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开源bi框架哪个最好

开源的BI框架有很多，每个框架都有其优缺点，选择最好的框架需要根据实际需求和项目情况来进行评估和比较。以下是一些比较流行的开源BI框架：

1. Apache Superset：Apache Superset是一个用Python编写的现代化BI工具，支持数据探索、建立交互式仪表板、数据可视化等功能。它可以连接多种数据源，包括SQL数据库、NoSQL数据库、云存储等。

2. Metabase：Metabase是一款简单易用的开源BI工具，提供了数据探索、查询、仪表板、数据可视化等功能。它支持多种数据源，包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Amazon Redshift等。

3. Redash：Redash是一款开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括SQL数据库、NoSQL数据库、云存储等。它提供了数据查询、数据可视化、仪表板等功能，可以方便地与其他工具集成。

4. Pentaho：Pentaho是一个全面的开源BI解决方案，包括ETL（Extract-Transform-Load）、数据分析、报表和仪表板等功能。它支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、云存储等。

5. JasperReports：JasperReports是一个Java开发的报表生成工具，支持多种数据源，包括SQL数据库、XML、JSON等。它提供了报表设计、数据可视化、打印输出等功能。

需要根据实际需求和项目情况来选择最合适的开源BI框架。比如，如果需要快速建立交互式仪表板，可以考虑Apache Superset；如果需要简单易用的工具，可以考虑Metabase；如果需要全面的BI解决方案，可以考虑Pentaho等。

开源bi系统国外的有power bi、teableau、congos，国内的有亿信、华为等。就操作性来说国外的产品普遍要比国内的操作好，但是国外的普遍不适应中国国情，复杂的中国报表很难实现。国内的就亿信挺不错的，能实现的功能很多。

大数据管理与应用这个专业是不是不容易学精

大数据管理与应用是一个相对新兴的专业，涉及到大数据的存储、处理、分析和应用等方面的知识和技能，因此学习这个专业并不容易。以下是一些可能会使学习这个专业变得困难的因素：
1. 大数据技术的复杂性：大数据管理与应用需要掌握一系列技术和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，这些技术都相对来说比较复杂，需要花费时间和精力去学习和理解。
2. 数学和统计知识需求高：大数据处理和分析往往需要一定的数学和统计基础，包括线性代数、概率论、统计学等，对于一部分学生来说，这些数学知识可能会增加难度。
3. 数据管理和隐私问题：大数据管理与应用需要关注数据隐私和安全问题，这需要学生掌握相关的法律和伦理知识，并且具备严谨的数据管理能力。
4. 数据分析和业务理解的结合：大数据分析不仅需要掌握技术和工具，还需要理解业务背景和需求，将技术与业务相结合。这需要学生具备综合素质和实际应用能力。
因此，学习大数据管理与应用这个专业可能会面临一些挑战，需要学生付出更多的努力和学习。然而，专注和兴趣也是学好这个专业的重要因素，如果对大数据管理与应用有浓厚的兴趣和激情，那么以后的学习也会变得更加轻松和有趣。