作为长期关注数据可视化工具的产品经理，我发现一个有趣的现象：市面上的 BI 工具要么功能过载、学习曲线陡峭，要么价格高昂、部署受限，要么开源但生态支离破碎。
而在实际工作中，我们的需求其实很朴素——快速连接多源数据、灵活设计看板、安全私有部署。
最近体验的 DataGear 让我眼前一亮，它用"自由"这个简单的理念，解决了许多团队的刚需问题。
今天我想和大家分享这个项目。
什么是 DataGear？
DataGear 是一个开源的前后端一体化数据可视化平台。
与其他工具不同，它的核心设计哲学是不强行规范用户的使用方式，而是最大化灵活性和自主权。
从数据源接入的角度看，DataGear 支持：
- 关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）
- 文件格式（CSV、Excel）
- 动态接口（HTTP API、JSON）
- 跨源数据联动
从看板构建的角度看，既能用可视化拖拽快速上手，也能切换到源码模式直接编写 HTML/CSS/JavaScript，甚至集成 Vue、React、Tailwind CSS 等现代框架——这意味着没有功能天花板。
技术架构解析
前端技术栈
- 框架基础：Vue 3 + PrimeVue 组件库
- 图表引擎：ECharts（70+ 内置图表类型）
- 代码编辑：CodeMirror（支持多种语言高亮）
- 编辑模式：双模式设计（可视化拖拽 + 源码编辑）
后端技术栈
- 框架：Spring Boot
- 持久层：MyBatis
- 模板引擎：Freemarker
- 元数据存储：内嵌 Derby 数据库
核心模块构成
datagear-analysis：数据分析引擎datagear-connection：JDBC 驱动动态加载（支持新数据源扩展）datagear-management：业务逻辑层datagear-web：Web 控制层与页面渲染- 其他模块：工具库、元信息、导入导出等
整体采用单体应用架构，这个选择很实际——对中小团队而言，部署简单、资源占用低、维护成本可控，避免了微服务架构的过度设计。
部署与快速开始
系统要求
- JDK 8 或更高版本
- 支持 Windows、Linux、macOS
启动步骤
下载最新发布包
解压后执行启动脚本：
Windows：startup.bat
Linux/macOS：./startup.sh
访问 http://localhost:50401
使用默认账号 admin/admin 登录
配置管理
所有配置集中在 config/application.properties 中，常见调整包括：
- 修改服务端口
- 开关用户注册功能
- 调整数据目录位置（默认
~/.datagear） - 数据库连接参数
对于已有 Docker 实践的团队，也可自行构建镜像，集成到 CI/CD 流程。
核心功能体验流程
从数据到看板的 5 步工作流
数据源配置：输入数据库连接信息或上传文件，一键验证
数据集定义：编写 SQL 查询或直接映射 CSV 结构，系统自动解析字段类型
图表设计：从 70+ 内置类型中选择，绑定数据字段和维度
看板编排：在可视化编辑器中拖入图表、调整尺寸和位置；或切换源码模式编写交互逻辑
权限与分享：设置访问权限、生成分享链接或获取嵌入代码
值得关注的功能细节
跨源数据集成：单个图表可同时关联多个数据源（如 MySQL + Excel），突破数据孤岛
交互编程：支持图表间联动、参数钻取、自定义 JavaScript 脚本
模板复用：已搭建的看板可作为模板，快速派生新看板
典型应用场景
| 场景 | 使用方式 | 核心价值 |
| 运营分析 | 连接用户行为库、订单库、渠道库，整合到统一看板 | 实时监控转化漏斗、渠道效果对比 |
| IoT 监控 | 通过 HTTP 接口接入设备数据流 | 实时展示温度、电压、设备状态等指标 |
| 内部工具 | 替代 Excel 手工报表，自动化数据同步 | 减少人工错误、提升数据准确度 |
| 客户演示 | 导入客户数据集，现场生成定制化看板 | 提升销售专业形象、加快决策周期 |
| 数据探索 | 通过 SQL 工作台快速验证假设，设计图表 | 降低分析成本、支持敏捷迭代 |
与同类工具的对比视角
在选型时，常见的对标工具包括 Grafana、Metabase、阿里宜搭等。
DataGear 的差异化特征：
vs. Grafana：Grafana 专注时间序列监控，DataGear 更强调通用数据可视化和自由定制
vs. Metabase：Metabase 提供更多开箱即用的分析能力，DataGear 的优势在于对模板编程的支持和部署门槛更低
vs. 商业 BI 工具：功能虽有简化，但私有部署、无许可证约束、二次开发友好
开源协议
DataGear 采用 GPL-3.0 和 LGPL-3.0 双协议，这种设计对实际应用很友好：
- 个人和企业可自由用于内部系统开发
- 支持在客户项目中使用和集成
- 允许进行二次开发和功能扩展
- LGPL 要求遵守动态链接规范（若修改 DataGear 核心代码需开源，但业务代码不受限）
相比纯 GPL，这种双协议方案在保护开源社区权益的同时，为商业应用预留了足够空间。
部分使用建议
基于产品经理的角度，我对团队采用 DataGear 有几点建议：
- 团队规模 2-50 人的初创或部门：单体架构、快速部署，最具性价比
- 数据源相对稳定：核心优势在多源数据集成，而非大规模实时计算
- 需要权限隔离：提前规划用户体系和数据权限策略，避免后期扩展困难
- 定制空间较大：充分利用源码编辑和模板编程能力，降低后续迭代成本
总结
在我的产品体验中，DataGear 代表了一类特殊的开源工具——它不追求功能的穷举，而是在"自由度"和"易用性"之间找到了平衡点。
对于那些希望快速搭建数据看板、又不想被商业工具的高成本和部署限制束缚的团队，它是一个值得认真考虑的选项。
无论你是技术开发者想要一个灵活的可视化基座，还是数据分析师想摆脱 Excel 的繁琐，或是产品经理需要为用户快速生成定制化报表，DataGear 都能胜任。
最妙的是，它完全开源、可私有部署、无许可证束缚——这样的组合在今天确实不多见。
如果你也在寻找一个"刚刚好"的数据可视化解决方案，不妨花 15 分钟从官方仓库下载、启动、体验一个看板。
相信很多人会发现，这正是他们一直在找的工具。