数据可视化工具软件（可视化数据工具有哪些）

BI也称为商业智能，是收集、分析和展示数据以支持决策者做出明智的业务决策的过程。BI帮助组织将其原始的生产数据转化为有意义的见解或者知识，以推动其业务战略。BI能够为组织改善决策、提高效率和提升资源利用率。

BI仪表盘是BI系统的重要组成部分，能够提供复杂数据的可视化表示，以易于理解的格式显示KPI、多维指标和其他数据信息。最显著的优势是它依托实时数据的可视化，使组织团队能够快速响应不断变化的业务环境。根据组织整体的鸟瞰图，使组织高管能够做出明智的决策。

如今，大数据受到各行各业的重视，随着大数据不断发展，BI利用大数据进行分析和可视化以支持决策的作用日趋凸显。

一些流行的开源BI仪表盘，例如：Apache Superset、Metadata、Redash等，它们提供了数据可视化、数据探索和数据分析等功能，并且开源仪表盘的成本低、效益高、灵活性高，因此越来越受欢迎。

本文收集了一些开源免费BI仪表盘项目，供BI项目建设参考。

01

Apache Superset

Apache Superset是一个数据挖掘和数据可视化平台，它可以很好地与各种数据源集成。

功能特性：

02

Metabase

Metadata是一个非常简单的BI仪表盘项目，让公司中的每个人都可以提出问题并从数据中学习。

功能特性：

03Redash

Redash项目的目标是使任何人，无论技术复杂程度如何，都能够充分利用数据能力。SQL用户利用Redash来挖掘、查询、可视化或者共享各种数据源的数据，使他们组织中的任何人都可以使用这些数据。

功能特性：

基于浏览器：浏览器中的所有内容，以及可共享的URL。

数据来源：数十种不同的数据源，包括许多数据文件格式，数据库，Hive，JIRA，MySQL，Apache Hive，InfluxDB，Oracle等。

容易使用：无需掌握复杂的软件，即可立即高效地处理数据。

查询编辑器：使用模式浏览器快速组合SQL和NoSQL查询并自动完成。

可视化和仪表盘：通过拖放创建美观的可视化，并将它们联合收割机组合到单个仪表盘中。

共享：通过共享可视化及其相关查询轻松协作，支持对报告和查询进行同行评审。

刷新计划：按您定义的定期间隔自动更新图表和仪表盘。

警报：定义条件，并在数据更改时立即发出警报。

REST API：可以在UI中完成的所有操作都可以通过REST API完成。

对数据源的广泛支持：可扩展的数据源API，原生支持一长串常见数据库和平台。

04dbt

dbt不仅仅是BI仪表盘项目，它还能为数据分析师和工程师提供数据转换过程工具。使用dbt的分析师可以通过简单地编写select语句来转换他们的数据，而dbt可以将这些语句转换为数据仓库中的表或者视图。

05CBoard

CBoard不仅是一个为用户提供交互式多维报表和数据分析的分析平台，还是一个能为开发人员提供BI产品的开发平台。

06

Blazer

Blazer是一个开源的Web仪表盘，支持使用SQL挖掘数据，轻松创建图表和仪表盘，并与团队共享。

功能特性：

07

Lightdash

Lightdash提供了一个非常简单直观的界面，用于数据可视化和分析，以帮助企业做出决策。

08Poli

Poli是一个专为SQL爱好者打造的开源免费BI项目。可以使用SQL进行数据分析，以更快地洞察业务知识。它包含有SQL编辑器、模型查看器、交互式报告和高级用户管理等功能。

09Datart

Datart 是新一代数据可视化平台，支持各类企业数据可视化场景需求，如创建和使用报表、仪表盘和大屏，进行可视化数据分析，构建可视化数据应用等。由原 davinci 主创团队出品，datart 更加开放、可塑和智能，并在数据与艺术之间寻求最佳平衡。

10Mprove

Mprove是一个自助式BI平台，允许用户轻松地分析数据和展示数据。凭借其强大的版本控制系统，Mprove可确保跟踪数据模型和可视化的所有变更，并在必要的时候快速恢复，具备较高灵活性，此功能是其他BI工具所没有的。

此外，Mprove直观的界面和用户友好的设计使其成为专业用户喜欢的BI平台。通过Mprove，企业可以简化数据分析流程，并获得企业运营的宝贵见解，从而为关键战略决策提供支撑。

11

Turnilo

Turnilo是一个功能强大且用户友好的BI应用程序，专门用于为Apache Druid提供最先进的商业智能、数据挖掘和可视化功能。Druid是一个高性能、分布式列数据存储，专为大型数据集上的OLAP查询而设计。该应用程序是Pivot的一个分支，Pivot被广泛认为是Druid可用的最佳数据探索和可视化工具之一。Pivot目前仅在商业许可证下可用，这使得许多用户无法访问它。然而，通过Turnilo，用户现在可以享受Pivot的所有好处，而无需支付一分钱。

除了强大的功能外，Turnilo还具有高度的可定制性，使其成为各种规模和各行各业的理想解决方案。凭借其直观的拖放界面，用户可以轻松创建和自定义图表，图形和其他可视化，以满足他们的特定需求。Turnilo还支持CSV、JSON、SQL数据库等广泛的数据源，可以轻松地从各种来源导入数据。

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OpenMining

OpenMining是一个用Python开发的免费开源商业智能（BI）应用。

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G6VP BI（低代码）

G6VP是一个强大的在线可视化分析工具，提供了丰富的图形分析功能。是研究人员、学者和分析师的理想工具。除了可视化分析功能外，G6VP还是一个用于构建图形应用程序的低代码平台。这意味着用户可以轻松地创建图形应用程序，而无需编写复杂的代码。该平台基于AntV G6可视化平台，以其高质量的可视化和交互功能而闻名。

G6VP以前被称为AntV/GraphInsight，后来经历了重大改进，现在提供了一系列新功能，包括：改进的可视化工具、增强的数据导入和导出功能以及改进的协作工具。有了这些新功能，用户现在可以轻松地创建更复杂、更复杂的图形应用程序。

总之，G6VP是一个功能强大的通用的BI工具，为可视化分析和应用程序开发提供了一系列功能。无论是研究人员、学者还是分析师，G6VP都能提供所需的功能，轻松高效地进行数据分析和可视化。

14KNOWAGE

KNOWAGE是一个开源的BI工具，支持传统数据库、大数据平台，支持数据联合、混搭、数据挖掘以及用于多源分析的高级可视化。

该套件有两个主要模块和四个插件，以满足所有用户的需求，如下图所示。

15Tellery

Tellery是一个基于Web的开源BI系统，支持使用SQL构建指标并将其提供给团队使用。

功能特性：

16Helical Insight

Helical Insight支持用户从一个或多个数据源中获取信息。它提供了BI工具的所有功能。Helical Insight作为一个框架数据可视化工具软件，它可通过API和SDK 在不影响业务需求的情况下扩展其功能。它还包括一个独特的工作流规则引擎，使用户能够实现自定义业务流程。

17BoardTopic

BoardTopic利用尖端技术提供高效的主题建模和分析，允许更准确和全面的主题建模。

此外，该平台还利用Hugging Face微调的大型语言模型，帮助用户以更直观和用户友好的方式分析和理解他们的数据。借助BoardTopic，您现在可以利用这些先进技术，无需编码。

18Amora Data Build Tool

Amora数据构建工具主要用于数据仓库（BigQuery)的数据转换工具，使用Amora可以编写模型，Amora的模型是使用Python的PEP 484- Type Hints和select语句结合SQLAlchemy对数据模式的描述。不仅如此，Amora还可以将Python代码转换为在数据仓库内运行的SQL数据转换作业，从数据中获得更多信息。因此数据可视化工具软件，Amora绝对是一种可靠而高效的数据转换工具。

19Malloy Composer

Malloy Composer是一个可以使用现有的Malloy模型构建仪表盘或运行临时查询的简单应用程序。

Malloy Composer可以与内置的Web服务器一起运行（完整模式），完全在Web浏览器中运行访问BigQuery、Postgres或者DuckDB，也可以使用WASM模式访问csv或者parquet文件。

20Mojito

MojitoMojito是一个低代码，可视化，可扩展的BI开发平台。它具有可以拖动的层，可调整大小，可缩放，可旋转，可分组，可锁定。系统支持使用react、vue2、vue3自定义组件。支持事件处理程序、动态脚本等等。

Mojito采用Node.js开发，可以轻松安装在本地机器或云服务器上。

功能特性：

21Urungi

Urungi是一个用于创建和管理各种SQL数据源的数据统计和仪表盘工具，它支持PostgreSQL，MySQL，MS SQL Server和Oracle等数据源。使用Urungi可以轻松地实现数据汇聚，并通过自定义视图和报告获得有价值的见解。

功能特性：

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Grafana

Grafana可以快速灵活地实现可视化、动态和可重用的仪表盘、即席查询、警报和混合数据源等功能，简化了查询、可视化和警报的过程。

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Panel

Panel是一个开源的Python库，是HoloViz生态的成员。用于基于Python轻松构建强大的工具、仪表盘和复杂的应用程序。高级的响应式API和基于回调的低级API确保您可以快速构建创新性应用程序。使用Panel可以轻松地将小部件、图表、表格和其他可视Python对象组合到自定义分仪表盘中。