重磅！又一款可视化神器，开源了

Bertha 。 2023-09-27 18:52 186阅读 0赞

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在互联网数据大爆炸的这几年，各类数据处理、数据可视化的需求使得 GitHub 上诞生了一大批高质量的 BI 工具。

借助这些 BI 工具，我们能够大幅提升数据分析效率、生成更高质量的项目报告，让用户通过直观的数据看到结果，减低沟通成本。

不过，还是有很多同学跟我反馈，说国外的开源 BI 工具使用门槛高，操作界面不符合国人的使用习惯，需要学习很久才能弄得清楚，所以让我看看有没有低门槛的开源 BI 工具可用。

恰巧，前两天我偶然在 GitHub 上发现了一款国产的开源 BI 工具，叫**DataEase**。

不论是用户体验，还是界面风格，都比较符合我们的操作习惯。

该项目自去年 6 月份发布以来，GitHub Star 数据持续稳定上涨，不到一年时间，便累积 9500 Star，在数据分析这个细分领域，其增长速度可谓十分惊人。

它的 GitHub 简介是 “**人人可用的开源数据可视化分析工具**”。

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我试用了一下，发现这个口号并不是随便喊喊，使用体验和之前使用过的 BI 工具不太一样。所以今天来跟大家着重介绍一下这个项目。

DataEase 开源工具由 FIT2CLOUD 飞致云公司研发出品的。

这个公司可能大家并不陌生，作为目前在数据分析领域颇有建树的技术公司，飞致云在 GitHub 上参与发布过不少优质开源项目。

比如，国内有名的 JumpServer 开源堡垒机项目、MeterSphere 开源持续测试平台和二次元喜欢的开源建站工具 Halo 都是这个公司主导的。其开源产品范围覆盖了运维安全审计、BI 分析、软件测试、建站等多个领域。

他们的官网也整的十分酷炫，可实时访问由 DataEase 制作的飞致云开源大屏，上面展示了相关开源项目近 30 天的发展动态。

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话不多说，下面我就来带大家体验一下，DataEase 这款产品为什么敢说自己是 “人人可用” 的。

### 操作丝滑，容易上手 ###

不少朋友在反馈 BI 工具使用体验的时候都提到，国外的开源 BI 工具，比如 Superset、Metabase 等，操作上不符合国人的使用习惯。

实际上，用 BI 工具制作仪表板的步骤其实是大同小异的，基本都分为：**创建数据源、创建数据集、通过数据集展示数据以及形成仪表板**这几个步骤。

相比其他国外的开源 BI 软件，DataEase 将仪表板设计整体过程整理为：数据源→数据集→仪表板，制作逻辑更加清晰，而且对创建仪表板的步骤在细节上进行了大幅度的简化，主要体现在以下这些方面：

1. 数据源：DataEase 当前支持 19 种数据库，数据源配置界面将所有支持的数据库进行平铺展示，用户可以选择对应的数据库直接配置使用，更加直观便捷；DataEase 官方支持的所有数据源都可以直接使用，无需添加驱动。

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2. 数据集：DataEase 支持创建数据库数据集、SQL 数据集、表格文件、关联数据集、API 数据集多种类型的数据集，并且操作界面清晰明确，数据集还支持定时同步数据功能。此外，DataEase 还支持直连模式和本地模式（基于 Apache Doris/Kettle 实现）。

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3. DataEase 支持关联数据集的功能，用户可以在功能界面进行相关配置，代替了 SQL 语句的编写，降低了学习门槛和使用门槛。

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4. 视图：DataEase 通过拖拉拽的操作进行视图制作和仪表板排版，简单易用，降低了用户的学习成本；在创建视图时，DataEase 把一些常用的选项设置为默认值，减少了操作过程中的重复性内容；视图外观方面，DataEase 可以配置视图边框、视图背景图、透明度等；视图支持上卷、下钻和多级联动。

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5. 仪表板设计：DataEase 把视图制作和仪表板制作过程合并，不需要先制作视图再调整仪表板布局；DataEase 提供了颗粒度更细的辅助网格，而且可以随意拖放视图位置，视图之间可以自动吸附；在仪表板的样式支持方面，DataEase 支持配置仪表板的背景图、深浅色主题、对仪表板内的视图进行统一设置等。

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6. 仪表板分享：DataEase 支持更多的仪表板分享途径，可以为仪表板创建公共链接，方便外部用户访问查看，同时也支持包括邮件、导出 PDF、导出图片和导出表格等分享方式。

### 主题丰富，自带模板市场 ###

在探索的过程中，我意外发现，DataEase 竟然还有自己的 “模板市场”。

这里面的模板种类涵盖了多个使用场景和行业领域，用户不用自己费心设计就可以做出漂亮的大屏，十分适合没有相关经验的新手入门。

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模板市场：https://dataease.io/templates/

“模板市场” 功能板块还被内嵌在 DataEase 的操作界面中，选择模板直接应用，轻松切换到自己的数据集，可以快速生成自己想要的大屏。

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### 开箱即用，几分钟完成部署 ###

充分体验过 DataEase 安装流程后，我不得不说，DataEase 的安装部署对新人来说非常友好，用户只需执行一个安装命令即可完成安装。

DataEase 简化安装部署的思路主要体现在以下几个方面：

1.  使用 Docker 屏蔽系统的环境差异；
2.  提供脚本代替手工操作；
3.  提炼配置参数，提供默认配置；
4.  注册系统服务，提供快捷命令。

以下是 DataEase 具体的安装步骤：

针对服务器是否能够连接公网的不同情况，DataEase 提供在线安装和离线安装两种安装方式。具体步骤可参考官方文档：

*  https://dataease.io/docs/installation/online\_installation/
 *  https://dataease.io/docs/installation/offline\_installation/

接下来为大家分别进行逐步讲解。

**1、在线安装**

执行以下命令，即可安装：

curl -sSL https://github.com/dataease/dataease/releases/latest/download/quick_start.sh | sh

**2、离线安装**

下载安装包并解压。

安装包下载地址：https://community.fit2cloud.com/\#/products/dataease/downloads

执行解压目录中的安装脚本

/bin/bash install.sh

**3、数据备份**

DataEase 安装后产生的用户数据全部放在了安装目录中，用户只需要保留或备份安装目录中的文件即可。这样即使删除了容器和镜像，重新安装后用户依然可以使用之前的数据。

通过上述步骤我们可以看到，在整个过程中用户只需执行安装脚本即可，过程步骤少，操作简单，无需额外操作。从安装部署角度来说，对于没什么相关知识基础的用户非常友好。

### 总结 ###

除了上面提到的这些地方的设计，DataEase 的教学文档、教学视频等知识体系也做得比较完善，我在使用过程中碰到的问题基本都可以得到解决，一个小时左右就可以制作出自己专属的仪表板了。

综合体验下来，可以说 DataEase 已经是一款非常容易上手且强大的开源 BI 产品，它的口号 “人人可用” 体现在方方面面。

低门槛、高易用性的 BI 产品是未来 BI 产品发展的大方向，数据可视化在将来也不再是一般人难以触及的领域，希望像 DataEase 这样的产品的出现，能够帮助更多用户和企业发掘和展现数据的价值。

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