Cube
Cube ist eine universelle semantische Schichtplattform, die Datenmodellierung, Analytik und KI-Funktionen kombiniert, um Unternehmen beim Aufbau leistungsstarker, schneller und konsistenter Datenanwendungen zu unterstützen.
https://cube.dev/product/cube?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 13, 2026
Was ist Cube
Cube ist eine Open-Source-Analyseplattform, die eine semantische Schicht bereitstellt, die verschiedene Datenquellen mit Datenanwendungen, eingebetteten Analysen, BI-Tools, LLMs und KI-Agenten verbindet. Ursprünglich im Jahr 2018 als Cube.js gestartet, hat sie sich zu einer umfassenden Lösung entwickelt, die sowohl einen Open-Source-Kern (Cube Core) als auch eine Enterprise-Ready-Cloud-Version (Cube Cloud) bietet. Die Plattform wurde entwickelt, um Entwicklern und Datenteams bei der Verwaltung ihres Analyse-Workflows zu helfen und gleichzeitig Datenkonsistenz und Governance im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten.
Hauptfunktionen von Cube
Cube ist eine universelle Semantic-Layer-Plattform, die als Middleware zwischen Datenbanken und Frontend-Anwendungen dient und KI-gestützte Analysefunktionen bietet. Sie ermöglicht es Unternehmen, Datenmodelle, Metriken und Geschäftslogik einmal zu definieren und konsistent über verschiedene Tools und Teams hinweg zu verwenden. Gleichzeitig bietet sie Funktionen wie Abfragen in natürlicher Sprache, automatisierte SQL-Generierung, Echtzeit-Analysen und Integration mit verschiedenen BI-Tools und KI-Agenten.
Universal Semantic Layer: Bietet eine zentrale Möglichkeit zum Definieren und Verwalten von Datenmodellen, Metriken und Geschäftslogik, auf die von mehreren Tools und Anwendungen über Standard-APIs zugegriffen werden kann
AI-Powered Analytics: Ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache und automatisierte Berichtsgenerierung mit integrierten Schutzmaßnahmen gegen Halluzinationen durch semantischen Kontext
Code-First Data Modeling: Ermöglicht es Teams, Datenmodelle als Code mit YAML oder JavaScript zu verwalten und so Versionskontrolle, automatisierte Tests und kollaborative Entwicklung zu ermöglichen
Enterprise-Grade Security: Bietet robuste Sicherheitsfunktionen, Zugriffskontrolle und Compliance-Funktionen für Produktionsumgebungen
Anwendungsfälle von Cube
Embedded Analytics: Erstellen und integrieren Sie Analysefunktionen direkt in kundenorientierte Anwendungen mit konsistenter Leistung und Sicherheit
Real-time Analytics: Unterstützung der Streaming-Datenanalyse durch Integrationen mit Kafka und ksqlDB für aktuelle Einblicke
AI/LLM Integration: Bereitstellung von semantischem Kontext für KI-Chatbots und LLMs, um eine genaue und aussagekräftige Datenanalyse zu gewährleisten
Business Intelligence: Verbindung mit verschiedenen BI-Tools wie Power BI, Tableau und Looker für eine konsistente Berichterstattung im gesamten Unternehmen
Vorteile
Open-Source-Grundlage mit starker Community-Unterstützung
Flexible Integration mit mehreren Datenquellen und Tools
Reduziert Entwicklungszeit und Wartungsaufwand
Nachteile
Der Open-Source-Kernversion fehlen einige Funktionen, die in der Cloud-Version verfügbar sind
Enterprise-Funktionen erfordern ein kostenpflichtiges Cloud-Abonnement
Wie verwendet man Cube
Ein neues Cube-Projekt erstellen: Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und richten Sie die anfängliche Konfiguration mit Docker ein. Führen Sie Folgendes aus: mkdir my-first-cube-project && cd my-first-cube-project && touch docker-compose.yml
Docker-Umgebung konfigurieren: Fügen Sie der docker-compose.yml-Datei eine Konfiguration mit Cube-Image-Einstellungen, Ports (4000:4000, 15432:15432) und aktiviertem Entwicklungsmodus (CUBEJS_DEV_MODE=true) hinzu.
Cube starten: Führen Sie den Docker-Container mit dem Befehl \'docker-compose up\' aus. Greifen Sie auf den Developer Playground unter http://localhost:4000 zu.
Datenquelle verbinden: Verwenden Sie den Datenbankverbindungsassistenten im Developer Playground, um Ihre Datenquelle zu verbinden, oder verwenden Sie die Demo-Bereitstellung. Dadurch wird eine .env-Datei mit Ihren Datenbankanmeldeinformationen erstellt.
Datenmodell erstellen: Erstellen Sie das Verzeichnis model/cubes und fügen Sie .yml- oder .js-Dateien hinzu, um Ihr Datenmodell zu definieren. Jeder Cube sollte eine Tabelle oder Entität aus Ihrer Datenbank mit Kennzahlen und Dimensionen darstellen.
Cubes definieren: Geben Sie in Ihren Cube-Definitionsdateien die sql_table, Kennzahlen, Dimensionen und alle erforderlichen Joins an. Verwenden Sie für ein besseres Verständnis menschenlesbare Namen und Beschreibungen.
Ansichten erstellen: Richten Sie Ansichten im Verzeichnis model/views ein, um Datenprodukte für Konsumenten zu erstellen, indem Sie Kennzahlen und Dimensionen aus verschiedenen Cubes auswählen.
Abfragen testen: Verwenden Sie den Developer Playground, um Ihre Abfragen zu testen und zu überprüfen, ob das Datenmodell korrekt funktioniert.
Sicherheit implementieren: Konfigurieren Sie Sicherheitsrichtlinien und Authentifizierung für den Produktionseinsatz. Deaktivieren Sie CUBEJS_DEV_MODE, wenn Sie in die Produktion wechseln.
Visualisierungstools verbinden: Integrieren Sie BI-Tools oder erstellen Sie benutzerdefinierte Visualisierungen mithilfe der REST-API oder WebSocket-Verbindungen von Cube.
Cube FAQs
Cube ist eine agentische Analyseplattform mit einer universellen semantischen Schicht, nativer BI und KI-Agenten, die es Unternehmen ermöglicht, autonome Analysen ohne Anbieterbindung bereitzustellen.
Cube Video
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