1、业务背景与需求梳理
年初盘年度计划的时候计划今年要上BI的，但疫情的缘由一拖再拖，也正好在那时候需求爆发，各类业务各类问题各类数据各类分析，意识到不上不行了，负荷扛不住啊，因而就开始立项，进行BI选型调研。前端
这里把本身的调研笔记整理成文分享，仅表明我的观点。java
公司如今的数据需求主要分为两类：mysql
- 临时需求：业务忽然想看看这波活动的效果怎样，（数据指标的定义可能随时改，随时加）
- 固化需求：每周要看，每个月要看的数据，（数据的定义已经很是明确）。
对于这两类需求，咱们如今的处理方案是：sql
- 对于临时需求：写HQL到Hive里去查一遍，而后将结果转为excel发送给需求人员。
- 对于固化需求：编写脚本，结合Hive跑出结果，将结果写入对应DB库，而后经过第三方开源的BI工具进行汇总展示。
这样作简洁明了，但很明显的问题：数据库
- 开发成本过高：每来一个需求，不论是临时需求仍是长期需求，都须要进行定制开发，这种状况下，咱们的人力深陷其中。
- 使用不灵活：一个报表，只能进行展现，没有分析功能，若是要进行分析，须要将数据复制到excel里，利用excel进行处理分析，而咱们的数据使用人员不必定具有这种能力。
- 资源浪费：不一样人员开发的报表，不少状况下存在不少重复计算。
- 体验吐槽：hue的查询速度特别慢，作select from简单的查询，要等一分钟以上（底层引擎tez太慢！！）
在这种状况下，咱们准备构建其实就是选型一个多维分析平台，让业务方本身可以取数，并且最好不用SQL，由于咱们的业务方大部分不会SQL(尽管咱们已经开展SQL培训，但仍是有必定门槛)。小程序
基于以上，咱们进行了BI选型的产品调研。restful
2、产品试用分析分析
基于你们讨论了解以及几个群里同行推荐比较多的BI工具，一轮筛选后，最后筛选出了下面几个产品做为重点调研对象：Superset、Metabase、FineBI。架构
一、Superset
总体上，我的体验下来，感受以下：并发
- 安装教程较为蛋疼，和装mysql同样蛋疼
- 只支持单表获取，不支持表链接计算速度取决于你的数据库的速度
- 可视化选择很是丰富，基于经纬度的地理位置可视化方案有好几套
- 权限控制很是细，细到每一个功能键；
- 惋惜最大的问题是对于业务分析师的用户体验不是很好，可视化流程是要对不一样图形方案作对应参数设置，权限控制也很是复杂。
各方面的具体状况以下：运维
1）数据源与数据管理
- 支持的数据库很是丰富：Druid、Hive、Impala、Kylin、Spark SQL、BigQuery、Pinot、ClickHouse、Google Sheets、Greenplum、IBM Db二、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Presto、Snowflake、SQLite、SQL Server、Teradata、Vertica、支持上传本地CSV文件
- 数据表模型的管理，可设置字段类型，维度/能否过滤/能否作时间列，二次加工字段，统计指标
- chart可用的数据表得一个一个从数据库里添加（SQL工具箱能够所有看到），不是很方便。
- 深度支持durid
2）chart单图&dashboard看板
- 单图制做流程：选择数据源(表或视图)->选择图表类型->设置图表参数（指标/维度/过滤条件）。选择数据源只能从数据表列表页选择，进到分析页面后没法更换数据源；因为切换不一样的图表类型时就要按照不一样图从新填写参数，在自助分析时用起来不大方便；
- 支持的可视化图形种类十分丰富，48种可视化方案；
- 看板的过滤功能很是弱，连最基本的日期过滤组件没有，经过单图中的过滤器组件实现，只能针对单个数据表作出过滤组件，而后应用到看板上，此功能也很不方便。
- 提供简单的图表钻取探索功能（直接跳入到单图里面），但不支持图表的联动；
- 看板不能直接复制克隆，要作复制一个看板只能从新编辑选择单图；
- 看板支持自动刷新，刷新最小时间粒度为10秒
3）SQL查询
- 支持关联填补字段/表信息
- 支持跨库关联查询
- 一个多选项卡环境，一次处理多个查询
- 查询结果可视化，须要保存成视图，再跳转到chart页面；且须要对该视图作赋权（过程很是不方便）
- 可对查询历史记录作搜索；
- 支持使用Jinja模板语言 进行模板化，该语言容许在SQL代码中使用宏
4）权限管理
- 经过对角色设置权限，用户指定角色，实现权限的控制
- 权限控制的粒度很是细，支持功能型的权限控制（表的修改可细分到删除，新增操做），支持对菜单，数据源，数据表，字段，图表，看板的权限控制
- 权限的配置很是复杂，繁琐
- 不支持数据行级控制
5) 二次开发
- 技术架构：Python+Flask+Recat+Redux+SQLAlchemy
- 原属Airbnb的开源项目，背后有大公司团队支持维护，版本更新，bug修复，二次开发有较大保障
- 支持restful API
二、Metabase （开源，gihub star 15,670）
总体上，我的体验下来，亮点特点以下：
- 交互体验对业务人员很是友好。经过一个对看板和单图作了一个全局搜索的功能，营造一种”ask a question“的智能场景，即经过搜索框咨询，系统告诉你答案，且整个产品的界面很是简洁明。
- 制做单图时很是简单，以数据为中心，去选择不一样的图形（不可选的图形自动打灰）。基本作到了半分钟就能完成一个单图的分析。
- 但可是最大的不足是权限管理实在太弱，只有可修改/可见的粗粒度控制，对表是否可删除都无法单独控制。
各方面的具体状况以下：
1）数据源与数据管理
- 支持的数据库相对较弱：Postgres、MySQL、SQL Server、Redshift、SQLite、Google BigQuery、H二、Oracle、Vertica、Snowflake、MongoDB、Druid、Presto、SparkSQL
（特别须要注意的是：其中Druid的版本为2.0版本，因此不支持sql查询，威力大打折扣；另外也不支持Hive,Kylin）
- 统一的数据模型管理入口，添加数据表/视图后，设置维度/度量字段（该部分作得很细，设定的类型作了很丰富的扩展）
- 提供定时任务，数据库同步（小时级别）
- 自助的表字段信息透视功能，智能化探索，自动出看板，自动关联数据的分布（加分酷炫功能）
2）chart单图&dashboard看板
- 单图制做流程很是简单：选择数据源->选择过滤条件->选择分析指标->选择分组维度->选择可视化类型
- 支持的可视化图形种类仅能知足基本需求，14种可视化方案（包含漏斗、带变化的数字、地图）
- 对一些图表可作细节控制，好比表单按条件控制行颜色,调整字段位置，显示迷你彩条，先后缀设定
- 支持基本的过滤条件，包含日期段（经过筛选器的字段与单图中字段的关联）
- 提供简单的图表钻取功能，但不支持图表的联动
- 可一键复制已有看板
- 自动刷新数据最小粒度到1分钟
- 分享上支持：公开连接，公开嵌入（博客网页），在应用中嵌入
- 使用Pulses按计划发送数据给Slack（一个国外的聊天工具）或发送电子邮件
3）SQL查询
- 支持关联填补字段/表信息
- sql查询结果可直接切换图形展现方案
- 不支持跨库关联查询
- 原生查询中的变量容许使用筛选组件或URL参数来动态替换查询中的值
4）权限管理
- 经过对角色设置权限，用户指定角色，实现权限的控制
- 权限设置力度很是弱，只能设置是否可访问权限（可访问的数据可能直接被删除）
- 权限设置对象较浅：仅可对数据源，数据表，图表，分析项目集合的权限控制，不到数据行级
- 字段级的字段控制可设置可见不可见（敏感字段场景），但不能分角色管理
5）二次开发
- 技术架构：Clojure+Recat+Redux
- 提供了完整的API文档，可凭借丰富的API与文档完成许多二次开发
三、FineBI（商业）
（此处已添加小程序，请到今日头条客户端查看）
- 5分钟完成数据分析，零代码操做，点击和拖拽完成分析，可半小时内做出数据报表。
- 知足多样的分析需求，数据处理，探索式OLAP分析，自助数据分析
- 主打自助数据集功能，普通业务人员就能对数据作筛选、切割、排序、汇总等，自助灵活地达成指望的数据结果
- 一键实现数据共享与管控，细致精准的数据权限管控，数据和报告可在全公司内分享，分享结果实时更新
- 支持超大数据量分析，采用先进的列式存储，具有高效计算能力和强大的数据压缩能力，支撑前端快速数据分析。
总体上，我的体验下来，亮点特点以下：
- 上手使用须要适应下流程，先配置数据，处理自助数据集，再是可视化仪表板和图表，有点懵
- 制做可视化很是简单，交互有点相似Tableau，拖拽数据字段到维度框，立马呈现可视化，而后再基于可视化组件构建仪表板
- 有联动钻取功能大，也很智能，能自动关联到共性字段
- 数据处理功能很强大，自助数据集，能对数据处理的功能不少，包括分组汇总、修改数据字段、表合并等等
- 最大的亮点，权限控制很是细且实用，能细分到原始数据源、处理后的数据集、仪表板，能对不一样角色用户管理，包括职位、部门等，有管理员和用户等权限管控，有点OA的味道，算是这几个里面最强大的
各方面的具体状况以下：
1）数据源与数据管理
- 支持的数据库很是丰富，下图可见
- 有个业务包功能，可以对不一样的数据源作好分类，好比按部门或者按业务需求
- 可对数据表进行可视化管理、数据预览、血缘分析、关联视图等
2）chart单图&dashboard看板
- 可视化制做流程：链接数据源（数据库或导入excel）——自助数据集处理数据——根据数据制做图表组件——制做可视化仪表板。
- 可视化图表种类丰富，有50多种基本图表，而后加上图表间的重叠使用样式设置能达到100多种样式；
- 有分组、交叉、明细3种表格类型，特别复杂的表格不支持，有另外的报表软件finereport
- 仪表板有时间、文本、数值、查询等过滤组件，还有自定义条件过滤，过滤功能比较强大；
- 提供数据钻取、联动、跳转功能，能在仪表板直接互动，也能和其余仪表板互动，支持图表的联动；
- 组件、看板均可以直接复用，直接复制便可
- 有丰富的函数功能，在作可视化时可对数据进行二次的过滤、汇总、排序、以及本身写公式计算
- 仪表板有定时刷新功能，能单个仪表板、多个仪表板板和单个组件的自动定时刷新，须要JS写定时刷新频率
- 分享上支持仪表板公开连接，也可挂到它的决策系统中，也可嵌入到网页
- 仪表板直接分享、仪表板建立公共连接、挂出仪表板。
3）SQL查询
经过 JDBC 的方式直接链接数据库
- 支持跨库关联查询
- 支持SQL数据集，容许写SQL取数
- 支持可视化的数据预览，在业务包中添加并更新完成数据表之后，业务包编辑界面存在数据预览区域，能够查看已编辑成功的表数据。
- 可视化关联表和血缘分析
- 提供实时数据和抽取数据两种计算模式的 BI 工程
4）权限管理
- 可经过角色设置权限，权限受体包括部门、角色、职务、用户
- 可对人员管理、目录权限、管理系统、数据链接、数据权限（数据表）、分享权限、定时调度管理权限等设定权限，权限设置力度丰富
- 权限设置对象较深，可细致到组件仍是数据行级
5) 二次开发
- 纯java开发，基本是零代码的工具
- 支持必定的二次开发，有API文档
总结
最后综合选型来看，这次BI选型的选项落在Metabase和FineBI，前者开源，后者商业。
开源有其弊端，权限功能太弱，没有平台运维的功能，界面都是英文，咱们部门几个开发用还行，但考虑到后面可能面向全公司推广BI，选型上须要工具上手度能被业务方接受，且产品稳定性，须要技术和服务的保障。
横竖都是要采购成熟平台的，因此在预算可接受的范围内更青睐后者，功能知足度达90%，具体性能还得等测试，价格大概在二十万~几十万，看并发还有服务项目等。