Der durchschnittliche Datalore-Deal liegt bei 35.000 € pro Jahr, es ist sehr einfach, den richtigen Endkunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit zu identifizieren, und wir von QBS stehen Ihnen mit engagierten Produktmanagern zur Seite, um den Deal vorzubereiten und schnell abzuschließen.
JetBrains Datalore ist die private Plattform für Ihr Team für kollaborative No-Code-Analysen und eine skalierbare Infrastruktur. Es handelt sich um eine kollaborative Data-Science-Plattform. Es optimiert die Bereitstellung von Erkenntnissen und macht Daten- und Geschäftsteams gemeinsam produktiver.
Datalore kombiniert:
- Leistungsstarke Kodierungshilfe für Python, SQL, R und Scala in Jupyter
- Datenintegration für SQL-Datenbanken und Cloud-Speicher
- Fortgeschrittene Business Intelligence und interaktive Daten
- Echtzeit-Zusammenarbeit am Code und im Team
- KI zur Beschleunigung und Vereinfachung der Arbeit von Datenanalysten und technologieorientierten Unternehmen
Zielgruppe
- Kerndaten-Teams: Datenwissenschaftler und Daten
- Business-Teams, die datengesteuerte Entscheidungen treffen müssen: Business-Analysten, Marketing-Analysten, Vertriebs-Analysten usw.
Kerndaten-Teams
- Python oder R als primäre Programmiersprache verwenden
- mindestens 40 % der Zeit mit Jupyter-Notebooks arbeiten
Optionale Merkmale (je mehr das Team hat, desto besser):
- Berichte in Tableau, PowerBi, Spreadsheets, Streamlit, Plotly dash oder anderen Tools erstellen
- SQL für die Datenabfrage verwenden und DB-Abfragetools einsetzen
- Das Team arbeitet mit mehreren Datenquellen (Datenbanken, Buckets, Dateien, gemountete Dateiverzeichnisse, APIs von 3d-Partnern)
- das Team ist dezentral oder verteilt
- Das Unternehmen hat eine strenge Datensicherheitspolitik und kann keine Daten auf 3D-Dienste hochladen
Entscheidungsträger:
Leiter von Datenwissenschaftsteams, Leiter von Datenanalyseteams, Leiter der Analytik, Leiter der Daten, Leiter der Datenwissenschaft, VP of Engineering, leitende Lösungsarchitekten, IT-Direktor, Leiter von DevOps, CTO
Business-Teams
- Vertriebs- und Marketingteams, die nicht programmieren können, aber Berichte benötigen und
- Produktteams, die mit SQL programmieren können, aber vor allem Berichte benötigen, und
- Externe und interne Interessengruppen, die Berichte und Dashboards benötigen.
Entscheidungsträger:
Personen in Führungspositionen (Marketingleiter, Vertriebsleiter, Leiter der Geschäftsanalyse), Leiter von Business Intelligence, C-Levels
Kernprobleme der potenziellen Kunden von Datalore:
Kerndaten-Teams
Sich wiederholende Aktionen und unausgereifter Code
- Einrichtung eines Team-Datenbankzugangs. SQL-Abfragen erfordern repetitiven Code; keine Autovervollständigung.
- Die Bibliothekssyntax für Aufgaben wie Visualisierung und Dataframes muss erlernt werden, was zu einer häufigen Dokumentation führt.
- Keine Code-Vervollständigung
Die Zusammenarbeit innerhalb und außerhalb des Datenteams ist problematisch
- Die gemeinsame Nutzung von Dateien, Notizbüchern, Datenverbindungen und Berichten durch das Team ist schwer einzurichten und
- Es gibt keine Echtzeit-Zusammenarbeit auf den Notebooks.
- Lokale Konfigurationen sind unmöglich zu skalieren und zu steuern.
Vielfalt an Tools und Kontextwechsel
- Das Datenteam verwendet Jupyter, verschiedene Plugins, Datenquellen, Airflow für die Planung und Streamlit oder Plotly für die Bereitstellung und den Austausch von Berichten, was zu einem Kontextwechsel für die Benutzer und erhöhten Wartungskosten für die Unternehmen führt.
Die Weitergabe von Analyseergebnissen an die Beteiligten ist zeitaufwändig.
- Notebooks eignen sich nicht für die Präsentation von Ergebnissen für Nicht-Fachleute
- Das Erstellen und Verteilen von Präsentationen aus Notebooks ist eine zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgabe.
Business-Teams
Schwierige Zusammenarbeit mit dem Datenteam
- Das Datenteam fungiert häufig als Engpass und verzögert technisch versierte Geschäftsteams.
- Keine zugänglichen Tools für Self-Service-Analysen durch Citizen Data Scientists.
Bedarf an einem umfassenderen Analysewerkzeug trotz unzureichender Programmierkenntnisse
- Angst vor der Einführung neuer Analysetools aufgrund der Komplexität und der erforderlichen Programmierkenntnisse
- Wunsch nach Berichten mit Drill-Down-Option.
Mehrwert für Datalore-Kunden:
Kerndaten-Teams
Verbesserung der Produktivität des Teams:
- Optimierte Freigabe von Datenkonnektoren mit mehreren Klicks und SQL-Zellen.
- Erweiterte Code-Vervollständigung durch PyCharm und nahtlose Echtzeit-Zusammenarbeit über Notizbücher, Arbeitsbereiche und Berichte hinweg.
- KI-unterstützte Code-Generierung und Analysevorschläge sowie No-Code-Funktionen wie Diagrammerstellung und interaktive Tabellen für eine benutzerfreundliche Dateninteraktion zwischen Geschäftsanwendern und Datenteams.
Schnellere Bereitstellung von Erkenntnissen
- Schnelles Verbinden und Freigeben von Datenkonnektoren mit ein paar Klicks.
- Einfache Erstellung und Freigabe interaktiver Datenberichte mit dem Report Builder
- Planen Sie Berichtsaktualisierungen und aktivieren Sie integrierte Kommentare für die direkte Interaktion mit Stakeholdern.
Verringerung der Wartungskosten
- Verringerung der Anzahl der Tools – eine Plattform verfügt über alle notwendigen Tools, um nahtlos zusammenzuarbeiten und Ergebnisse auszutauschen
Erhalten Sie grünes Licht von den Sicherheitsteams
- Flexible Bereitstellungsoptionen, die den Sicherheitsstandards von Unternehmen entsprechen: Vor-Ort-Ausgabe, die auch in Umgebungen mit Luftschleusen funktioniert ODER einfach zu startende SaaS-Angebote
- Erfüllt alle Anforderungen mit SSO, Audit-Protokollierung und flexibler Konfiguration
Business-Teams
Datengesteuerte Teams werden gemeinsam wesentlich produktiver.
- Verringerung des Engpasses des Datenteams für das Unternehmen
- Bereitstellung eines Self-Service-Analysetools mit Low-Code-Funktionen. Datenteams können den Geschäftsteams einen Datenspielplatz zur Verfügung stellen.
Wertangebot für verschiedene Personas:
Leiter von Datenwissenschaftsteams, Leiter von Datenanalyseteams, Leiter der Analytik, Leiter der Daten, Leiter der Datenwissenschaft, VP of Engineering, CTO:
Steigern Sie die Leistung Ihrer Kerndatenteams, indem Sie Jupyter-Notebooks mit Echtzeit-Zusammenarbeit, einer erstklassigen Coding-Erfahrung und No-Code-Automatisierung versehen. Ermöglichen Sie eine einfache Konversation mit Geschäftsinteressenten durch die gemeinsame Nutzung interaktiver Datenanwendungen.
Leitende Lösungsarchitekten, IT-Direktoren, DevOps-Manager:
Bieten Sie eine zuverlässige und skalierbare Data Science-Plattform, die zu Ihrer Infrastrukturarchitektur und Ihren Sicherheitsstandards passt.
Leiter von Geschäftsfunktionen, Leiter von Business Intelligence, Leiter von Analytics:
Erhalten Sie schnellere Dateneinblicke, tauchen Sie tief in bestehende Berichte ein und führen Sie Ad-hoc-Analysen mit SQL-Zellen und no-code Visualisierungen durch. Sie können auch die Flexibilität von Python nutzen.
C-Level:
Optimieren Sie die Bereitstellung von Erkenntnissen und machen Sie Ihre datengesteuerten Teams gemeinsam wesentlich produktiver.
Markt
Es wird erwartet, dass der Markt für Datenanalyse von einem geschätzten Wert von 241 Mrd. USD im Jahr 2021 auf 656 Mrd. USD im Jahr 2030 anwachsen wird, was einer jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % zwischen 2022 und 2029 entspricht. Dieses Wachstum wird durch die zunehmende Nutzung von Datenanalysen für Prognosen, die Verlagerung auf Cloud-Dienste und die Integration von KI und ML in Geschäftsanwendungen vorangetrieben.
Trotz möglicher wirtschaftlicher Herausforderungen wird die Nachfrage nach datengestützten Entscheidungsprozessen und effizienten Technologien zur Erreichung der Unternehmensziele voraussichtlich steigen.
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Pascal Carmohn
Produktmanager
📞: +49 89 2314142 11
✉️: [email protected]