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概要
dbtやYAMLの指標定義からダッシュボード・AI分析をコードとして運用する
特徴と向いている用途
公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日：
主な特徴
向いている用途
データ分析・業務アプリ・セルフホスト・アナリティクスエンジニアリング・データ可視化・dbtの領域でOSSを比較するときの候補です。詳細な適合条件は公式READMEと導入手順を確認してください。
導入前の確認
導入前に確認したいこと
主要言語はTypeScript、ライセンスはNOASSERTIONとして登録されています。バージョンごとの必要環境や破壊的変更、追加依存は公式READMEと最新リリースで確認してください。
出典：[1]
参考にした公式資料
- [1]lightdash/lightdash — GitHub(2026-09-15)
編集部からの補足
指標・join・権限などの定義をコード側へ寄せ、CLI・CI・Pull Requestで分析資産をレビューできるBI基盤です。オープンソースcoreはMITですが、packages/backend/src/ee配下は別のSource Available Licenseなので機能範囲を確認してください。
3ステップで試す
- 1
Lightdashを取得
公式リポジトリを取得してself-host/local setupへ進みます。
git clone https://github.com/lightdash/lightdash.git && cd lightdash - 2
公式インストーラーを実行
OSとDocker環境を確認し、LightdashのDocker Compose構成をセットアップして起動します。
./scripts/install.sh - 3
Lightdashを開く
既定のローカルポートでUIを開き、warehouse/dbt projectを接続してmetricsやdashboardを確認します。
Open http://localhost:8080
成長
成長の推移 · 直近30日
6,168 Stars
推移データを蓄積中です。
Built with
カテゴリとタグ
GitHubデータ
GitHubのデータGitHubの詳細データを見る
GitHub Topics
- business-intelligence
- data-analytics
- data-visualization
- dbt
- Stars
- 6,168
- Forks
- 787
- Watchers
- 35
- Open Issues
- 1,058
- 所有者種別
- Organization
- 主要言語
- TypeScript
- ライセンス
- 未判定
- リポジトリ最終更新
- 2026/09/30
関連情報
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