Was gefällt dir am besten ThoughtSpot?
Die natürliche Sprachsuche ermöglicht es Benutzern, Daten mit einfachem Englisch abzufragen, wodurch sich die Analysezeiten von Stunden auf Minuten reduzieren. Dies macht Self-Service-Analysen für nicht-technische Stakeholder zugänglich.
Echtzeitabfragen sind durch eine Live-Verbindung zum Redshift-Warehouse auf AWS möglich, die fast sofortige Ergebnisse liefert, selbst bei der Arbeit mit Hunderten von Milliarden von Zeilen.
Sicherheit und Governance werden durch rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBA) und zeilenbasierte Sicherheit (RLS) verbessert, was Thoughtspot einen Compliance-Vorteil verschafft und die Komplexität reduziert, die oft in anderen BI-Lösungen zu finden ist.
Skalierbarkeit für Unternehmenslasten ist eine weitere Stärke, da das System darauf ausgelegt ist, massive und komplexe Datensätze aus zahlreichen Datenquellen zu verwalten. Seine cloud-native Architektur hilft, die Leistungsprobleme zu vermeiden, die bei älteren BI-Tools auftreten können.
Das einheitliche Workflow-Ökosystem ist ebenfalls bemerkenswert. Analyst Studio vereint SQL, Python, R und Visualisierungen in einer einzigen Umgebung, was die Produktivität erheblich steigert und eine End-to-End-Analyse unterstützt, ohne den Kontext zu verlieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? ThoughtSpot?
Hohe und undurchsichtige Preispolitik: ThoughtSpots individuell berechnetes Preismodell kann ein Schock für BI-Budgets sein, insbesondere für diejenigen, die die Plattform einbetten oder skalieren möchten, mit Kosten, die bei großflächigen Implementierungen jährlich über 500.000 USD liegen. Im Gegensatz zu Power BIs erschwinglichen Preismodellen pro Benutzer oder Tableaus transparenter Lizenzierung kann ThoughtSpots Preisgestaltung unvorhersehbar erscheinen und eine erhebliche Hürde für kleinere Startups und KMUs darstellen.
Begrenzte Visualisierungs- und Anpassungsoptionen: Die Dashboards fehlen die Raffinesse und Vielfalt, die in den fortschrittlichen Diagrammfunktionen von Tableau oder Power BI zu finden sind. ThoughtSpots automatisch generierte Visualisierungen wirken oft einfach und können bei eingehender Analyse träge erscheinen. Die Benutzeroberfläche kann mühsam sein, was sie im Vergleich zu den pixelgenauen Designs der Konkurrenz weniger geeignet für präsentationsfertige Berichte macht.
Einschränkungen von KI und NLP in realen Szenarien: Die natürliche Sprachsuchfunktion kann bei komplexen oder nuancierten Anfragen Schwierigkeiten haben, es sei denn, es gibt ein erhebliches anfängliches Modellieren. Sie hinkt hinter Tools wie Sigma her, die eine tabellenartige Intuitivität bieten, oder neueren Optionen wie Zenlytic für echte Ad-hoc-Erkundungen. Um echten Self-Service zu erreichen, ist immer noch ein engagiertes Datenteam erforderlich, um die vollständige Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen, im Gegensatz zu den breiteren Fähigkeiten von Power BI Copilot.
Leistungsprobleme und Stabilitätsprobleme: Während ThoughtSpot bei Live-Abfragen und individuellen Antworten schnell ist, können Liveboards (Dashboards) bei der Verarbeitung massiver Datensätze und zahlreicher Visualisierungen während der explorativen Arbeit träge oder nicht reagierend werden. Dies steht im Gegensatz zu Tableaus zuverlässigem Rendering oder Lookers effizienter Abfrageverarbeitung.
Es gibt auch mehrere Funktionslücken und gelegentliche Fehler, die ThoughtSpot im Vergleich zu anderen gut etablierten Alternativen weniger zuverlässig für den Einsatz in Echtzeit-Unternehmensanwendungen mit hohen Einsätzen machen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.