Data Agent

Die Analysten-Stelle, die du nie besetzt hast.

Wie ein Datenanalyst auf Knopfdruck — nur dass dieser sich jede Antwort merkt, sich jeden Montag von selbst ausführt und weniger kostet als dein Kaffeebudget.

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Drei Menschen, drei Fragen, ein Tag. Zum Weiterlesen scrollen.

Morgens09:12
Lena
"Warum sind die Anmeldungen am Dienstag eingebrochen?"
Ursache des EinbruchsMobile Web
Report
Nachmittags13:04
Daniel
"Welche SKUs haben diese Woche am meisten Marge verloren?"
Größter VerlustHafermilch
Dashboard
Abends18:20
Sarah
"Führe die Analyse vom letzten Monat auf den Daten dieses Kunden erneut aus."
Wiederholungen12 Kunden
Script
Jederzeit—:—
Du
"Was würdest du als Erstes fragen?"
Deine DatenDeine Frage
Los geht's →
Drei Menschen

Ein Tag. Drei Fragen. Derselbe Data Agent.

Jeder dieser Menschen hat Tablize eine Frage gestellt, die ihm wirklich am Herzen liegt. Jeder bekam eine Antwort, mit der er etwas anfangen konnte — und etwas, das weiterarbeitete, nachdem er den Tab geschlossen hatte.

09:12 · Morgens
Lena
Indie-Entwicklerin, die ihr zweites SaaS launcht

Lena öffnet ihren Laptop und sieht, dass die Anmeldungen den ganzen Dienstag über flach waren. Sie hat kein Analytics-Team, auf die Schnelle keine SQL-Kenntnisse und keine Zeit, sich durch Mixpanel-Tabs zu wühlen. Sie öffnet Tablize und fragt.

Was ihr bliebEin wöchentlicher Report "Anmeldungs-Gesundheit", der sich jeden Montagmorgen von selbst ausführt.
lenas workspace
Dienstag · 09:12
Lena
Warum sind die Anmeldungen am Dienstag eingebrochen?
postgres · events-Tabelle · letzte 14 Tage
Tablize
✓ sql.query · Anmeldungen pro Stunde × Quelle 318 ms
✓ python.analyze · Anomalie-Erkennung vs. 14-Tage-Baseline 692 ms
Die Anmeldungen fielen am Dienstag um 38 % gegenüber der Vorwoche. Der Einbruch konzentriert sich auf Mobile Web — Desktop und die iOS-App sind unverändert. Der Einbruch beginnt um 08:45 und erholt sich gegen 16:20.
Mobile Web
−61%
Desktop
−4%
iOS-App
+1%
Ein Referrer — ein Product-Hunt-Launch — hat im selben Zeitfenster aufgehört, Traffic zu schicken. Wahrscheinlich war ihr Link kaputt.
13:04 · Nachmittags
Daniel
Operations-Lead bei einer DTC-Marke mit 7 Mitarbeitern

Daniels Umsatz ist diese Woche gestiegen, doch sein Buchhalter sagt, die Marge sehe seltsam aus. Er hat keine Zeit, die Pivot-Tabelle neu zu bauen. Tablize hat bereits eine Live-Verbindung zu Shopify und Stripe.

Was ihm bliebEin Margen-Dashboard, angepinnt im Notion seines Teams, in Echtzeit aktualisiert.
ops · harvest co.
Dienstag · 13:04
Daniel
Welche SKUs haben diese Woche am meisten Marge verloren?
shopify + stripe · live
Tablize
✓ sql.query · verknüpfte Bestellungen × Produkte × Rückerstattungen 421 ms
Drei Produkte machen 8.420 $ verlorene Marge gegenüber der Vorwoche aus. Alle drei hängen mit einer Fulfillment-Charge zusammen, die am Dienstag in die falsche Zone versendet wurde.
SKUProduktMarge Δ
SKU-1047Hafermilch, 1 l−$4,120
SKU-0912Cold Brew−$2,640
SKU-2238Matcha, 50 g−$1,660
18:20 · Abends
Sarah
Selbstständige Datenberaterin

Sarah betreut zwölf Kunden im Monat. Jeder bekommt im Grunde dieselbe Analyse — Kohorten-Retention, LTV, Feature-Adoption — aber auf unterschiedlichen Datenschemata. Einmal hat sie es auf die harte Tour gemacht. Jetzt führt Tablize es erneut aus.

Was ihr bliebEin wiederverwendbares Script. Der erste Kunde dauerte 30 Minuten. Der nächste nur noch 5.
kunde · mercato
Dienstag · 18:20
Sarah
Führe die Kohortenanalyse vom letzten Monat auf den Mercato-Daten dieses Kunden erneut aus.
mercato_events.csv · 104.211 Zeilen
Tablize
✓ script.run · cohort_retention_v3 1.8 s
Ich führe das Script Kohorten-Retention v3 vom letzten Monat erneut auf dem Mercato-Datensatz aus. Das Schema wurde automatisch zugeordnet, mit einer Anpassung: Ihre Spalte user_signup wird auf signup_ts gemappt.
KohorteWoche 1Woche 4Woche 12
Jan100%62%41%
Feb100%68%44%
Mar100%71%—
Die Retention verbessert sich Monat für Monat. Der größte Zuwachs liegt in Woche 4 — die Onboarding-Änderungen vom Februar wirken sichtbar.
Der Kreislauf

Vier verschiedene Menschen. Ein Kreislauf.

Jede Tablize-Session folgt denselben drei Schritten. Egal, ob du eine Tabelle analysierst, einen Funnel debuggst, ein Kunden-Script erneut ausführst oder ein Warehouse überwachst.

01

Verbinden

Zieh eine Datei rein, füge eine Datenbank-URL ein, binde eine API an oder verweise auf einen MQTT-Feed.

02

Fragen

In einfacher Sprache. Tablize schreibt das SQL, führt das Python aus und erklärt die Antwort so, dass du sie verstehst.

03

Behalten

Speichere die Antwort als Report, Script, Watch, Dashboard oder App. Nichts davon wird weggeworfen.

Was du fragen kannst

Die Worte, die Menschen wirklich benutzen.

Analysieren
Retention nach Anmeldemonat
Warum sind die Conversions am Dienstag eingebrochen?
Bereinige diese CSV und sag mir, was nicht stimmt
Automatisieren
Schick mir diesen Report jeden Montag per E-Mail
Führe das auf den Daten des nächsten Monats erneut aus
Mach daraus ein wiederverwendbares Script
Bauen
Bau ein CRUD-Admin für die users-Tabelle
Erstelle ein Dashboard für mein Team
Lass nicht-technische Leute das hier erkunden
Überwachen
Benachrichtige mich, wenn die Rückerstattungsquote über 3 % steigt
Warne mich, wenn ein Sensor > 30 °C misst
Überwache diese SKU für die nächsten 48 Stunden

Was auch immer du einen Datenanalysten tun lassen würdest, kannst du Tablize tun lassen.

Was du behältst

Jede Antwort wird zu einem Asset.

Die meisten KI-Datentools geben dir eine Antwort und vergessen sie wieder. Tablize macht aus den guten Antworten Dinge, die für dich weiterarbeiten.

Report

Eine schriftliche Antwort

Markdown mit Diagrammen. Teilbarer Link. Die Version nächste Woche startet von dieser.

Script

Wiederausführbare Logik

Der Code hinter der Antwort, mit einem Klick auf neuen Daten ausführbar — oder nach Zeitplan.

Watch

Eine wiederkehrende Prüfung

Still, wenn alles passt. Laut, wenn sich etwas bewegt. Benachrichtigt dich dort, wo du es willst.

Dashboard

Eine Live-Ansicht

Teile sie mit deinem Team oder bette sie in Notion ein. Aktualisiert sich von selbst.

App

Ein Mini-Tool

Ein echtes CRUD-Panel, das nicht-technische Teammitglieder nutzen können, ohne dich fragen zu müssen.

Alle Daten

Von Tabellen bis Sensoren — ein Workspace.

Tablize liest die Daten, die du bereits hast, wo auch immer sie liegen. Du musst sie nicht erst verschieben.

Tabellen
  • CSV · XLSX
  • Google Sheets
  • Notion-DBs
Datenbanken
  • Postgres
  • MySQL
  • Supabase
  • SQLite
APIs
  • REST · GraphQL
  • Webhooks
  • Eigene Authentifizierung
Geräte & Kameras
  • MQTT-Sensoren
  • IP-Kameras
  • RTSP-Feeds

Die meisten Datentools hören bei deiner Datenbank auf. Tablize liest auch die physische Welt — denn manchmal lebt "warum ging die Bestellung schief" auf einer Warehouse-Kamera, nicht in Postgres.

Warum anders

Kein weiterer Chatbot. Kein weiteres Notebook. Kein weiteres Dashboard.

Verglichen mitIhr AnsatzTablize
ChatGPT mit CSVs
Einmal-Upload		 Eine Antwort, dann vergisst es deine Daten. Keine Automatisierung, keine Wiederholungen. Ein dauerhafter Workspace. Speichere Scripts, plane Reports, baue Watches. Stell nächste Woche Anschlussfragen.
Jupyter / DuckDB
Notebooks, SQL-Clients		 Du schreibst den Code immer noch selbst. Du fragst in einfacher Sprache. Der Code ist ein Nebeneffekt, den du trotzdem bearbeiten kannst.
Metabase / Looker
BI-Dashboards		 Erst die Dashboards. Du baust die Frage in das Tool ein. Erst die Antworten. Das Dashboard ist eine Möglichkeit, eine gute Antwort zu behalten.
Zapier / n8n
Workflow-Automatisierung		 Du entwirfst den Workflow im Voraus. Du stellst eine Frage — Tablize wählt die nötigen Schritte selbst.
Preise

Kostenlos starten. Behalten, was du nutzt.

Zieh eine Tabelle rein und erhalte deine erste Antwort in Minuten. Keine Karte, kein Setup, keine Watches zu konfigurieren.

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"Beantworte einfach meine Frage"

  • CSV / XLSX hochladen
  • Voller Agent, keine Demo
  • Genug Tokens, um eine echte Frage samt Anschlussfragen abzuschließen
  • Teilbarer Link zur Antwort
  • Daten werden am Sitzungsende verworfen
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  • Alles aus Free
  • Postgres, MySQL, APIs verbinden
  • Reports & Scripts speichern
  • Wöchentliche Planung
  • 5 GB dauerhafter Speicher
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Pro
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"Automatisieren + überwachen"

  • Alles aus Plus
  • Unbegrenzte Watches
  • MQTT / IoT-Geräte
  • Kamera- & Video-Feeds
  • Python-Analytics-Laufzeit
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  • Alles aus Pro
  • Standortübergreifende Föderation
  • Geplante Briefings (Business Agent)
  • Priorisierte Rechenleistung
  • Audit-Logs
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