| 工具名称 |
国家/社区 | 技术栈 | 核心功能 | 国内适用性 | 国外适用性 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Apache Superset | 美国（Apache） | Python/React | 可视化、SQL Lab、多数据源、插件扩展 | 需自行汉化，社区支持较少 | 生态完善，云原生支持好（AWS/GCP） | 中大型企业，需高度自定义分析 |
| Metabase | 美国 | Clojure/Java | 拖拽式分析、简单仪表盘、SQL查询 | 有中文社区，部署简单 | 中小团队首选，文档齐全 | 初创公司或业务部门自助分析 |
| Redash | 以色列 | Python/JS | 查询协作、API集成、轻量级可视化 | 国内用户较少，需自建汉化 | 开发者友好，适合敏捷团队 | 技术团队实时数据协作 |
| Pentaho CE | 美国 | Java | ETL（Kettle）+ 报表、OLAP | 汉化包可用，但社区版功能受限 | 传统企业级BI，适合复杂流程 | 需要ETL和BI一体化的场景 |
| FineBI开源版 | 中国（帆软） | Java | 可视化、自助分析、中国式报表 | 完全汉化，支持国内数据库（如达梦、金仓） | 国外使用较少 | 国企/金融机构等合规要求高的场景 |
| DataEase | 中国 | Java/Vue | 数据可视化、仪表盘、多数据源 | 本地化支持好，文档全中文 | 主要面向国内市场 | 政府、教育等公共部门 |
| Apache Doris | 中国（Apache） | C++/Java | 实时OLAP引擎，兼容MySQL协议 | 国内生态完善（如阿里云集成） | 海外逐步推广 | 高并发实时分析（需搭配BI前端工具） |
| Kyligence CE | 中国 | Java | OLAP引擎（基于Apache Kylin） | 针对国内大数据环境优化 | 社区版功能有限 | 超大规模数据集分析 |
关键对比维度说明
国内适用性：
本地化支持：FineBI、DataEase等提供中文文档和国产数据库适配。
合规要求：国内工具（如FineBI）更符合等保、数据安全法规。
生态兼容：Apache Doris、Kyligence与华为云/阿里云集成更紧密。
国外适用性：
云原生：Superset、Metabase对AWS/GCP/Azure适配更好。
社区活跃度：Superset（GitHub 50k+ Stars）、Metabase（30k+ Stars）问题响应更快。
选型建议：
国内企业：优先考虑 FineBI开源版（合规）、DataEase（易用性）或 Apache Doris（高性能分析）。
跨国团队：选择 Superset（灵活性）或 Metabase（快速部署）。
实时分析：Apache Doris + Superset 组合。
补充说明
商业支持：部分工具（如Kyligence、FineBI）开源版功能有限，企业版需付费。
移动端：Metabase、FineBI对移动端支持较好。
二次开发：Superset（Python）、DataEase（Vue/Java）更适合定制化。
选型建议
选择 FineBI 开源版 如果：
需要符合国内财务/政府报表格式（如复杂表格、多级表头）。
企业后续可能升级到付费版（功能无缝衔接）。
适合国企、金融机构等需要传统中国式报表的场景。
选择 DataEase 如果：
需要快速搭建交互式仪表盘，且支持国产数据库。
团队技术栈偏云原生（如K8s部署）。
对权限控制和移动端体验要求较高。
适合互联网企业、政府机构需要敏捷可视化的场景。
DataEase搭建
1、离线安装地址
2、部署失败情况
dataease部署比较简单，目前遇到的问题是怎么修改域名和数据权限控制，欢迎在评论区讨论一下！