- Erweiterung von Notion + Jupyter um zusätzliche Funktionen
- Notebook-Planung, Umwandlung in Dashboards und Apps, SQL-Abfragen, die Ergebnisse als DataFrames zurückgeben, usw.
- Lösung bestehender Probleme von Notebooks
- Schwieriges Teilen: Um die Arbeit des Datenteams anzusehen, sind Docker- und Python-Installation erforderlich
- Notebooks sind zu komplex: Zu viele Codeblöcke verschlechtern die Lesbarkeit und machen sie für Nicht-Techniker schwer verständlich
- Selbst einfache Aufgaben wie Datenbankabfragen, API-Aufrufe oder das Erstellen von Diagrammen sind umständlich
- Wie Briefer das löst
- Lösung des Freigabeproblems
- Verlagerung der Notebooks in die Cloud, sodass sie geplant ausgeführt werden können
- Zustandsverwaltung mit CRDTs und Yjs, Übernahme von Bearbeitungen in Echtzeit
- Aufräumen von Notebooks
- Sauberes Design und Gruppierung von Blöcken für bessere Organisation
- Blöcke lassen sich in Tabs gruppieren, und es kann ausgewählt werden, welche Blöcke in der veröffentlichten Version sichtbar sind
- Funktion zum Erstellen von Dashboards
- Vereinfachung einfacher Aufgaben
- Diagramme per Klick erstellen, komplexen Chart-Code mit einem AI-Assistenten generieren
- SQL-Abfrageergebnisse automatisch in DataFrames umwandeln, Dateien mit DuckDB abfragen
Hauptfunktionen
- Dateibaum
- Der Dateibaum ist der Ort zum Verwalten und Durchsuchen von Notebooks
- Wie bei Notion kann für jedes Notebook ein Icon gewählt, die Reihenfolge geändert oder ein Notebook in ein anderes verschoben werden
- Wenn ein Notebook gelöscht wird, bleibt eine Kopie im Papierkorb und kann bei Bedarf wiederhergestellt werden
- Blöcke und Tabs: Briefer-Notebooks bestehen aus Blöcken verschiedener Typen
- Textblock: um dem Notebook Kontext hinzuzufügen
- Query-Block: um Daten aus Dateien oder verbundenen Datenquellen wie Postgres, BigQuery, Redshift oder Athena zu holen
- Datei-Upload-Block: um CSV-, XLS- oder andere Dateien zum Notebook hinzuzufügen, wenn sich die Daten nicht in einer verbundenen Datenquelle befinden
- Python-Block: um Python-Code zu schreiben, Daten zu bearbeiten, Visualisierungen zu erstellen oder andere gewünschte Aufgaben auszuführen
- Eingabeblock: um interaktive Elemente wie Texteingaben oder Dropdowns zum Notebook hinzuzufügen
- Visualisierungsblock: um Visualisierungen ohne Code zu erstellen
- Nach dem Hinzufügen von Blöcken zum Notebook können diese in Tabs gruppiert werden, damit das Notebook leichter zu strukturieren und zu navigieren ist
- Dateien und Datenbanken
- Mit Query-Blöcken lassen sich Daten aus Dateien und Datenbanken abfragen, ohne Wrapper oder Connectoren zu schreiben
- Wenn sich die Daten in einer Datenbank befinden, kann mit einem Query-Block eine SQL-Abfrage geschrieben und die benötigten Daten geholt werden
- Wenn sich die Daten in Dateien befinden (CSV, XLSX, Parquet usw.), können diese hochgeladen und mit normalem SQL abgefragt werden
- Mit Query-Blöcken lassen sich auch DataFrames mit normalem SQL abfragen
- Automatische DataFrames
- Jeder Query-Block erzeugt automatisch einen Pandas-DataFrame mit den Abfrageergebnissen
- Dadurch können diese Daten in weiteren Python-Blöcken verwendet werden
- Standardmäßig erhalten DataFrames Namen wie
query_1, diese können aber in aussagekräftigere Namen geändert werden
- AI-Assistent
- SQL- und Python-Blöcke enthalten einen AI-Assistenten
- Wann immer Hilfe benötigt wird, kann auf „Mit AI bearbeiten“ geklickt und dem Assistenten mitgeteilt werden, was getan werden soll
- Der AI-Assistent erzeugt dann einen Vorschlag und zeigt ein Diff, das ausprobiert, angenommen oder abgelehnt werden kann
- In Python-Blöcken erkennt der AI-Assistent vorhandene DataFrames und Spalten
- In SQL-Blöcken kennt der AI-Assistent bereits die Tabellen und Spalten der Datenbank und kann dadurch bessere Vorschläge machen und beim korrekten Schreiben komplexer Abfragen helfen
- Wenn ein Fehler auftritt, kann auf „Mit AI beheben“ geklickt werden, damit der AI-Assistent eine Korrektur versucht
- Zeitpläne
- Notebooks können so geplant werden, dass sie in bestimmten Intervallen wie stündlich, täglich, wöchentlich oder monatlich ausgeführt werden
- Beim Erstellen eines Zeitplans können außerdem Benachrichtigungen eingerichtet werden, damit bei erfolgreicher oder fehlgeschlagener Ausführung E-Mails oder Slack-Nachrichten gesendet werden. Bei erfolgreicher Ausführung wird zusätzlich eine PDF-Datei mit den Notebook-Ausgaben versendet
- Snapshots und Versionsverwaltung
- Jedes Mal, wenn ein Notebook veröffentlicht wird, wird sein Zustand automatisch gespeichert, sodass Änderungen im Zeitverlauf nachvollzogen und bei Bedarf frühere Versionen wiederhergestellt werden können
- Dadurch lassen sich Änderungen am Notebook verfolgen und bei Problemen auf eine frühere Version zurückgehen
- Jede erfolgreiche geplante Ausführung erzeugt außerdem einen Snapshot des Notebook-Zustands zu diesem Zeitpunkt
- Snapshots sind nützlich, um zu sehen, wie sich Ergebnisse im Laufe der Zeit verändert haben, oder um Ausgaben verschiedener Läufe zu vergleichen
- Vom Notebook zum Dashboard
- Mit den Ausgaben eines Notebooks können Dashboards erstellt werden
- So lassen sich Ergebnisse mit anderen teilen, ohne unnötigen Code oder Erklärungen einzubeziehen, etwa wenn vor dem Zeichnen eines Diagramms viel Data Wrangling nötig ist
- Die Dashboard-Ansicht ist auch nützlich beim Erstellen von Daten-Apps, bei denen Nutzer mit Eingaben und Dropdowns interagieren können sollen, ohne dass der interne Code sichtbar ist
Meinung von GN⁺
- Diese Plattform scheint für Datenanalyse- und Visualisierungsarbeit im Notebook-Stil nützlich zu sein
- Sie ist Cloud-basiert und ermöglicht Echtzeit-Zusammenarbeit; durch die benutzerfreundliche Oberfläche und Organisationsfunktionen verbessert sich die Lesbarkeit, und auch nicht-technische Nutzer können Analyseergebnisse leichter verstehen, was die Zusammenarbeit effizienter machen kann
- Dass der AI-Assistent beim Schreiben von SQL-Abfragen und Python-Code unterstützt, könnte die Produktivität bei der Datenanalyse steigern. Wie präzise und nützlich die AI-Vorschläge tatsächlich sind, zeigt sich allerdings erst in der Praxis
- Die Funktionen für Notebook-Planung und Versionsverwaltung dürften bei wiederkehrenden Datenanalyseaufgaben oder Zusammenarbeit hilfreich sein. Voraussetzung dafür ist jedoch ein stabiler Infrastrukturbetrieb
- Ebenfalls ein Vorteil ist, dass sich Analyseergebnisse über die Dashboard-Funktion einfach mit Nicht-Entwicklern teilen lassen. Unklar bleibt jedoch, wie frei sich Layout und Design der Dashboards gestalten lassen
- Ähnliche Plattformen sind etwa Jupyter Notebook, Google Colab und Deepnote. Es lohnt sich zu überlegen, worin genau Briefer sich von ihnen abhebt – zum Beispiel durch einfachere Bedienung oder stärkere Kollaborationsfunktionen
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Produktmanager versuchen, die Arbeit zu erleichtern, indem sie einfache Excel-Formeln und Diagramme einrichten
Dateningenieure erledigen technischere Aufgaben mit Open-Source-Lösungen wie Superset und dbt
Unternehmen versuchen oft, die finale UI selbst zu bauen
versteht sehr gut, wie schwierig es ist, Tools wie Notebooks zu bauen
wegen der Daten selbst und des stark umkämpften Marktes ist es schwierig, Features vorzuschlagen
lobt Lucas’ Arbeit und schlägt CLI, Konnektoren, symbolische Berechnung, Offline-Support und verschlüsselte Namespaces vor
unterrichtet viel Python und Data Science (in Jupyter mit pandas, Polars, scikit learn, XGBoost usw.)
teilt die Erfahrung, dass viele Probleme durch Schulung gelöst werden
meint, man solle Code auf Expertenniveau schreiben, statt sich auf einsteigerfreundlichen Code zu konzentrieren
bekommt dafür Kritik in sozialen Medien, erhält aber positives Feedback von Studierenden und Leserinnen und Lesern
hat Erfahrung mit dem Aufbau von Workflows unter Verwendung von Notebooks, Cron-Jobs und Zustandsverwaltung
gratuliert zum Launch und erwähnt, dass das Mac-Finder-Chrome im 90er-Jahre-Stil im Beispiel-GIF ablenkt
die Unterstützung für Python-/Code-Blöcke ist interessant
gratuliert zum Launch und ist gespannt, wie es sich im Vergleich zu bestehenden Tools wie Hex weiterentwickeln wird
erwähnt, dass man es auch als Online-Kollaborationstool für nichttechnische Organisationen vermarkten könnte
erwähnt, dass es ein nützliches Tool für den Aufbau interner Query-Kataloge und Dashboards sein könnte
erwähnt, dass das erste Problem von Notebooks darin besteht, dass sie schwer zu teilen sind