不少程序员心里都揣着一个梦想：深度参与自己喜爱的开源项目，同时还能靠这份热爱养活自己。
然而在国内，能让开发者真正以此谋生的开源项目并不算多。所以当我了解到飞致云这家公司时，确实有些惊讶。它以开源为核心，旗下竟有8个活跃的开源项目！
更令人印象深刻的是，这八个项目不仅活了下来，还活得相当不错。产品月均下载量超过20万次，累计服务超过500万免费用户，其中付费企业客户也超过了5000家，这无疑是开源商业化道路上一次值得称道的成功。
在这些项目中，DataEase 给我留下了最深的印象。这源于多年前的一个项目经历：当时需要整合铁路局多个数据源，并生成可视化报表。虽然接触过SAP BusinessObjects这类功能强大的商业软件，但其易用性实在不敢恭维。
作为一款开源BI工具，DataEase在易用性上做到了极致。它号称“人人可用的开源BI”，在实际体验中，确实能在五分钟内轻松搭建起一个数据大屏，堪称 “数据可视化神器”。
社区里也有不少类似的评价：
作为一名研究生，我用DataEase制作了大屏幕来展示研究成果，导师非常满意。
这是我见过最棒的开源数据可视化工具。界面美观，操作简单。我用它给公司的设备运行情况做了个大屏，还在会议上得到了领导的表扬。
轻松安装：开箱即用，无需复杂部署
DataEase提供桌面版和服务器版。我选择了桌面版进行体验，其下载地址为：
https://dataease.cn/desktop/index.html
软件包下载后，第一个惊喜就来了：它无需安装！解压后直接运行 DataEase.exe 即可。这种绿色便携的软件，如今已不多见。
服务器版本的安装同样简单，通常仅需一行命令即可完成部署，这里不再赘述。
对于不熟悉可视化BI流程的朋友，可以先了解下大致步骤。使用DataEase这类工具，通常分为三步：
-
接入数据源
无论是MySQL数据库，还是Excel、CSV文件，都可以作为数据源接入。接入后，你就能看到数据源中一张张结构化的“表”。
-
准备数据集
你可以将数据集理解为数据库的“视图”。它通过对原始数据表进行组合、加工、筛选，形成对外呈现的最终数据形态。
-
数据可视化
将准备好的数据集，通过丰富的图表组件，在仪表板或数据大屏上直观地呈现出来。
对于熟悉数据库开发的程序员来说，这些概念理解起来毫无压力。而DataEase的界面设计极其直观，很多时候仅凭直觉就能完成操作。
接入数据源：支持广泛，从数据库到API
DataEase支持的数据源类型非常丰富，涵盖了市面上绝大多数主流数据库以及文件格式。
除了传统的数据库，它还支持接入 Web API。这意味着，只要你的网站或服务能提供结构化的JSON数据，就能轻松纳入DataEase的分析体系。
数据源成功接入后，在DataEase中看到的，就是一个个类似数据库表的二维结构，清晰明了。
准备数据集：拖拽与SQL，满足不同需求
接入数据源，看到一张张“表”之后，自然就可以对它们进行类似 SELECT、JOIN 等操作了，操作的结果就是数据集。
例如，一个表是各城市实际销售数据，另一个表是目标销售数据。我们可以用“城市”字段作为连接条件，将它们关联（Join）起来。
最终形成的数据集将包含 城市、目标销售额、实际销售额 等字段，为后续分析打下基础。
值得注意的是，这个关联过程完全通过图形化界面拖拽完成，无需编写代码。
当然，对于习惯直接操作SQL、实现更复杂业务逻辑的朋友，DataEase也提供了自定义SQL的模式。
例如下面这段SQL，对三张表进行了关联（JOIN），然后 按省份进行分组（GROUP BY），最后 汇总（SUM）总销售额和总用户数，并计算人均购买额。这种灵活性对于数据分析师来说非常友好。
select a.省份, sum(‘实际销售额’) '总实际销售额', sum(‘用户数’) '总用户数', cast(sum(‘实际销售额’)/sum(‘用户数’) as float) as '人均购买额'
from `excel_00-省市对应关系_ad2be066a7` a
left join `excel_01-各市实际销售数据_208040c853` b on a.城市=b.城市
left join `excel_03-各市用户数_97d315fe48` c on b.城市=c.城市
group by a.省份
数据集就像传统数据库中的“视图”，你可以自由组合，甚至实现跨数据源（如Excel + MySQL + API）的数据整合，极大地拓展了分析边界。
数据可视化：图表丰富，交互智能
准备好数据集后，就可以进入最有趣的可视化环节了。简单说，就是把 数据集转换成各种图表，再搭配Tab页、富文本等组件，最终形成一个完整的仪表板。
DataEase支持的图表类型极为丰富，如果你用过Excel制作图表，几乎可以立刻无缝上手。
选择一个图表类型后，将其与某个数据集绑定，然后将数据集中的“维度”和“指标”字段拖拽到图表对应的属性区即可。下面是一个简单的柱状图配置示例。
在一个仪表板中可以加入多个图表，并且图表之间可以建立动态的交互关系，例如：
- 联动：在地图图表中点击某个省份，另一个图表则联动显示该省份的详细销售记录。
- 下钻：点击汇总的省份数据，图表自动下钻展示该省份下所有城市的明细情况。
- 全局过滤：通过顶部的查询组件选择条件，仪表板内所有图表同步响应，只展示筛选后的数据。
按照你的分析思路，在仪表板中不断加入图表、调整布局、美化样式，最终就能形成一个信息丰富、视觉效果出众的仪表板。
许多企业都有搭建“数据大屏”的需求，即通过大尺寸显示器，以动态、直观的图形图表展示核心业务数据。DataEase对数据大屏提供了完善支持，不仅具备仪表板的编辑功能，还支持图层管理、自定义分辨率（适配拼接屏、异形屏等），能够完美呈现具有视觉冲击力的大屏效果。
模板中心：没有设计天赋？直接套用！
看到这里，可能有程序员会嘀咕：“我写代码还行，但实在没有艺术细胞，设计不出这么好看的界面啊！”
完全不用担心。DataEase提供了一个强大的 模板中心，里面提供了大量可直接使用的、设计精美的模板。
这些模板覆盖了制造、金融、零售、医疗、教育、能源、政务等数十个行业。你总能找到与自身业务场景相近的模板，极大降低了从0到1的设计门槛。
举个例子，如果你的团队正在使用Jira进行项目管理，就可以直接复用“Jira业务数据大屏”模板，只需替换成自己公司的数据，一个直观的项目全景监控大屏就诞生了。
总结
总体而言，DataEase这款产品给我最深的感受就是 “轻量”且“直观”。它几乎将使用门槛降到了最低，操作流程符合直觉，无需反复查阅文档就能快速上手，真正做到了“人人可用的开源BI”。
作为一款在GitHub上活跃的开源项目，DataEase曾多次登顶GitHub Trending榜单，其社区运营也相当成熟，拥有完善的文档、教程视频和交流论坛，遇到问题能很快得到社区的响应和帮助。
如果你或你的团队正面临数据可视化需求，希望快速、低成本地创建交互式仪表板或酷炫的数据大屏，那么DataEase绝对值得作为首选工具进行尝试。
相关资源
对这类能够真正解决实际问题的优秀开源项目进行探索和实践，本身就是一种乐趣。如果你也在寻找好用的数据可视化方案，不妨到 云栈社区 的大数据或数据库技术板块看看，那里有更多开发者分享的实际使用心得和深度技术讨论。
发表于 2026-2-11 08:56:01
|
查看: 47|
回复: 0
