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OSSのBIツール比較(Metabase,Superset,Kibana)

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はじめに

Webアプリとして使えるOSSのBIツール MetabaseApache SupersetKibanaの3種を比較した。

KibanaはOSS版、無償版、有償版とあるがOSS版で比較。

なお、OSSのBIツールは、この他にReDashなど他にも選択肢はある。

基本情報

2020/11現在

項目 Metabase Superset Kibana
最新バージョン v0.37 v0.37 v7.10
Githubスター数 22.7K 1.3K 15.1K
言語/プラットフォーム Clojure/JVM製 Python/CPython製 TypeScript/Node.js製
ライセンス AGPL
※アプリ組込に関しては
制約の少ない独自ライセンスあり
Apache2.0 Apache2.0(OSS版)
Elastic(無償・有償版)
商用版 あり なし あり
主なメンテ企業・団体 Metabase社 Apache Software Foundation Elastic社
日本語ローカライズ ほぼ× ×(OSS版)
○(無償版)
RDB系 ×
NoSQL,ビッグデータ系 〇Mongo,Druid,Presto他 ◎Druid,Hive,Presto,Impala他 △Elasticsearchのみ
クラウド系 〇Redshift,Athena,BigQuery他 〇Redshift,Athena,BigQuery他 ×

セットアップ(起動)

Metabase Superset Kibana
×

なお、MetabaseはJava、SupersetはPythonが必要だが、そのセットアップは比較しない。

ApacheSupersetはPython製のため、セットアップの難易度が高め(MetabaseやKibanaはBattery Included)。

Metabase

すごく簡単。単一JARファイルを実行するだけ。
MetabaseがPython製だった時代は、セットアップに多くの依存関係があり課題であったがClojure製になってからは、すごく簡単になったそうです。

$ java -jar metabase.jar

Superset

Metabaseと比較すると、面倒くさい。Python製の辛みであり、依存関係が複雑。PIPインストール時にコンパイルが必要になるためGCCなども必要。

またアプリケーションサーバにGunicornを利用。

以下例ではキャッシュサーバは省略しているが、本来ならRedisなどのキャッシュサーバも立ち上げないといけないし、Superset自体が利用するDBもSQLiteではなくMySQLとかにすべきかもしれない。

# 各種依存LIBを導入し
$ apt install -y gcc build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev python3-pip libsasl2-dev libldap2-dev

# Pipで依存ライブラリを導入し
$ pip3 install apache-superset gevent Pillow↵

# 利用するDBに応じて、依存ライブラリをさらに導入し
$ apt install default-libmysqlclient-dev
$ pip3 install mysqlclient

# SupersetのDB準備
$ superset db upgrade
$ superset fab create-admin --username $ADMIN_NAME\
                            --firstname $ADMIN_FIRSTNAME\
                            --lastname $ADMIN_LASTNAME\
                            --email $ADMIN_EMAIL\
                            --password $ADMIN_PASSWORD
$ superset init

# WSGIアプリケーションサーバでSuperset起動
$ gunicorn -w 4\
           -k gevent\
           -b 0.0.0.0:8088\
           "superset.app:create_app()"

Kibana

Node.js含め依存が含まれて配布されているので比較的らくちん。($KIBANA_HOMEはTAR展開後のディレクトリ)

# 設定ファイル編集して、接続するElasticsearchを記述する
$ vi $KIBANA_HOME/config/kibana.yaml

# 起動する
$ $KIBANA_HOME/bin/kibana

対応データソース

Metabase Superset Kibana
×

Kibanaは実質Elasticsearch専用。Metabase,Supersetともに多数のデータソースに対応。
Supersetはデータソースに応じたドライバーライブラリをいれないといけないが、Metabseは同梱されている様で扱いやすい。

また、Metabaseの方が設定も簡単。

機能性

Metabase Superset Kibana

チャート作成、クエリビルダ、ダッシュボードなどは、それぞれ持っている。
それぞれ特徴のある機能があるが、Metabaseがもっとも使いやすそう。

KibanaはOSS版の機能は限定的でユーザ管理機能がないのがやや不満。
ただし、OSSではないがベーシック版(無償版)ならKibanaが機能面では頭一つ抜きん出ていると思う。

Metabase

  • 自動探索機能
    • ある程度自動でチャートなどを作成する。(が、大抵目的と合致しない)
  • ダッシュボード埋込機能(iframe/サーバー)
    • サーバーサイドへの埋込にも対応している!これはかなりいい!またこのときはAGPLに該当しないライセンスになる。(ただし、Powered By Metabaseという文字が入る)
    • 商用版を購入すれば、この制限はなくなる模様。
  • パルスというメールやSlackへの通知機能

Superset

  • CSVアップロード機能
  • 作れるチャートの種類は多い
  • チャート埋込機能(iframe)
  • かなり細かなロールと権限設定機能(細かすぎて使いにくそうでもあるが)

Kibana

  • OSS版、ベーシック版(無償版)、有償版と種類がある。OSS版の機能は限定的、ベーシック版の機能はかなり豊富。
  • OSS版
    • チャート作成、ダッシュボード作成、データ探索の基本機能
    • ユーザ管理機能はない模様
    • ダッシュボード埋込機能(iframe)
  • ベーシック版(無償版)
    • かなり機能豊富。
    • Canvasというかなりカスタマイズ可能なダッシュボードのコンポーネント
    • Lensというより直感的なチャート作成GUI
    • アラート機能
    • 若干、ごちゃついてて機能が分かりづらいかも。

ちなみに、有償版には「機械学習」や「異常検知」機能などがついてくる。

ビジュアライゼーション

例のタイタニックのデータで積み上げヒストグラムを作ってみる。

項目 Metabase Superset Kibana
GUI
自由度

Metabase

  • 積み上げヒストグラムはGUIで簡単にできる。
  • ビンの数が直接指定できなかった。(だし直接SQLを書けばできる)

Screenshot from 2020-11-17 22-54-53.png

Superset

  • GUIでは積み上げヒストグラムができなかった。(積み上げバーチャートは可能)
  • 積み上げバーチャートを利用して、直接SQLを書けばできる。

Screenshot from 2020-11-17 23-29-26.png

Kibana

  • GUIで積み上げヒストグラムは簡単にできる。
  • ビンの数なども設定できる。
  • KQL(Kibanaのクエリ言語)で複雑なことができるのかはちょっと不明。
    • KQLとか言われても学習コスト高い(覚える気になれない)

※画面はベーシック版です。機能的には同じダッシュボードですが、OSS版は日本語メニューになっていません。(日本語文字が扱えないのではなく、ローカライズされていない)
Screenshot from 2020-11-17 23-39-13.png

ダッシュボード

Metabase Superset Kibana

ダッシュボードはあまり差異がない。あえて比較するならKibanaの方が機能は豊富と思われる

Metabase

Screenshot from 2020-11-17 23-47-28.png

Superset

Screenshot from 2020-11-17 23-47-46.png

Kibana

※画面はベーシック版です。機能的には同じダッシュボードですが、OSS版は日本語メニューになっていません。(日本語文字が扱えないのではなく、ローカライズされていない)

Screenshot from 2020-11-17 23-52-20.png

総論

どれを使っても、概ねチャート作成やダッシュボード作成は可能。

Metabase

ライセンスさえ許容できるならMetabaseが使いやすくてイイ。
自身のアプリにチャートを組み入れたり、顧客へ提供する場合などはライセンスが問題になるかもしれない。
ただし、チャートやダッシュボードの埋込に関してはAGPL対象外の別ライセンスになっているため、「Metabase提供」文言含め改変しなければ自身のアプリへの組込利用はできる模様。

  • Pros
    • UIが優れている。
    • セットアップが簡単
    • 使いやすい。
    • 日本語化されている
  • Cons
    • ライセンスがAGPL

Apache Superset

地図系のチャートなんかはSupersetが豊富。Metabaseが対応していないデータソースがある場合などは選択肢に入るかもしれない。

  • Pros
    • チャートの種類が豊富
    • ライセンスがApache
  • Cons
    • セットアップがやや難解
    • 日本語化が中途半端

Kibana(OSS版)

分析データがRDBに適しておらず、Elasticsearchを使った方が良い場合など。(テキストデータを分析したいなど)

  • Pros
    • セットアップが簡単
    • ライセンスがApache
    • チャートが豊富
  • Cons
    • 日本語化がされていない
    • ユーザ管理機能がない
    • Elasticsearch専用

おまけ

Supersetのダッシュボードはiframeを配置できるので、以下のように3つのBIツールのチャートを組み合わせたダッシュボードが作れたりする。
左から、Metabase、Superset、Kibana。(グラフの形が違うのはご愛嬌です。MySQLにデータ重複して突っ込んでしまったからです。)

Screenshot from 2020-11-18 22-32-19.png

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