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Metabase 同样是一个开源的数据分析平台。与传统的 BI 分析的思维模式不太一样，Metabase 将数据分析抽象成 data 和 question 两个部分。一方面，metabase 可以对接大多数 SQL 接口的数据源，另一方面，和传统的 BI metabase 针对问题（question）的分析方式更加便捷，其 UI/UX 设计及交互方面也相当有特色。
技术方面，metabase 后端基于 clojure，前端基于 react，代码质量相当好。
部署方面，相较于 redash 和 superset，metabase 的部署也简单得多。如下一条命令即可运行一个 metabase demo：
docker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase
权限控制方面，metabase 的权限控制比 superset 混乱的权限管理要直观易懂得多。
metabase 的不足在于当下的可视化选择还没有 superset 那么多，同时如果团队有定制化的需求的话，相较于 python，clojure 的人才要少得多。
前面三期介绍了三个开源的数据分析及可视化平台，对比下来：
https://github.com/data-com/weekly/issues/5
Metabase 同样是一个开源的数据分析平台。与传统的 BI 分析的思维模式不太一样，Metabase 将数据分析抽象成 data 和 question 两个部分。一方面，metabase 可以对接大多数 SQL 接口的数据源，另一方面，和传统的 BI metabase 针对问题（question）的分析方式更加便捷，其 UI/UX 设计及交互方面也相当有特色。
技术方面，metabase 后端基于 clojure，前端基于 react，代码质量相当好。
部署方面，相较于 redash 和 superset，metabase 的部署也简单得多。如下一条命令即可运行一个 metabase demo：
权限控制方面，metabase 的权限控制比 superset 混乱的权限管理要直观易懂得多。
metabase 的不足在于当下的可视化选择还没有 superset 那么多，同时如果团队有定制化的需求的话，相较于 python，clojure 的人才要少得多。
前面三期介绍了三个开源的数据分析及可视化平台，对比下来：
https://github.com/data-com/weekly/issues/5