Tool-Vorstellung: Ein Beispiel-Dashboard mit Apache Superset

Von der Bohne zum Dashboard – wie wir unseren Kaffee-Konsum mit dem BI-Tool Apache Superset visualisiert haben

Wer kennt es nicht: Die gute Tasse Kaffee am Morgen, die 2. am Vormittag, die 3. Tasse nach dem Mittagessen, und so weiter … Kaffee ist ein unerlässlich wichtiger Bestandteil des Büroalltags, des Firmenspirits und für viele vielleicht sogar der Unternehmenskultur. Da stellen wir keine Ausnahme dar.

Wir möchten diesem Getränk ein bisschen mehr Aufmerksamkeit schenken und haben ein fiktives Datenset erstellt, um es mit Apache Superset unter die Lupe zu nehmen.

Apache Superset ist ein Open-Source-Tool zur Datenexploration und Dashboard-Erstellung. In einem früheren Artikel haben wir bereits über die Stärken und Schwächen des Tools gesprochen – heute geht’s ans Eingemachte: Wir bauen ein Dashboard, das unseren Kaffeekonsum sichtbar macht.

Mithilfe der durchaus ansprechenden Visualisierungsmöglichkeiten des Tools können die wichtigen Fragen des Büroalltags analysiert werden: Zum Beispiel: Trinken die Datenanalysten mehr Kaffee, wenn Deadlines näher rücken? Oder, ist Montag tatsächlich der koffeinreichste Tag der Woche?

1. Datenanbindung – der erste Schluck

Sehr benutzerfreundlich und flexibel zeigt sich Superset ist in Sachen Datenquellen.
Das Schöne: Superset ist in Sachen Datenquellen äußerst flexibel. Ob klassische SQL-Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL, moderne Cloud Data Warehouses wie BigQuery, Snowflake oder Redshift – alles lässt sich über eine einfache SQLAlchemy-URI anbinden. Für alle, die es lieber pragmatisch mögen: Auch File Uploads (z. B. CSV oder Excel) sind möglich. In unserem Fall haben wir also unser fiktives „Coffee Consumption“-Sheet im Excel-Format hochgeladen – mit Spalten wie Mitarbeitername, Kaffeetyp, Tassen pro Tag und Wochentag.

2. Datentransformation – der Espresso-Shot für saubere Daten

Mit rohen Daten ist es wie mit rohen Kaffeebohnen: Ohne Röstung schmeckt’s nicht. In Superset übernehmen diese Aufgabe das SQL-Lab und die virtuellen Datensätze. Hier können wir per SQL-Abfragen schreiben, Views erstellen, Aggregationen oder Joins durchführen und unsere Daten so in die gewünschte Form bringen. Für unser Beispiel haben wir etwa die durchschnittliche Tassenanzahl pro Tag berechnet und sie mit den jeweiligen Team-Performances verknüpft. Ein bisschen Statistik, ein bisschen Humor und schon riecht alles nach Data Insights.

3. Datenvisualisierung – vom Zahlenfriedhof zu Latte-Art

Jetzt wird’s bunt! Superset bietet eine beeindruckende Vielfalt an Visualisierungen – von simplen Tabellen über KPI-Karten bis hin zu Karten, Heatmaps und Donut-Charts.

Für unser Coffee-Dashboard haben wir u. a. folgende Charts genutzt:

Donut Chart: Anzahl der Mitarbeiter und ihre verschiedenen Rollen innerhalb des Unternehmens.
Time Series Chart: Tassen pro Tag im Zeitverlauf.
Heatmap: Welche Wochentage sind die koffeinstärksten? (Spoiler: Montag und Donnerstag liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen.)

Alle Visuals lassen sich individuell anpassen. Im „CUSTOMIZE“-Tab können Farben, Labels und Layouts verfeinert werden, bis das Dashboard nicht nur informativ ist, sondern auch visuell anspricht.

4. Dashboard Layout & Interaktivität – Ein Dashboard ist mehr als die Summe seiner Charts.

In Superset lassen sich Visualisierungen einfach per Drag & Drop zu einem Layout zusammenfügen. Wir haben im Coffee-Dashboard ein Filter-Menü eingebaut, etwa einen „Date Range“-Filter, um bestimmte Wochen oder Monate auszuwählen.

Ein bisschen CSS-Magie sorgt dann für den Feinschliff, etwa durch eigene Überschriften, Farbverläufe oder thematisch passende Hintergründe.

5. Dashboard Sharing

Was nützt das schönste Dashboard, wenn’s keiner sieht?
Superset bietet mehrere Möglichkeiten, Dashboards zu teilen:

Freigabe für andere Nutzer direkt innerhalb von Superset.
Einbettung per iFrame in andere Anwendungen, sodass auch Personen ohne Account Zugriff bekommen.
Zeitgesteuerte E-Mail-Reports – ideal, wenn man montagmorgens wissen will, ob die Belegschaft schon wach ist.
Alerting-Funktion, welche automatisch benachrichtigt, wenn ein definierter Schwellenwert überschritten wird (z. B. „Mehr als 500 Tassen Kaffee pro Woche – höchste Alarmstufe!“).

6. Fazit – Data never sleeps (und wir wohl auch nicht)

Unser kleines Kaffee-Projekt hat gezeigt, wie einfach es ist, mit Apache Superset spannende Insights zu generieren.
Ob reale Unternehmenskennzahlen oder die tägliche Dosis Koffein: Mit den richtigen Visualisierungen wird aus Zahlen eine Story. Durch eine gekonnte Interpretation entstehen Handlungsleitlinien, die in unserem Fall vielleicht – aber nur vielleicht – bedeuten könnten, dass wir unseren Kaffeekonsum überdenken müssen.

Wir zeigen Ihnen gerne, welche Möglichkeiten Superset als BI Software bietet – gerne auch mit Datensätzen aus der realen Welt 😉