Quadratic
Quadratic · Coding · Produktivität
Quadratic ist die Tabellenkalkulation mit KI, die Live-Daten verbindet, Python- und SQL-Zellen schreibt und bis zu 100 Millionen Zeilen verarbeitet.
Über Quadratic
About
Was ist Quadratic
Quadratic ist eine Tabellenkalkulation mit KI für alle, die mit Excel und Google Sheets an Grenzen gestoßen sind, aber nicht in eine Programmierumgebung wechseln wollen. Das Raster wirkt vertraut, sodass jeder, der eine Tabelle bedienen kann, sofort loslegt. Gleichzeitig laufen Python und SQL direkt in den Zellen, und ein KI-Assistent baut Formeln, Code und Diagramme aus einer Anfrage in normaler Sprache.
Das Produkt schließt die Lücke zwischen manuellen Tabellen und Data-Science-Werkzeugen. Das zentrale Versprechen gilt der Größe: Datensätze, die Excel überfordern, bis zu 100 Millionen Zeilen, bleiben beim Sortieren, Filtern und Auswerten flott. Sie können außerdem Live-Datenbanken anbinden, statt Daten zu kopieren, sodass die Tabelle immer die aktuellen Zahlen zeigt und keine manuelle Exportdatei.
Die wichtigsten Grenzen liegen bei Kosten und Zugang. Die KI-Nutzung läuft auf den bezahlten Tarifen über monatliche Guthaben, und einige Funktionen für Zusammenarbeit und Verbindungen sind in der kostenlosen Stufe eingeschränkt. Quadratic läuft im Browser, und erweiterte Optionen wie Selbsthosting gibt es nur im Enterprise-Tarif.
Erste Schritte
- Legen Sie ein kostenloses Konto auf app.quadratichq.com an, per E-Mail, Google oder einer anderen Anmeldung.
- Öffnen Sie eine neue Datei oder importieren Sie eine .xlsx-, CSV- oder Parquet-Datei, um Ihre bestehende Struktur zu behalten.
- Fügen Sie Daten ein, indem Sie Werte tippen, einen Bereich einfügen oder eine Datenbank wie PostgreSQL, Snowflake oder QuickBooks anbinden.
- Fragen Sie den KI-Assistenten in normaler Sprache, oder schreiben Sie eine Formel-, Python- oder SQL-Zelle, um die Daten selbst zu formen.
- Teilen Sie die Datei mit Ihrem Team, um an derselben, überprüfbaren Auswertung zu arbeiten.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Quadratic.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Finanzanalysten
- Data Scientists und Analysten
- Start-up- und Finanzteams
Aufgaben
- Große Datensätze auswerten
- Wiederkehrende Berichte erstellen
- Tabellen automatisieren
Szenarien
- Eine fragile Suchkette ersetzen
- Ein Vermögens- oder Budget-Dashboard bauen
- Live-Geschäftsdaten überwachen
Wichtigste Funktionen
Python-, SQL- und Formelzellen in einem Raster
Quadratic lässt Sie normale Formeln mit Python- und SQL-Zellen in derselben Tabelle mischen. Eine Python-Zelle verbindet und formt Tabellen mit Bibliotheken wie pandas um, während eine SQL-Zelle eine angebundene Datenbank direkt abfragt. So liest ein weniger technischer Kollege ein vertrautes Raster neben einer codebasierten Auswertung, die sonst in einem getrennten Notebook läge.
Eine KI, die die Auswertung für Sie schreibt
Ein KI-Assistent macht aus einer Frage in normaler Sprache Formeln, Code und Diagramme. Statt zu raten, wie ein Ergebnis entstanden ist, öffnen Sie jede von der KI gefüllte Zelle und lesen die Methode dahinter. Diese Offenheit macht das Ergebnis leichter prüf- und anpassbar als eine Blackbox-Antwort.
Verbindungen zu Live-Datenbanken und Dateien
Quadratic verbindet sich nativ mit PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake und BigQuery und zieht außerdem Daten aus Plaid, QuickBooks und Dateien wie CSV, Excel, PDF und Parquet. Weil die Tabelle die Quelle liest, statt sie zu kopieren, arbeitet das ganze Team mit denselben Zahlen, und geplante Aktualisierungen halten Berichte aktuell.
Für große Datensätze gebaut
Quadratic öffnet Dateien, an denen ältere Tabellen scheitern. Es verarbeitet mehrere Gigabyte große CSV- und Parquet-Importe und Datensätze bis zu 100 Millionen Zeilen in einer Tabelle, etwa das 100-Fache des Excel-Zeilenlimits, und bleibt beim Sortieren, Filtern und bei der KI-Auswertung schnell.
Unterstützung für das Model Context Protocol
Quadratic arbeitet mit dem Model Context Protocol, dem offenen Standard, der KI-Werkzeuge mit Software verbindet. Teams, die bereits MCP-kompatible Assistenten nutzen, holen sie in die Tabelle, sodass der Arbeitsablauf an einem Ort bleibt, statt Daten zwischen getrennten Werkzeugen zu bewegen.
Team-Zusammenarbeit und Zugriffskontrolle
Dateien lassen sich mit Kollegen zum gemeinsamen Auswerten teilen, und Administratoren entscheiden, wer eine Datei sehen, bearbeiten, herunterladen oder teilen darf. Jeder Tarif legt fest, wie viel Teilen, Speicher und KI-Nutzung ein Team erhält, mit höheren Grenzen, wenn es wächst.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Behält ein vertrautes Tabellenraster und ergänzt Python- und SQL-Zellen, sodass die Einarbeitung für jeden gering bleibt, der schon mit Tabellen arbeitet.
- Verarbeitet Datensätze bis zu 100 Millionen Zeilen und mehrere Gigabyte große Dateien, die Excel und Google Sheets bremsen oder zum Absturz bringen.
- Verbindet sich direkt mit Live-Datenbanken und Diensten wie Snowflake, BigQuery und QuickBooks, sodass Berichte ohne manuelle Exporte aktuell bleiben.
- Zeigt, wie die KI zu einer Antwort kam, weil jede erzeugte Formel- oder Codezelle geöffnet und geändert werden kann.
- Ist nach SOC 2 und HIPAA zertifiziert, was für Teams mit Finanz- oder Gesundheitsdaten zählt.
Nachteile
- Die KI-Nutzung läuft über monatliche Guthaben, sodass starke Nutzer in manchen Tarifen zusätzliche Guthaben kaufen müssen.
- Der kostenlose Personal-Tarif begrenzt KI-Nutzung, Teilen, Dateien und Verbindungen, was die individuelle Arbeit vor einem Upgrade bremsen kann.
- Selbsthosting und Single Sign-on gibt es nur im Enterprise-Tarif, sodass kleinere Teams diese Kontrollen in den Standardtarifen nicht erhalten.
- Für den API- oder programmatischen Zugang gibt es keinen öffentlichen Preis, was einige Integrationsfragen offen lässt.
Häufige Fragen
Quadratic dient der Auswertung von Daten in einer Tabelle, die auch Python- und SQL-Zellen und einen KI-Assistenten unterstützt. Es passt zu Teams, die mit Excel an Grenzen gestoßen sind, aber in einem vertrauten Raster bleiben wollen, statt zu einem Notebook oder einem BI-Tool zu wechseln.
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