Count se ha convertido en el primer lugar al que voy cuando trabajo con nuestros datos, y generalmente no me voy. Donde antes el contexto se almacenaba en múltiples pestañas, tableros de Miro, diseños de Figma, hojas de cálculo y más, ahora puedo reunir todo en un solo lienzo y trabajar junto a ello. Ya no necesito mantenerlo todo en mi cabeza.

Tener todo el contexto en el mismo lugar también ayuda al volver a algo después de un tiempo fuera; no hay necesidad de buscar requisitos o versiones alternativas, todo se puede colocar en un solo lugar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajar con grandes conjuntos de datos puede ser un poco desafiante. Hay una tensión entre desglosar las CTE para la visibilidad y agregar temprano para la eficiencia. Encontrar el equilibrio adecuado ha llevado un poco de tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente disfruto del enfoque estilo lienzo para BI. Se siente mucho más fresco, rápido y accesible que herramientas como Tableau. Está muy bien adaptado para:

- Permitir que los equipos de datos co-creen ideas en tiempo real

- Permitir una exploración de datos rápida e iterativa al comienzo de un análisis

- Narración visual, por ejemplo, para talleres

- Ejecutar scripts de Python

Esto lo hace muy valioso para los analistas de BI.

Como ex analista de datos, ahora gerente de producto, lo uso casi a diario.

El soporte al cliente también es bueno y las mejoras de características se han implementado bastante rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A diferencia de otras herramientas, como Sundial, Count no funciona con consultas en lenguaje natural (al menos no de manera confiable) y no ofrece inteligencia "opinada". Esto limita su usabilidad, especialmente para roles más orientados a los negocios con habilidades analíticas prácticas limitadas, como los gerentes de producto. También podría haber potencial para proporcionar más soporte listo para usar para casos de uso como pruebas A/B, análisis de cohortes, análisis de abandono, APIs de genAI, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un proyecto de datos nunca es lineal, y el lienzo de Count ofrece la flexibilidad para explorar y contener todas las preguntas y exploraciones que un analista podría emprender en el transcurso de un trabajo. Combinado con sus capacidades colaborativas, Count ha transformado la forma en que el equipo de datos trabaja, tanto individualmente como junto a las partes interesadas. Personas de toda la empresa lo utilizan todos los días, haciendo que la iteración sea más fácil y rápida que nunca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Count está lanzando tantas funciones nuevas que a veces las cosas pueden tener algunos errores, pero su equipo es bastante bueno en las correcciones. Además, hay tantas cosas que puede hacer que la curva de aprendizaje puede ser abrumadora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Count todos los días y me permite:

- conectar con múltiples fuentes de datos diferentes (Redshift, DuckDB, etc.)

- desplegar varias consultas SQL para extraer y transformar datos según sea necesario

- ejecutar scripts de Python para un análisis estadístico más extenso

- crear visualizaciones de una manera muy rápida y sencilla

- construir un Canvas que explica todo mi proceso de pensamiento y facilita la presentación de los hallazgos principales

¡Todo esto en un solo proyecto/vista!

Count es la herramienta que todo profesional de datos moderno debería usar.

Además, el equipo de Count es súper amable y siempre está dispuesto a ayudar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Copiar y pegar no funciona correctamente a veces

- Los elementos visuales de formato podrían mejorarse / ampliarse más Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo count principalmente para 3 cosas:

- Hacer análisis exploratorio

- Hacer informes de panel o narración de historias

- Consumir análisis realizados por otros

Me gusta mucho cómo podemos obtener datos de diferentes lugares y luego unirlos con duckdb o python.

¿Visualización de datos? Usa las capacidades nativas de visualización de count, o simplemente abre una celda de python y expande tus opciones.

¿No tienes algunas funciones que te gustaría aplicar en tu fuente sql? ¡python al rescate!

No solo uso esto para el trabajo, sino también para un proyecto personal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El límite de memoria es algo que no es fácil de controlar, y a veces preferiría tener una aplicación dedicada que hiciera lo mismo, pero donde pudiera tener más control sobre el consumo de memoria permitido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En general, Count es una herramienta flexible y colaborativa de la que creo que muchos equipos de BI / Datos podrían obtener valor. Lo que más me gusta es lo siguiente:

- La versatilidad del lienzo: es extremadamente fácil cambiar entre activos de BI estandarizados y análisis exploratorio.

- Una herramienta útil para la colaboración: Count aporta una perspectiva visual prominente al trabajo de BI, lo que lo hace conveniente para colaboraciones (revisar, trabajar juntos en un tema, etc.)

- Reduce el tiempo de producción de BI: sin un marco de desarrollo rígido, se volvió mucho más eficiente para nuestro equipo manejar solicitudes ad-hoc, creando activos adicionales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ha habido algunos problemas de latencia / rendimiento con los activos de BI que se encuentran en grandes conjuntos de datos, en los que el equipo de Count ha estado trabajando arduamente para abordar. Aprecio la capacidad de respuesta y las mejoras graduales, espero más optimizaciones por venir aquí. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Count es una excelente manera de explorar datos. Poder ver todas tus tablas SQL, unirlas con la salida de celdas de Python, manipularlas en celdas de Python y crear visualizaciones instantáneamente a partir de todas o una combinación de celdas es invaluable.

Count es extremadamente fácil de configurar, altamente intuitivo y hace que la elaboración de informes a pequeña escala sea un paseo por el parque.

Siempre que tengas problemas, el equipo de soporte élite te responde muy rápidamente para compartir soluciones bien pensadas y siempre está dispuesto a escalar problemas o limitaciones para encontrar una solución a corto y largo plazo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No todas las bibliotecas de Python son compatibles en count, lo que significa que a veces tienes que recurrir a otra solución para análisis complejos.

El lienzo ilimitado en el que trabajas abre muchas opciones, pero se debe tener cuidado de no expandirse demasiado o aumentar demasiado la complejidad, ya que las cosas se ralentizan bastante rápido.

Con frecuencia hay fallos al cargar los lienzos. Estos suelen resolverse fácilmente, pero restan un poco de la experiencia general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Count es intuitivo y rápido para comenzar. Es especialmente bueno para visualizar datos y admite flujos de trabajo no lineales, que es como ocurre el pensamiento analítico real (o simplemente humano). El entorno colaborativo funciona bien, siempre que los miembros del equipo codifiquen en celdas separadas. El personal de soporte ha sido constantemente receptivo y atento, y el producto en sí evoluciona notablemente con el tiempo; siempre leo los boletines para conocer las nuevas actualizaciones. Uso Count a diario y realmente no puedo imaginar mi flujo de trabajo sin él. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento puede retrasarse al trabajar con conjuntos de datos más grandes. Además, para tareas más complejas en Python, generalmente cambio a jupyter notebooks, principalmente debido a las limitaciones en torno a las importaciones de módulos y la falta de control del usuario sobre la salida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gusta la interfaz de usuario en Count y creo que los visuales son realmente agradables. Es una herramienta perfecta para intersectar la presentación creativa y el análisis de datos. Creo que la idea es súper genial y a los interesados también les encanta, por ejemplo, poder crear visuales al instante. También ha sido excelente en el ámbito de la ingeniería de datos al probar código y lógica de modelos/SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se vuelve muy lento con conjuntos de datos grandes (más de 10K) para una empresa B2C como la nuestra, muy raramente estamos viendo muestras tan pequeñas, por lo que ha sido una limitación esperar a que las pantallas se carguen incluso cuando se ejecuta en Snowflake. También se actualizan espontáneamente, sería bueno si de alguna manera se almacenaran o se guardaran en caché.

También siento que la capacitación necesita ser actualizada, particularmente en cómo crear visuales y todas las diferentes opciones y personalizaciones y cómo los datos deben estar organizados para que las tablas dinámicas funcionen, por ejemplo.

También me gustaría ver una mejora en las características de organización. Sería genial poder agregar etiquetas a los tableros de Count o a las personas, y que se les notifique. Uno de nuestros problemas ahora es que tenemos tantos tableros de Count que es difícil encontrarlos y organizarlos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta la flexibilidad de Count: ha transformado la forma en que trabajo con datos y comparto conocimientos con los usuarios de negocio en los últimos dos años. Anteriormente, mi flujo de trabajo podría haber implicado escribir consultas SQL en un IDE, exportar y analizar los resultados en Excel u otra herramienta, y luego pasarlos a los usuarios finales para un análisis adicional. Con Count, ahora puedo hacer casi todo en un solo lugar en un lienzo infinito. Lo más importante es que me permite construir modelos complejos a partir de consultas/celdas de datos más pequeñas y visualizarlos paso a paso. El enfoque de lienzo también facilita la colaboración con los usuarios de negocio, presentando y compartiendo datos de una manera que es tanto clara como accesible.

Su equipo de soporte siempre es útil: ¡he sugerido algunas características menores y las implementaron bastante rápido! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, los lienzos pueden volverse un poco desordenados y pueden comenzar a funcionar mal cuando tienen una gran cantidad de celdas de datos/visuales. Hemos reunido algunas recomendaciones de buenas prácticas sobre esto que ayudan un poco.

Además, a veces encuentro que puede ser un poco frustrante lograr que un visual se formatee como me gustaría, y a menudo siento que mis paneles podrían verse un poco más profesionales, pero de nuevo, esto es más un problema mío que de Count. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.