Cube Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen. Diese Funktion wurde in 12 Cube Bewertungen erwähnt.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate. Diese Funktion wurde in 14 Cube Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 13 Cube Bewertungen. Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen. 19 Rezensenten von Cube haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern. Diese Funktion wurde in 17 Cube Bewertungen erwähnt.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Funktion wurde in 11 Cube Bewertungen erwähnt.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Wie in 10 Cube Bewertungen berichtet. Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Basierend auf 12 Cube Bewertungen. Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor.

Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken. 15 Rezensenten von Cube haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten. Diese Funktion wurde in 11 Cube Bewertungen erwähnt.

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Wie in 10 Cube Bewertungen berichtet. Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.

Basierend auf 11 Cube Bewertungen. Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Basierend auf 13 Cube Bewertungen. Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Wie in 10 Cube Bewertungen berichtet. Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Basierend auf 17 Cube Bewertungen. Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

Basierend auf 16 Cube Bewertungen. Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren. Diese Funktion wurde in 10 Cube Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.

Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder

Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.

Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Verarbeitet große Datensätze effizient mit minimaler Verzögerung und gewährleistet hohe Leistung unter Last.

Hält die Leistung und Betriebszeit bei hohem Datenverkehr von mehreren Benutzern oder Teams aufrecht

Unterstützt semantische Datenschichten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Metadaten-Governance

Integriert sich mit Jupyter, Python oder R für benutzerdefinierte Analysen und Modellierung

Bietet native Werkzeuge für statistische Analyse, Prognosen und Trendvorhersagen

Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.

Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit

Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.

Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.

Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.

Unterstützt die Bereitstellung über mehrere Umgebungen oder Cloud-Plattformen hinweg mit konsistentem Konfigurationsmanagement.

Bietet APIs und SDKs für nahtlose Integration mit Orchestrierung, Governance und benutzerdefinierten Datenwerkzeugen

Ermöglicht das Abfragen und Verbinden von Daten über mehrere Lagerhäuser und Seen hinweg, ohne dass eine Datenreplikation erforderlich ist.

Passt sich automatisch an Schema- oder Metadatenänderungen in verbundenen Datenquellen an und bewahrt dabei die Konsistenz.

Ermöglicht Benutzern, abgeleitete oder berechnete Kennzahlen basierend auf verwalteten Datendefinitionen zu erstellen.

Bietet integrierte Unterstützung für zeitbasierte Berechnungen wie YoY, MoM und gleitende Durchschnitte

Verbessert die Leistung durch den Einsatz von intelligentem Caching, Vorberechnung und Beschleunigungstechniken.

Stimmt Abfragen automatisch ab und optimiert sie basierend auf Datengröße, Häufigkeit und Nutzungsmustern.

Bietet Sichtbarkeit und Kontrolle darüber, wie KI-Systeme oder automatisierte Agenten mit der semantischen Schicht interagieren

Verfolgt, wie verwaltete Metriken und Datensätze in der KI/ML-Schulung verwendet werden, um Transparenz, Compliance und klare Datenrückverfolgbarkeit sicherzustellen.

Bietet Versionskontrolle für semantische Modelle und Metriken, mit Änderungsverfolgung, Rollback und Auswirkungsanalyse, um zu sehen, wie sich Aktualisierungen auf nachgelagerte Daten oder Berichte auswirken.

Ermöglicht Benutzern oder KI-Assistenten, Metriken durch natürliche Sprachaufforderungen zu erkunden und abzufragen.

Ermöglicht KI- und maschinelles Lernen-Systemen, standardisierte, geregelte Metriken und Logik direkt zu nutzen.

Schlagen Sie relevante Metriken, Verknüpfungen oder Erkenntnisse basierend auf Kontext und historischen Nutzungsmustern vor.

Ermöglicht autonomen KI-Agenten, analytische Abfragen über die semantische Schicht zu erstellen, auszuführen und zu verfeinern.

Bietet semantische Kontextdiagramme, die KI-Agenten helfen, Datenbeziehungen und Geschäftslogik zu verstehen.

Ermöglicht es semantischen Agenten, automatisierte Aktionen wie Datenaktualisierungen, Warnungen oder Berichtserstellungen auszulösen.