В Coral Club мы активно развиваем направление data-driven решений и ищем баланс между гибкостью, прозрачностью и скоростью внедрения аналитических инструментов. После анализа нескольких BI-платформ (включая Power BI, Tableau, Yandex DataLens) мы остановились на Apache Superset — и вот почему.
Почему мы искали Open Source BI
Проприетарные решения хороши, пока не сталкиваешься с масштабированием, нестандартными источниками данных или необходимостью кастомизации. Мы искали платформу, которая:
Почему выбрали именно Superset
Superset — это open-source BI-платформа, изначально разработанная в Airbnb. Она быстро развивается, имеет сильное сообщество и находится под крылом Apache Software Foundation.
Технические плюсы:
Внутренние процессы:
Сейчас мы настраиваем полноценную аналитическую инфраструктуру для организации рабочих пайплайнов и эффективной интеграции с БД. Один из ключевых кейсов — преобразование массивов данных с репликацией в ClickHouse через Apache Airflow. Это даёт нам надёжную и масштабируемую основу для сбора и обработки данных.
Почему Superset оказался удобным для нас
Что дальше?
Следующий шаг — внедрение семантического слоя между источниками данных и Superset. Мы тестируем CubeJS как прослойку для агрегации и кеширования многомерных массивов. Это позволит аналитикам и бизнес-пользователям быстрее получать срезы данных без лишней нагрузки на основную БД и без написания сложных SQL-запросов.
Почему мы искали Open Source BI
Проприетарные решения хороши, пока не сталкиваешься с масштабированием, нестандартными источниками данных или необходимостью кастомизации. Мы искали платформу, которая:
- не требует дорогостоящих лицензий;
- легко деплоится on-premises или в облаке;
- поддерживает SQL, Python-стек и хорошо интегрируется с нашей инфраструктурой;
- масштабируется под задачи разных команд.
Почему выбрали именно Superset
Superset — это open-source BI-платформа, изначально разработанная в Airbnb. Она быстро развивается, имеет сильное сообщество и находится под крылом Apache Software Foundation.
Технические плюсы:
- Backend на Python + Flask — можно расширять или кастомизировать при необходимости;
- Frontend на React — современный UI, возможность быстро добавлять новые визуализации;
- Поддержка различных источников данных — SQLAlchemy-адаптеры, в т.ч. ClickHouse, PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redshift;
- Гибкая модель прав доступа — можно настроить уровень доступа до конкретных дашбордов, срезов и метрик;
- Встроенный SQL Lab — полноценная SQL-песочница для создания запросов, с возможностью превратить их в визуализации.
Внутренние процессы:
Сейчас мы настраиваем полноценную аналитическую инфраструктуру для организации рабочих пайплайнов и эффективной интеграции с БД. Один из ключевых кейсов — преобразование массивов данных с репликацией в ClickHouse через Apache Airflow. Это даёт нам надёжную и масштабируемую основу для сбора и обработки данных.
Почему Superset оказался удобным для нас
- Быстрый старт: минимальный входной порог для аналитиков — SQL + drag-and-drop.
- Неограниченные возможности кастомизации: от своих визуализаций до модификации логики запросов.
- Полный контроль: self-hosted - это в первую очередь безопасность
Что дальше?
Следующий шаг — внедрение семантического слоя между источниками данных и Superset. Мы тестируем CubeJS как прослойку для агрегации и кеширования многомерных массивов. Это позволит аналитикам и бизнес-пользователям быстрее получать срезы данных без лишней нагрузки на основную БД и без написания сложных SQL-запросов.