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Superset

Superset ist die Komponente für Analysen, Dashboards und explorative Auswertungen auf tabellarischen Daten. Sie eignet sich besonders dann, wenn Daten flexibel untersucht, gefiltert und aus verschiedenen Blickwinkeln ausgewertet werden sollen.

Superset ist ein Analyse- und Visualisierungswerkzeug, das direkt auf Datenbanken und tabellarische Datenquellen zugreifen kann. Damit lassen sich Abfragen, Diagramme, Tabellen und Dashboards erstellen, ohne dass jede Auswertung vorher technisch vorbereitet werden muss.

In der Praxis ist Superset vor allem dann hilfreich, wenn Fachbereiche Daten nicht nur anschauen, sondern auch untersuchen wollen. Es geht also stärker um Analyse und Auswertung als um rein operative Live-Dashboards.

Beispiel eines Superset-Dashboards

Typische Anwendungsfälle in der UDSP​

  • fachliche Dashboards auf Datenbankbasis
  • explorative Auswertungen auf strukturierten Daten
  • Vergleiche, Filterungen und Detailanalysen für Bestands- oder Projektdaten
  • gemeinsame Analysen durch Fachbereiche und Projektteams

Typischer Ablauf mit Superset​

Für den Einsatz von Superset ist vor allem wichtig, den typischen Ablauf zu verstehen: Wer soll mit den Auswertungen arbeiten, welche Daten sollen untersucht werden, wie liegen diese Daten vor und wie entstehen daraus nutzbare Charts und Dashboards?

Typischerweise sieht das so aus:

  1. Einloggen und Rolle klären

    Der erste praktische Schritt ist meist der Zugriff auf Superset selbst. Je nach Rolle können Nutzende sehr unterschiedliche Rechte haben. Manche können nur vorhandene Dashboards ansehen, andere zusätzlich Charts bauen, Datensets anlegen oder administrative Einstellungen vornehmen. Für die Praxis ist deshalb wichtig, früh zu klären, ob Superset nur genutzt, Inhalte bearbeitet oder auch administrativ konfiguriert werden soll.

  2. Datenbank oder Datenquelle anbinden

    Zuerst wird festgelegt, auf welche Daten Superset zugreifen soll, typischerweise auf relationale Datenbanken wie Postgres. Wichtig ist dabei vor allem, dass Tabellen, Views und Bezeichnungen so vorbereitet sind, dass sie sich fachlich gut auswerten lassen. Offizielle Doku: Connecting to Databases

  3. Datenset aufbauen

    Danach wird in der Regel ein Datenset definiert, das die Grundlage für spätere Analysen bildet. Hier zeigt sich, ob Tabellen direkt genutzt werden können oder ob vorbereitete Views sinnvoller sind. Für die Praxis ist dieser Schritt besonders wichtig, weil saubere Datensets spätere Analysen deutlich einfacher machen. Offizielle Doku: Datasets

  4. Charts und Auswertungen erstellen

    Erst auf dieser Grundlage werden einzelne Charts, Filter und Auswertungen aufgebaut. Hier wird entschieden, welche Metriken, Gruppierungen und Vergleiche fachlich wirklich relevant sind. Superset bietet dafür viele Möglichkeiten. Für die konkrete Umsetzung einzelner Diagrammtypen und Analyseoptionen sollte deshalb die offizielle Doku genutzt werden. Für eine intensivere Nutzung kann zusätzlich eine passende Schulung sinnvoll sein, damit Fachbereiche und Projektteams zielgerichtet mit den Möglichkeiten arbeiten können. Offizielle Doku: Creating Charts and Exploring Data

  5. Dashboard strukturieren und gemeinsam nutzbar machen

    Zum Schluss werden Charts in Dashboards zusammengeführt. Hier sollte klar sein, welche Perspektiven zusammen auf eine Seite gehören, welche Filter für Nutzende sinnvoll sind und wie man Übersichten und Detailanalysen voneinander trennt. Offizielle Doku: Dashboards Ergänzend hilfreich: User Docs – Creating Your First Dashboard

Wichtige Hinweise aus der Praxis​

  • Superset ist besonders stark, wenn relationale Daten flexibel analysiert werden sollen.
  • Für stark operative Ansichten mit laufend aktualisierten Kennzahlen ist Grafana oft die direktere Lösung.
  • Die Qualität der Analysen hängt stark davon ab, wie sauber die zugrunde liegenden Tabellen, Views und Bezeichnungen aufgebaut sind.
  • Für Superset lohnt es sich, Datenstruktur und fachliche Fragestellung zuerst zu klären und erst danach tiefer in die Produktfunktionen einzusteigen. Die eigentliche Umsetzung einzelner Analyseschritte ist in der offiziellen Doku meist besser und aktueller beschrieben als in einer Projektdoku.

Weiterführende Informationen​