Hex est une plateforme collaborative de données et de notebooks basée sur le cloud, conçue pour les data scientists, les analystes et les ingénieurs. Elle offre un environnement interactif où les utilisateurs peuvent combiner du code SQL et Python avec des visualisations et du texte narratif pour explorer les données, construire des analyses et partager les résultats sous forme d'applications de données interactives ou de rapports. La plateforme met l'accent sur la collaboration en équipe, la reproductibilité et la capacité de passer de l'exploration des données à des résultats prêts pour la production sans changer d'outils.
Fondée en 2019 par Barry McCardel, Yifat Dolev et Glen Takahashi, Hex est issue de l'expérience des fondateurs chez Palantir Technologies, où ils ont développé des outils d'intégration et d'analyse de données pour les grandes entreprises. L'entreprise est basée à San Francisco, en Californie, et s'est positionnée dans l'écosystème plus large des outils de données modernes, en concurrence avec des plateformes comme Jupyter Notebooks, Observable et Deepnote. Hex a levé des fonds de capital-risque importants, notamment un tour de table de série B de 52 millions de dollars en 2022 mené par Andreessen Horowitz, portant son financement total à plus de 80 millions de dollars.
Fonctionnalités principales
L'offre principale de Hex est son interface de notebook basée sur le web, qui prend en charge à la fois les cellules SQL et Python dans le même document. Les utilisateurs peuvent écrire des requêtes sur diverses sources de données, notamment Amazon Web Services (AWS) S3, Google Cloud storage et Microsoft Azure Blob, ainsi que des bases de données comme Snowflake, BigQuery et Postgres. La plateforme comprend un catalogue de données intégré et un navigateur de schémas, permettant aux utilisateurs de découvrir et de se connecter à des ensembles de données avec une configuration minimale.
Une caractéristique distinctive est la capacité de créer des applications de données interactives directement à partir des notebooks. Les utilisateurs peuvent ajouter des paramètres, des listes déroulantes et des curseurs qui filtrent ou transforment dynamiquement les données, puis publier ces éléments sous forme d'applications web partageables. Cela comble le fossé entre l'analyse statique et le développement logiciel complet, permettant aux non-ingénieurs d'interagir avec des modèles complexes. Hex prend également en charge les exécutions planifiées, permettant aux notebooks de s'exécuter selon un minuteur et d'envoyer les résultats par e-mail ou sur Slack.
Collaboration et partage
Hex est conçu autour de la collaboration en temps réel, similaire à Google Docs ou Figma. Plusieurs utilisateurs peuvent modifier le même notebook simultanément, avec des indicateurs de présence et un historique des versions. Des commentaires peuvent être attachés à des cellules ou des sorties spécifiques, facilitant la discussion dans le contexte de l'analyse. La plateforme inclut également des contrôles d'accès basés sur les rôles, permettant aux organisations de gérer qui peut voir, modifier ou publier les notebooks.
Le partage est un axe central : les notebooks peuvent être publiés sous forme de rapports en lecture seule ou d'applications interactives avec une URL, sans que les destinataires aient besoin d'un compte Hex. Cela abaisse la barrière pour que les parties prenantes explorent les données elles-mêmes. Hex s'intègre également avec Slack et Microsoft Teams pour les notifications et avec GitHub pour le contrôle de version, permettant aux équipes de suivre les modifications du code d'analyse au fil du temps.
Technologie et architecture
Sous le capot, Hex fonctionne sur une architecture sans serveur, exploitant AWS et Google Cloud pour le calcul et le stockage. Chaque notebook est exécuté dans un conteneur isolé, avec des ressources mises à l'échelle automatiquement en fonction de la charge de travail. La plateforme prend en charge une large gamme de bibliothèques Python, notamment pandas, NumPy, scikit-learn et TensorFlow, ainsi que des dialectes SQL pour les principales bases de données. Cette flexibilité permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches de machine learning, telles que l'entraînement de réseaux de neurones ou l'exécution de grands modèles de langage pour l'analyse de texte, directement dans l'environnement du notebook.
Hex inclut également une fonctionnalité appelée « Magic SQL », qui permet de référencer des variables Python dans les requêtes SQL, et vice versa, permettant un flux de données fluide entre les langages. Le moteur de calcul de la plateforme est optimisé pour les performances des requêtes interactives, utilisant la mise en cache et l'exécution incrémentale pour accélérer les analyses répétées.
Cas d'utilisation et applications
Les organisations utilisent Hex pour diverses tâches, notamment l'analyse de données, la business intelligence et les flux de travail de science des données. Les cas d'utilisation courants incluent la segmentation des clients, la modélisation financière, les tableaux de bord opérationnels et l'analyse de tests A/B. Par exemple, une équipe de croissance pourrait utiliser Hex pour se connecter à sa base de données d'analytique produit, écrire du SQL pour extraire des cohortes d'utilisateurs, puis utiliser Python pour effectuer une analyse de régression et visualiser les résultats dans un graphique interactif que les parties prenantes peuvent filtrer par date ou par région.
La plateforme est également utilisée pour des tâches d'ingénierie des données, telles que le nettoyage et la transformation des données, et pour la gouvernance des données, car elle fournit des journaux d'audit et un suivi de la traçabilité. La capacité de Hex à publier des applications interactives l'a rendue populaire pour les outils internes, tels que les portails de rapports en libre-service ou les tableaux de bord de surveillance des modèles, où les utilisateurs peuvent saisir des paramètres et voir des sorties mises à jour en temps réel.
Position sur le marché et avenir
Hex est en concurrence dans le marché croissant des notebooks de données collaboratifs, qui inclut également les solutions basées sur Jupyter, Databricks notebooks et Observable. Sa différenciation réside dans son accent sur les flux de travail de bout en bout, de la connexion aux données au déploiement d'applications interactives, et son attention portée aux utilisateurs non techniques grâce à une interface utilisateur soignée. En 2024, Hex continue d'étendre ses fonctionnalités, notamment une prise en charge améliorée des assistants IA générative qui peuvent aider à écrire du code SQL ou Python, et des intégrations plus approfondies avec les modèles OpenAI et Anthropic pour les requêtes en langage naturel.
L'entreprise a élargi sa base de clients pour inclure des clients de taille moyenne et des grandes entreprises dans les secteurs de la technologie, de la finance et de la santé. Avec l'essor de l'intelligence artificielle et le besoin de prise de décision rapide basée sur les données, Hex est bien positionné pour servir de hub central pour les équipes de données, bien qu'il soit confronté à la concurrence des grands fournisseurs de cloud offrant des services de notebooks similaires dans leurs écosystèmes.
Voir aussi
- Analyse des données
- Programmation Python
- SQL
- Logiciel collaboratif