国内外开源数据可视化工具对比:DataEase 相较于 MetaBase 有何优势

本文对比了DataEase和MetaBase两款开源数据可视化分析工具。DataEase在部署方式、样式丰富度和数据源支持上优于MetaBase,尤其适合小白用户,提供Excel数据源且支持更多样化的部署。同时,DataEase的仪表板样式更美观,拥有丰富的模板市场。MetaBase则以其开源开放和简单探索数据的特点受到青睐,但样式单一,部分功能需企业版。两者各有优缺点,DataEase作为后起之秀表现出色。

前言

DataEase 与 MetaBase 均为开源的数据可视化分析工具,但是在应用上有一定的差异,本文将对这两款开源数据可视化分析工具进行详细的对比,下面是在实际应用的过程中对比所得出的一些结论:

1、相较于 MetaBase,DataEase 的部署方式更多样,部署更简单。

2、DataEase 样式更丰富,视觉效果更美观。

3、数据源方面,各有优劣,两款产品都有所欠缺,都不支持时序数据库,且各有互补之处,但是对于小白用户来说,DataEase 支持的 Excel 的数据源类型,使其更容易上手操作。

优势对比

Metabase 的优势

DataEase 的优势

  • 开源开放:社区版的文档写的简单到让你不知所措的地步,好在这个产品使用起来不难。

  • 开源开放:零门槛,线上快速获取和安装;快速获取用户反馈、按月发布新版本;

  • 能自由地探索数据,探索的结果可以保存并发布为 Dashboard

  • 简单易用:极易上手,通过鼠标点击和拖拽即可完成分析;

  • 对于复杂问题还提供了 Native query 允许用户编写 SQL

  • 秒级响应:集成 Apache Doris,超大数据量下秒级查询返回延时;

  • 安装便捷、流程清晰、结构清晰

  • 安全分享:支持多种数据分享方式,确保数据安全。

  • 仪表板样式丰富,效果美观

缺点对比

Metabase 的缺点

DataEase 的缺点

  • 样式不够丰富

  • 部分功能需要企业版才能使用(好在开源版已经满足了80%的使用需求)

  • 开源社区文档不够友好:文档多为英文,针对国内用户不够友好,且对功能的使用不够详细,更多依赖于自己探索

  • 暂不支持数据分析等建模配置

  • 不支持跨库查询

  • 权限设置弱

一、相较于 MetaBase,DataEase 的部署方式更多样,部署更简单

1、metabase 有两种方式,第一种 docker 部署,需要先自行安装 docker,需要懂得 docker 的基本操作指令,第二种 jar 包部署,需要先部署 jdk 环境,才能运行,对小白来说并不友好。

2、dataease 支持多种多种部署方式,包括在线安装、离线安装、源码部署等,支持一键安装部署,小白也能操作。

二、DataEase 样式更丰富,视觉效果更美观

1、metabase 添加自定义 sql 数据可视化,视图的可选样式不够丰富,且视图的颜色样式无法设置,比较单调,最终仪表板的样式仅支持调整夜晚模式或日间模式,没有颜色背景等设置功能,最终效果不够美观。

2、DataEase 支持 ECharts 和 AntV 两种视图组件,丰富的图表类型可供选择。

 3、DataEase 支持图表类型以及仪表板整体的背景颜色样式设置,展示效果更美观。

三、相较于 MetaBase,DataEase 支持更丰富的数据源类型,尤其是支持 Excel 的数据源类型,小白更容易上手,即使不懂数据库的相关知识,也可以制作出优秀的数据可视化仪表板

1、MetaBase 支持的数据源类型

2、DataEase 支持的数据源类型

四、DataEase 还有一个更加人性化的设计,那就是提供了免费且丰富的模板市场,使用方便又美观

五、总结

        通过两款产品优缺点的对比,不难看出,两款开源数据可视化工具各有自己的优势和缺点,DataEase作为后起之秀,在短短不到两年的时间内,对比MetaBase能够做到有过之而无不及的水平,相当不易,希望能够有更多这样优秀的开源产品。

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### 开源替代Power BI的数据可视化工具推荐 #### 1. **DataEase** DataEase 是一款国产开源数据可视化工具,支持多种数据源连接,包括 Excel、MySQL、PostgreSQL 等。它提供了丰富的图表类型和交互式仪表盘功能,适合中小型企业或个人用户进行数据分析和展示[^3]。此外,DataEase 的界面设计简洁直观,降低了用户的使用门槛。 #### 2. **Grafana** Grafana 是一个流行的开源数据可视化平台,最初用于监控和时间序列数据分析。尽管它的主要应用场景是系统监控,但它也支持通过插件扩展来处理其他类型的数据。例如,可以通过安装特定的插件来导入 Excel 数据并生成可视化图表。Grafana 支持高度自定义的仪表盘,并且拥有活跃的社区支持和丰富的文档资源[^4]。 #### 3. **Superset** Apache Superset 是由 Airbnb 开发的一款开源数据可视化和探索平台。它支持从多种数据源中提取数据,并提供强大的 SQL 查询功能。Superset 提供了丰富的图表类型和交互式功能,可以满足复杂的分析需求。对于熟悉 SQL 的用户来说,Superset 是一个非常灵活的选择[^5]。 #### 4. **Metabase** Metabase 是一款简单易用的开源数据可视化工具,支持快速连接到各种数据库,并生成交互式报告和仪表盘。它无需编程知识即可使用,非常适合非技术背景的用户。Metabase 支持导入 Excel 文件,并允许用户通过简单的拖拽操作创建图表和报告[^6]。 #### 5. **Redash** Redash 是一个开源的数据查询和可视化工具,专注于简化数据访问和共享的过程。它支持多种数据源,并允许用户编写 SQL 查询以提取所需数据。Redash 提供了基本的图表功能,虽然不如 Power BI 那样全面,但对于轻量级分析任务已经足够[^7]。 #### 工具对比总结 | 工具名称 | 特点 | 适用场景 | |------------|--------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | DataEase | 界面友好,支持多种数据源,易于上手 | 中小型企业或个人用户 | | Grafana | 主要用于监控和时间序列数据分析,支持插件扩展 | IT 运维和开发团队 | | Superset | 强大的 SQL 查询功能,丰富的图表类型 | 技术人员主导的复杂分析任务 | | Metabase | 简单易用,无需编程知识,支持快速生成报告 | 非技术人员主导的业务分析 | | Redash | 简化数据访问和共享过程,支持 SQL 查询 | 轻量级数据分析任务 | ### 示例代码:使用 Superset 导入 Excel 数据 以下是一个简单的 Python 脚本示例,展示如将 Excel 数据导入到 Superset 中: ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel("data.xlsx") # 创建数据库连接 engine = create_engine("sqlite:///superset.db") # 将数据写入 SQLite 数据库 df.to_sql("table_name", con=engine, if_exists="replace", index=False) ```
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