Evidence vs Lightdash

Evidence, kod olarak BI (BI as code) yaklaşımına dayanan açık kaynak bir iş zekası çerçevesi. Analistler raporları SQL sorguları ve grafik, tablo, büyük sayı gibi hazır bileşenler gömülü Markdown dosyaları olarak yazar; Evidence bunları hızlı bir statik web sitesine dönüştürür. Proje MIT lisanslıdır ve barındırılan bir servis de işleten girişim destekli bir şirket tarafından geliştirilir.

Evidence; Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Postgres, MySQL ve DuckDB gibi yaygın veri ambarı ve veritabanlarına, ayrıca CSV dosyalarına bağlanır. Sorgu sonuçları önbelleğe alınır ve tarayıcıda DuckDB ile işlenir; böylece sayfalar derlendikten sonra hızlı kalır. Şablonlu sayfalar tek bir dosyadan her müşteri, bölge veya ürün için ayrı rapor üretir; döngüler ve koşullar mantık ekler. Her şey git'te yaşar, değişiklikler pull request ve kod incelemesinden geçer. Açık kaynak çerçeve ücretsiz olarak self-host edilebilir; Evidence Cloud yönetilen derleme, barındırma, zamanlanmış yenileme ve kimlik doğrulama ekler.

Evidence, zaten SQL ve git ile düşünen ve yönetim kurulu raporları, KPI siteleri veya müşteriye açık veri sayfaları gibi cilalı ve tekrarlanabilir çıktılar isteyen veri ekiplerine uyar. Alanları grafiğe sürükleyip bırakmak isteyen iş kullanıcıları için self-serve bir araç değildir. Anlık keşif için Metabase ve Looker Studio daha uygundur; Lightdash BI'ı doğrudan dbt modelleri üzerine kurar; Observable Framework ise daha fazla JavaScript esnekliğiyle en yakın kod öncelikli alternatiftir.

Lightdash, Londra merkezli bir startup'ın geliştirdiği, dbt üzerine kurulu açık kaynak bir iş zekası (BI) aracı. Metrikleri ayrı bir BI katmanında tanımlamak yerine analistler boyutları, metrikleri ve birleştirmeleri (join) modellerini tanımladıkları aynı dbt YAML dosyalarında belirtiyor; böylece iş mantığı sürüm kontrolünde tutuluyor, pull request'lerde gözden geçiriliyor ve her yerde yeniden kullanılıyor.

İş kullanıcıları bu yönetişimli metrikleri tıkla-seç arayüzüyle keşfediyor, grafik ve dashboard oluşturuyor, Slack, e-posta veya Google Sheets'e zamanlanmış gönderimler kuruyor. Lightdash ayrıca semantik katmanı kullanarak doğal dilde soruları yanıtlayan bir yapay zeka analist, SQL çalıştırıcı, izinli alanlar, kod olarak dashboard'lar ve müşteriye dönük analitik için gömme (embedding) sunuyor. Çekirdek ürün açık kaynak ve ücretsiz self-host edilebiliyor; Lightdash Cloud sınırsız görüntüleyicili yönetilen barındırma, Enterprise ise SSO, gömme, gelişmiş izinler ve destek ekliyor.

Zaten dbt kullanan ve Looker maliyeti ya da kapalı bir modelleme dili olmadan semantik katmanlı BI isteyen veri ekiplerine çok uygun. dbt şart olduğundan dbt kullanmayan ekipler için Metabase veya Power BI daha mantıklı. Görselleştirme seçenekleri Tableau kadar zengin değil, bulut fiyatı da bireylerden çok şirketlere göre ayarlanmış. Kavramsal olarak en yakın rakip Looker; Metabase ve Superset ise doğrudan veritabanı tabloları üzerinde çalışan açık kaynak alternatifler.