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visivo-io/visivo

BI como código: define fuentes de datos, una capa semántica y dashboards en YAML, con servidor de desarrollo local, revisión de PR y un servidor MCP para agentes de IA.

Alternativa open source a:TableauLookerPower BI

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¿Qué es?

Visivo es una herramienta de inteligencia de negocios en la que los dashboards se definen como código. Las fuentes de datos, los modelos, una capa semántica de métricas y dimensiones, los análisis, los gráficos y los dashboards se escriben en archivos YAML que se guardan en git. Los cambios se pueden revisar mediante ramas y pull requests, y un flujo de CI puede ejecutar consultas y publicar una versión preliminar.

Al ejecutar visivo serve, se inicia un servidor local que supervisa los archivos del proyecto y los reconstruye al guardarlos. También ofrece un espacio de trabajo en el navegador para explorar fuentes, preparar análisis, organizar dashboards y guardar los cambios en YAML. Los controles interactivos, como menús desplegables y deslizadores, filtran los gráficos en el navegador mediante DuckDB-WASM, sin volver a consultar el data warehouse.

Visivo también ofrece un servidor MCP y un agente integrado. Ambos funcionan con las mismas definiciones del proyecto, y todos los cambios que realizan quedan como borradores para que el usuario los revise antes de confirmarlos. El proyecto admite PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, DuckDB, CSV y otras fuentes, y ofrece decenas de tipos de gráficos de Plotly.

Funciones clave

  • 01Define fuentes, modelos, métricas y dashboards en archivos YAML almacenados en git.
  • 02El servidor de desarrollo local reconstruye y recarga el proyecto al guardar archivos.
  • 03Espacio de trabajo en el navegador para organizar y editar dashboards mediante arrastrar y soltar.
  • 04Filtros interactivos en el navegador, impulsados por DuckDB-WASM.
  • 05Servidor MCP y agente integrado que generan borradores para que los revise el usuario.
  • 06Admite numerosas fuentes SQL y decenas de tipos de gráficos de Plotly.

Casos de uso

  • Versionar dashboards de BI y revisar los cambios en pull requests.
  • Permitir que analistas o agentes de IA preparen gráficos a partir de una definición de métricas compartida.
  • Crear dashboards sobre un proyecto dbt existente.
  • Publicar dashboards estáticos en un hosting web a partir de resultados de consultas precalculados.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete de Python

    pip install visivo
  2. 2

    Crea un proyecto de ejemplo e inicia el servidor de desarrollo

    visivo init --example ev-sales

Antes de usarlo

  • La instalación mediante pip install requiere Python 3.12 o posterior.
  • Cuenta con la licencia GPL-3.0, una licencia copyleft que exige que las obras derivadas se publiquen como código abierto bajo las mismas condiciones.
  • La telemetría se recopila de forma predeterminada y, si no la quieres, debes desactivarla manualmente.

Temas

#business-intelligence#dashboard#data-visualization#semantic-layer#duckdb#yaml#mcp#sql#analytics#bi

Preguntas frecuentes

¿Qué es visivo?
BI como código: define fuentes de datos, una capa semántica y dashboards en YAML, con servidor de desarrollo local, revisión de PR y un servidor MCP para agentes de IA. Visivo es una herramienta de inteligencia de negocios en la que los dashboards se definen como código. Las fuentes de datos, los modelos, una capa semántica de métricas y dimensiones, los análisis, los gráficos y los dashboards se escriben en archivos YAML que se guardan en git. Los cambios se pueden revisar mediante ramas y pull requests, y un flujo de CI puede ejecutar consultas y publicar una versión preliminar.
¿visivo es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
visivo es open source bajo la licencia GPL-3.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿visivo sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de visivo fue el 21 oct 2026.
¿Para qué puedo usar visivo?
Versionar dashboards de BI y revisar los cambios en pull requests. Permitir que analistas o agentes de IA preparen gráficos a partir de una definición de métricas compartida. Crear dashboards sobre un proyecto dbt existente. Publicar dashboards estáticos en un hosting web a partir de resultados de consultas precalculados.
¿Cómo se instala visivo?
Instala el paquete de Python: pip install visivo Crea un proyecto de ejemplo e inicia el servidor de desarrollo: visivo init --example ev-sales
¿Dónde consigo visivo?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/visivo-io/visivo

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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