KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Bewerter berichten, dass Looker in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu datapine aufweist. Benutzer schätzen die Fähigkeit, interaktive und anpassbare Berichte zu erstellen, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die detaillierte Visualisierungen benötigen.
Benutzer sagen, dass der Implementierungsprozess von Looker reibungslos verläuft, wobei viele die intuitiven Onboarding-Funktionen hervorheben. Im Gegensatz dazu hat datapine, obwohl ebenfalls benutzerfreundlich, weniger aktuelle Bewertungen, was auf weniger aktuelles Benutzerfeedback hinweisen könnte.
Rezensenten erwähnen, dass Looker robuste Datenverwaltung und Abfragefähigkeiten bietet, die für Unternehmen, die mit komplexen Datensätzen arbeiten, unerlässlich sind. Benutzer haben die Effektivität von Looker bei der Verfolgung von Verkaufsleistungen und der Visualisierung von Trends hervorgehoben, was seine Stärke in der Datenanalyse zeigt.
Laut verifizierten Bewertungen glänzt datapine mit seiner prädiktiven Analysefunktion, die Benutzer als besonders wertvoll empfinden. Viele schätzen die intuitive Dashboard-Erstellung des Tools, die es Teammitgliedern ermöglicht, schnell Berichte zu erstellen, obwohl es nicht das umfangreiche Bewertungsvolumen von Looker hat.
Benutzer heben hervor, dass die Qualität des Supports von Looker lobenswert ist, wobei viele Rezensenten die reaktionsschnelle Unterstützung erwähnen. Im Vergleich dazu erhält datapine zwar auch positives Feedback für den Support, erreicht jedoch nicht das Volumen der Benutzererfahrungen von Looker, was das Vertrauen potenzieller Käufer beeinträchtigen könnte.
G2-Bewerter geben an, dass, obwohl beide Tools effektiv sind, Looker oft wegen seiner umfassenden Integrationsmöglichkeiten und Benutzerfreundlichkeit in komplexen Umgebungen bevorzugt wird. Benutzer haben ihre Zufriedenheit mit Lookers Fähigkeit, Erkenntnisse nahtlos zu teilen, ausgedrückt, was für kollaborative Teams entscheidend ist.
Looker vs datapine
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten datapine einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings bevorzugten die Rezensenten es, insgesamt Geschäfte mit Looker zu machen.
Die Gutachter waren der Meinung, dass datapine den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Looker.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter datapine.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von datapine gegenüber Looker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Looker
Keine Preisinformationen verfügbar
datapine
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion
Looker
Kostenlose Testversion verfügbar
datapine
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
1,092
9.5
25
Einfache Bedienung
8.2
1,097
9.5
25
Einfache Einrichtung
8.2
575
9.2
17
Einfache Verwaltung
8.3
429
9.3
17
Qualität der Unterstützung
8.6
930
9.2
25
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
No, Looker is not an ETL tool. It is a Business Intelligence (BI) and Data Analytics platform that helps users visualize, explore and analyze data.Mehr erfahren
Bester Weg, um mit Visualisierungen zu beginnen?
2 Kommentare
AG
Looker verfügt über eine integrierte Reihe von Visualisierungen, die Sie automatisch auf jedes Dataset anwenden können, mit dem sie arbeiten. Sobald Sie Ihre...Mehr erfahren
Which databases does Looker work with?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Looker
Looker works with any SQL readable data store, including Hadoop. Looker sits in-database allowing you to access all of your row level data and leverage the...Mehr erfahren
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