Quadratic

Was ist eine Quadratgleichung?

Quadratic ist eine AI-basierte Tabellenkalkulation für Datenanalyse-, Finanz-, Betriebs- und Technikteams. Sie behält die vertrauten Zellen und Formeln bei, während es den Nutzern ermöglicht, direkt in der Tabelle Python, JavaScript und SQL auszuführen.

Der integrierte AI-Assistent kann die Daten in den Tabellen verstehen und Code erzeugen, der angezeigt, geändert und wiederholt ausgeführt werden kann. Im Vergleich zu Chat-Tools, die nur textbasierte Antworten liefern, legt Quadratic mehr Wert auf eine erklärbare Analyseprozess, überprüfbare Ergebnisse sowie die Möglichkeit zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien.

Hauptfunktionen von Quadrat

• Natürlsprachliche Analyse:Mit alltäglicher Sprache werden Anforderungen an Reinigung, Zusammenfassung, Vorhersage oder Visualisierung gestellt – die KI plant und führt diese automatisch aus.
• Traditionelle Tabellenformeln:Unterstützung für häufig verwendete Funktionen, Zellreferenzen, Referenzen zwischen Arbeitsblättern und Formatierungen.
• Python-Zellen:Das Ausführen von Python und Datenanalyse-Tools in einem Grid ermöglicht es, die Ergebnisse direkt in mehrere Zellen auszugeben.
• JavaScript-Zellen:Daten verarbeiten, Schnittstellen aufrufen und interaktive Diagramme mit Chart.js erstellen.
• SQL-Abfrage:Verbinden Sie eine Datenbank oder ein Data Warehouse, um Abfragen in Arbeitsblättern zu schreiben und auszuführen.
• KI-Codegenerierung:Automatische Erstellung, Auswertung und Behebung von Code in Python, JavaScript, SQL sowie Formeln.
• Datenimport:Es können Quellen wie CSV, Excel, Google Sheets, PDF und Bilder verarbeitet werden.
• Echtzeit-Kollaboration:Mehrere Personen können gleichzeitig bearbeiten und die Cursor-Positionen, Auswahlbereiche sowie Codeänderungen der Teammitglieder einsehen.
• Datenvisualisierung:Erstellen Sie mit AI, Python oder JavaScript Diagramme, die sich bei Aktualisierungen der zugrunde liegenden Daten aktualisieren.
• Verbindung von MCP mit Agenten:Es ist AI-Tool, das mit MCP kompatibel ist, erlaubt, Arbeitsblätter zu lesen, zu schreiben und zu überprüfen.

Wie funktioniert die Analyse von Daten mit KI?

Von der Frage zum ausführbaren Code

Quadratic AI kann die Daten und Struktur der aktuellen Arbeitsmappe betrachten und auf Basis der Ziele des Benutzers eine umfassende Analyse erstellen oder den vorhandenen Code anpassen. Standardmäßig wird Python verwendet, doch auf Wunsch können auch JavaScript, SQL oder Formeln eingesetzt werden.

• Löschung von leeren Werten, Duplikaten sowie fehlerhaften Datums- und Formatierungen;
• Erstellung von deskriptiven Statistiken, gruppenbasierten Zusammenfassungen und Trendanalysen;
• Erstellung von Finanzmodellen, Prognosen und Szenarienanalysen;
• Erstellung von Diagrammen, Dashboards und Management-Zusammenfassungen;
• Erklärung der Formeln, des Codes und der Analyseergebnisse;
• Bewahren Sie die Analyseschritte in der Tabelle auf, um sie überprüfen und erneut ausführen zu können.

Durch KI erzeugter Code bedeutet nicht automatisch, dass die Ergebnisse korrekt sind. Geschäftsregeln, Filterkriterien, die Handhabung fehlender Werte sowie statistische Annahmen müssen weiterhin vom Benutzer bestätigt werden.

PDF- und Bildimport

Benutzer können PDF-Dateien in das AI-Gespräch ziehen oder sie über die Anhängungs-Schaltfläche hinzufügen, um anschließend mit natürlicher Sprache Tabellen sowie die gewünschten Felder zu extrahieren. Bilder können ebenfalls als Kontext für die KI dienen, um Inhalte zu erkennen, zu organisieren oder bei der Eingabe zu unterstützen.

Die Scannqualität, komplexe Layouts sowie Tabellen über mehrere Seiten können die Genauigkeit der Erkennung beeinflussen. Nach dem Import von Finanzberichten, Vertragsdaten und Forschungsmaterialien sollten die wichtigsten Zahlen einzeln überprüft werden.

Python, JavaScript und Formeln

Verschiedene Berechnungsmethoden können in derselben Datei zusammen verwendet werden. Zunächst werden beispielsweise mit SQL Daten abgerufen, anschließend mit Python diese Daten aufbereitet und modelliert, und schließlich werden durch Formeln und Diagramme die Ergebnisse den Fachleuten präsentiert.

Datenbanken und Verbindungen zu externen Daten

Die offiziellen Dokumentationen enthalten Anleitungen zur Verbindung mit PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Supabase, BigQuery, Snowflake und Neon. Ebenfalls möglich ist die Anbindung an Google Analytics, Mixpanel sowie weitere Datenquellen, die über APIs zugänglich sind.

• Die Verbindungen können im Team-Panel oder in den Tabellen zentral verwaltet werden;
• Der SQL AI-Assistent liest die Datenbankstruktur und hilft den Benutzern dabei, Abfragen zu erstellen.
• Parametrisierte Abfragen können Zellwerte als Filterkriterien verwenden;
• Die von der Datenbank zurückgegebenen Ergebnisse können weiterhin mit Python, Formeln und Diagrammen analysiert werden.
• Die Anmeldeberechtigungen der Teammitglieder sollten gemäß der Rolle und dem Prinzip der minimalen Berechtigungen festgelegt werden.

Offizielle Sicherheitsdokumente weisen darauf hin, dass Quadratic denselben Datenbankzugriff wie die verbundenen Konten hat. In einem produktiven Umfeld sollten ausschließlich Lesekonten erstellt werden, denen nur die für die Analyse notwendigen Tabellen und Ansichten zugewiesen werden.

Vergleich von Quadratischen Preisen und Paketen

Quadratic berechnet die Gebühren nach der Anzahl der Teamnutzer sowie nach dem AI-Limit. Im Folgenden sind die jährlichen Preise angegeben, wie sie auf der offiziellen Preisseite zu sehen sind. Die monatlichen Gebühren, Steuern sowie die Zahlbeträge je Region richten sich nach den Angaben auf der Kaufseite.

Pro wird für alle Teammitglieder abgerechnet; neue Mitglieder werden entsprechend dem verbleibenden Zeitraum des aktuellen Zyklus mit einem Prozentsatz berechnet. Die Nutzer können ihre Mitgliedschaft kündigen oder herabstufen; die genaue Inkraftsetzungszeit sowie der verbleibende Betrag sind auf der Rechnelseite zu entnehmen.

Wie wählt man ein Paket aus?

Anleitung zur Verwendung von Quadratformeln

Verwendung von KI zur Analyse von CSV oder Excel

1. Registrieren Sie ein Konto und erstellen Sie eine leere Arbeitsmappe, um CSV- oder Excel-Dateien zu importieren.
2. Zuerst überprüfen Sie die Spaltennamen, Datentypen, Datenstände, leere Werte und doppelte Einträge.
3. Öffnen Sie den AI-Assistenten und geben Sie klar an, um welches Geschäftsproblem es geht, welcher Analyseumfang gewünscht ist und in welcher Formatierung die Ergebnisse dargestellt werden sollen.
4. Lassen Sie die KI Reinigungs Schritte, Python-Code, Formeln oder Diagramme erstellen.
5. Prüfen Sie den von der KI eingefügten Code und überprüfen Sie die Filterbedingungen, Einheiten sowie die Berechnungsmethoden.
6. Ändern Sie die Hinweise oder den Code und führen Sie ihn erneut aus. Speichern oder teilen Sie schließlich die Arbeitsmappe.

Datenbank verbinden und Berichte erstellen

1. Erstellen Sie zu Analysezwecken ein Leserecht-Konto für die Datenbank und beschränken Sie den Zugriff auf die Tabellen.
2. Wählen Sie im Teamverbindungs-Einstellungen-Menü den Datenbanktyp aus und geben Sie die Verbindungsdaten ein.
3. Öffnen Sie den SQL-Editor, damit die KI Abfragen anhand der Tabellendatenstruktur erstellen kann.
4. Es wird nach manueller Überprüfung der Felder, Verknüpfungskonditionen, Zeitrahmen und Aggregationslogik ausgeführt.
5. Verarbeiten Sie die Suchergebnisse mit Python oder Formeln weiter und erstellen Sie Diagramme.
6. Legen Sie Teamrechte fest, um Verbindungen und Dateien nur für die benötigten Mitglieder zugänglich zu machen.

Erstellung von erklärbaren Datenvisualisierungen

1. Ordnen Sie den sauberen Datensatz und definieren Sie die Dimensionen, Indikatoren sowie den Zeitraum klar.
2. Teilen Sie der KI mit, welche Beziehungen, Zielgruppen und Diagrammtypen dargestellt werden sollen.
3. Wählen Sie Python oder JavaScript zur Erstellung von Diagrammen und behalten Sie den generierten Code bei.
4. Überprüfen Sie die Koordinatenachsen, Einheiten, Farben, fehlende Werte und die Behandlung von Ausreißern.
5. Vorab im Präsentationsmodus ansehen und anschließend zusammen mit der Arbeitsmappe mit dem Team teilen.

Kooperation von MCP mit Agenten

Quadratic unterstützt das Model Context Protocol, wodurch kompatible KI-Hilfsprogramme Tabellenblätter als les- und schreibbare Werkzeuge nutzen können. Die Benutzer können die KI beauftragen, Daten einzutragen, Tabellenblätter zu ändern oder Analyseergebnisse zu überprüfen, während sie gleichzeitig die tatsächlichen Änderungen im Grid sehen können.

• Verwenden Sie die Tabelle als strukturierte Arbeitsfläche für das Agenten.
• Lassen Sie die externe KI Zellen lesen, Ergebnisse schreiben und Aufgaben überprüfen;
• Behalten Sie den Analyseprozess in Form von überprüfbaren Formeln, Code und Daten;
• Beschränken Sie die Rechte von Dateien, Teams und Anmeldeinformationen vor der Verbindung mit externen Agenten;
• Es sollten Prozesse für manuelle Überprüfung und Versionsverwaltung für automatisch geschriebenen Inhalt eingeführt werden.

Für welche Benutzer geeignet

• Datenanalyst:In derselben Matrix SQL, Python, KI und Visualisierung kombinieren.
• Finanzteam:Erstellung von Budgets, Prognosen, Abweichungsanalysen und Managementberichten.
• Vertrieb und Marketing-Mitarbeiter:Die exportierten Daten werden bereinigt, um schnell Trends und Schlussfolgerungen zu erzeugen.
• Produkt- und Wachstumsteam:Verbindung mit Datenbanken, Analyse von Ereignissen und Erstellung gemeinsamer Dashboards.
• Beratungsberater:Kunden-Dateien in Excel, CSV und PDF in interpretierbare Ergebnisse strukturieren.
• Schüler und Lehrer:Datenanalyse und Programmierung lernen, ohne eine lokale Umgebung konfigurieren zu müssen.
• Entwickler und AI-Team:Quellcode untersuchen, selbst hosten und über MCP mit Agenten verbinden.

Vorteile des Produkts

• Tabellenkalkulationen, Code-Editor, KI-Hilfen und Datenverbindungen in einer Arbeitsumgebung zusammenführen;
• Der von KI erzeugte Code kann angezeigt und geändert werden, was die Erklärung und Prüfung erleichtert;
• Python, JavaScript, SQL und Formeln können in derselben Datei zusammenarbeiten;
• Unterstützung der gleichzeitigen Bearbeitung und des Teilen von Datengeschichten durch mehrere Personen;
• Es läuft im Browser – es ist keine lokale Programmierumgebung für die Grundanalyse erforderlich.
• Es werden Quellcode, Optionen für selbst gehosteten Docker sowie Unternehmensbereitstellung angeboten;
• Über MCP können externe KI-Agenten überprüfbare Arbeitsblätter steuern.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Bei dem Personal-Paket sind die Möglichkeiten bezüglich KI, Teilen, Dateien sowie der Anzahl der Verbindungen begrenzt.
• Pro und Business werden nach allen Benutzern im Team abgerechnet; das Hinzufügen neuer Mitglieder erhöht die Rechnung.
• Für AI Credits gibt es monatliche Obergrenzen – bei häufiger Modellanalyse müssen die Kosten kontrolliert werden.
• Auf mobilen Geräten ist derzeit hauptsächlich eine nur zum Lesen geeignete Erfahrung möglich; komplexe Bearbeitungen eignen sich besser für Desktop-Browser.
• Die offiziellen Einführungsanleitungen empfehlen die Verwendung von Chrome – Firefox und Safari bieten nur eine relativ begrenzte Unterstützung.
• PDFs, Bilder und die Extraktion mit KI können zu fehlerhaften Zeilen, fehlenden Werten oder Fehlern in den Einheiten führen.
• Die Rechte zur Verbindung mit der Datenbank hängen vom verwendeten Konto ab; eine falsche Konfiguration kann dazu führen, dass Daten offengelegt oder verändert werden.
• Die Verfügbarkeit des Quellcodes bedeutet nicht, dass er frei für kommerzielle Zwecke genutzt oder als Wettbewerbsdienst neu veröffentlicht werden kann.

Empfehlungen zur Sicherheit und Privatsphäre

Auf der offiziellen Website wird angegeben, dass Quadratic über Zertifizierungen nach SOC 2 und HIPAA verfügt. Genauere Informationen dazu sind im Trust Center zu finden. Bei der Verarbeitung von medizinischen, finanziellen sowie Kundendaten können solche Zertifizierungen die eigenen Berechtigungen der Organisation sowie deren Verpflichtungen bezüglich der Verschleierung und Prüfung der Daten nicht ersetzen.

• Für die Datenbankverbindungen werden Leserechte sowie Konten mit minimalem Zugriffsrecht verwendet;
• Schreiben Sie das Passwort des Produktionsverwalters weder in Zellen noch in Python-Code.
• Weisen Sie den Teammitgliedern entsprechend ihren Rollen Rechte als Owner, Editor und Viewer zu;
• Löschen Sie vor dem Import sensibler Dateien unnötige Identitätsinformationen;
• externe AI- und MCP-Verbindungen geben nur die für die Aufgabenerfüllung erforderlichen Dateien frei;
• Speichern Sie Versionen der wichtigsten Analysen und überprüfen Sie die endgültigen Schlussfolgerungen manuell.

Quellcode, Self-Hosting und Lizenzen

Der Kerncode von Quadratic kann im offiziellen GitHub-Repo verfügbar gemacht werden, wobei derzeit die Quadratic Source Available License gilt. Offiziell wird diese als „source available“ bezeichnet – sie erlaubt das Lesen, die Verwendung als Referenz sowie den persönlichen Gebrauch und die Einbringung von Beiträgen. Es handelt sich dabei nicht um traditionelle Open-Source-Lizenzen wie MIT, Apache oder GPL.

Laut den offiziellen Docker-Dokumentationen können bis zu 3 Benutzer eine kostenlose Selbstverwaltung für eine einzelne Deployment-Umgebung nutzen; für Unternehmens- und kommerzielle Nutzung wird pro Benutzer abgerechnet und ein Lizenzschlüssel ist erforderlich.

Mit Self-Hosting kann man außerdem eigene OpenAI- oder Anthropic-Schlüssel konfigurieren. Für die Produktivumsetzung muss man selbst die Domainverwaltung, Aktualisierungen, Backups sowie die Sicherheit übernehmen.

Häufige Fragen

Ist Quadratic kostenlos?

Das Personal-Paket ist kostenlos und bietet Zugang zu den wichtigsten Arbeitsblättern sowie zu einer begrenzten Nutzung von KI. Wenn mehr KI-Funktionen, unbegrenzter Dateiaustausch und weitere Verbindungen benötigt werden, kann man auf das Pro- oder Business-Paket upgraden.

Kann Quadratic Excel öffnen?

Es ist möglich, Daten aus Excel, CSV und Google Sheets zu importieren; außerdem wird der Import von PDF-Dateien und Bildern unterstützt. Komplexe Formeln, Makros oder spezielle Formate müssen nach der Übertragung manuell auf ihre Kompatibilität überprüft werden.

Kann man es ohne Kenntnisse von Python verwenden?

Ja, die Benutzer können ausschließlich mit den vertrauten Tabellenformeln arbeiten, doch es ist auch möglich, dass die KI Formeln in Python, JavaScript und SQL erstellt und erklärt. Für wichtige Analysen wird empfohlen, die Erstellungslogik zu verstehen, bevor Entscheidungen getroffen werden.

Ist Quadratic Open-Source-Software?

Genau genommen ist der Quellcode einsehbar, es handelt sich jedoch nicht um klassisches Open Source – das Hauptrepositorium verwendet eine eigene Source Available License. Die Rechte für private Nutzung und kommerzielle Einsetzung unterscheiden sich; man sollte zuerst die Lizenz lesen.

Kann Quadratic privat bereitgestellt werden?

Es kann über Docker oder ähnliche Methoden selbst gehostet werden; private Nutzer können es bis zu 3 Personen kostenlos nutzen. Für kommerzielle und unternehmerische Einsatzgebiete sind entsprechende Lizenzen erforderlich, und die Infrastruktur sowie der Betrieb müssen selbst gewährleistet werden.