Panoramica dei prezzi di Count

Trovo l'approccio canvas all'analisi dei dati molto intuitivo, e facilita l'approfondimento delle domande di approfondimento mentre presenta un quadro chiaro dei passaggi del mio lavoro. La capacità di Count di importare rapidamente e abbinare dati csv statici insieme a query del data warehouse lo rende particolarmente prezioso quando si lavora con una gamma di input.

Ho anche trovato Count un modo efficace per collaborare e condividere approfondimenti con le parti interessate, sia in un formato di report classico che in un canvas che consente loro di esplorare ulteriormente da soli. La velocità con cui posso costruire e modificare visualizzazioni nel canvas è incredibilmente utile quando ho bisogno di dare risposte chiare a domande ad hoc.

Il team di Count è anche molto reattivo alle richieste di supporto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono un paio di limitazioni - Count può importare solo pacchetti che sono o in pyodide o un pacchetto puramente python.

La formattazione a volte può essere un problema - in passato, ho costruito una tela da condividere, poi ho trovato che certi elementi visivi sono cambiati leggermente con un aggiornamento.

Il problema principale che ho avuto in precedenza era che Count rallentava molto per tele molto grandi, ma penso che ora abbiano una soluzione per questo in cui DuckDB gira invece sul server. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Count è stato un punto di svolta per il nostro team di dati. La sua combinazione unica di un taccuino di dati e una lavagna collaborativa ha trasformato il nostro approccio all'analisi, allontanandoci dai dashboard statici e avvicinandoci a una risoluzione dei problemi più profonda e incisiva. La possibilità di interrogare i dati in SQL, visualizzare i risultati e collaborare con le parti interessate in tempo reale all'interno di un unico spazio di lavoro ha semplificato i nostri flussi di lavoro e aumentato la produttività del team.

Apprezziamo particolarmente l'approccio intuitivo di Count nel suddividere modelli SQL complessi in grafici CTE connessi con risultati in tempo reale. Questo rende l'esplorazione, il debug e l'iterazione sui modelli di dati più veloci e collaborativi. Esportare il lavoro come script SQL completi è altrettanto semplice, mantenendo il nostro lavoro altamente condivisibile e attuabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'unica piccola sfida che abbiamo incontrato è l'attuale limitazione di connettersi a un solo database nel nostro pacchetto. Non abbiamo bisogno di passare a un pacchetto diverso per nessun altro motivo se non questo. Anche se non è un ostacolo importante, siamo nel mezzo di una migrazione di dati in cui la possibilità di connettersi a due fonti di dati contemporaneamente sarebbe estremamente preziosa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.