Count est devenu le premier endroit où je vais lorsque je travaille avec nos données, et je ne le quitte généralement pas. Là où le contexte était autrefois stocké sur plusieurs onglets, tableaux Miro, designs Figma, feuilles de calcul et plus encore, je peux maintenant tout rassembler sur une seule toile et travailler à côté. Je n'ai plus besoin de tout garder en tête.

Avoir tout le contexte au même endroit aide également lorsque l'on revient à quelque chose après un certain temps - il n'est pas nécessaire de chercher les exigences ou les versions alternatives, tout peut être déposé au même endroit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Travailler avec de grands ensembles de données peut être un peu difficile. Il y a une tension entre le fait de décomposer les CTE pour la visibilité et d'agréger tôt pour l'efficacité. Trouver le bon équilibre a pris un peu de temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'apprécie vraiment l'approche de style canvas pour la BI. Cela semble beaucoup plus frais, rapide et accessible que des outils comme Tableau. C'est vraiment bien adapté pour :

- Permettre aux équipes de données de co-créer des insights en temps réel

- Permettre une exploration de données rapide et itérative au début d'une analyse

- La narration visuelle, par exemple pour des ateliers

- Exécuter des scripts Python

Cela le rend très précieux pour les analystes BI.

En tant qu'ancien analyste de données, maintenant chef de produit, je l'utilise presque quotidiennement.

Le support client est également bon et les améliorations des fonctionnalités ont été réalisées assez rapidement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Contrairement à d'autres outils, comme Sundial, Count ne fonctionne pas avec des requêtes en langage naturel (du moins pas de manière fiable) et n'offre pas d'intelligence "opinionnée". Cela limite son utilité, surtout pour des rôles plus orientés vers le business avec des compétences analytiques pratiques limitées, comme les chefs de produit. Il pourrait également y avoir un potentiel pour fournir plus de support prêt à l'emploi pour des cas d'utilisation comme les tests A/B, l'analyse de cohortes, l'analyse de l'attrition, les API genAI, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un projet de données n'est jamais linéaire, et le canevas Count offre la flexibilité d'explorer et de conserver toutes les questions et explorations qu'un analyste pourrait entreprendre au cours d'un travail. Combiné à ses capacités collaboratives, Count a transformé la façon dont l'équipe de données travaille, à la fois individuellement et avec les parties prenantes. Les personnes à travers l'entreprise l'utilisent chaque jour, rendant l'itération plus facile et plus rapide que jamais. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Count publie tellement de nouvelles fonctionnalités que parfois les choses peuvent être un peu boguées, mais leur équipe est assez bonne pour les corrections. De plus, il y a tellement de choses qu'il peut faire que la courbe d'apprentissage peut être écrasante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise Count tous les jours et cela me permet de :

- me connecter à plusieurs sources de données différentes (Redshift, DuckDB, etc.)

- déployer plusieurs requêtes SQL pour extraire et transformer les données selon les besoins

- exécuter des scripts Python pour une analyse statistique plus approfondie

- créer des visualisations de manière très rapide et simple

- construire un Canvas qui explique tout mon processus de réflexion et facilite la présentation des principales conclusions

Tout cela dans un seul projet / vue !!

Count est l'outil que tout professionnel moderne des données devrait utiliser.

De plus, l'équipe de Count est super amicale et toujours prête à aider. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Copier & Coller ne fonctionne pas correctement parfois

- Le formatage des visuels pourrait être amélioré / étendu davantage Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise count principalement pour 3 choses :

- Faire de l'analyse exploratoire

- Faire des rapports de tableau de bord ou du storytelling

- Consommer des analyses faites par d'autres

J'aime vraiment comment nous pouvons obtenir des données de différents endroits, puis les assembler avec duckdb ou python.

Visualisation des données ? Soit utiliser les capacités de visualisation natives de count, soit simplement ouvrir une cellule python et élargir vos options !

Vous n'avez pas certaines fonctions que vous aimeriez appliquer à votre source SQL ? Python à la rescousse !

Non seulement j'utilise cela pour le travail, mais aussi pour un projet personnel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La limite de mémoire est quelque chose de difficile à suivre, et parfois je préférerais avoir une application dédiée qui ferait la même chose, mais où je pourrais avoir plus de contrôle sur la consommation de mémoire autorisée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans l'ensemble, Count est un outil flexible et collaboratif dont je pense que de nombreuses équipes BI / Data pourraient tirer parti. Ce que j'aime le plus, c'est :

- La polyvalence de la toile : il est extrêmement facile de passer des actifs BI standardisés à l'analyse exploratoire.

- Un outil pratique pour la collaboration : Count apporte une perspective visuelle importante au travail BI, ce qui le rend pratique pour les collaborations (révision, travail en commun sur un sujet, etc.)

- Réduit le temps de mise en production du BI : sans cadre de développement rigide, il est devenu beaucoup plus efficace pour notre équipe de gérer les demandes ponctuelles, en créant des actifs supplémentaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a eu des problèmes de latence / performance avec les actifs BI reposant sur de grands ensembles de données, sur lesquels l'équipe Count a travaillé dur pour les résoudre. J'apprécie la réactivité et les améliorations progressives, et j'attends avec impatience d'autres optimisations à venir ici. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Count est un excellent moyen d'explorer les données. Pouvoir voir toutes vos tables SQL, les joindre avec les résultats des cellules Python, les manipuler dans des cellules Python et créer instantanément des visualisations à partir de toutes ou d'une combinaison de cellules est inestimable.

Count est extrêmement facile à configurer, très intuitif et rend la création de rapports à petite échelle un jeu d'enfant.

Chaque fois que vous avez des problèmes, l'équipe de support d'élite vous répond très rapidement pour partager des solutions bien pensées et est toujours heureuse d'escalader les problèmes ou les limitations pour trouver une solution à court et à long terme. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Toutes les bibliothèques Python ne sont pas prises en charge dans count, ce qui signifie que vous devez parfois recourir à une autre solution pour une analyse complexe.

La toile illimitée dans laquelle vous travaillez ouvre de nombreuses options, mais il faut faire attention à ne pas trop s'étendre ou à ne pas augmenter la complexité, car les choses ralentissent assez rapidement.

Il y a souvent des bugs lors du chargement des toiles. Ceux-ci sont généralement facilement résolus, mais ils nuisent un peu à l'expérience globale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Count est intuitif et rapide à prendre en main. Il est particulièrement excellent pour visualiser les données et prend en charge les flux de travail non linéaires — ce qui correspond à la manière dont se déroule la véritable réflexion analytique (ou simplement humaine). L'environnement collaboratif fonctionne bien, tant que les membres de l'équipe codent dans des cellules séparées. Les personnes du support ont été constamment réactives et attentives, et le produit lui-même évolue de manière notable au fil du temps — je lis toujours les newsletters pour découvrir les nouvelles mises à jour. J'utilise Count quotidiennement et je ne peux vraiment pas imaginer mon flux de travail sans lui. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les performances peuvent ralentir lorsqu'on travaille avec des ensembles de données plus volumineux. De plus, pour des tâches plus complexes en Python, je passe généralement aux notebooks Jupyter — principalement en raison des limitations concernant les importations de modules et du manque de contrôle de l'utilisateur sur la sortie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime vraiment l'interface utilisateur dans Count et je pense que les visuels sont vraiment agréables. C'est un outil parfait pour croiser la présentation créative et l'analyse de données. Je pense que l'idée est super géniale et les parties prenantes l'adorent aussi, par exemple la possibilité de créer des visuels à la volée. Cela a également été excellent dans le domaine de l'ingénierie des données lors des tests de code et de la logique des modèles / SQL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela devient très lent avec de grands ensembles de données (au-delà de la limite de 10K) pour une entreprise B2C comme la nôtre, nous examinons très rarement des échantillons aussi petits, donc cela a été une limitation d'attendre que les affichages se chargent même lorsqu'ils fonctionnent sur Snowflake. Ils se rafraîchissent également spontanément, ce serait bien s'ils étaient d'une manière ou d'une autre stockés ou mis en cache.

Je pense aussi que la formation doit être mise à jour, en particulier sur la façon de créer des visuels et toutes les différentes options et personnalisations et comment les données doivent être organisées pour que les tableaux croisés dynamiques fonctionnent, par exemple.

J'aimerais également voir une amélioration des fonctionnalités d'organisation. Ce serait formidable de pouvoir ajouter des tags pour compter les tableaux de bord ou les personnes, et qu'ils soient notifiés. L'un de nos problèmes actuels est que nous avons tellement de tableaux de bord Count qu'il est difficile de les trouver et de les organiser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'adore la flexibilité de Count—cela a transformé ma façon de travailler avec les données et de partager des insights avec les utilisateurs professionnels au cours des deux dernières années. Auparavant, mon flux de travail pouvait impliquer l'écriture de requêtes SQL dans un IDE, l'exportation et l'analyse des résultats dans Excel ou un autre outil, puis leur transmission aux utilisateurs finaux pour une analyse plus approfondie. Avec Count, je peux désormais tout faire au même endroit sur une toile infinie. Plus important encore, cela me permet de construire des modèles complexes à partir de requêtes plus petites / cellules de données et de les visualiser étape par étape. L'approche de la toile facilite également la collaboration avec les utilisateurs professionnels, en présentant et partageant les données de manière claire et accessible.

Leur équipe de support est toujours utile - j'ai suggéré quelques fonctionnalités mineures et elles ont été mises en œuvre assez rapidement ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, les toiles peuvent devenir un peu encombrées et commencer à mal fonctionner lorsqu'elles contiennent un grand nombre de cellules de données/visuels. Nous avons rassemblé quelques recommandations de bonnes pratiques à ce sujet qui aident quelque peu.

De plus, je trouve parfois qu'il peut être un peu frustrant de formater un visuel comme je le souhaite, et j'ai souvent l'impression que mes tableaux de bord pourraient avoir un aspect un peu plus professionnel, mais encore une fois, c'est plus un problème personnel qu'un problème de Count. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.