Count

KI-gestuetzte kollaborative Datenanalyse fuer Teams direkt am Canvas

📋 Katalogisiert 📅 Aktualisiert: 12.05.2026
⭐ Bewertung: ★★★★☆ 4.0/5.0
💰 Preis: Gratis - €63/Monat
📂 Kategorie: Datenanalyse
👁️ Aufrufe: 41
DSGVO-Status: DSGVO-kritisch
Serverstandort: USA
AV-Vertrag (DPA): Verfügbar
Datenweitergabe: Weitergabe an Dritte
Datenlöschung: Unbekannt

Was ist Count?

Count ist eine kollaborative Datenanalyse-Plattform aus Großbritannien, die SQL, Python und visuelle Datenexploration in einem gemeinsamen Canvas vereint und damit die Trennung zwischen Datenteam und Business-Stakeholdern aufhebt. Während traditionelle BI-Tools wie Tableau oder Looker Analysen in fertigen Dashboards präsentieren, ermöglicht Count ein echtes gemeinsames Arbeiten im gleichen digitalen Raum: Analysten schreiben SQL oder Python, Stakeholder kommentieren, stellen Fragen und erweitern Analysen in Echtzeit – ohne Wartezeiten oder Kontextverluste durch E-Mail-Kommunikation. Das Canvas-Konzept macht Daten-Pipelines transparent: Accenture nutzt Count, um über 400 dbt-Modelle für Stakeholder verständlich zu machen und Deliverables dreimal schneller zu produzieren.

Count entspricht SOC-2-Anforderungen und nutzt Kundendaten nicht für das Training von KI-Modellen. Die Plattform verbindet sich direkt mit den führenden Data Warehouses wie BigQuery, Snowflake, Redshift und dbt Cloud. Seit 2025 integriert Count agentenbasierte KI-Funktionen, die automatisch SQL generieren, Anomalien erkennen und Analysen erläutern.

Für datengetriebene Teams in Scale-ups und Enterprises, die ineffiziente Anfrage-Prozesse zwischen Data Engineering und Business eliminieren wollen, ist Count eine strukturell überlegene Alternative zu klassischen BI-Tools. Kunden wie Bumble und Accenture setzen Count ein, um komplexe Datenarchitekturen gemeinsam mit Nicht-Technikern zu durchdringen und schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.

✨ Features & Funktionen

Count bietet 6 leistungsstarke Funktionen:

KI-Agent fuer natuerlichsprachliche Datenabfragen

Kollaborativer Canvas fuer Team-Analysen in Echtzeit

Unterstuetzung fuer BigQuery, Snowflake, Databricks und Redshift

Semantic Layer mit dbt, LookML und Snowflake Cortex

MCP-Integrationen mit HubSpot, Salesforce und Stripe

SOC-2 und GDPR-zertifiziert

⚖️ Vor- & Nachteile im Detail

Basierend auf echten Nutzererfahrungen, Tests und Community-Feedback:

✓ Vorteile

  • KI uebersetzt natuerliche Sprache direkt in SQL
  • Daten werden nicht fuer KI-Training verwendet
  • Kollaboration in Echtzeit auf gemeinsamem Canvas
  • Breite Datenbankintegration inkl. aller modernen Warehouses

✗ Nachteile

  • Preisgestaltung pro Editor kann bei grossen Teams teuer werden
  • CSV-only im Free-Tier stark eingeschraenkt
  • Weniger Visualisierungsoptionen als Tableau

💡 Für wen eignet sich Count?

→ Selbstservice-Analysen fuer Business-Teams ohne SQL

→ KI-gestuetzte Explorations-Analysen auf Warehouse-Daten

→ Gemeinsames Daten-Storytelling in cross-funktionalen Teams

→ Echtzeit-Reporting mit Alerts fuer Slack und E-Mail

🔄 Alternativen zu Count

Wenn Count nicht das Richtige für dich ist, schau dir diese Alternativen an:

Qlik Sense

Suchgesteuerte BI-Plattform mit assoziativer KI-Engine aus Schweden

★★★★☆ 4.5/5
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PatSnap Eureka

KI-Patentanalyse und Innovationsforschung für R&D-Teams

★★★★☆ 4.5/5
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Anomalo

KI-gestützte Datenqualitätsüberwachung für Enterprise-Data-Teams

★★★★☆ 4.5/5
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Ataccama ONE

Unified Data Trust Platform mit Agentic AI für Datenqualität und Governance

★★★★☆ 4.5/5
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Fivetran

Automatisierte Datenintegration mit über 600 vorgefertigten Konnektoren

★★★★☆ 4.5/5
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Airbyte

Open-Source-Datenintegrationsplattform mit über 600 Konnektoren

★★★★☆ 4.5/5
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Monte Carlo

Data Observability Platform für automatische Erkennung von Datenanomalien

★★★★☆ 4.5/5
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Prediko

KI-gestützte Bedarfsprognose und Bestandsplanung für Shopify-Händler

★★★★☆ 4.5/5
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Weights & Biases Prompts

KI-Prompt-Engineering-Plattform für LLM-Evaluation und Monitoring

★★★★☆ 4.5/5
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Prefect

KI-gestützte Workflow-Orchestrierung für Datenpipelines

★★★★☆ 4.5/5
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Evidently AI

Open-Source ML-Monitoring für Data Drift und Modellqualität

★★★★☆ 4.5/5
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LakeFS

Git-artige Versionierung für Data Lakes und ML-Datensätze

★★★★☆ 4.5/5
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🏁 Unser Fazit zu Count

Empfohlen ★★★★☆ 4.0/5

Count ist ein solides KI-Tool, das in seiner Kategorie überzeugt. Mit seinen Stärken deckt es die wichtigsten Anwendungsfälle zuverlässig ab – kleinere Schwächen fallen im Alltag kaum ins Gewicht.

Preisklasse: Count ist mit großzügigem Gratis-Plan – mit 4 klar erkennbaren Stärken und 3 bekannten Schwächen.

Tipp: Vergleiche Count auch mit Qlik Sense, PatSnap Eureka, Anomalo – alles direkte Alternativen in unserer Datenbank.

Quellen & Transparenz

Dieses Tool wurde anhand öffentlich verfügbarer Informationen katalogisiert. Nutzer-Bewertungen sind besonders willkommen:

Externe Links führen zur offiziellen Website des Anbieters. Die genauen URLs zu Pricing und Privacy Policy können abweichen. Letzte Prüfung unserer Bewertung: Mai 2026.

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