Redash BI报表，你听过吗？

最新推荐文章于 2025-09-26 03:22:52 发布
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#大数据

本文详细介绍Redash，作为热门BI工具，它支持数据可视化、多种交互方式、多源数据集成、丰富的图表模板及个性化设置。适合企业决策支持，开源且性价比高。

现代社会，随着数据时代的发展，大量的BI工具涌现，主要原因是企业越来越重视对于数据的有效利用，需要通过BI工具，辅助分析业务数据，从而实现业务推动决策。

本文是对Redash工具进行全面分析，这也是近两年在市场比较火热的，也相对比较成熟的BI工具，通过介绍一些主要功能，为企业或者个人选型提供一个参考。

Redash是一款开源BI工具，可以使用其进行数据可视化。其使用的交互方式不是限于传统的拖拽式，也可以是搜索式、自定义开发等多种实现模式，是否有代码基础都不影响对其使用，完成美观大气的报表设计。同时Redash支持100+种数据源，数据灵活切换，多个源数据在一个表中展现，一眼查看多平台数据。产品内制有20多种图表样式，10多种各行业大屏模板，只需更换数据，轻松获得大屏效果。也支持个性化设置大屏以及单个图表。Redash可以根据数据自动适配图表。

Redash提供开源个人开源版，提供官方信息交流群，技术大牛在线解答问题。性价比高，功能齐全，图表丰富，非开源的价格也不高，值得您关注。

最后我想说，所有的BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的，希望这上述的功能对比对大家有帮助！

本文来自：https://www.dazdata.com/

saprrows
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weixin_38030820的博客
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redash和应用场景介绍
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一.前言 该插件包支持本地上传Excel\CSV\Json等三种格式数据文件，直接打开显示数据结果集. 本文仅对Excel插件的使用进行演示. 查看相关具体安装流程请到官网:www.dazdata.com 二.演示 1.传统的Excel图表转换成图形步骤很多,很复杂,使得工作效率很低. 2.使用redash中文版工具,操作简单,效果更明显,简单几步就能把数据变成图形,现在有一张 test的Excel图表: 3.将这个test表先用Reda...
Redash - 强大的开源数据可视化平台
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我们会经常提到BI系统(Business Intelligence)，它是一个重要的数据出入口，帮助数据，帮助企业获取数据表报制定战略决策。大家熟知的有FineBI和Microsoft的powerBI，但是使用成本都不低需要授权需要客户端，使用配置也相当繁琐。笔者今天给大家带来的是一款开源纯Web网页的数据工具。 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn Redash官方Git地址:https...
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Kyligence
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Redash和Metabase深度比较之四：可视化种类
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Redash开源版本可视化库为Plotly.js，是国外广泛采用的可视化库，具有图表种类丰富，渲染效率高等优点。为了弥补这一缺点，借助Redash强大的开放能力，商业版引入了全套ECharts图表，任何ECharts能实现的效果都可以方便的嵌入进来，这一点也突破了BI软件可视化种类相对固化的缺陷；同时，这一机制也为Redash通过低代码机制引入任意专业图表提供了可能。Metabase目前版本只提供基本的可视化种类，这和它数据探索的目标相吻合，主要给数据分析类用户自助分析使用，不会出现太专业的图表。
Redash、Superset、DataEase、Metabase、FineBI 和 Power BI 报表系统的优缺点
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05-31 4141
最近在做报表系统的选型与调研，其中尝试了Redash、Superset、DataEase、Metabase、FineBI 和 Power BI几个报表系统，主要想使用开源免费的，如果大家有好用的报表系统推荐欢迎留言。
BI报表的开源软件
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<think>我们正在寻找可用于生成BI报表的开源软件。根据引用内容，我们可以总结出几款推荐的开源BI工具：1.**Smartbi**（引用[1]）：基于Excel实现报表设计，满足各种格式的行业监管报表、内部管理报表的需求。它提供了丰富的报表类型，包括清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片报表等。2.**Pentaho**（引用[2]）：一个以工作流为核心的BI套件，整合了多个开源项目。它允许商业分析人员或开发人员创建报表，仪表盘，分析模型，商业规则和BI流程。它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应用。3.**Metabase**（引用[4]）：一个简单易用的开源BI工具，支持多种数据源。它的安装和配置相对简单，适合快速搭建数据分析和报表系统。4.另外，引用[5]提到了一些支持多种数据源的开源BI工具，但没有具体命名。不过，从引用[5]中我们可以知道，一些开源BI工具支持的数据源非常广泛，包括关系型数据库（如MySQL,Oracle,PostgreSQL等）和非关系型数据库（如MongoDB）以及大数据平台（如Hive,Spark等）。根据这些信息，我们可以推荐以下几款开源BI报表工具：-**Pentaho**：功能强大，适合大中型企业，提供报表、仪表盘、分析模型等。-**Metabase**：轻量级，易于使用和部署，适合快速启动和简单分析需求。-**Smartbi**：特别适合需要复杂格式报表的企业，尤其是那些习惯使用Excel的用户。此外，引用[3]提到，BI项目的范围很大，从简单的报表分析到复杂的数据仓库、数据治理等。因此，选择工具时需要根据具体需求。下面我们详细介绍这几款工具：###1.PentahoPentaho是一个完整的BI平台，包括数据集成（Kettle）、报表生成、仪表盘、数据分析等功能。它支持多种数据源，并且可以通过插件扩展。Pentaho的报表设计器功能强大，可以设计复杂的报表，同时支持交互式仪表盘。**适用场景**：大中型企业，需要复杂BI解决方案的场景。###2.MetabaseMetabase是一个现代化的开源BI工具，它的特点是用户界面友好，非技术人员也可以轻松使用。它支持直接连接多种数据库，通过简单的点选操作即可生成图表和报表。Metabase还支持自定义SQL查询和仪表盘共享。**适用场景**：需要快速搭建BI系统，且用户技术背景不深的场景。###3.SmartbiSmartbi电子表格是企业报表平台的解决方案，它基于Excel进行报表设计，因此对于熟悉Excel的用户来说非常容易上手。它支持各种复杂格式的报表，如清单报表、交叉报表、分组报表等，并且支持回写、假设分析等高级功能。**适用场景**：需要制作复杂格式报表（特别是类似Excel格式）的企业，尤其是金融、财务等领域。###其他工具除了上述三个，还有一些其他的开源BI工具，如：-**Superset**（由Airbnb开源）：一个功能强大的数据可视化和BI工具，支持丰富的数据源和图表类型。-**Redash**：专注于数据可视化和协作，支持SQL查询和结果可视化。###选择建议-如果企业已经习惯使用Excel制作报表，那么**Smartbi**是一个很好的选择。-如果需要完整的BI解决方案（包括ETL、报表、仪表盘等），**Pentaho**更合适。-如果希望快速部署且用户友好，**Metabase**或**Superset**是不错的选择。§§相关问题§§1.这些开源BI工具在数据安全方面有哪些措施？2.如何部署Metabase？3.Pentaho和Smartbi在功能上有哪些主要区别？4.除了上述工具，还有哪些值得关注的开源BI工具？</think>### 开源BI报表工具推荐 根据您的需求，结合行业实践和引用资料，以下是几款功能强大且广泛使用的开源BI报表工具，附核心特点和应用场景： #### 1. **Pentaho** [^2][^3] - **定位**：企业级BI套件，整合ETL、报表、仪表盘、数据分析全流程 - **核心能力**： - 支持复杂工作流设计，可与业务流程深度集成 - 提供报表设计器（Pentaho Report Designer）和交互式分析平台（Saiku） - 支持超30种数据源（关系型/NoSQL/大数据平台） - **适用场景**：中大型企业需要端到端BI解决方案的场景 #### 2. **Metabase** [^4][^5] - **定位**：轻量级自助分析工具 - **核心能力**： - 零代码可视化：通过点选生成图表和报表 - 极简部署：单JAR文件即可运行 - 支持SQL高级查询和结果缓存 - **部署示例**： ```bash # 快速启动命令 java -jar metabase.jar ``` - **适用场景**：中小企业快速搭建报表系统，业务人员自助分析 #### 3. **Superset**（Apache顶级项目） - **定位**：现代数据探索与可视化平台 - **核心能力**： - 丰富可视化类型（超50种图表） - 支持细粒度权限控制 - 集成SQL Lab交互式查询编辑器 - **技术栈**：Python/React，支持Docker部署 - **适用场景**：互联网企业需要高定制化可视化的场景 #### 4. **Smartbi** [^1] - **定位**：Excel深度集成的报表工具 - **差异化优势**： - 直接在Excel中设计复杂报表（交叉表/套打报表/预警报表） - 支持回写和假设分析 - 提供金融/政府行业专属模板 - **适用场景**：需兼容现有Excel工作流的传统企业 --- ### 工具选型建议 | 维度 | Pentaho | Metabase | Superset | Smartbi | |------------|---------------|-------------|--------------|--------------| | 学习曲线 | 高（需Java） | 低 | 中 | 中（需Excel）| | 部署复杂度 | 高 | 极低 | 中 | 中 | | 定制能力 | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | | 实时分析 | 支持 | 有限 | 支持 | 支持 | > **关键提示**：大型BI项目需结合数据仓库（如Apache Kylin）和数据治理工具（如Apache Atlas）构建完整体系[^3]。
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