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Was ist Datalore?

Datalore Enterprise ist eine Data-Science-Notizbuchplattform für Teams. Die Lösung läuft in Browsern, ist Jupyter-kompatibel und bietet intelligente Coding-Unterstützung für Python-, SQL-, R- und Scala-Notizbücher. Teams können Notizbücher per Link teilen, sie gemeinsam in Echtzeit bearbeiten und Projekte in Arbeitsbereichen organisieren. Datalore Enterprise unterstützt S3- und SQL-Datenquellenverbindungen direkt aus dem Editor. Um Forschungsergebnisse zu teilen, können Datenwissenschaftler Notizbücher in Berichte umwandeln und sie mit Stakeholdern teilen.

Wer verwendet Datalore?

Datalore Enterprise wurde für Datenwissenschafts- und Datenanalyseteams entwickelt, die mit Python, SQL, R oder Scala arbeiten und eine Datenwissenschaftsplattform in einer privaten Cloud oder on premise hosten möchten.

Wo kann Datalore bereitgestellt werden?

Cloudbasiert
On-Premise (vor Ort)

Über den Anbieter

  • JetBrains
  • 2000 gegründet

Support für Datalore

  • Chat

Erhältlich in diesen Ländern

Australien, Belgien, Deutschland, Dänemark, Estland und 31 weitere

Sprachen

Englisch

Datalore Kosten

Startpreis:

0,00 $
  • Ja, kostenloser Test verfügbar
  • Ja, Gratisversion verfügbar

Datalore bietet eine Gratisversion und eine kostenlose Testversion. Die kostenpflichtige Version von Datalore ist ab 0,00 $ verfügbar.

Preismodelle Kostenlose Testversion

Über den Anbieter

  • JetBrains
  • 2000 gegründet

Support für Datalore

  • Chat

Erhältlich in diesen Ländern

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Sprachen

Englisch

Datalore – Videos und Bilder

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Videos zu Datalore
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Datalore Funktionen

  • API
  • Ad-hoc-Anfrage
  • Ad-hoc-Berichterstattung
  • Aktivitäts-Dashboard
  • Anpassbare Berichte
  • Anpassbare Vorlagen
  • Anpassbares Dashboard
  • Berichterstattung / Analyse
  • Berichterstattung und Statistik
  • Dashboard
  • Dashboard-Erstellung
  • Daten-Connectors
  • Daten-Identifizierung
  • Daten-Import / -Export
  • Datenerfassung und Übertragung
  • Datenvisualisierung
  • Deep Learning
  • Drag-and-Drop
  • Drittanbieter-Integration
  • Geplante/automatisierte Berichte
  • Mehrfache Datenquellen
  • Modell-Training
  • Prädiktive Analytik
  • Prädiktives Modellieren
  • Self-Service-Analysen
  • Suchen / filtern
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Visuelle Analytik
  • Visuelle Entdeckung
  • Werkzeuge zur Zusammenarbeit
  • Zugriffskontrollen / Berechtigungen

Alternativen für Datalore

Apache Airflow ist eine Open-Source-Workflow-Management-Plattform, die Unternehmen bei der Erstellung, Planung, Verwaltung und Überwachung von Workflows unterstützt.
Hilft Unternehmen, Daten mit Dashboards und Berichten zu verstehen.
Datenexploration und Analyse-Lösung, kombiniert mit Modellierung, Umwandlungen und Ableitungen gleicher Ebene.
Rayven ist eine Plattform für den Einsatz von IoT-, maschinellen Lern- und Vorhersage-Analyselösungen ohne Code.
Qlik Sense ist eine BI- und Datenanalyseplattform, die globalen Unternehmen hilft, schneller voranzukommen und intelligenter zu arbeiten.
Eine umfassende Plattform für Unternehmensanalysen und -mobilität, die umfassende Analyse- und Berichterstattungsfunktionen bietet
"Pacta sunt servanda." Erwecken Sie Ihre Dokumente mit unserer künstlichen Intelligenz und Ihrer virtuellen rechtlichen Assistenz "Themis" zum Leben.
Warte nicht mehr auf Analysen. AnswerRocket generiert schnelle, tiefgreifende Einblicke durch Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-gesteuerte Automatisierung.
Predictive Analytics kann unerwartete Muster und Assoziationen aufdecken und Modelle zur Steuerung der Front-Line-Interaktion entwickeln.

Bewertungen über Datalore

Durchschnittliche Bewertung

Gesamt
4,4
Benutzerfreundlichkeit
4,6
Kundenservice
4,8
Funktionen
4,2
Preis-Leistungs-Verhältnis
4,4

Nutzerbewertungen nach Unternehmensgröße (Angestellte)

  • <50
  • 51-200
  • 201-1.000
  • >1.001

Bewertungen nach Punktzahl finden

5
40%
4
60%
Roberto
BI and Data Analyst in Brasilien
Finanzdienstleistungen, 11–50 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 6-12 Monate
Herkunft der Bewertung

It will help a lot in your company

5,0 letztes Jahr

Kommentare: I'm very satisfied with the product, always tell about when I meet people that works as data analysts.

Vorteile:

The features i mostly use is being able to schedule your notebooks, saving them in the cloud, being able to share a link to people that can help you in real time and the jetbrains algorithm to help me write my code. These features make my work very easier since I don't have to worry about running the scripts or setting up an airflow server.

Nachteile:

Sometimes the kernel will just bug and you'll have to restart it but it never happens on scheduled notebooks and if it bugs you can always restart it with the click of a button so it's not annoying at all, and it happens very few times.

In Betracht gezogene Alternativen: Apache Airflow

Gründe für den Wechsel zu Datalore: Because I am already used with JetBrains software like PyCharm and DatSpell.

Eli
Technical account manager in Japan
Informationstechnologie & -dienste, 1.001–5.000 Mitarbeiter
Verwendete die Software für: Mehr als 1 Jahr
Herkunft der Bewertung

Datalore for myself

4,0 vor 2 Jahren

Kommentare: It is good, especially for package management and reporting

Vorteile:

Easy to manage python packages, it saves a lot of time

Nachteile:

Fine grade permission management on sharing notebooks and reports, I think most enterprise companies require this

In Betracht gezogene Alternativen: Looker und Google Data Studio

Warum Datalore gewählt wurde: Audit control issue, dashboard issue

Gründe für den Wechsel zu Datalore: Internal requirements, audits, permission control and so on

Vikash
professsor in USA
Bildungsmanagement, Selbstständig
Verwendete die Software für: 1-5 Monate
Herkunft der Bewertung

Good tool but occasionally unreliable

4,0 vor 2 Jahren

Kommentare: God, but they need more storage space... and make sure that files over the storage limit can somehow be retrieved even if for a short while.

Vorteile:

Ability to work across windows and mac environments; working in the cloud provides reliability and peace of mind... which is not the case with personal machines.

Nachteile:

I lost data; Looks like, if the size is large, it doesn't back up the data... and there is no way to access it. I did these analysis that took like 30 hours of computing. It was a jsonl file; when I tried to get it into csv format, since the files were so large, it never saved anything. Proved to be a waste of time.

Juan
N/A in UK
Bankwesen, Selbstständig
Verwendete die Software für: Mehr als 1 Jahr
Herkunft der Bewertung

Incredibly useful jupyter-like environment

5,0 letztes Jahr

Kommentare: I love datalore - it's made my life so much easier, taking care of the tasks I normally dread like setting up remote machines or scheduling tasks. And if you come from the pycharm environment, you won't be missing the top notch code completion functionality. It's also great that signing up to it with a free account is easy and seamless for people I want to share notebooks with (I am on the professional tier)

Vorteile:

Really easy and intuitive environment which makes settting up, sharing and collaborating on apps a breeze. Great for very quick prototyping. Their chron feature is fantastic too. Code completion is excellent.

Nachteile:

I wish I could integrate with local files better in a programmatic way, rather than having to upload them manually.

Gabriel
Senior Advisor in Slowakei
Informationstechnologie & -dienste, 10.000+ Mitarbeiter
Verwendete die Software für: 6-12 Monate
Herkunft der Bewertung

GP uses Datalore

4,0 vor 2 Jahren

Vorteile:

- option to use GPU- performance tiers- very fast

Nachteile:

- some of the visuals does not work properly (graphviz)- Dash cannot be open separately for preview, needs to be saved instead- profile does not remember installed API, each machine restart requires to reinstall them