1.开源数据可视化/自服务bi工具哪家强?企业企业
2.bi工程师是做什么的?
3.Pentaho BI平台
4.BI和ERP的区别
5.玩转 Superset 二次开发： 后端源码分析

开源数据可视化/自服务bi工具哪家强?

       在探讨开源数据可视化或自服务BI工具的选择时，不少专业人士参考了当前流行的源码源码十款开源BI的对比。这些对比在互联网上广受欢迎，免费需要此类资源的官网读者不妨一探究竟。

       值得注意的企业企业是，这些对比主要聚焦于国外工具，源码源码Class源码分析但实际情况是免费，国外开源BI的官网使用体验并不尽如人意，对非英文母语使用者来说，企业企业面对复杂的源码源码英文界面、文档和源码，免费学习和修改过程颇为艰难。官网

       在此背景下，企业企业国产开源BI成为了一种相对理想的源码源码选择。润乾BI，免费以其报表功能为起始点，发展成为功能全面的shamcey源码开源BI工具，其界面、文档和源码说明均采用中文，为使用者提供了更为友好的使用体验。有兴趣的用户不妨亲自验证。

       值得注意的是，市面上打着“免费”旗号的所谓开源BI，实际上多是商用BI产品，利用开源的名义吸引流量，其本质并非真正的开源，更不存在免费一说。对于追求真正开源、免费体验的用户而言，润乾BI等国产开源BI工具更值得推荐。

bi工程师是做什么的?

       BI工程师的角色主要是负责商业智能的开发和数据分析工作。他们需要具备深厚的数据库背景，特别是cwmrecovery源码对SQL查询优化有深入理解，能熟练操作Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库，进行源码应用设计、性能调优和存储过程开发。在工具方面，他们精通ETL工具（如SSIS），能够利用OLAP工具（如SSAS）进行数据处理，掌握前端展示技术，包括理解ETL逻辑、设计OLAP模型以及运用数据挖掘算法。

       在知识技能方面，BI工程师的基础包括数学和统计学，以及计算机科学的基础。他们需要擅长数据的整理和分析，对数据有敏锐的诊断源码洞察力，逻辑思维活跃，能够从大量数据中发现问题和趋势。此外，他们还需要广泛了解各行业知识，以便准确把握数据分析的需求。在团队合作中，他们引领实施数据分析方案，并对最终结果进行评估和反馈，确保其有效性和准确性。

Pentaho BI平台

       Pentaho BI平台是一个独特的商务智能解决方案构建框架，它以流程为中心，集成了企业级BI产品、开源软件和API，旨在简化BI应用的开发过程。这个平台突破了传统BI工具的局限，使得诸如Jfree和Quartz等独立工具可以无缝集成，torchsoftmax源码形成强大且灵活的解决方案。

       其核心架构是基于工作流引擎，它通过流程定义来驱动BI流程的执行，流程定制和扩展性极强。Pentaho BI平台涵盖了报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等多种功能，这些组件通过J2EE、WebService、SOAP、HTTP等技术集成，展现出了高度的灵活性和兼容性。

       Pentaho SDK提供了五个关键部分：核心的Pentaho平台，包含源代码的示例数据库，独立运行的Pentaho平台实例，以及用于开发解决方案的Pentaho解决方案示例和预配置的网络服务器。这些部分展示了Pentaho平台的不同使用方式，包括基础平台、数据服务的配置替换，以及在无服务器支持情况下的独立运行。

       Pentaho BI平台构建在服务器、引擎和组件的坚实基础之上，提供了J2EE服务器、安全功能、工作流管理等丰富的功能，大部分组件遵循标准，允许用户灵活选择和替换。Pentaho服务器组件作为整个系统的基石，支持着平台的高效运作。

BI和ERP的区别

       ç¬¬ä¸€ï¼ŒERP 和商业智能 BI 的服务对象不同。

       ERP 主要服务于一线业务部门，重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层（ 管理决策层不一定是指企业的最高层领导，也可以是带有管理决策属性的人员 ）。当然，商业智能 BI 中的基础报表也可以兼顾到一线业务人员的报表需求，并且比 ERP 中的报表更强大和灵活。

       ç¬¬äºŒï¼Œå•†ä¸šæ™ºèƒ½ BI 跨系统的取数能力。

       ERP、各个业务系统是彼此独立的，业务模块独立的、数据分散独立，而商业智能 BI 是建立在所有业务系统之上的，当企业需要跨系统跨业务看数据的时候就需要使用到商业智能 BI。打比方各个业务系统对应的是各个部门的话，商业智能 BI 就是位居各个部门之上的那个管理层。

       å•†ä¸šæ™ºèƒ½ BI 通过访问和抽取各个业务系统的数据，把这些数据汇聚起来按照一定的业务分析主题来进行业务分析模型的建设和可视化分析报表的开发。而业务系统之间由于缺少相应的数据接口或者 API接口是没有办法直接打通的，或者很少进行横向的打通，商业智能 BI 就是专业干这个事的。

玩转 Superset 二次开发： 后端源码分析

       深入解析 Superset 二次开发：后端源码剖析

       初次接触 Superset，是在 年，那时的版本仅为 0.，公司内部积累了不少最佳实践，甚至贡献了部分代码，对这个项目有了深入了解。随着 Superset 社区的繁荣，国内企业也愈发重视围绕 Superset 进行二次开发，我现对项目有了更深层次的理解，将分享一系列文章，指导如何玩转 Superset 二次开发。

       接手新项目时，熟悉每个目录下的代码功能至关重要，有助于定位修改点，使开发工作游刃有余。Superset 是一款出色的开源 BI 工具，其广泛兼容性与云原生架构，满足企业定制需求。支持多种大数据组件作为查询引擎，并提供丰富数据可视化解决方案，支持自定义插件增加图表。

       以 1.5 版本为例，项目目录结构包含代码规范、git配置、Docker文件和Python脚本等，以及开源贡献指南。重点阅读贡献文档，了解代码贡献流程，前端开发环境搭建方法和前后端协作细节。

       项目文件夹包括核心模块，后端开发应首先关注根目录下的`superset`文件夹。结合前端UI与功能，对照查看对应后端代码。熟悉产品使用，连接数据库、构建表和仪表盘，同时补充数据可视化知识，成为产品用户，发现细节，实现深入理解。

       Superset 后端启动基于 Dockerfile，通过执行脚本`./docker/docker-ci.sh`到`./docker/run-server.sh`，最后执行`gunicorn`启动服务，对应代码在`superset/app.py`中的`create_app()`方法。

       `create_app()`方法负责加载配置、初始化应用，包括数据库配置、Celery配置和缓存配置等，核心在于初始化`FlaskAppBuilder`视图、API和链接。

       了解代码入口和关键方法后，进一步熟悉代码结构和工作流程。探索开源项目代码时，这种方法同样适用，是一种有效的学习路径。

       深入理解代码需要额外准备，例如加入交流群获取帮助。我创建了一个 Superset 开发技术交流群，欢迎开发者交流，提供有偿咨询服务。如需联系，请关注公众号：程序员赤小豆，加入时请说明来意。