工具名称	国家/社区	技术栈	核心功能	国内适用性	国外适用性	推荐场景
Apache Superset	美国（Apache）	Python/React	可视化、SQL Lab、多数据源、插件扩展	需自行汉化，社区支持较少	生态完善，云原生支持好（AWS/GCP）	中大型企业，需高度自定义分析
Metabase	美国	Clojure/Java	拖拽式分析、简单仪表盘、SQL查询	有中文社区，部署简单	中小团队首选，文档齐全	初创公司或业务部门自助分析
Redash	以色列	Python/JS	查询协作、API集成、轻量级可视化	国内用户较少，需自建汉化	开发者友好，适合敏捷团队	技术团队实时数据协作
Pentaho CE	美国	Java	ETL（Kettle）+ 报表、OLAP	汉化包可用，但社区版功能受限	传统企业级BI，适合复杂流程	需要ETL和BI一体化的场景
FineBI开源版	中国（帆软）	Java	可视化、自助分析、中国式报表	完全汉化，支持国内数据库（如达梦、金仓）	国外使用较少	国企/金融机构等合规要求高的场景
DataEase	中国	Java/Vue	数据可视化、仪表盘、多数据源	本地化支持好，文档全中文	主要面向国内市场	政府、教育等公共部门
Apache Doris	中国（Apache）	C++/Java	实时OLAP引擎，兼容MySQL协议	国内生态完善（如阿里云集成）	海外逐步推广	高并发实时分析（需搭配BI前端工具）
Kyligence CE	中国	Java	OLAP引擎（基于Apache Kylin）	针对国内大数据环境优化	社区版功能有限	超大规模数据集分析

关键对比维度说明

1. 国内适用性：

   • 本地化支持：FineBI、DataEase等提供中文文档和国产数据库适配。

   • 合规要求：国内工具（如FineBI）更符合等保、数据安全法规。

   • 生态兼容：Apache Doris、Kyligence与华为云/阿里云集成更紧密。

2. 国外适用性：

   • 云原生：Superset、Metabase对AWS/GCP/Azure适配更好。

   • 社区活跃度：Superset（GitHub 50k+ Stars）、Metabase（30k+ Stars）问题响应更快。

3. 选型建议：

   • 国内企业：优先考虑 FineBI开源版（合规）、DataEase（易用性）或 Apache Doris（高性能分析）。

   • 跨国团队：选择 Superset（灵活性）或 Metabase（快速部署）。

   • 实时分析：Apache Doris + Superset 组合。

补充说明

• 商业支持：部分工具（如Kyligence、FineBI）开源版功能有限，企业版需付费。

• 移动端：Metabase、FineBI对移动端支持较好。

• 二次开发：Superset（Python）、DataEase（Vue/Java）更适合定制化。

选型建议

1. 选择 FineBI 开源版 如果：

   • 需要符合国内财务/政府报表格式（如复杂表格、多级表头）。

   • 企业后续可能升级到付费版（功能无缝衔接）。

   • 适合国企、金融机构等需要传统中国式报表的场景。

2. 选择 DataEase 如果：

   • 需要快速搭建交互式仪表盘，且支持国产数据库。

   • 团队技术栈偏云原生（如K8s部署）。

   • 对权限控制和移动端体验要求较高。

   • 适合互联网企业、政府机构需要敏捷可视化的场景。

DataEase搭建

1、离线安装地址

离线安装 - DataEase 文档

2、部署失败情况

dataease部署比较简单，目前遇到的问题是怎么修改域名和数据权限控制，欢迎在评论区讨论一下！