Hex Reseñas y Detalles del Producto

¡Es tan fácil combinar SQL con Python! Me encanta lo accesible que es llamar a variables creadas en diferentes celdas. Las herramientas de gráficos y tablas dinámicas también funcionan muy bien y son muy intuitivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esto probablemente está relacionado con mi nivel de suscripción, pero no puedo trabajar con tablas con millones de filas, así que necesito reducir mis conjuntos de datos al principio de los proyectos, lo cual puede ser un poco limitante a veces. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente disfruto lo fácil que es crear paneles con Hex. La capacidad de alternar entre SQL y Python es fantástica porque puedo usar el código que mejor se adapte a la tarea en cuestión. El menú desplegable fácil para gráficos y las funciones de arrastrar y soltar para gráficos y tablas dinámicas lo hacen mucho más rápido que usar Python puro o cuadernos. Los gráficos son mucho más visuales y efectivos que los de Looker, y Hex es mucho más barato que Tableau, lo cual es genial. La capacidad de ver qué partes del código están tardando más que otras también es brillante, ya que a menudo es fácil acelerar las aplicaciones durante las pruebas con una simple edición de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La biblioteca de gráficos podría ampliarse. Sería increíblemente útil tener un poco más de opciones para elegir, y que ciertos gráficos fueran un poco menos rígidos en su estructura. Aunque ciertos gráficos pueden crearse con scripts de Python, estos siempre se ven significativamente diferentes en la aplicación a los creados automáticamente por la biblioteca de gráficos hexagonales. Ampliar la biblioteca aceleraría la construcción de ciertos paneles de control, además de mejorar los visuales. Por ejemplo, los gráficos de embudo serían una gran adición. Las notificaciones son una función realmente genial. Sin embargo, parecen más adecuadas para un equipo de backend que sugiere que esta ejecución de la aplicación ha fallado o tenido éxito, en lugar de una actualización general para toda la empresa o incluso para un nivel de dirección ejecutiva para cosas como actualizaciones diarias o semanales sobre métricas. Si las notificaciones se mejoraran en ese aspecto, y los gráficos pudieran integrarse directamente en ellas en lugar de desde un PDF, sería una herramienta de primer nivel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta bastante el flujo de trabajo de cuaderno a aplicación y las capacidades de compartir. Crear un cuaderno desde cero, desarrollar un análisis replicable y compartirlo con colegas es muy fácil con Hex. La función de almacenamiento en caché de SQL también es bastante buena para permitir cuadernos más rápidos junto con el intercambio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puedes redefinir nombres de variables en diferentes celdas. Esto lleva a que una de las características principales de Hex no se ejecute bien. Un cuaderno tradicional de Jupyter se ejecuta de arriba a abajo secuencialmente. Con Hex, se crea un gráfico. Si quiero ejecutar la celda número 30, entonces Hex utiliza el gráfico para entender qué celdas obsoletas por encima de ella también deben ejecutarse. Esto es genial, hasta que redefinimos variables en diferentes celdas, lo que lleva a una menor ganancia de esta característica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Hex combine el uso de SQL y Python, a diferencia de los cuadernos Jupyter. Tiene una forma más fácil de crear gráficos, tablas dinámicas y tablas. La función de tabla dinámica con columnas calculadas es la que encuentro más útil, al igual que las celdas de gráficos. Estas características me ahorran mucho tiempo porque de lo contrario habría tenido que escribir código para realizar estas acciones. La celda Pivot de Hex es genial porque incluso una persona no técnica puede simplemente arrastrar y soltar para ajustar las cosas. Encontré la configuración inicial bastante fácil gracias a la documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces las celdas causan errores sin ningún cambio en el código o la fórmula, lo cual es frustrante porque no hay nada que depurar. Esto me molesta mucho. Además, podría haber más tipos de gráficos disponibles para un análisis más detallado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- excelentes opciones de visualización

- muy flexible, la conciencia de dependencia entre celdas es muy fuerte

- fácil transición entre Python y SQL

- soporte al cliente / equipo receptivo y amable

- empresa de rápido movimiento, siguen agregando nuevas y útiles características todo el tiempo

- fácil de usar

- componentes de código reutilizables

- mejor integración de IA en una herramienta de análisis hasta ahora (aunque todavía detrás de una experiencia como cursor) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- la integración con GitHub es débil. Desearía que fuera posible enviar cambios a través de GitHub. Para el análisis y exploración de datos, Hex es bastante bueno, pero también lo uso para herramientas internas ya que soporta Python y para esos casos prefiero escribir código en Cursor y enviarlo a Hex.

- el autocompletado podría haber sido mucho mejor

- las celdas que devuelven "query" (en lugar de dataframe) es una gran idea, pero la implementación no es buena. Intenta mostrarte una muestra de datos, por lo que si tu consulta tiene uniones pesadas, tarda una eternidad. Debido a esto, para CTE reutilizables necesito usar Python, lo cual no es una experiencia fluida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy usando Hex a diario. Es muy intuitivo. No he trabajado directamente con datos en un tiempo y Hex me facilitó volver a hacerlo. Usando la IA integrada, pude encontrar la información que quería y fue útil para extraer la información que necesitaba rápidamente. También hizo fácil crear aplicaciones rápidas usando SQL y Python, programar un trabajo e integrarse con otros sistemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajando con otros clientes de datos, recuerdo que una característica útil era que los resultados se guardaban en pestañas. En Hex, cada vez que ejecuto una consulta sobrescribe los resultados anteriores. Habría sido bueno poder verlos todavía en una pestaña. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hex es el entorno analítico más impresionante que he utilizado hasta ahora. Lo que más me impresiona es lo fácilmente que Hex conecta SQL y dataframes de Python, permitiendo transiciones fluidas entre ambos. También valoro las herramientas de visualización intuitivas, incluyendo tablas, pivotes y gráficos, que son simples de usar sin necesidad de configuración adicional. La funcionalidad de almacenamiento en caché de datos es otro punto fuerte, al igual que la capacidad de conectar y gestionar múltiples bases de datos a la vez. Otra característica que vale la pena mencionar son los Componentes. Y por último, pero no menos importante, es la facilidad de transformar cuadernos en aplicaciones publicadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hex ofrece una excelente función que te permite reutilizar celdas de consulta SQL como CTE en celdas SQL posteriores. Sin embargo, esta funcionalidad tiene un inconveniente frustrante. Al trabajar en el modo Notebook, debes ejecutar la celda CTE antes de ejecutar la consulta final, lo que efectivamente duplica el tiempo de ejecución. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio Hex por su impresionante integración de agentes y la capacidad de alternar sin problemas entre celdas de SQL y Python, lo cual destaca como una característica destacada para mí. Esta funcionalidad me permite extraer datos y graficarlos de inmediato, mejorando significativamente la eficiencia de mi flujo de trabajo, especialmente al crear informes a partir de datos en bruto. La facilidad de la configuración inicial es otro aspecto que encontré encomiable, ya que fue 'súper'. En general, Hex ha sido una herramienta valiosa en mi trabajo, llevándome a recomendarla altamente con una puntuación perfecta de 10 sobre 10. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que los mensajes de tiempo de espera del kernel en Hex podrían ser más claros, lo que actualmente causa cierta confusión, especialmente cuando se trabaja bajo plazos ajustados. Además, las opciones de publicación disponibles no son tan completas como podrían ser, lo que limita la flexibilidad y el alcance al compartir informes o resultados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Hex para una amplia variedad de tareas de análisis, ciencia de datos y transformación de datos, lo que amplía significativamente su aplicabilidad en mi trabajo. Aprecio particularmente cómo Hex ayuda a acelerar los insights, identifica automáticamente los conjuntos de datos y uniones correctos, y analiza el código para obtener ganancias de eficiencia rápidamente. La función de agente es increíblemente poderosa; a menudo me lleva al 80%+ del camino para completar una tarea muy rápido, permitiéndome centrarme en ediciones manuales u optimizaciones de manera efectiva. He estado usando este agente desde su lanzamiento para una variedad de tareas, especialmente en la escritura de código Python, y continúa mejorando con frecuencia. Además, encontré el proceso de incorporación muy fácil, lo que facilitó una adopción fluida de Hex en mi flujo de trabajo. En general, estoy muy satisfecho con Hex y lo recomendaría de todo corazón a otros, como lo demuestra mi disposición a calificarlo con un 10 perfecto en la escala de recomendación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la función de agente a veces tiene dificultades para cambiar de manera efectiva entre el modo de consulta y el modo de marco de datos. Esto puede ser problemático, especialmente cuando tareas específicas requieren modos distintos, como usar el modo de marco de datos para operaciones particulares o el modo de consulta para manejar conjuntos de datos más grandes de manera eficiente. Además, el tamaño de los cuadernos tiende a crecer rápidamente, lo cual a menudo se debe a la creación de múltiples celdas en lugar de optimizar o editar las existentes. Esta rápida expansión con celdas 'dormidas' desconectadas hace que sea un desafío para mí comprender el alcance completo de un cuaderno, lo que lleva a dificultades para entender y requiere tiempo adicional para comprender lo que el cuaderno está haciendo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta usar Hex para análisis ad hoc debido a su conexión nativa con SQL, lo que simplifica la recuperación de datos. La capacidad de integrar Python sin problemas dentro de la plataforma es muy valorada, ya que me permite construir y compartir herramientas con mis colegas de manera eficiente. La facilidad de uso de Hex, especialmente con datos en AWS, mejora significativamente mi flujo de trabajo al permitir la finalización rápida de tareas sin la necesidad de exportar o gestionar archivos adicionales en Python o SQL. La función de asistente de Python + IA es fantástica; a veces la IA anticipa mis necesidades y mejora mi escritura mediante el relleno anticipado, haciendo que la codificación sea una experiencia más fluida. También aprecio la capacidad de usar la versión incrustada de Hex dentro de nuestra plataforma de análisis interna, consolidando cuadernos en un solo lugar, lo cual encuentro extremadamente útil. La configuración inicial de Hex fue muy fácil, y basándome en mi experiencia positiva, recomendaría Hex a otros de todo corazón. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta la funcionalidad de CTRL+F dentro de una celda en Hex. No me permite buscar instancias dentro de una celda grande de manera efectiva. En cambio, me obliga a usar CTRL+F fuera de la celda, lo que luego busca el término en todo el cuaderno, lo que lleva a ineficiencias en el flujo de trabajo. Además, al usar CTRL+F dentro de una celda, presionar ENTER no me lleva automáticamente a la siguiente instancia del término buscado, lo cual es un comportamiento esperado que mejoraría enormemente la usabilidad. Además, las limitaciones en la cantidad de puntos de datos que se pueden mostrar con las visualizaciones nativas son un poco restrictivas. Constantemente trabajo con datos que tienen muchas filas y muchos puntos. Si hubiera algún comportamiento predeterminado que de alguna manera mostrara un agregado, una mediana móvil, o algo así y me advirtiera al respecto en lugar de simplemente decir "demasiados puntos de datos", sería útil. Normalmente estoy más interesado en las tendencias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.