Prós e Contras de Hex

Hex faz com que nossa empresa possa se estabelecer, mas sem qualquer problema ou dor de cabeça. É tão conveniente compartilhar cadernos e alternar entre Python e SQL de forma contínua. Não posso recomendar mais a facilidade de uso! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O único problema que tive com o Hex são problemas de memória, travando minhas abas do Chrome, mas o tamanho dos dados com os quais eu estava tentando trabalhar era enorme. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I like how easy it is to work with our snowflake data in here. We are able to then take that data from snowflake, create a worksheet in hex, and get the results to spit out into a user friendly format in Powerpoint. Fantastic integrations. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Often times the line that is referenced as where the error is in the code, isn't actually the line. If this could get fixed, it would be incredible. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

It is very easy to collaborate and work though problems in an iterative manner Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tool can be finnicky and can have weird problems that without rhyme or reason. I don't like switching between dataframes and Snowflake environment when I have to work through an analysis that combines the two Análise coletada por e hospedada no G2.com.

While Hex can be used for a lot of things, what it really does well for me is to allow me to explore. To be creative and playful with data, while never loosing track of the big picture.

Granted, most things Hex does can be done in a Jupyter Notebook, but the effortlessness with which you can do them in Hex, the ease of sharing your creations, is what really sets it apart for me.

It also encourages you to do less in every step, so instead of creating 100 lines of complicated SQL you are more likely to create 5 lines that build on 5 lines that build on 5 lines, with super easy ways of viewing the impact of your code along the way.

I use Hex both for prototyping modelling, that will later be productionised using dbt, but also to create initial versions of dashboards and charts. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Because it is so easy to create and experiment in Hex, projects tend to become quite big and complex fast, unless you are good at tidying up as you go. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Este produto foi claramente construído por verdadeiros praticantes de dados que tinham uma visão forte para a ferramenta que desejavam ter em funções anteriores e eram habilidosos o suficiente para manifestá-la. Ele possui um conjunto de recursos sólido, ao mesmo tempo que é simples e fácil de integrar novos usuários. Adoro que ele facilite uma gama tão ampla de tarefas de dados. Usamo-lo para várias tarefas, desde a exploração inicial e experimentação com nossos dados, até alimentar aplicativos que me sinto bem em compartilhar externamente. É muito fácil conectar-se a novas fontes de dados. Há uma comunidade fantástica em torno da ferramenta também, então é fácil encontrar ajuda quando necessário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tivemos alguns pequenos bugs (ex: colunas colapsando ao usar um dataframe pandas com multiíndice). Nada que bloqueasse nosso uso, mas apenas coisas que impactaram um pouco a experiência do usuário. Os lançamentos rápidos de novas funcionalidades pela equipe fizeram com que esses problemas fossem resolvidos rapidamente. Mas os lançamentos rápidos também podem contribuir para o leve receio que tenho de que esses bugs sejam introduzidos em uma ferramenta voltada para o cliente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu adoro como os cadernos Hex são configurados para trabalho colaborativo! Se o Jupyter notebook e o Google Drive tivessem um filho, seria literalmente um caderno Hex. O produto é bem organizado e possui recursos adequados para analisar dados, e a capacidade de colaborar com equipes em cadernos é super incrível. Os cadernos Hex são super fáceis de configurar e eu praticamente tenho trabalhado neles todos os dias. O caderno Hex também suporta muitas integrações diferentes, como o Snowflake, o que facilita muito a importação de dados de lugares assim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gostaria que os cadernos Hex estivessem disponíveis para contas de uso pessoal para hobbies. É no trabalho de hobby que aprendo a fazer mais coisas com os cadernos Hex, o que depois se traduz em saber como fazer mais com os cadernos Hex no trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hex é muito simples de usar, mas muito poderoso. Provavelmente, sua melhor característica é a capacidade de combinar dados de múltiplas fontes. Usamos MySQL, Snowflake, arquivos S3, arquivos locais e mais. Codificar em Python fornece superpoderes onde escrever SQL é simplesmente muito complexo. Construir os painéis usando múltiplos data-frames torna a lógica de construção do painel mais fácil de entender, depurar e manter, em oposição a escrever consultas longas e complexas. Sua IA integrada ajuda muito. Embora eu use principalmente o ChatGPT, me vejo usando o Hex AI com bastante frequência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não posso compartilhar facilmente relatórios fora da organização sem criar um aplicativo dedicado por cliente. Idealmente, eu poderia ter criado um aplicativo com um filtro e compartilhar o relatório com o filtro bloqueado. O editor às vezes tem pequenos bugs, mas parece que esses estão sendo corrigidos em pouco tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No geral, é rápido e fácil criar conteúdo. Hex atua como uma ferramenta generalista de BI e análise, boa em muitas coisas, mas excelente em nenhuma. Como analista, Hex é bastante flexível em sua capacidade de misturar linguagens (SQL, Python, R) e elementos sem código (tabelas, gráficos, markdown), e mais. Da mesma forma, é muito fácil integrar múltiplas fontes de dados em diferentes bancos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ao criar aplicativos, falta um pouco de "acabamento" nos visuais, apresentação e experiência do usuário final. Ao criar notebooks, configurar e usar várias conexões de dados pode ser confuso. A colaboração com outros analistas é possível, mas não é perfeita. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como é fácil usar SQL e Python no mesmo conjunto de dados ou dataframe, o que torna a análise e exploração de dados muito mais fácil. Também gosto de como o esquema do banco de dados é facilmente exibido na barra lateral, o que é muito útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hex consome a memória máxima de qualquer aba aberta no navegador. Quase 50% da memória do navegador é consumida apenas pelas abas do Hex, o que desacelera meu sistema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I'm able to both do things visually and also code inside a highly responsive web app. It is so much faster than looker and feels snappy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

On larger projects, especially where i'm writing more python I wish there was a good way to do this locally or a hybrid set up where I can code in say vim where I have so much tooling set up to run commands, do linting, write tests, etc. Instead what I end up doing is writing it all in vim and then copying it over to Hex once I'm ready for that "build and run" step. It be great if instead there was a better workflow here. I'll admit this is only about 10% of my projects but takes up 25% of my time.

Type ahead mostly works for simple sql but for CTEs and more complex cross-snowflake joins, i don't always get a typehead.

Ya'll are missing a good search. In our current looker set up, we save a lot of 'views' in github which makes finding existing queries so easy. In hex, i almost never discover how to do something and instead rely on old looker boards. Reusable widgets is really the missing feature. Análise coletada por e hospedada no G2.com.