Awesome GitHub RepositoriesEmbedded Analytics

Metabase is a business intelligence platform designed to connect to various storage systems and relational databases for data exploration, visualization, and reporting. It provides a centralized environment where users can build queries through a graphical interface or raw code, transforming raw information into interactive dashboards and charts. The platform is built to support self-service analytics, allowing non-technical team members to extract insights without requiring deep knowledge of database syntax. The platform distinguishes itself through a metadata-driven modeling layer that abst

DataEase is an open-source, self-hosted business intelligence platform designed for building interactive data visualizations and managing analytical reporting. It provides a centralized environment where users can construct dashboards through a drag-and-drop interface, connecting to diverse data sources including relational databases, data warehouses, and external APIs. The platform distinguishes itself through its focus on embedded analytics and enterprise-grade governance. It allows for the seamless integration of charts, dashboards, and management modules into third-party web applications

Cube is a semantic data layer that provides a unified framework for defining business metrics, dimensions, and relationships across diverse data sources. By acting as a headless business intelligence engine, it transforms raw data into a governed model that can be queried via SQL, REST, and GraphQL interfaces. This architecture ensures consistent data definitions and logic across all downstream analytical applications and reporting tools. The platform distinguishes itself through its integrated conversational AI capabilities, which allow users to explore data using natural language. It orches

Cube is a semantic layer data platform that maps raw SQL databases to standardized business metrics and dimensions. It functions as a SQL dialect translator, converting abstract semantic queries into optimized SQL statements for various cloud data warehouses. The platform operates as a multi-tenant data gateway, isolating information and security permissions for different customers within a single deployment. It includes a relational caching engine that stores pre-aggregated query results to reduce latency and decrease the load on primary data warehouses. The system provides a REST-based int

Pygwalker is a library that transforms tabular data into interactive, drag-and-drop interfaces for exploratory analysis and visualization. It functions as a grammar-based framework that translates user interactions into declarative chart definitions, allowing for the creation of dynamic data exploration environments directly within notebooks or embedded web applications. The system distinguishes itself by offloading heavy analytical computations to backend kernels, which maintains responsiveness when visualizing large datasets. It supports the serialization of visual states into portable conf

🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统，对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.

Lightdash is an open-source business intelligence platform that treats analytics logic as code. It centralizes metric and dimension definitions in a semantic layer, allowing data teams to define business metrics in YAML files version-controlled alongside data models. This approach ensures consistent, governed data access without requiring users to write SQL. Lightdash introduces CI/CD workflows for BI content, enabling teams to validate, test, and deploy analytics changes through automated pipelines and isolated preview environments. Its natural language query interface allows users to ask qu

Visual Insights ist eine Plattform für automatisierte explorative Datenanalyse und ein Tool für kausale Inferenz, das entwickelt wurde, um Muster sowie Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in Datensätzen zu entdecken. Es fungiert als interaktive Datenvisualisierungsbibliothek, die einen Grammar-of-Graphics-Ansatz verwendet, um mehrdimensionale Diagramme und Dashboards zu generieren. Das Projekt zeichnet sich durch eine natürlichsprachliche Schnittstelle aus, die Fragen in Klartext mithilfe eines Sprachmodells in Datenantworten und Visualisierungen übersetzt. Es bietet ein spezialisiertes Framework für kausale Entdeckung und Inferenz, das es Benutzern ermöglicht, Variablenverknüpfungen durch interaktive Kausaldiagramme zu identifizieren und What-if-Analysen zur Validierung von Hypothesen durchzuführen. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, darunter visuelle Datenbereinigung, statistische Profilerstellung und automatisierte Datensatztransformation. Sie unterstützt die Integration verschiedener Daten aus lokalen Dateien und Remote-Datenbanken und verfügt über eine leistungsstarke Verarbeitungs-Engine für die lokale Handhabung großer Datensätze. Zusätzlich ermöglicht das System die Einbettung interaktiver Analysekomponenten in Webanwendungen und Notebooks.

Chartbrew is a self-hosted business intelligence platform and data visualization engine designed to transform raw data from SQL databases and external API endpoints into interactive charts and dashboards. It serves as a tool for building analytics dashboards that monitor business metrics and KPIs through a privately hosted environment. The platform distinguishes itself with an embedded analytics workflow, allowing users to generate secure, time-limited shared links and iframes to display private charts on external websites. It also provides programmatic chart generation via API and integrates

Just-dashboard ist ein Datenvisualisierungs-Framework, das die Erstellung interaktiver Web-Dashboards durch deklarative Konfigurationsdateien ermöglicht. Durch das Definieren von Layouts und Datenquellen in YAML oder JSON können Nutzer funktionale Oberflächen generieren, ohne benutzerdefinierten Frontend-Code zu schreiben. Das System fungiert als Dashboard-Builder, der diese strukturierten Definitionen in visuelle Komponenten umwandelt und sowohl die lokale Einbettung als auch die Remote-Bereitstellung unterstützt. Das Projekt zeichnet sich dadurch aus, dass Dashboards über versionskontrollierte Snippets gehostet und geteilt werden können, was den sofortigen Zugriff auf Datenvisualisierungen ermöglicht, ohne dass ein dediziertes Backend erforderlich ist. Es unterstützt dynamische Updates durch das Abrufen von Konfigurationsdateien zur Laufzeit und bietet interaktive Steuerelemente wie Dropdowns, die es Nutzern ermöglichen, Datenansichten direkt im Browser zu filtern und zu transformieren. Das Framework integriert sich als modulare Abhängigkeit in bestehende Webanwendungen und erleichtert die Einbindung von Analysen direkt in die Ansichtshierarchie eines Projekts. Es enthält automatisierte Tools zur Generierung statischer Typdeklarationen während des Build-Prozesses, was Konsistenz sicherstellt und Entwickler bei der Definition ihrer Dashboard-Strukturen unterstützt.