Hex

Hex est une plateforme collaborative de notebooks de données et de création d'applications qui combine des notebooks SQL et Python avec une assistance alimentée par l'IA, permettant aux équipes d'analytics de créer des workflows d'analyse de données et de publier des applications interactives depuis un seul outil. Contrairement aux notebooks Jupyter traditionnels, Hex est conçu pour la collaboration en équipe — plusieurs utilisateurs peuvent travailler simultanément dans le même notebook, avec contrôle de version, partage et présentation intégrés.

Hex met désormais en avant un agent IA, appelé « Hex agent » sur sa page de tarification, qui est disponible à l'essai même sur le plan gratuit Community et qui aide à générer du SQL, du code Python, à configurer des graphiques et à expliquer des requêtes. La plateforme se connecte à des entrepôts de données comme Snowflake, BigQuery, Databricks et Redshift, et prend en charge des notebooks avec des cellules SQL/Python mixtes partageant un même environnement de données.

Les fonctionnalités clés incluent des notebooks SQL et Python collaboratifs, un agent IA pour la génération et l'explication de code, la publication d'applications interactives, des connexions aux principaux entrepôts de données, le versioning, la planification pour des exécutions automatisées de notebooks, et un calcul GPU pour les charges de travail de ML facturé à l'heure.

Tarification : le niveau Community est gratuit et comprend un essai du Hex agent, la connexion à n'importe quelle source de données, tous les types de cellules, un calcul réduit, jusqu'à trois collections et composants partagés, et un historique de versions de sept jours. Le plan Professional est à 36 $ par Editor et par mois, et le plan Team est à 75 $ par Editor et par mois. La tarification Enterprise est personnalisée et inclut un module optionnel de siège Explorer. Le calcul GPU est facturé séparément : GPU A10G à 4,06 $ de l'heure et GPU L4 à 2,93 $ de l'heure.

Limites : la tarification Enterprise nécessite de contacter l'équipe commerciale, ce qui complique la planification budgétaire en amont. Le calcul GPU ajoute un coût variable supplémentaire en plus de la tarification par siège. Le calcul réduit et les collections partagées limitées du niveau gratuit Community le rendent plus adapté à un essai individuel qu'à un déploiement complet en équipe.

Convient particulièrement aux équipes d'analytics et de data science des entreprises en croissance et des grandes entreprises qui souhaitent un outil de notebooks collaboratifs avec assistance IA et la possibilité de publier des applications interactives pour les parties prenantes métier.