DataEase 是一款人人可用的开源数据可视化分析工具。是目前国内比较火的开源数据可视化工具.
2021年2月，DataEase 开源项目组成立。近几年DataEase 持续发展，在功能、性能、用户体验等方面不断优化和提升，社区用户不断增长，应用场景也日益广泛，在数据可视化领域的影响力逐渐扩大。其具体发展动态可能需要通过官方渠道、技术论坛、社交媒体等进一步了解。
其支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并方便与他人分享。功能上支持 PC 端、移动端及大屏展示；基于 Apache Echarts 实现丰富的图表类型，支持拖拉拽方式快速制作仪表板；数据引擎支持直连模式和本地模式（基于 Apache Doris/Kettle 实现）。
一、主要特点
- 丰富的数据源支持：DataEase 可以连接多种数据源，包括数据仓库/数据湖、OLAP 数据库、OLTP 数据库、Excel 数据文件、API 等，方便用户整合多源数据进行分析。
- 可视化图表制作：
- 支持丰富的图表类型，如柱状图、雷达图、趋势图等，并且提供了 Apache Echarts/AntV 两种视图组件，用户可通过拖拉拽的方式快速制作仪表板。同时，支持对图表类型以及仪表板整体的背景颜色样式进行设置，使展示效果更美观。
- 制作过程中，用户可以通过图表属性和组件样式等对图表进行美化完善，以满足个性化的展示需求。
- 数据引擎：支持直连模式和本地模式（基于 Apache Doris/Kettle 实现），其中集成的 Apache Doris 能够在超大数据量下实现秒级查询返回延时，提高数据分析的效率。
- 易于使用：操作界面简单直观，无需编程知识，通过鼠标点击和拖拽等简单操作即可完成数据分析和可视化的过程，适合业务人员等非技术人员上手使用，能够快速创建自定义报告并进行深度业务分析。
- 模板市场：提供了免费且丰富的模板，使用户能够更加方便快捷地创建美观实用的数据可视化报表。
- 部署方式多样：支持在线安装、离线安装、源码部署等多种部署方式，支持一键安装部署，即使是小白用户也能轻松操作。
- 应用场景广泛：适用于运营监控（快速搭建业务监控仪表板，实时了解关键指标）、业务分析、数据共享（创建公共或私有的数据看板，方便团队协作）、教学实践（教育领域用于教授数据分析课程，让学生在实践中学习）等多种场景。
二、优势
1. 开源开放：
- 零门槛：用户可以在线快速获取和安装，无需支付高昂的软件许可费用，降低了使用门槛。
- 快速获取用户反馈：开发者能及时了解用户需求和问题，有助于持续改进产品。
- 按月发布新版本：保证产品不断更新和优化，及时修复漏洞、添加新功能，让用户始终使用到最新、最完善的版本。
2. 简单易用：极易上手，即使是非专业技术人员，通过鼠标点击和拖拽等简单操作即可完成数据分析和可视化图表的制作，无需编写复杂的代码，节省了学习成本和时间，能快速满足业务人员日常数据分析和展示的需求。
3. 秒级响应：集成了Apache Doris，在超大数据量的情况下，仍能实现秒级查询返回延时，保证了数据分析的高效性和及时性，用户无需长时间等待查询结果，可快速获取数据洞察，对于处理大规模数据的企业和场景非常有价值，能大大提高工作效率。
4. 安全分享：支持多种数据分享方式，确保数据在分享过程中的安全性，保护用户的数据隐私和敏感信息。企业可以根据自身需求选择合适的分享方式，如设置分享链接的有效期、访问密码等，在实现数据共享和协作的同时，有效控制数据的访问权限。
5. 丰富的数据源支持：支持关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）、Excel等文件、Hadoop等大数据平台、NoSQL等各种数据源，能满足不同用户在不同场景下的数据接入需求，无论是企业内部的传统数据库，还是新兴的大数据平台，DataEase都能较好地适配，方便用户整合多源数据进行分析。
6. 多样化的图表类型：基于Apache Echarts实现，支持丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、雷达图、仪表盘、地图等，还包括明细表、汇总表、透视表、指标卡、文本卡等多种形式，能够满足用户多样化的数据可视化需求，以最直观、有效的方式呈现数据的特点和趋势，帮助用户更好地理解和分析数据。
7. 模板市场丰富：提供了免费且丰富的模板，用户可以直接使用或在模板基础上进行修改和定制，节省了制作报表的时间和精力，同时也为用户提供了更多的设计灵感和思路，即使没有专业的设计技能，也能创建出美观实用的数据可视化报表。
8. 部署方式多样：支持在线安装、离线安装、源码部署等多种部署方式，并且支持一键安装部署，无论是对于有一定技术基础的用户还是小白用户都能轻松操作，满足了不同用户在不同环境下的部署需求，具有很强的灵活性和适应性。
9. 全场景支持：支持PC端、移动端及大屏展示，能够适应不同的使用场景和设备，方便用户随时随地查看和分析数据，满足企业在各种业务场景下的数据展示和决策需求，如在会议室的大屏展示、业务人员外出时通过移动端查看数据等。
10. 良好的交互性：用户可以通过交互操作（如点击、筛选、钻取等）对图表进行深入分析和探索，进一步挖掘数据背后的信息，更好地满足用户个性化的数据分析需求，帮助用户更全面、深入地了解数据。
三、不足之处
1. 功能相对基础：与一些更成熟、功能更全面的商业数据可视化工具相比，DataEase在某些高级分析和定制化能力方面可能较弱。例如，在复杂的数据建模、深度数据分析算法等方面可能有所欠缺，难以满足一些对数据分析有极高要求的专业用户或大型企业的复杂业务需求。
2. 性能存在局限：虽然它在常规数据量下表现良好，但当面对超大规模数据或高并发场景时，可能会出现性能瓶颈，如查询速度变慢、图表渲染延迟等问题。特别是在处理复杂计算和实时数据更新时，性能可能无法与一些专门针对大数据场景优化的工具相比。
3. 权限设置较弱：在企业级应用中，对数据和功能的权限管理要求较为严格。DataEase的权限设置可能不够精细和灵活，难以满足大型企业对于不同部门、不同用户角色的复杂权限分配和控制需求，这可能会导致数据安全和隐私方面的隐患。
4. 可视化样式有限：尽管提供了一定数量的可视化图表类型和模板，但与一些专业的可视化工具相比，其样式的丰富度和可定制性仍有提升空间。在一些特定行业或对视觉效果有极高要求的场景下，可能无法满足用户对独特、精美可视化展示的需求。
5. 跨库查询支持不足：在实际应用中，企业常常需要整合多个不同数据库中的数据进行分析。DataEase可能在跨库查询方面存在一定限制，无法方便地实现多库数据的关联和联合分析，这会增加数据处理的复杂性和工作量。
6. 社区成熟度较低：作为一个相对较新的开源项目，DataEase的社区规模和成熟度可能比不上一些历史悠久的开源工具。这意味着用户在遇到问题时，可能难以从社区中快速获得丰富的解决方案和经验分享，同时插件、扩展和第三方支持也相对较少。
7. 文档不够友好：对于新手用户或非技术背景的用户来说，不够详细和清晰的文档可能会增加学习和使用的难度，导致用户在使用过程中遇到问题时难以自行找到准确的解决方法。
四、使用案例
案例一：企业销售数据分析
某销售企业，面临着销售数据分散在多个系统中，难以进行统一分析和决策的问题。通过使用 DataEase，该企业将来自不同销售渠道、CRM 系统和财务系统的数据进行整合。
首先，利用 DataEase 的数据源连接功能，轻松接入各个系统的数据。然后，业务人员通过拖拉拽的方式创建了多个可视化图表，包括不同地区的销售业绩柱状图、产品销售趋势线图以及客户类型分布饼图等。
管理层可以通过直观的仪表板，实时了解各个地区的销售情况、产品的畅销和滞销趋势以及不同客户群体的贡献度。根据这些数据洞察，企业调整了销售策略，加大对畅销产品和高价值客户群体的投入，同时针对销售业绩不佳的地区制定了针对性的促销活动，最终实现了销售业绩的显著提升。
案例二：学校教学管理数据分析
一所大型高校使用 DataEase 来分析教学管理数据。学校将学生的成绩数据、考勤数据、教师评价数据等导入到 DataEase 中。
通过创建各种可视化图表，如不同专业的成绩分布直方图、学生考勤情况雷达图以及教师评价满意度柱状图等。教学管理人员可以一目了然地了解各个专业的教学质量情况、学生的学习状态以及教师的教学效果。
基于这些数据分析结果，学校可以针对性地调整教学计划，为成绩较差的专业提供更多的教学资源和辅导；对于考勤情况不佳的班级加强管理；同时，根据教师评价结果对教学优秀的教师进行表彰和奖励，对需要改进的教师提供培训和支持，从而整体提升了学校的教学质量和管理水平。
案例三：电商运营数据分析
一家电商企业利用 DataEase 对其运营数据进行深入分析。企业将订单数据、用户行为数据、库存数据等进行整合。
创建了诸如销售额随时间变化的趋势图、不同商品类别的销售占比饼图、用户活跃度折线图等可视化图表。运营团队可以实时掌握销售动态、热门商品类别以及用户活跃度变化。
根据这些数据，企业可以及时调整商品库存，对热门商品进行补货，对滞销商品进行促销处理。同时，针对用户活跃度下降的情况，推出个性化的营销活动，提高用户的参与度和忠诚度，从而实现了电商业务的持续增长。
总的来说，DataEase 以其开源、易用、功能丰富等特点，为用户提供了一个便捷高效的数据可视化分析解决方案，有助于用户快速洞察业务趋势，实现业务的改进与优化。
