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> Lightdash es una herramienta moderna de BI de código abierto basada en dbt que permite a los equipos explorar y visualizar datos de ClickHouse a través de una capa semántica. Aprende a conectar Lightdash a ClickHouse para obtener una analítica rápida y gobernada impulsada por dbt.
# Lightdash
export const PartnerBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
Lightdash es la **plataforma de BI basada en IA** creada para los equipos de datos modernos, que combina la apertura de dbt con el rendimiento de ClickHouse. Al conectar ClickHouse con Lightdash, los equipos obtienen una **experiencia de analítica de autoservicio impulsada por IA** basada en su capa semántica de dbt, para que cada pregunta se responda con métricas gobernadas y consistentes.
A los desarrolladores les encanta Lightdash por su arquitectura abierta, sus modelos YAML con control de versiones y sus integraciones, que se adaptan directamente a su flujo de trabajo, desde GitHub hasta el IDE.
Esta colaboración reúne **la velocidad de ClickHouse** y **la experiencia de desarrollo de Lightdash**, lo que facilita más que nunca explorar, visualizar y automatizar insights con IA.
## Crea un dashboard interactivo con Lightdash y ClickHouse
En esta guía, verás cómo **Lightdash** se conecta a **ClickHouse** para explorar tus modelos de dbt y crear dashboards interactivos.
El ejemplo siguiente muestra un dashboard final basado en datos de ClickHouse.
### Recopila los datos de conexión
Al configurar la conexión entre Lightdash y ClickHouse, necesitarás los siguientes datos:
* **Host:** La dirección en la que se ejecuta tu base de datos de ClickHouse
* **User:** Tu nombre de usuario de la base de datos de ClickHouse
* **Password:** Tu contraseña de la base de datos de ClickHouse
* **DB name:** El nombre de tu base de datos de ClickHouse
* **Schema:** El esquema predeterminado que usa dbt para compilar y ejecutar tu proyecto (lo encontrarás en tu `profiles.yml`)
* **Port:** El puerto de la interfaz HTTPS de ClickHouse (predeterminado: `8443`)
* **Secure:** Activa esta opción para usar HTTPS/SSL en conexiones seguras
* **Retries:** Número de veces que Lightdash reintenta las consultas fallidas de ClickHouse (predeterminado: `3`)
* **Start of week:** Elige qué día empieza tu semana de informes; de forma predeterminada, se usa la configuración de tu warehouse
Para conectarse a ClickHouse con HTTP(S), necesita esta información:
| Parámetro(s) | Descripción |
| ------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | Normalmente, el puerto es 8443 cuando se usa TLS o 8123 cuando no se usa TLS. |
| `DATABASE NAME` | De forma predeterminada, existe una base de datos llamada `default`; use el nombre de la base de datos a la que desea conectarse. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | De forma predeterminada, el nombre de usuario es `default`. Use el nombre de usuario adecuado para su caso de uso. |
Los detalles de su servicio de ClickHouse Cloud están disponibles en la consola de ClickHouse Cloud.
Seleccione un servicio y haga clic en **Connect**:
Elija **HTTPS**. Los detalles de conexión se muestran en un comando `curl` de ejemplo.
Si usa ClickHouse autogestionado, los detalles de conexión los establece su administrador de ClickHouse.
***
### Configura tu perfil de dbt para ClickHouse
En Lightdash, las conexiones se basan en tu **proyecto de dbt** actual.
Para conectar ClickHouse, asegúrate de que tu archivo local `~/.dbt/profiles.yml` incluya una configuración de destino de ClickHouse válida.
Por ejemplo:
### Crear un proyecto de Lightdash conectado a ClickHouse
Una vez que tu perfil de dbt esté configurado para ClickHouse, también tendrás que conectar tu **proyecto de dbt** a Lightdash.
Como este proceso es el mismo para todos los almacenes de datos, no entraremos en detalles aquí. Puedes seguir la guía oficial de Lightdash para importar un proyecto de dbt:
[Importar un proyecto de dbt → Documentación de Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/setup-lightdash/connect-project#2-import-a-dbt-project?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
Después de conectar tu proyecto de dbt, Lightdash detectará automáticamente la configuración de ClickHouse en el archivo `profiles.yml`. Una vez que la prueba de conexión se haya completado correctamente, podrás empezar a explorar tus modelos de dbt y crear dashboards con tecnología de ClickHouse.
***
### Explora tus datos de ClickHouse en Lightdash
Una vez conectado, Lightdash sincroniza automáticamente tus modelos de dbt y pone a tu disposición:
* **Dimensiones** y **medidas** definidas en YAML
* **Lógica de la capa semántica**, como métricas, joins y explores
* **Dashboards** basados en consultas de ClickHouse en tiempo real
Ahora puedes crear dashboards, compartir hallazgos e incluso usar **Ask AI** para generar visualizaciones directamente sobre ClickHouse, sin necesidad de escribir SQL manualmente.
***
### Defina las métricas y las dimensiones en Lightdash
En Lightdash, todas las **métricas** y **dimensiones** se definen directamente en los archivos `.yml` de su modelo de dbt. Esto hace que su lógica de negocio tenga control de versiones, sea coherente y completamente transparente.
Definirlas en YAML garantiza que su equipo use las mismas definiciones en todos los dashboards y análisis. Por ejemplo, puede crear métricas reutilizables como `total_order_count`, `total_revenue` o `avg_order_value` junto a sus modelos de dbt, sin necesidad de duplicarlas en la UI.
Para obtener más información sobre cómo definirlas, consulte las siguientes guías de Lightdash:
* [Cómo crear métricas](https://docs.lightdash.com/guides/how-to-create-metrics?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
* [Cómo crear dimensiones](https://docs.lightdash.com/guides/how-to-create-dimensions?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Consulta tus datos desde las tablas
Una vez que tu proyecto de dbt esté conectado y sincronizado con Lightdash, puedes empezar a explorar datos directamente desde tus **tablas** (o “explores”).
Cada tabla representa un modelo de dbt e incluye las métricas y dimensiones que has definido en YAML.
La página **Explore** se compone de cinco áreas principales:
1. **Dimensions and Metrics** — todos los campos disponibles en la tabla seleccionada
2. **Filters** — restringe los datos que devuelve tu consulta
3. **Chart** — visualiza los resultados de tu consulta
4. **Results** — consulta los datos sin procesar devueltos por tu base de datos de ClickHouse
5. **SQL** — inspecciona la consulta SQL generada en la que se basan tus resultados
Desde aquí, puedes crear y ajustar consultas de forma interactiva, arrastrando y soltando campos, añadiendo filtros y cambiando entre tipos de visualización, como tablas, gráficos de barras o series temporales.
Si quieres profundizar en los explores y en cómo consultar tus tablas, consulta:
[Introducción a las tablas y a la página Explore → Documentación de Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/exploring-data/using-explores#an-intro-to-tables-and-the-explore-page?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Crear dashboards
Una vez que hayas explorado tus datos y guardado visualizaciones, puedes combinarlas en **dashboards** para compartirlas con tu equipo.
Los dashboards de Lightdash son totalmente interactivos: puedes aplicar filtros, añadir pestañas y ver gráficos basados en consultas de ClickHouse en tiempo real.
También puedes crear gráficos nuevos **directamente desde un dashboard**, lo que te ayuda a mantener tus proyectos organizados y despejados. Los gráficos creados de esta forma son **exclusivos de ese dashboard**; no se pueden reutilizar en ninguna otra parte del proyecto.
Para crear un gráfico exclusivo de un dashboard:
1. Haz clic en **Agregar mosaico**
2. Selecciona **Nuevo gráfico**
3. Crea tu visualización en el chart builder
4. Guárdala: aparecerá en la parte inferior de tu dashboard
Obtén más información sobre cómo crear y organizar dashboards aquí:
[Creación de dashboards → Documentación de Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/exploring-data/dashboards?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Ask AI: analítica de autoservicio impulsada por dbt
Los **AI Agents** de Lightdash hacen que la exploración de datos sea realmente de autoservicio.
En lugar de escribir consultas, puedes simplemente hacer preguntas en lenguaje natural —como *“¿Cuál fue nuestro crecimiento mensual de ingresos?”*— y el AI Agent genera automáticamente la visualización adecuada, tomando como referencia las métricas y los modelos definidos en dbt para garantizar precisión y coherencia.
Está impulsado por la misma capa semántica que usas en dbt, lo que significa que cada respuesta sigue estando gobernada, es explicable y rápida, todo ello con el respaldo de ClickHouse.
Más información sobre AI Agents aquí: [AI Agents → Documentación de Lightdash](https://docs.lightdash.com/guides/ai-agents?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
## Más información
Para obtener más información sobre cómo conectar proyectos de dbt con Lightdash, visita la [documentación de Lightdash → configuración de ClickHouse](https://docs.lightdash.com/get-started/setup-lightdash/connect-project#clickhouse?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs).