Apache Superset

Description

Apache Superset est une plateforme de Business Intelligence et d'exploration de données incubée à l'Apache Software Foundation et utilisée en production par Airbnb, Netflix, Twitter ou encore Lyft. Ce n'est pas un SGBD : Superset se connecte à vos bases existantes (PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, BigQuery, Snowflake, etc.) pour interroger, visualiser et partager des dashboards.

L'outil brille par sa profondeur d'analyse : un SQL Lab intégré pour requêter directement les données brutes, un constructeur de graphiques drag-and-drop couvrant plus de 40 visualisations (cartes géographiques, sankey, heatmaps, time-series, funnel, gauge…), un système de dashboards composables, et un RBAC fin (rôles, permissions par dataset, row-level security).

À mettre en regard de Metabase (plus simple, idéal pour les non-techs) et de Tableau / Power BI (propriétaires, plus polished mais hors de prix). Superset vise le même public que Tableau avec une courbe d'apprentissage plus raide mais une flexibilité quasi illimitée.

• ✅ SQL Lab : éditeur SQL avec autocomplete, onglets multi-requêtes, résultats téléchargeables en CSV
• ✅ 40+ types de graphiques : time-series, sankey, sunburst, word cloud, deck.gl, etc.
• ✅ Dashboards personnalisables : filtres cross-chart, auto-refresh, fullscreen
• ✅ Connecteurs natifs : PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, ClickHouse, BigQuery, Snowflake, Druid, MSSQL, Oracle…
• ✅ Alertes et scheduled reports par email/Slack
• ✅ Authentification : DB, LDAP, OAuth, OIDC, REMOTE_USER
• ✅ RBAC granulaire + Row Level Security
• ✅ API REST complète
• ✅ Jinja templating dans les requêtes SQL pour des dashboards paramétrés

Public cible : entreprises, data analysts, équipes ops qui veulent explorer leurs données sans exporter vers Tableau/Looker. Pas pour les débutants absolus : la mise en place est plus lourde que Metabase.

Installation

Option 1 : Docker Compose (recommandé)

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  superset:
    image: apache/superset:latest
    container_name: superset
    restart: unless-stopped
    environment:
      SUPERSET_SECRET_KEY: "CHANGEZ_CE_SECRET_LONG_ET_ALEATOIRE"
      MAPBOX_API_KEY: ""
    ports:
      - "8088:8088"
    volumes:
      - superset-data:/app/superset_home
      - ./config:/etc/superset
    depends_on:
      - superset-db
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.superset.rule=Host(`superset.example.com`)"
      - "traefik.http.routers.superset.entrypoints=websecure"
      - "traefik.http.routers.superset.tls.certresolver=letsencrypt"
      - "traefik.http.services.superset.loadbalancer.server.port=8088"

  superset-db:
    image: postgres:16-alpine
    container_name: superset-db
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_DB: superset
      POSTGRES_USER: superset
      POSTGRES_PASSWORD: "changez_moi"
    volumes:
      - superset-db:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  superset-data:
  superset-db:

# Initialisation
docker compose up -d superset-db
docker compose run --rm superset superset db upgrade
docker compose run --rm superset superset init
docker compose run --rm superset superset fab create-admin \
  --username admin --firstname Admin --lastname User \
  --email [email protected] --password 'ChangeMe123!'
docker compose up -d superset

Option 2 : Installation native (bare-metal)

# Nécessite Python 3.10+
pip install apache-superset
superset db upgrade
superset fab create-admin
superset init
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

Configuration

1. Accéder à l'UI : https://superset.example.com et login avec le compte admin créé
2. Ajouter une connexion DB : Settings → Database Connections → + Database, saisir la SQLAlchemy URI (postgresql://user:pwd@host:5432/db)
3. Créer un dataset : Datasets → + Dataset, choisir la table et configurer les métriques
4. Construire un chart : Charts → + Chart, choisir le type, le dataset, écrire la requête
5. Assembler un dashboard : Dashboards → + Dashboard, glisser-déposer les charts, ajouter des filtres
6. Configurer les alertes : Charts → bell icon → seuil + canal (email/Slack)

Alternatives

Open Source

• [[app-metabase]] — Plus simple et plus accessible aux non-techs
• Redash — Historique des outils BI SQL, plus basique
• Lightdash — Orienté dbt, plus moderne
• Grafana — Quand la source principale est du time-series
• Count — (ex Hyperquery) notebook-style BI

Propriétaires

• Tableau — Le leader, cher (~70 $/user/mois)
• Microsoft Power BI — Intégré à l'écosystème Microsoft
• Looker — Google Cloud, orienté BigQuery
• Mode Analytics — Notebooks + dashboards
• Sisense — BI d'entreprise on-prem ou cloud

Comparaison

Verdict : Superset est le choix pro open source quand on a besoin de la profondeur d'analyse de Tableau sans le prix. Pour un usage plus léger, Metabase est plus pragmatique.

Sécurité

• Authentification : DB, LDAP, OAuth, OIDC, REMOTE_USER (SSO recommandé via Traefik)
• HTTPS obligatoire via [[app-traefik]] — la plateforme expose des credentials de BDD
• Row Level Security pour restreindre l'accès à certaines lignes par utilisateur/rôle
• Secrets : SUPERSET_SECRET_KEY doit être long et aléatoire, stocké hors de l'image

Ressources

• Site officiel
• GitHub apache/superset
• Documentation
• Tutoriels officiels