说到数据可视化，大家可能最常想到的是 Tableau、PowerBI、Echarts、Excel，然而，是不是存在这样的场景：

“小A，你看一下我们现在在华东地区的 ARPU 是怎样的，和华北地区比较一下，看一下有什么差异？这个报告下午给我。”

“下周某领导要来市场，请建立一个大屏，展示我们最近一段时间的业务增长状况。”

“我们现在各种运维指标监控都没有，我们需要建立运维监控体系”

这么多需求，于是老板命令：我们应该有一套私有化的可视化报表系统，给你两个工程师，最好一个季度之内搞出一个，Tableau 太贵，我们要自己搞，需求是可以满足一切业务分析和展示需要，可以按照我们公司的 Style 定制化、可以私有化部署。

对于这种要求，从头开始撸代码显然是很蠢的，而以Tableau、PowerBI 为代表的商业软件很贵，而且不能定制化开发 ，Echarts 只是图表库，无法快速与数据分析无缝对接，Excel 不能进行在线的大数量级的数据分析。那是否存在免费、开源、在线更新、酷炫的工具呢？ 

Grafana 绝对可以了解一下！

Github 地址：https://github.com/grafana/grafana。

Grafana 作出的可视化报表

Grafana 是一个开源的可视化报表工具，并且拥有一大票很帅气的公司背书，比如：Ebay、Stack Overflow、Digital Ocean

一、谁会使用 Grafana

在开源可视化工具领域，Grafana 和 Kibana 这两个开源组织都做了不少贡献，从 Github 上看的话，他们两个大概是2013年左右开发的，Grafana 可能是仿效了 Kibana 的形式，但是从美观程度上来讲，Grafana 后来居上，即使在大屏展示的场景上也好不怯场。

再回到日常使用数据的场景中，数据报表的关心者往往有以下几类人设：

运维开发

Grafana 最开始就被用来做大屏监控的，只要连接到数据库然后做默认黑色的展示风格也很适合在大屏上展现。


产品经理

产品经理的日常任务之一就是看数据，数据虽然不是万能的，但是却是进行正确的产品决策必不可少的组成要素。然后，产品经理这种人设，往往离数据比较远，和工程师要一个数据，要等到几天甚至一周以后，数据的时效性早就没了。所以，分析问题-要数据-等数据，肯定不是产品经理分析数据的正确姿势。所以产品经理可以通过 Grafana 建立自己的产品面板。

数据分析师

和产品经理相似，数据分析也是天天和各种数据以及报表打交道并且需要及时将其进行可视化， Grafana 对于简单的数据分析是没有问题的。一般来说，需要连接线上的数据库、需要使用 SQL 提取数据、可视化数据，并将结果和团队人员进行分享，这几点 Grafana 都可以满足。

二、Grafana 的几大优势

Grafana 解决的是自助式数据分析和数据可视化的问题，它的设计是先进的、科学的。虽然主要场景设定在运维分析上，但是在业务分析、数据化运营方面也可以顺畅应用。

主要有以下几点优势：

（1）开源，开源，开源！

Grafana 的 Github 地址：https://github.com/grafana/grafana，采用的是 Apache 2.0 许可证，这种许可证还是比较宽松的：如果是内部使用不进行分发软件时，必须保留原始的许可证声明。凡是修改过的文件，必须向用户说明该文件修改过；没有修改过的文件，必须保持许可证不变。

所以如果是公司自己内部使用，不进行二次修改和售卖，基本上就没有太大的顾虑了。

（2）提供多种灵活的部署方式

甚至支持安装在 Linux, Windows, Mac 上，也支持部署在云上。如果想在自己的电脑上尝试一下，可以先从这里开始：

更酷的方法是安装在 Docker 上，Grafana 提供了 Docker 镜像。前几天，我老大在七牛容器云上，部署一个 Grafana 的镜像，貌似几分钟就搞定了。作为以一个不会撸代码的产品经理，简直绝对是 Amazing ！

（3）支持多种数据可视化方式、多种数据接入方式

* 提供饼图、柱状图、折线图、散点图、热力图、气泡图、地图等多种可视化方式

* 支持图表下钻

* 支持筛选、自由布局

* 支持 Graphite、Prometheus、Elasticsearch、InluxDB、openTSDB、My SQL 等多种数据源

*当然这没有什么了不起，更重要的是 下面一点。

（4）插件化扩展

Grafana 在产品架构上灵活、可扩展，如果你觉得原来的图表太丑或者不符合你的需求，你完全可以开发Grafana 组件，并且在 Github 上和其他开发者共享；例如，原生的 Grafana 是不支持中国省份地图的，七牛大数据团队就开发了一个和接地气儿的中国省份地图的 Pannel。这种插件化的方式让用户可以各取所需，即可以很快的就对基本功能上手，又可以扩展出很多灵活的高级功能

（5）采用 SQL 查询的方式获取数据

Tableau 、PowerBI 很大一部分功能是用图形界面，让小白去通过 “拖拽” 的方式去生成查询语句，这当然对于一部分用户比较方便，但是作为一个开源软件，这种功能就显得太“重”，并且很多时候吃力不讨好。“拖拽” 其实不是刚性需求，或者说，对于知道如何使用 SQL 的用户来说，并不是一个必不可少的体验。

我认为很多非研发岗位也应该知道 SQL 怎么使用，因为它能大大减少获取数据的路径。比如你和工程师沟通需求可能需要半小时，工程师把数据给你捞出来，但是可能十分钟就可以写出正确的 SQL 就可以搞定。