Cuando se trata de buscar una alternativa open source, flexible y robusta, Apache Superset es una opción líder en el mundo de la visualización de datos. Esta herramienta permite crear visualizaciones interactivas de alto nivel sin necesidad de depender de soluciones propietarias.
Contenidos
Introducción a Apache Superset
Apache Superset es una herramienta de visualización de datos open source diseñada para crear dashboards interactivos y potentes de forma rápida. Permite conectarse a diversas fuentes de datos y generar gráficos de alta calidad sin necesidad de licencias propietarias. Es ideal para profesionales que buscan una solución flexible y escalable para el análisis de datos.
Aunque hoy en día existen muchas herramientas de visualización de datos como Power BI en el ecosistema de Microsoft o Quicksight en AWS, Apache Superset se destaca como una opción poderosa por su naturaleza open source. Esta característica no solo implica flexibilidad y ahorro de costes, sino también la posibilidad de integrarlo en prácticamente cualquier entorno, además de ser altamente personalizable.
Una de las principales diferencias con respecto a las herramientas propietarias es el licenciamiento Apache, que asegura que la herramienta no tiene restricciones de uso y puedes adaptarla según las necesidades de tus proyectos. Power BI, por ejemplo, a menudo se ve limitado por la dependencia de un ecosistema cerrado, lo que puede ser restrictivo a largo plazo.
Facilidad de Uso e Integración de Datos en Apache Superset
Apache Superset está diseñado para ser fácil de usar desde el primer momento. Tras su instalación, conectar diferentes fuentes de datos es un proceso sencillo que soporta bases de datos SQL, NoSQL y otras soluciones.
En mi experiencia, la capacidad de conectar múltiples fuentes de datos, desde bases de datos relacionales como PostgreSQL hasta soluciones más avanzadas como Google BigQuery, es uno de sus puntos fuertes.
Aquí tienes un listado con todas las integraciones que tiene de base: https://superset.apache.org/docs/configuration/databases
Una vez configuradas las fuentes de datos, Superset permite a los usuarios crear datasets que pueden ser reutilizados en múltiples dashboards, sin necesidad de escribir código complejo. En pocos pasos, puedes conectar tu base de datos, seleccionar los datos que necesitas y comenzar a crear visualizaciones personalizadas.
La curva de aprendizaje es bastante corta, lo que convierte a Superset en una opción ideal para quienes no tienen un perfil técnico avanzado, pero también ofrece suficiente profundidad para usuarios avanzados que buscan personalizar y optimizar su configuración.
Tipos de Gráficos y Dashboards: Creando Visualizaciones Interactivas con Superset
Apache Superset tiene una gran cantidad de tipos de gráficos disponibles para la creación de dashboards. En la herramienta, encontrarás opciones que cubren desde gráficos básicos como barras o líneas, hasta gráficos más avanzados como heatmaps o gráficos de burbuja.
En mi experiencia, la selección de gráficos en Superset no se suele quedar atrás casi nunca frente a las opciones comerciales. Además, su comunidad activa ha desarrollado conectores y extensiones que permiten añadir nuevos tipos de visualizaciones a medida que las necesidades de los usuarios evolucionan. La comunidad es clave, ya que constantemente aporta mejoras y nuevas funcionalidades.
Superset también ofrece la posibilidad de personalizar cada gráfico en términos de colores y formatos y ajustando las consultas SQL detrás de cada visualización.
Aun así no es imprescindible tener conocimientos avanzados de SQL, ya que Superset permite crear dashboards de manera intuitiva a través de su interfaz gráfica. Para los usuarios que quieran realizar consultas más complejas o personalizar visualizaciones, tener conocimientos de SQL será útil para aprovechar al máximo la herramienta.
Cómo Instalar Apache Superset Paso a Paso
La instalación de Apache Superset es muy sencilla. Lo recomendable es instalarlo en ecosistemas linux, aunque también puedes hacerlo con docker sin problema:
El primer paso es clonar el repositorio en tu máquina:
git clone https://github.com/apache/supersetNos movemos al repositorio que acabamos de clonar y ejecutamos el docker ya preparado:
$ cd superset
$ docker compose -f docker-compose-image-tag.yml upUna vez que tengamos el software en ejecución, podemos entrar en http://localhost:8088 y hacer login con las credenciales por defecto:
usuario: admin
contraseña: adminCuando quieras detener el servicio, podrás hacerlo con el comando:
$ docker compose down¿Cómo asegurar el rendimiento con grandes volúmenes de datos?
Apache Superset es extremadamente escalable. Puede usarse tanto en implementaciones pequeñas (por ejemplo, en un entorno local) como en grandes despliegues empresariales, integrándose en sistemas distribuidos y gestionando grandes volúmenes de datos. Además, se puede integrar con soluciones de orquestación como Kubernetes o Docker para facilitar su escalabilidad.
Para gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, es importante optimizar las conexiones con las bases de datos y aprovechar la caché de Superset. Implementar técnicas de optimización en las bases de datos, como índices, y utilizar filtros adecuados en los dashboards ayudará a mantener un rendimiento óptimo.
El rendimiento de Superset depende de la escala del proyecto y la cantidad de datos que manejes. En entornos de pruebas, puedes correr Superset con pocos recursos (como un servidor con 2 CPUs y 4 GB de RAM). Sin embargo, para entornos de producción con alta carga de datos, se recomienda un servidor con al menos 4 CPUs y 8 GB de RAM para manejar múltiples usuarios simultáneos.
Opcionalmente, puedes integrar sistemas de balanceo de carga y usar un sistema de caché (como Redis) para mejorar la respuesta en entornos de alta demanda.
Recomendaciones para Ingenieros de Datos: Potencia tu Capa de Visualización con Superset
Si eres un ingeniero de datos en busca de una herramienta que complemente tu flujo de trabajo y te permita ofrecer visualizaciones impactantes sin depender de soluciones propietarias, Apache Superset es la solución perfecta. En mi experiencia, esta herramienta no solo facilita la creación de dashboards avanzados, sino que también te permite extenderla a medida que tus proyectos crecen o se complican.
Superset es una gran adición al stack de cualquier profesional de datos. Al ser open source, ofrece una flexibilidad que es difícil de encontrar en alternativas comerciales, además de contar con una comunidad activa que aporta constantemente mejoras y nuevas integraciones.
Siguientes pasos y Curso Recomendado en Superset
Para desbloquear todo el potencial que tiene apache superset, te recomiendo el siguiente curso que tienes disponible en Udemy:
Apache Superset para Ingenieros de Datos
Este curso está diseñado para profesionales de datos e ingenieros que desean aprender a crear y gestionar visualizaciones de datos en tiempo real. Con un enfoque práctico, el curso cubre los conceptos esenciales de Apache Superset.
Como estudiante aprenderás a configurar Superset, conectar fuentes de datos, crear dashboards dinámicos, y explorar funcionalidades avanzadas que mejoran la experiencia de análisis. Este curso es ideal para quienes buscan habilidades prácticas en análisis de datos, especialmente en el contexto de datos en tiempo real, y para quienes desean mejorar sus conocimientos en herramientas Big Data.
Preguntas Frecuentes – FAQ
¿Es posible extender las funcionalidades de Apache Superset?
Esta es una de las ventajas de ser una herramienta open source. Puedes desarrollar y añadir plugins personalizados, nuevos tipos de gráficos, o conectores de datos adicionales.
¿Es posible exportar e importar dashboards en Apache Superset?
Sí, Superset permite la exportación e importación de dashboards, lo que es útil para compartir o migrar configuraciones entre diferentes entornos. Puedes exportar un dashboard como un archivo JSON, que luego puede ser importado en otra instancia de Superset, por ejemplo para cuando es necesario replicar dashboards en varios proyectos.
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
Muchas gracias, muy util!