IREX - Apache Superset : une plateforme de visualisation de données open source

1. Introduction

L'explosion des volumes de données dans les entreprises rend la visualisation essentielle pour en extraire des informations pertinentes. La démocratisation des données, combinée aux avancées de l'IA et du machine learning, permet d'obtenir des insights précieux à partir de données brutes. Dans ce contexte, tableaux de bord et outils de dataviz facilitent la compréhension des tendances métier et la prise de décision. Apache Superset est une de ces solutions : plateforme open source de Business Intelligence de l'écosystème Apache, populaire pour ses origines industrielles et son intégration à la fondation Apache. Nous présentons ci‑dessous son historique, fonctionnalités, avantages, limites et sa place face aux outils propriétaires.

2. Origine et contexte

Apache Superset a été créé en 2015 chez Airbnb par Maxime Beauchemin. Issu d'un projet interne de visualisation, il a rapidement montré son intérêt pour l'analytique interne. En mai 2017, Superset a rejoint l'incubateur Apache. En janvier 2021, il est devenu Top-Level Project au sein de la fondation Apache. Supervisé par un comité ASF et distribué sous licence Apache 2.0, il a été adopté par de nombreuses entreprises (Airbnb, American Express, Dropbox, Lyft, Netflix, Twitter) pour des usages analytiques à grande échelle, soulignant son caractère « enterprise-grade » et son intégration réussie dans le Big Data.

3. Principales fonctionnalités

Superset propose une interface riche pour créer et explorer visuellement ses données. Parmi les fonctionnalités clés :

• Tableaux de bord et interface no-code : création rapide de graphiques et tableaux via glisser-déposer ou via l'éditeur SQL intégré pour utilisateurs avancés.
• Large bibliothèque de visualisations : plus de 40 types de graphiques (barres, lignes, secteurs, cartes, graphiques temps réel, etc.) combinables dans des tableaux de bord dynamiques.
• Connecteurs étendus : Superset se connecte « out of the box » aux bases SQL et entrepôts courants (PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, Druid, BigQuery, Snowflake, Redshift, Trino/Presto) ainsi qu’aux lacs de données et aux entrepôts cloud à grande échelle.
• Interactivité et exploration avancée : filtres dynamiques, cross-filters, drill-down, Jinja templating, et une couche sémantique légère pour métriques et dimensions réutilisables.
• Extensibilité et personnalisation : architecture modulaire permettant d'ajouter des plug-ins via une API publique, incluant nouvelles visualisations et options d'authentification.

Ces fonctionnalités font de Superset une plateforme complète combinant simplicité et puissance.

4. Avantages de Superset

• Open source et sans licence – Superset est gratuit, modifiable et extensible. La communauté active améliore le produit et corrige les bugs.
• Évolutivité – Conçu pour gérer de grandes volumétries avec architecture cloud-native, mise en cache légère et exploitation directe des entrepôts SQL.
• Compatible Big Data et cloud – S’intègre aux bases modernes et peut être déployé sur Kubernetes ou VM pour profiter de l’élasticité.
• Communauté et soutien industriel – Airbnb, Lyft, Dropbox, Preset, etc. contribuent au projet, offrant documentation, forums et roadmap régulière.
• Maîtrise des données – Hébergement interne possible, garantissant contrôle total sur sécurité et confidentialité, important pour le secteur public et les données sensibles.

En résumé, Superset combine les atouts de l'open source et la robustesse nécessaire aux environnements d'entreprise.

5. Limites et défis

• Courbe d'apprentissage – Bien qu'intuitive pour les utilisateurs techniques, Superset requiert des compétences (SQL, configuration) pour être pleinement exploité. Les débutants habitués aux outils 100% no-code peuvent trouver son apprentissage plus exigeant. Un temps de formation est souvent nécessaire.
• Interface et expérience utilisateur – Superset fournit des visualisations fonctionnelles, mais certains lui reprochent un aspect moins « poli » et des limitations ergonomiques par rapport aux solutions commerciales. Il ne possède pas toujours la même richesse de mise en forme que Tableau ou Power BI.
• Complexité de déploiement – L'installation en production (cluster multi-node, HA, authentification LDAP/OAuth) peut être complexe. Il faut gérer les dépendances Python, la base de métadonnées et configurer les connexions aux sources. Des compétences DevOps sont nécessaires pour un déploiement fiable.
• Fonctionnalités analytiques avancées – Superset se focalise sur la visualisation et l'exploration de données SQL. Il propose moins de modules analytiques prêts-à-l'emploi (analyse prédictive, enrichissements automatiques) qu'un Power BI ou Tableau. Les organisations nécessitant des fonctions statistiques très avancées devront les développer séparément.

Malgré ces défis, beaucoup d'utilisateurs témoignent que l'investissement en vaut la peine grâce à la flexibilité acquise.

6. Superset face aux solutions BI propriétaires

• Coût et indépendance – Superset est gratuit et open source, contrairement à Power BI, Tableau et Looker qui sont payants. Il n'y a pas de licence par utilisateur, réduisant considérablement les coûts pour de nombreux tableaux de bord. Les entreprises évitent ainsi le verrouillage propriétaire.
• Open source et extensibilité – Superset est la seule solution open source parmi les plateformes BI leaders. Les utilisateurs peuvent personnaliser le logiciel à volonté (connecteurs, apparence). Comme le souligne son README officiel, « Superset peut remplacer ou compléter des outils BI propriétaires pour de nombreuses équipes ». Cette flexibilité est un atout majeur.
• Gouvernance et souveraineté – Superset assure une gouvernance « méritocratique » (Apache Way). Les contributeurs influents gouvernent le projet, garantissant qu'aucun verrou d'éditeur n'impose de chemin inadapté. Le déploiement entièrement interne répond aux exigences de souveraineté des données (RGPD, hosting privé).
• Écosystème BI et alternatives – Superset côtoie d'autres outils open source (Metabase, Redash, Grafana) et concurrents commerciaux. Les organisations doivent évaluer leurs besoins : Superset offre un large niveau de personnalisation pour les équipes techniques, tandis que Tableau/Power BI proposent une expérience prête-à-l'emploi plus riche. La tendance générale favorise l'open source pour éviter le verrouillage.

7. Conclusion

Apache Superset s'impose comme une solution de datavisualisation à surveiller. Son caractère mature, ses nombreux utilisateurs et son intégration aux architectures modernes (SQL, cloud data warehouses, Kubernetes) le rendent pertinent pour de nombreux projets. Les entreprises privilégiant l'open source, disposant de compétences internes ou ayant des exigences de gouvernance fortes trouveront en Superset une option très attractive. Néanmoins, l'adopter requiert de préparer l'organisation (formation, ressources techniques) et d'éventuellement compléter certaines fonctionnalités. Au final, Superset ouvre la voie à une BI sans licence et hautement personnalisable, méritant d'être considéré quand la flexibilité et la souveraineté priment sur la simplicité out-of-the-box.

8. Voir aussi