BI报表分析和数据可视化,推荐这三个开源工具!

开源篇java

1、Supersetweb

一、技术架构:Python + Flask + React + Redux + SQLAlchemyspring

二、使用人群:sql

(1)开发/分析人员作好看板,业务人员浏览看板数据docker

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

三、安装部署:windows

(1)docker方式的安装部署最简单架构

四、数据源:支持各类数据源,包括Hive、Kylin等并发

五、建立步骤:链接数据源-->定义数据表/SQL查询-->图表-->看板mvc

六、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,须要修改配置文件

(3)可在看板中添加筛选框,支持在不一样条件下查看

(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

七、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做方面的介绍文档几乎没有,须要本身摸索尝试

八、邮件通知:不支持

九、权限管理:

(1)报表权限设置复杂、繁琐、很差用

(2)可实现对菜单、数据源、数据表、字段、图表、看板等权限控制

十、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。

十一、源代码:代码质量较差

十二、Github星数:22132

 
 
 
 

2、Redash

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

二、使用人群:因为是对SQL查询结果进行可视化,须要开发/分析人员作好看板,业务人员浏览看板数据。

三、安装部署:

(1)安装部署相对较麻烦

(2)参考文档:

四、数据源:支持数据源比superset少,不支持Kylin

五、建立步骤:链接数据源-->SQL查询-->图表-->看板

六、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

七、支持文档:

(1)提供快速入门教程

(2)每个功能模块都有文档且条理清晰

八、邮件通知:支持定时发送邮件

九、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)

十、二次开发:

(1)提供完整的 RESTful API 接口

十一、源代码:代码质量比Superset要好,但比Metabase差一点

十二、Github星数:10891

 
 
 
 

3、Metabase

一、技术架构:Clojure + React + Redux

二、使用人群:界面漂亮、友好,使用体验好,适合业务人员使用

三、安装部署:

(1)windows下安装部署很是简单

四、数据源:支持数据源少(12种),不支持Hive、Kylin

五、建立步骤:链接数据源-->图表-->看板-->定时任务

六、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,支持在不一样条件下查看

(4)经过建立集合,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

七、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

八、邮件通知:支持定时发送邮件

九、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

十、二次开发:提供完整的API文档,即便彻底不会 Clojure,依然能够凭借丰富的 API 与文档完成许多二次开发。

十一、源代码:代码质量最好,结构清晰,整洁度高

十二、Github星数:12368

 
 

最后,几个开源BI工具的详细对比

 
 

最后,除了以上的开源BI产品(大规模推广应用仍是有难度的),能够试试我的版免费的FineBI,学习文档,产品稳定性,易用性相对开源都比较成熟。

FineBI

一、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。

二、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)业务人员彻底可自行分析、制做可视化。整个数据分析流程分工明确。

三、安装部署:

(1)直接官网下载电脑适配的版本安装激活便可

四、数据源:支持各类数据源,支持Apache Kylin、Derby、HP Vertica、IBM DB二、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

五、建立步骤:链接数据源-->创建数据业务包-->创建分析数据表-->图表分析-->看板

六、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,须要修改配置文件

(3)可在看板中添加筛选框,支持在不一样条件下查看

(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

七、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做方面的介绍文档几乎没有,须要本身摸索尝试

八、邮件通知:支持

九、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

十、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工做流集成、CAS单点登陆

十一、源代码:不公开,人家商业产品,有整个团队在运营。

十二、我的用户使用免费,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。

 
 
 
 

工具地址

私信回复“bi工具”得到。

因为一些限制,这里无法贴上安装部署的教程文档,我也将一并回复,整理成资料包。

以上都是精心推荐的BI工具,你们勤学勤用,期待大家的反馈。

最后,整理不容易,求转发点赞啦(●ˇ∀ˇ●)

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