开源自助BI工具

一：业务背景与需求梳理

公司现在的数据需求主要分为两类：临时需求（业务突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，每月要看的数据，数据的定义已经非常明确）。对于这两类需求，我们现在的处理方案是

对于临时需求：写HQL到Hive里去查一遍，然后将结果转为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，然后通过第三方百度的BI工具进行汇总展现。

这样做简洁明了，但很明显的问题：

开发成本太高：每来一个需求，不管是临时需求还是长期需求，都需要进行定制开发，这种情况下，我们的人力深陷其中。
使用不灵活：一个报表，只能进行展示，没有分析功能，如果要进行分析，需要将数据复制到excel里，利用excel进行处理分析，而我们的数据使用人员不一定具备这种能力。
资源浪费：不同人员开发的报表，很多情况下存在很多重复计算。
其他体验问题：hue的查询速度特别慢，做select from简单的查询，要等一分钟以上（底层引擎tez太慢）

在这种情况下，我们准备构建一个多维分析平台，让业务方自己能够取数，而且最好不用SQL，因为我们的业务方大部分不会SQL(尽管我们已经开展SQL培训，但还是有一定门槛)。这个平台至少满足以下需求
1.SQL查询的速度更块（现在hue太慢，简单查询要2分钟以上），所以底层要支持大数据OLAP引擎
2.更傻瓜的自助分析模型，最好是拖拉拽；（因为很多分析师都没有SQL技能）
3.可视化上有最基本的图表类型（包括数字，地图，时间趋势）
4.开源产品，免费；商业化的产品数据都在别人的服务器上；
5.报表/看板的筛选功能支持时段筛选，最好能联动筛选；
6.权限满足最低门槛（修改，删除表可控制），同时能做到数据行级控制（很多业务部分看数据）

二：产品分析

我们直接入手了开源工具，筛选出了下面几个产品做为重点调研对象：
Superset、Metabase、Davinci

A)Metabase （gihub star 15,670）

Metabase

官方的宣传特色(版本号:v0.32.9)

5分钟设置（We're not kidding）
让团队中的任何人在不知道SQL的情况下提出问题
丰富美观的仪表板，自动刷新和全屏
分析师和数据专业人员的SQL模式
为您的团队创建规范细分和指标
使用Pulses按计划发送数据给Slack或发送电子邮件
使用MetaBot随时查看Slack中的数据
通过重命名，注释和隐藏字段，为您的团队人性化数据

整体上，个人体验下来，亮点特色如下：
a)交互体验对业务人员非常友好。通过一个对看板和单图做了一个全局搜索的功能，营造一种”ask a question“的智能场景。即通过搜索框咨询，系统告诉你答案。且整个产品的界面非常简洁明。
b)制作单图时非常简单，以数据为中心，去选择不同的图形（不可选的图形自动打灰）。基本做到了半分钟就能完成一个单图的分析。
但但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，对表是否可删除都没法单独控制。

各方面的具体情况如下：
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、H2、Oracle、Vertica、Snowflake、MongoDB、Druid、Presto、SparkSQL
（特别需要注意的是：其中Druid的版本为2.0版本，所以不支持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（该部分做得很细，设定的类型做了很丰富的扩展）
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）

表字段透视

2）chart单图&dashboard看板

单图制作流程非常简单：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满足基本需求，14种可视化方案（包含漏斗、带变化的数字、地图）
对一些图表可做细节控制，比如表单按条件控制行颜色,调整字段位置，显示迷你彩条，前后缀设定
支持基本的过滤条件，包含日期段（通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：公开链接，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

表单格式设置

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示方案
不支持跨库关联查询
原生查询中的变量允许使用筛选组件或URL参数来动态替换查询中的值

SELECT count(*)
FROM products
WHERE 1=1
  [[AND id = {{id}}]]
  [[AND category = {{category}}]]

4）权限管理

通过对角色设置权限，用户指定角色，实现权限的控制
权限设置力度非常弱，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

B)Superset （gihub star 25,163）

superset