Was ist Hex?

Hex stellt eine zeitgemäße Lösung für Data Science und Analytics dar, die Fachteams und Entscheidungsträger in einer gemeinschaftlichen Arbeitsumgebung zusammenbringt. Die Plattform vereint die Möglichkeiten von SQL und Python in einer dynamischen Notebook-Oberfläche, angereichert mit KI-Funktionen wie Hex Magic, die bei der Formulierung von Abfragen, Problembehebung und Darstellung unterstützen. Hex ermöglicht reibungslose Verbindungen zu Data Warehouses und Orchestrierungssystemen sowie Unternehmenssicherheit und verschiedene Bereitstellungsvarianten. Die Lösung optimiert Arbeitsprozesse von der datengetriebenen Erkundung bis zu operativen Kontrollfeldern und Datenanwendungen, was zu beschleunigten Erkenntnissen und fundierteren unternehmensweiten Entscheidungen führt.

Hauptfunktionen

• Integrierte SQL- und Python-Umgebung: Ausführung von SQL-Abfragen und Python-Code in einer anpassbaren Notebook-Umgebung mit erweiterten Editieroptionen und Paketverwaltung

• KI-gestützte Hilfestellung (Hex Magic): Nutzt trainierte Sprachmodelle, die auf Ihren Datenhintergrund abgestimmt sind, um automatisch Abfragen zu erstellen, Probleme zu lösen, Grafiken zu generieren und Arbeitsabläufe zu optimieren

• Gemeinschaftliche Datenarbeitsumgebung: Echtzeit-Zusammenarbeit mehrerer Benutzer mit Versionsverwaltung, Zugriffssteuerung und getrennten Kommentarbereichen für Code und veröffentlichte Ergebnisse

• Umfassende Datenintegration: Sofort einsatzbereite Anbindungen an wichtige Data Warehouses und Orchestrierungswerkzeuge wie dbt, Airflow und Snowpark sowie flexible Programmierschnittstellen

• Unternehmenssicherheit und Konformität: Unterstützung für SOC2, HIPAA, Single Sign-On, SCIM und gesicherte Datenbankverbindungen mit Wahlmöglichkeiten für Multi-Tenant-, Single-Tenant- und Private-Cloud-Implementierungen

• Interaktive Kontrollfelder und Datenanwendungen: Erstellung parametergesteuerter, interaktiver Berichte und Dashboards mit Drag-and-Drop-Erstellern und umfangreichen Visualisierungsbibliotheken

Anwendungsfälle

• Datenuntersuchung und Analyse: Durchführung tiefgehender datenexplorativer Analysen mit SQL, Python und KI-Unterstützung für schnelle Erkenntnisgewinnung

• Gemeinschaftliche Berichterstattung und Dashboards: Erstellung und Verbreitung interaktiver Dashboards und Reports, die sowohl technische als auch fachliche Stakeholder einbeziehen

• Maschinelles Lernen und Vorhersagemodellierung: Entwicklung und Operationalisierung von ML-Modellen mit integrierter Python-Unterstützung und Datenpipelines auf einer einheitlichen Plattform

• Automatisierte Daten-Workflows: Nutzung künstlicher Intelligenz zur Abfragegenerierung, Problembehebung und Visualisierungsaktualisierung, was manuellen Aufwand verringert und Bereitstellung beschleunigt

• Sichere Unternehmensdaten-Governance: Verwaltung von Datenzugriff und Compliance mit robusten Sicherheitsmerkmalen, die für regulierte Branchen geeignet sind