Cosa ti piace di più di ThoughtSpot?
La ricerca in linguaggio naturale consente agli utenti di interrogare i dati utilizzando l'inglese semplice, riducendo significativamente i tempi di analisi da ore a minuti. Questo rende l'analisi self-service accessibile ai soggetti interessati non tecnici.
Le query in tempo reale sono possibili grazie a una connessione live al magazzino Redshift su AWS, fornendo risultati quasi istantanei anche quando si lavora con centinaia di miliardi di righe.
La sicurezza e la governance sono migliorate con l'accesso basato sui ruoli (RBA) e la sicurezza a livello di riga (RLS), dando a Thoughtspot un vantaggio in termini di conformità e riducendo la complessità spesso presente in altre soluzioni BI.
La scalabilità per carichi aziendali è un altro punto di forza, poiché il sistema è progettato per gestire set di dati massicci e complessi provenienti da numerose fonti di dati. La sua architettura cloud-native aiuta a evitare i problemi di prestazioni che possono verificarsi con gli strumenti BI legacy.
L'ecosistema di flusso di lavoro unificato è anche degno di nota. Analyst Studio riunisce SQL, Python, R e visualizzazioni in un unico ambiente, il che aumenta notevolmente la produttività e supporta l'analisi end-to-end senza perdere il contesto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Cosa non ti piace di ThoughtSpot?
Politica dei Prezzi Elevata e Opaca: Il modello di prezzo personalizzato di ThoughtSpot può essere uno shock per i budget di BI, in particolare per coloro che cercano di integrare o scalare la piattaforma, con costi che superano i 500K dollari all'anno per implementazioni su larga scala. In contrasto con i livelli per utente accessibili di Power BI o la licenza trasparente di Tableau, il prezzo di ThoughtSpot può sembrare imprevedibile e può rappresentare una barriera significativa per le startup più piccole e le PMI.
Opzioni Limitate di Visualizzazione e Personalizzazione: I dashboard mancano della raffinatezza e varietà trovate nelle capacità avanzate di creazione di grafici di Tableau o Power BI. I visual generati automaticamente da ThoughtSpot spesso appaiono basilari e possono sembrare lenti durante un'analisi approfondita. L'interfaccia utente può essere noiosa, rendendola meno adatta per report pronti per la presentazione rispetto ai design perfetti al pixel offerti dai concorrenti.
Limitazioni di AI e NLP in Scenari Reali: La funzione di ricerca in linguaggio naturale può avere difficoltà con query complesse o sfumate a meno che non ci sia una modellazione sostanziale a monte. È in ritardo rispetto a strumenti come Sigma, che offrono un'intuitività simile a un foglio di calcolo, o opzioni più recenti come Zenlytic per una vera esplorazione ad hoc. Raggiungere un vero self-service richiede ancora un team di professionisti dei dati dedicato per garantire la completa accuratezza dell'output, a differenza delle capacità più ampie di Power BI Copilot.
Problemi di Prestazioni e Stabilità: Sebbene ThoughtSpot sia veloce per query live e risposte individuali, i liveboard (dashboard) possono diventare lenti o non rispondere quando gestiscono set di dati massicci e numerose visualizzazioni durante il lavoro esplorativo. Questo è in contrasto con il rendering affidabile di Tableau o la gestione efficiente delle query di Looker.
Ci sono anche diverse lacune nelle funzionalità e bug occasionali, che possono rendere ThoughtSpot meno affidabile per l'uso aziendale in tempo reale e ad alto rischio rispetto ad altre alternative ben consolidate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.