OSSのBIツール比較(Metabase,Superset,Kibana)

はじめに

Webアプリとして使えるOSSのBIツール　Metabase、Apache Superset、Kibana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	〇	ほぼ×	×(OSS版) ○(無償版)
RDB系	〇	〇	×
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
◎	〇	×

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
◎	〇	〇
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）

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。

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）

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

Superset

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）

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。）