工具名稱	國家/社區	技術棧	核心功能	國內適用性	國外適用性	推薦場景
Apache Superset	美國（Apache）	Python/React	可視化、SQL Lab、多數據源、插件擴展	需自行漢化，社區支持較少	生態完善，云原生支持好（AWS/GCP）	中大型企業，需高度自定義分析
Metabase	美國	Clojure/Java	拖拽式分析、簡單儀表盤、SQL查詢	有中文社區，部署簡單	中小團隊首選，文檔齊全	初創公司或業務部門自助分析
Redash	以色列	Python/JS	查詢協作、API集成、輕量級可視化	國內用戶較少，需自建漢化	開發者友好，適合敏捷團隊	技術團隊實時數據協作
Pentaho CE	美國	Java	ETL（Kettle）+ 報表、OLAP	漢化包可用，但社區版功能受限	傳統企業級BI，適合復雜流程	需要ETL和BI一體化的場景
FineBI開源版	中國（帆軟）	Java	可視化、自助分析、中國式報表	完全漢化，支持國內數據庫（如達夢、金倉）	國外使用較少	國企/金融機構等合規要求高的場景
DataEase	中國	Java/Vue	數據可視化、儀表盤、多數據源	本地化支持好，文檔全中文	主要面向國內市場	政府、教育等公共部門
Apache Doris	中國（Apache）	C++/Java	實時OLAP引擎，兼容MySQL協議	國內生態完善（如阿里云集成）	海外逐步推廣	高并發實時分析（需搭配BI前端工具）
Kyligence CE	中國	Java	OLAP引擎（基于Apache Kylin）	針對國內大數據環境優化	社區版功能有限	超大規模數據集分析

關鍵對比維度說明

1. 國內適用性：

   • 本地化支持：FineBI、DataEase等提供中文文檔和國產數據庫適配。

   • 合規要求：國內工具（如FineBI）更符合等保、數據安全法規。

   • 生態兼容：Apache Doris、Kyligence與華為云/阿里云集成更緊密。

2. 國外適用性：

   • 云原生：Superset、Metabase對AWS/GCP/Azure適配更好。

   • 社區活躍度：Superset（GitHub 50k+ Stars）、Metabase（30k+ Stars）問題響應更快。

3. 選型建議：

   • 國內企業：優先考慮?FineBI開源版（合規）、DataEase（易用性）或?Apache Doris（高性能分析）。

   • 跨國團隊：選擇?Superset（靈活性）或?Metabase（快速部署）。

   • 實時分析：Apache Doris?+?Superset?組合。

補充說明

• 商業支持：部分工具（如Kyligence、FineBI）開源版功能有限，企業版需付費。

• 移動端：Metabase、FineBI對移動端支持較好。

• 二次開發：Superset（Python）、DataEase（Vue/Java）更適合定制化。

選型建議

1. 選擇 FineBI 開源版 如果：

   • 需要符合國內財務/政府報表格式（如復雜表格、多級表頭）。

   • 企業后續可能升級到付費版（功能無縫銜接）。

   • 適合國企、金融機構等需要傳統中國式報表的場景。

2. 選擇 DataEase 如果：

   • 需要快速搭建交互式儀表盤，且支持國產數據庫。

   • 團隊技術棧偏云原生（如K8s部署）。

   • 對權限控制和移動端體驗要求較高。

   • 適合互聯網企業、政府機構需要敏捷可視化的場景。

DataEase搭建

1、離線安裝地址

離線安裝 - DataEase 文檔

2、部署失敗情況

dataease部署比較簡單，目前遇到的問題是怎么修改域名和數據權限控制，歡迎在評論區討論一下！