคำนวณใหม่และอนุญาตให้ส่งมอบแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดขึ้นใหม่ไปยังการผลิตในรูปแบบที่มีความคล่องตัว ข้อมูลที่มีการจัดการแบบรวมศูนย์จะไม่เปลี่ยนแปลง แต่ผู้ใช้จะยังคงได้รับความยืดหยุ่น

### แหล่งข้อมูลที่ได้รับการรับรอง

ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลและ/หรือผู้ดูแลข้อมูลควรรับรองแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่เพื่อบ่งชี้ให้ผู้ใช้ทราบว่าข้อมูลเชื่อถือได้ แหล่งข้อมูลที่ได้รับการรับรองปรากฏพร้อมป้ายการรับรองที่ไม่ซ้ำกันใน Tableau Server, Tableau Cloud และ Tableau Desktop คุณสามารถใช้หมายเหตุการรับรองอธิบายว่าทำไมแหล่งข้อมูลนั้นๆ จึงเชื่อถือได้ หมายเหตุเหล่านี้เข้าถึงจากทุกที่ใน Tableau เมื่อดูแหล่งข้อมูลนี้หรือดูว่าใครเป็นผู้รับรอง แหล่งข้อมูลที่ได้รับการรับรองจะได้รับการปฏิบัติเป็นพิเศษในผลการค้นหาและแสดงอย่างโดดเด่นท่ามกลางรายชื่อแหล่งข้อมูลของ Tableau Server, Tableau Cloud และ Tableau Desktop หัวหน้าโปรเจกต์ ผู้ดูแลไซต์ของ Tableau Cloud และผู้ดูแลระบบ Tableau Server/ผู้ดูแลไซต์ของ Tableau มีสิทธิ์รับรองแหล่งข้อมูล สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่[แหล่งข้อมูลที่ได้รับการรับรอง](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datasource_recommended.htm)

## การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลมีความสำคัญสูงสุดสำหรับทุกองค์กร Tableau อนุญาตให้ลูกค้าสร้างตามการใช้งานการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่มีอยู่ ผู้ดูแลระบบ IT มีความยืดหยุ่นในการนำการรักษาความปลอดภัยไปใช้งานภายในฐานข้อมูลที่มีการตรวจสอบสิทธิ์ของฐานข้อมูล หรือภายใน Tableau ที่มีสิทธิ์ต่างๆ หรือแนวทางแบบไฮบริดที่ผสมทั้งสองอย่าง การรักษาความปลอดภัยจะบังคับใช้ไม่ว่าผู้ใช้จะเข้าถึงข้อมูลจากมุมมองที่เผยแพร่บนเว็บ บนอุปกรณ์มือถือ หรือผ่าน Tableau Desktop และ Tableau Prep Builder ลูกค้ามักจะชอบแนวทางแบบไฮบริดเพราะต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการกรณีการใช้งานต่างๆ เริ่มจากการสร้างการจำแนกการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเพื่อกำหนดประเภทต่างๆ ของข้อมูลและระดับความอ่อนไหวของข้อมูลที่ปรากฏอยู่ในองค์กรของคุณ

ในการใช้ประโยชน์จากการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าวิธีที่เลือกสำหรับการตรวจสอบสิทธิ์นั้นมีความสำคัญ ระดับของการตรวจสอบสิทธิ์นี้จะแยกออกจากการตรวจสอบสิทธิ์ของ Tableau Server หรือ Tableau Cloud (เมื่อผู้ใช้เข้าสู่ระบบ Tableau Server หรือ Tableau Cloud ผู้ใช้จะยังไม่ได้เข้าสู่ระบบฐานข้อมูล) ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ Tableau Server และ Tableau Cloud จะต้องมีข้อมูลเข้าสู่ระบบด้วยเช่นกัน (ชื่อผู้ใช้/รหัสผ่านของตนเองหรือชื่อผู้ใช้/รหัสผ่านของบัญชีบริการ) เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล แล้วใช้การรักษาความปลอดภัยระดับฐานข้อมูล หากต้องการปกป้องข้อมูลของคุณเพิ่มเติม Tableau จำเป็นต้องใช้เฉพาะข้อมูลเข้าสู่ระบบที่มีสิทธิ์การอ่านเท่านั้นสำหรับฐานข้อมูล เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้เผยแพร่เปลี่ยนแปลงข้อมูลพื้นฐานโดยไม่ได้ตั้งใจ หรืออีกทางหนึ่งก็คือ การให้สิทธิ์ผู้ใช้ฐานข้อมูลสร้างตารางชั่วคราวก็อาจมีประโยชน์ในบางกรณี เพราะจะมีข้อได้เปรียบทั้งในด้านประสิทธิภาพและการรักษาความปลอดภัย เนื่องจากระบบจัดเก็บข้อมูลชั่วคราวไว้ในฐานข้อมูลแทนที่จะเก็บไว้ใน Tableau สำหรับ Tableau Cloud คุณจำเป็นต้องฝังข้อมูลเข้าสู่ระบบเพื่อใช้การรีเฟรชอัตโนมัติในข้อมูลการเชื่อมต่อของแหล่งข้อมูล สำหรับแหล่งข้อมูล Google และ Salesforce.com คุณสามารถฝังข้อมูลเข้าสู่ระบบไว้ในรูปแบบของโทเค็นการเข้าถึง OAuth 2.0

การเข้ารหัสการแยกข้อมูลเมื่อจัดเก็บเป็นฟีเจอร์การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ช่วยให้คุณเข้ารหัสข้อมูลแยก .hyper ขณะที่จัดเก็บไว้ใน Tableau Server ผู้ดูแลระบบ Tableau Server สามารถบังคับให้มีการเข้ารหัสข้อมูลแยกทั้งหมดในไซต์ของตนเอง หรืออนุญาตให้ผู้ใช้ระบุเพื่อเข้ารหัสข้อมูลแยกทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับบางเวิร์กบุ๊กหรือแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู[การเข้ารหัสการแยกข้อมูลเมื่อไม่มีการเคลื่อนไหว](https://help.tableau.com/current/server/th-th/security_ear.htm)

หากองค์กรของคุณปรับใช้การเข้ารหัสการแยกข้อมูลเมื่อไม่ได้ใช้งาน คุณอาจเลือกกำหนดค่าTableau Server ให้ใช้ AWS เป็น KMS สำหรับการเข้ารหัสแยกได้ **หากต้องการเปิด AWS KMS หรือ Azure KMS คุณต้องใช้งาน Tableau Server ใน AWS หรือ Azure ตามลำดับ และได้รับสิทธิ์อนุญาต [Advanced Management สำหรับ Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/th-th/itm_intro.htm)** ในสถานการณ์จำลองของ AWS นั้น Tableau Server ใช้คีย์หลักของลูกค้า AWS KMS (CMK) สร้าง[คีย์ข้อมูล AWS](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/concepts.html#data-keys) Tableau Server ใช้คีย์ข้อมูล AWS เป็นคีย์หลักรูทสำหรับการแยกข้อมูลที่เข้ารหัสทั้งหมด ในกรณีของ Azure นั้น Tableau Server จะใช้ Azure Key Vault เพื่อเข้ารหัสคีย์หลักระดับรูท (RMK) สำหรับการแยกข้อมูลที่เข้ารหัสทั้งหมด อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมีการกำหนดค่าสำหรับการผสานรวม AWS KMS หรือ Azure KMS แล้วก็ตาม แต่จะยังคงมีการใช้คีย์สโตร์ของ Java ในระบบและ KMS ในเครื่องเพื่อรักษาความปลอดภัยให้ที่จัดเก็บข้อมูลลับบน Tableau Server โดยจะใช้ AWS KMS หรือ Azure KMS ในการเข้ารหัสคีย์หลักระดับรากสำหรับการแยกข้อมูลที่เข้ารหัสเท่านั้น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู[ระบบการจัดการคีย์](https://help.tableau.com/current/server/th-th/security_kms_aws.htm)

สำหรับ Tableau Cloud ข้อมูลทั้งหมดจะได้รับการเข้ารหัสในขณะที่จัดเก็บเป็นค่าเริ่มต้น แม้ว่าจะใช้ [Advanced Management สำหรับ Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/th-th/itm_intro.htm) คุณก็สามารถควบคุมการหมุนเวียนคีย์และตรวจสอบได้มากขึ้นโดยการใช้[คีย์การเข้ารหัสที่ลูกค้าจัดการ](https://help.tableau.com/current/online/th-th/to_customer_managed_encryption_keys.htm) คีย์เข้ารหัสที่ลูกค้าจัดการจะทำให้คุณมีการรักษาความปลอดภัยในระดับพิเศษโดยอนุญาตให้คุณเข้ารหัสการแยกข้อมูลของไซต์โดยใช้คีย์ที่กำหนดเฉพาะไซต์ที่ลูกค้าจัดการ อินสแตนซ์ของ Salesforce Key Management System (KMS) จะจัดเก็บคีย์การเข้ารหัสที่กำหนดเฉพาะไซต์ตามค่าเริ่มต้นสำหรับทุกคนที่เปิดใช้งานการเข้ารหัสบนไซต์ กระบวนการเข้ารหัสจะเป็นไปตามลำดับชั้นของคีย์ ขั้นแรก Tableau Cloud จะเข้ารหัสการแยกข้อมูล ถัดไป Tableau Cloud KMS จะตรวจสอบแคชคีย์สำหรับคีย์ข้อมูลที่เหมาะสม หากไม่พบคีย์ ระบบจะสร้างคีย์ดังกล่าวด้วย KMS GenerateDataKey API โดยใช้สิทธิ์ที่ได้รับจากนโยบายคีย์ที่เชื่อมโยงกับคีย์นั้น AWS KMS จะใช้ CMK เพื่อสร้างคีย์ข้อมูลและส่งคืนสำเนาข้อความธรรมดาและสำเนาที่เข้ารหัสไปที่ Tableau Cloud Tableau Cloud จะใช้สำเนาข้อความธรรมดาของคีย์ข้อมูลเพื่อเข้ารหัสข้อมูลและจัดเก็บสำเนาที่เข้ารหัสของคีย์พร้อมกับข้อมูลที่เข้ารหัส

คุณสามารถจำกัดว่าจะให้ผู้ใช้ใดเห็นข้อมูลใดโดยการตั้งค่าตัวกรองผู้ใช้ในแหล่งข้อมูลบน Tableau Server และ Tableau Cloud ซึ่งจะทำให้คุณสามารถควบคุมข้อมูลที่ผู้ใช้จะเห็นในมุมมองที่เผยแพร่ได้ดีขึ้น โดยอิงตามบัญชีตี่ใช้เข้าสู่ระบบ Tableau Server การใช้เทคนิคนี้จะทำให้ผู้จัดการภูมิภาคสามารถดูข้อมูลสำหรับภูมิภาคของตนเองได้ แต่จะไม่สามารถดูข้อมูลสำหรับผู้จัดการภูมิภาคอื่นได้ แนวทางการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเหล่านี้จะทำให้คุณสามารถเผยแพร่มุมมองหรือแดชบอร์ดเดียวในรูปแบบที่ให้ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ปลอดภัยและปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคลสำหรับผู้ใช้ในวงกว้างบน Tableau Cloud หรือ Tableau Server สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู[การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล](https://help.tableau.com/current/server/th-th/security_data.htm)และ[จำกัดการเข้าถึงที่ระดับแถวข้อมูล](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/publish_userfilters.htm) หากคุณให้ความสำคัญสูงสุดกับการรักษาความปลอดภัยกับกรณีการใช้การวิเคราะห์ที่ระดับแถว คุณสามารถใช้ [Tableau Data Management](https://help.tableau.com/current/online/th-th/dm_overview.htm) เพื่อใช้การเชื่อมต่อเสมือนกับนโยบายข้อมูลเพื่อใช้ตัวกรองตามขนาด สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่[การเชื่อมต่อเสมือนและนโยบายข้อมูล](https://help.tableau.com/current/online/th-th/dm_vconn_overview.htm)