Семь Open Source и два low-code-продукта для визуализации BI-аналитики от AFFINAGE
Для решение клиентских задач мы постоянно ищем способы сделать лучше. И очень часто сделать лучше значит сменить продукт. Поэтому мы постоянно анализируем рынок различных nocode-решений. Мы решили поделиться накопленными знаниями о такой важной задаче как построение аналитических дашбордов.
Open Source-инструменты
Расскажем об Apache Superset и Preset, Metabase, Redash, Tipboard, Grafana и Kibana.
Apache Superset
Работает на Python
Apache Superset входит в The Apache Software Foundation и считается одним из лучших Open Source проектом для построения дашбордов.
Плюсы
Огромный выбор баз данных для сводки данных (от классических до самых редких для российского рынка).
Большой выбор настроек, которые влияют на работу приложения.
Шаблонизация SQL-запросов с помощью Jinja и Python позволяет строить запросы любой сложности используя макросы.
Мультиязычность интерфейса.
Удобный SQL-редактор запросов, похожий на playground.
Устанавливается на собственные сервера компании
Большой выбор графиков. Работают на базе разработки другой Apache-компании.
Мощная настройка прав на базе ролей. Расширяемая модель безопасности, которая позволяет настраивать очень сложные правила, определяющие, кто может получить доступ к тем или иным функциям продукта и наборам данных.
Интеграция с основными механизмами аутентификации (база данных, OpenID, LDAP, OAuth).
Возможность делать скриншот каждого графика или дашборда в целом.
Возможность открывать embed-доступ к дашборду по публичной ссылке.
Удобная настройка фильтров и работа с ними.
Есть система уведомлений.
Минусы
Для развертывания приложения нужен опытный DevOps специалист, даже в случае установки через docker.
Необходимость установки программных пакетов для баз данных которые не поддерживаются из коробки (по умолчания доступны драйвера только для SQLite). Остальные пакеты находятся здесь. Есть вероятность, что установка необходимого драйвера отработает с первого раза :)
Тяжело вносить изменения в программный код и интерфейс приложения, необходимо перечитать тонну документации, и может быть вам повезет :)
Слабая кастомизация графиков, хотя Echarts достойный продукт и имеет возможность глубокой настройки графиков.
Нефункциональный экспорт данных, только самый минимум.
Preset
Работает в облаке на Python
Preset.io— дочерний продукт Apache Superset. По сути, это тот же самый Apache Superset, только в облаке. Если вы хотите ближе познакомиться с Superset, и нет времени заниматься DevOps-разворачиванием Superset, то бесплатный тариф preset.io — то что нужно, чтобы понять возможности продукта.
Плюсы
Огромный выбор баз данных для сводки данных, от классических до самых редких для российского рынка.
Шаблонизация SQL-запросов.
Мультиязычность интерфейса.
Удобный SQL-редактор запросов, похожий на playground.
Большой выбор графиков.
Мощная настройка прав на базе ролей.
Возможность делать скриншот каждого графика или дашборда в целом.
Есть система уведомлений.
Минусы
Невозможно вносить изменения в программный код и интерфейс приложения.
Слабая кастомизация графиков.
Нефункциональный экспорт данных, только самый минимум.
Metabase
Работает на Java
Metabase считается ближайшим конкурентом Superset по популярности. Позиционируется как удобный инструмент для аналитики любым сотрудником компании.
Плюсы
Большой выбор баз данных для сводки данных (от классических до самых редких для российского рынка).
Хорошая подборка цветовых схем, есть пастельные тона.
Простая установка на основе документации.
Удобный интерфейс для построения запросов (будет особенно актуально для людей, плохо знакомых с SQL), при этом для опытных пользователей есть возможность писать запросы руками.
Возможность встраивания embed-графиков на другие сайты.
Наличие автоматизированных отчетов.
Гибкая настройка прав пользователей.
Мультиязычность.
Автоматический создание дашбордов с помощью X-Ray.
Минусы
В облачной версии отсутствует бесплатный тариф.
Слабая кастомизация графиков.
Сложная работа с фильтрацией на дашборде.
Ограниченный выбор вариантов визуализации, но в то же время достаточный для большинства задач.
Redash
Работает на Python
Redash — приложение с открытым исходным кодом для SaaS, позволяющее использовать удобные источники данных, настраивать визуальные информационные панели и делиться результатами с сотрудниками. Через программу можно подключиться к любому удобному источнику данных. Она работает с большим количеством форматов, включая графические таблицы и динамические карты с бесконечным выбором — это помогает разработчикам выпускать лаконичное и полезное ПО.
Плюсы
Большой выбор баз данных и интеграций включая Яндекс.Метрику и ClickHouse.
Комфортная установка на собственные сервера.
Подходит для больших бордов с множеством показателей.
Юзер-френдли интерфейс с многочисленными фичами для визуализации.
Экономичность.
Минусы
Случаются баги: не всегда понятно, обновляется дашборд или нет.
Обновление запросов отнимает много времени.
Для использования платформы нужны некоторые технические знания.
Требуется много разрешений для базы данных.
Малый набор графиков, и их кастомизация минимальна
Если Redash станет вашим первым инструментом, то пользы вы получите больше, чем разочарований.
Tipboard
Работает на Python
Следующий пункт нашего списка — инструмент №1 в рейтинге slant.co как лучший фреймворк для Open Source-дашбордов. Tipboard написан на JavaScript и Python; его применяют для создания настраиваемых и лаконичных приборных панелей бизнес-метрик. Виджеты Tipboard отделены от источников данных, это делает панели гибкими и легко кастомизируемыми.
Плюсы
Настройка и создание дашбордов с помощью YAML (в минус точно не отнести, поэтому как плюс).
Создание нескольких дашбордов в одном рабочем пространстве.
Передача данных в формате JSON на панель с помощью API.
Удобно устанавливать (middle DevOps справится без проблем).
Минусы
Малый набор графиков.
Документация слабая, но достаточная, чтобы запустить продукт на собственном сервере.
Tipboard написан на Python 2.7 и не поддерживает Python 3.
Grafana
Работает на GoLang
Grafana может похвастаться одним из самых активных коммьюнити разработчиков с 900+ участниками и 30 тыс. звезд на Github. Кроме этого, Grafana — это мощный, богатый на фичи визуализатор данных и метрик на Go и Typescript.
Он позволяет не только следить за состоянием сервера и архитектуры, но и создавать дашборды, просматривать и делиться ими. Это полезно для владельцев бизнеса или частных лиц для визуализации и анализа различных показателей.
Плюсы
Официальная библиотека с множеством шаблонов и плагинов.
Большое количество источников и баз данных. Самый большой набор среди других инструментов в обзоре.
Индивидуальная настройка рабочего стола для любой компании.
Встроенный пользовательский контроль и механизм аутентификации.
Разнообразие фич включает скриншоты, аннотации данных, кастомизированные оповещения и уведомления.
Можно бесплатно скачать или развернуть у себя (спасибо @Shershза дополнение)
Минусы
Grafana — это всего лишь инструмент визуализации. Он не поддерживает сбор и хранение данных.
Дашборд требует значительного времени на настройку, а значит, не эффективен как быстрое решение.
Хоть минусы и кажутся весомыми, есть вероятность, что ваша компания с ними не столкнется. Например, если вы уже используете Prometheus или Graphite, они возьмут на себя хранение и сбор данных. Также настройка Grafana станет проще, если вы используете хостинговый сервис вроде MetricFire. Так вы получите те же open-code дашборды, но с лучшей поддержкой и масштабируемостью по меньшей цене.
Kibana
Работает на node.js
Продукт от создателей ElasticSearch, исключительно под функции ElasticStack. Мало пригодный инструмент, но мы обязаны о нем упомянуть.
В ведущей мировой платформе управления журналами (в стеке ELK) за букву К отвечает Kibana. Это мощное open-code приложение для навигации и визуализации данных. С его помощью пользователи мониторят и управляют данными в ElasticStack — идеальный вариант для тех, кто хочет пользоваться Elasticsearch или стек ELK для дата-менеджмента.
Плюсы
Юзеры сами придумывают каким способом показывать данные и цифры; есть варианты шаблонов помимо дефолтных.
Позволяет пользователям исследовать взаимосвязи в данных.
В процессе не требуется дополнительное кодирование или инфраструктура, программа работает на веб-сервере Node.js.
Мощные функции обнаружения аномалий, позволяющие вовремя выявлять проблемы в данных.
Возможность обмена данными, включая экспорт в формате PDF и CSV.
Простой и эффективный в использовании единый пользовательский интерфейс.
Минусы
Функции экспортирования ограничены.
Так как программа работает с ElasticStack, его ограничения действуют и на Kibana.
Low-code-инструменты
В данных обзор мы решили включить продукты не из мира аналитики, но тем интереснее наблюдать эволюцию BI-инструментов. Рассказываем об Appsmith и Budibase.
Appsmith
Работает на Java
Appsmith—- low-code инструмент для автоматизации бизнес-процессов компании. Подходит для построения дашбордов, поэтому мы его рассмотрим как достойную альтернативам полноценного BI-анализа. Appsmith — это Open Source-продукт для self-hosted размещения. Позиционируется как единственный продукт для автоматизации всего и вся в компании.
Мое личное мнение что «так и есть», потому что в современном мире любые бизнес-процессы и работа с информацией завязана на базы данных (или может быть завязана в будущем). Подходит для создания внутренних продуктов компании таких как дашборды, административные панели, приложения для работы с базой данных и смеси перечисленных вариантов. То есть ваше приложение может иметь админку и дашборд одновременно (добавили данные с формы, построенной в Appsmith, и тут же увидели обновленный сводный график), круто. Можно сказать что Appsmith — это Webflow в мире BI-инструментов.
Плюсы
Конструктор страниц на базе готовых элементов.
Большой выбор элементов от inputs и textarea до datepicker, select и карточек.
Огромный выбор графиков для визуализации на базе библиотеки FusionCharts.
Наличие готовых шаблонов страниц — бери и работай. Такие шаблоны позволяют ещё быстрее запускать MVP.
Возможность подключить различные источники данных.
Помимо классических баз данных, можно подключить API-интерфейсы небольшого количества no-code продуктов, Google-таблицы, c URL и кастомные REST API.
Большие возможности для кастомизации элементов, в том числе графиков.
Возможность расширять и кастомизировать функционал с помощью JavaScript.
Хорошая документация и обучающие ролики на YouTube.
Возможность написать свою собственную авторизацию.
Гибкое управление ролями как в Google-документах и правами на конкретные операции с данными. Также возможно открыть приложение в открытом доступе с помощью публичной ссылки.
Минусы
Для развертывания приложения нужен опытный DevOps-специалист, даже в случае установки через docker.
Необходимо время для освоения продукта, приветствуется наличие навыков программирования.
Как и любой low-code инструмент, Appsmith тоже не всесилен и вносит свои ограничения, но ведь нам нужен дашборд, а не заказная разработка?
Нет табов, придется помучаться с виджетом Menu, либо делать разные дашборды.
Budibase
Работает на node.js
Конкурент Appsmith, но с меньшим набором графиков. Ещё один Webflow в мире BI-инструментов.
Budibase — это no-code/low-code платформа для разработчиков и управляющих, помогающая создавать надежные приложения. Также это конструктор дашбордов для серверов: в числе функций есть подключение к источникам данных, формам и таблицам, что упрощает работу в команде.
Идеальный вариант для быстро меняющейся, динамичной корпоративной среды, в которой требуются свежие решения. C его помощью вы можете подключиться к внешней базе данных (MongoDB, CouchDB PostgreSQL, MySQL, Airtable, Google Sheets, S3, DynamoDB, или API REST) или импортировать из нее данные.
Плюсы
Открытый исходный код с множеством возможностей использования.
Строгий контроль доступа.
Конструктор страниц на базе готовых элементов, которых больше чем в Appsmith
Возможность подключить различные источники данных, в том числе через REST API.
Возможность расширять и кастомизировать функционал с помощью JavaScript.
Возможность открыть приложение в открытом доступе с помощью публичной ссылки.
Минусы
Для развертывания приложения нужен опытный DevOps-специалист, даже в случае установки через docker.
Необходимо время для освоения продукта, приветствуется наличие навыков программирования. Чтобы выжать максимум из этой платформы, необходим мало-мальский навык программирования.
Слабая документация. Мало обучающих уроков. Как в большинстве Open-Source платформах, основной источник помощи — это коммьюнити.
Ограниченный выбор графиков.
Итого
Для разных задач подходят разные инструменты, и они не обязательно должны быть платными. Наша команда проанализировала 20+ решений для создания дашбордов и выбрала лучшие 9, которые помогут покрыть большинство интересов разработчиков. Если вам нужно разработать дашборд или внедрить любой другой low-code-инструмент в свою компанию, обращайтесь к нам.
