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BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具! 数据可视化商业智能BI报表数据分析 

程序员文章站 2022-06-02 18:02:19
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开源篇

一、Superset

1、技术架构:Python + Flask + React + Redux + SQLAlchemy

2、使用人群:

(1)开发/分析人员做好看板,业务人员浏览看板数据

(2)业务人员可自行编辑图表,查看满足条件的结果,但使用上对业务人员不是很友好

3、安装部署:

(1)docker方式的安装部署最简单

4、数据源:支持各种数据源,包括Hive、Kylin等

5、创建步骤:连接数据源-->定义数据表/SQL查询-->图表-->看板

6、可视化:

(1)支持的图表类型多,达47种

(2)图表可视化选项少,例如,数据格式选项偏少,如需添加,需要修改配置文件

(3)可在看板中添加筛选框,支持在不同条件下查看

(4)不支持图表和看板分组管理

(5)没有提供图表的下钻功能,不支持多图表间的复杂联动

(6)不支持跨库的表关联查询

7、支持文档:

(1)安装部署和快速入门方面的文档详细

(2)但具体功能和图表制作方面的介绍文档几乎没有,需要自己摸索尝试

8、邮件通知:不支持

9、权限管理:

(1)报表权限设置复杂、繁琐、不好用

(2)可实现对菜单、数据源、数据表、字段、图表、看板等权限控制

10、二次开发:

(1)支持 RESTful API

(2)原属Airbnb的开源项目,有大公司团队维护,版本更新、Bug修复、二次开发有较大保障。

11、源代码:代码质量较差

12、Github星数:22132

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

二、Redash

1、技术架构:Python + Flask + AngularJS + SQLAlchemy

2、使用人群:由于是对SQL查询结果进行可视化,需要开发/分析人员做好看板,业务人员浏览看板数据。

3、安装部署:

(1)安装部署相对较麻烦

(2)参考文档:

4、数据源:支持数据源比superset少,不支持Kylin

5、创建步骤:连接数据源-->SQL查询-->图表-->看板

6、可视化:

(1)支持的图表类型不如Superset多,仅12种

(2)图表可视化选项多

(3)不支持在看板种添加筛选框

(4)不支持图表和看板分组管理

(5)没有提供图表的下钻功能,不支持多图表间的复杂联动

(6)不支持跨库的表关联查询

7、支持文档:

(1)提供快速入门教程

(2)每一个功能模块都有文档且条理清晰

8、邮件通知:支持定时发送邮件

9、权限管理:权限设置简单,仅控制用户组对数据源的权限(只有两个权限:Full access或View only)

10、二次开发:

(1)提供完整的 RESTful API 接口

11、源代码:代码质量比Superset要好,但比Metabase差一点

12、Github星数:10891

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

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        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

三、Metabase

1、技术架构:Clojure + React + Redux

2、使用人群:界面漂亮、友好,使用体验好,适合业务人员使用

3、安装部署:

(1)windows下安装部署非常简单

4、数据源:支持数据源少(12种),不支持Hive、Kylin

5、创建步骤:连接数据源-->图表-->看板-->定时任务

6、可视化:

(1)支持的图表类型不如superset多,仅14种

(2)图表可视化选项多,例如,提供数据格式多,设置灵活

(3)可在看板中添加筛选框,支持在不同条件下查看

(4)通过创建集合,支持图表、看板、定时任务分组管理

(5)提供图表的简单钻取功能,不支持图表间的复杂联动

(6)不支持跨库的表关联查询

7、支持文档:

(1)安装部署、快速入门、具体功能、API等方面的文档详细

8、邮件通知:支持定时发送邮件

9、权限管理:

(1)权限设置单一,只有访问权限

(2)仅实现对数据源、数据表、图表、集合等权限控制

10、二次开发:提供完整的API文档,即使完全不会 Clojure,依然可以凭借丰富的 API 与文档完成许多二次开发。

11、源代码:代码质量最好,结构清晰,整洁度高

12、Github星数:12368

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

最后,几个开源BI工具的详细对比

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

最后,除了以上的开源BI产品(大规模推广应用还是有难度的),可以试试个人版免费的FineBI,学习文档,产品稳定性,易用性相对开源都比较成熟。

FineBI

1、技术架构:纯java开发,后台业务层spring mvc + Hibernate,前台框架fineui,底层架构引擎不明,只知道有大数据引擎。

2、使用人群:

(1)开发/数据人员准备好数据,数据人员/业务人员分析。

(2)业务人员完全可自行分析、制作可视化。整个数据分析流程分工明确。

3、安装部署:

(1)直接官网下载电脑适配的版本安装激活即可

4、数据源:支持各种数据源,支持Apache Kylin、Derby、HP Vertica、IBM DB2、Informix、Sql Server、MySQL、Oracle、Pivotal Greenplum Database、Postgresql、ADS、Amazon Redshift、Apache Impala、Apache Phoenix、Gbase 8A、Gbase8S、Gbase 8T、Hadoop Hive、Kingbase、Presto、SAP HANA、SAP Sybase、Spark、Transwarp Inceptor、Hbase等主流的一些关系型数据库及非关系数据库MongoDB等

5、创建步骤:连接数据源-->建立数据业务包-->建立分析数据表-->图表分析-->看板

6、可视化:

(1)支持的图表类型多,达47种

(2)图表可视化选项少,例如,数据格式选项偏少,如需添加,需要修改配置文件

(3)可在看板中添加筛选框,支持在不同条件下查看

(4)不支持图表和看板分组管理

(5)没有提供图表的下钻功能,不支持多图表间的复杂联动

(6)不支持跨库的表关联查询

7、支持文档:

(1)安装部署和快速入门方面的文档详细,还有教学视频

(2)但具体功能和图表制作方面的介绍文档几乎没有,需要自己摸索尝试

8、邮件通知:支持

9、权限管理:

(1)有一套完整的数据、业务包、报表、人员部门权限管理,有流程节点。

(2)可实现数据源、数据表、字段、图表、看板等权限控制

10、二次开发:

(1)不支持java层面的开发

(2)只有web接口

(3)能与.NET集成、JBPM工作流集成、CAS单点登录

11、源代码:不公开,人家商业产品,有整个团队在运营。

12、个人用户使用免费,商业部署有两个并发限制,多了就要钱了,不过相比sap这种也不贵。

BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!
            
    
    
        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

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        数据可视化商业智能BI报表数据分析 

 

以上都是精心推荐的BI工具,大家勤学勤用,期待你们的反馈。