Evidence
Evidence ist eine Open-Source-, codebasierte Alternative zu herkömmlichen Drag-and-Drop-BI-Tools, die die Erstellung ausgefeilter Datenprodukte mithilfe von SQL, Markdown und KI-Entwicklungstools in einer leistungsstarken browserbasierten IDE ermöglicht.
https://evidence.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 23, 2025
Was ist Evidence
Evidence ist ein schlankes Framework für die Erstellung von Datenanwendungen und Business-Intelligence-Lösungen, das einen Code-First-Ansatz verfolgt, anstatt Drag-and-Drop-Schnittstellen zu verwenden. Es bietet ein modernes Frontend für die Datenverarbeitung, das es Analysten und Entwicklern ermöglicht, professionelle, interaktive Datenvisualisierungen und Berichte mit vertrauten Tools wie SQL und Markdown zu erstellen. Die Plattform basiert auf Open-Source-Grundlagen und wird von führenden Organisationen wie Apple, IDC und anderen für ihre Datenproduktentwicklungsanforderungen als vertrauenswürdig eingestuft.
Hauptfunktionen von Evidence
Evidence ist eine Open-Source-Business-Intelligence-Plattform, die SQL-, Markdown- und KI-Funktionen kombiniert, um datengesteuerte Webanwendungen und Berichte zu erstellen. Sie bietet eine moderne Entwicklungsumgebung mit Echtzeit-Vorschauen, Versionskontrolle und KI-gestützter Entwicklung und bietet gleichzeitig Sicherheitsfunktionen der Enterprise-Klasse und eine leistungsstarke Abfrage-Engine, die mehrere Datenquellen unterstützt.
Code-First-Entwicklung: Erstellen Sie Datenprodukte mit SQL und Markdown in einer browserbasierten IDE mit Funktionen wie schemaabhängiger Autovervollständigung, Komponenten-Introspektion und Echtzeit-Vorschauen
KI-Erweiterte Entwicklungstools: Integrierter KI-Agent, der bei der Dokumentationssuche, Schemaüberprüfung, Fehlerbehebung und dem Schreiben von Evidence-Markdown unterstützt
Leistungsstarke Abfrage-Engine: Abfrageleistung im Subsekundenbereich für Milliarden von Zeilen mit intelligentem Caching, automatischer Optimierung und Unterstützung für mehrere Datenquellen, darunter Snowflake, BigQuery und ClickHouse
Enterprise-Sicherheit: SOC 2 Typ II-zertifiziert mit Funktionen wie Sicherheit auf Zeilenebene, SSO-Integration, Verzeichnissynchronisierung (SCIM) und granularen Zugriffskontrollen
Anwendungsfälle von Evidence
Interne Geschäftsberichterstattung: Erstellen Sie interaktive KPI-Dashboards und operative Berichte für die tägliche Geschäftsüberwachung und Entscheidungsunterstützung
Kundenorientierte Analysen: Erstellen und betten Sie ausgefeilte Datenprodukte und Berichte ein, die mit Kunden geteilt oder in bestehende Anwendungen integriert werden können
Datenanalyse und -exploration: Ermöglichen Sie es Datenteams, schnell Prototypen zu erstellen, Hypothesen zu validieren und iterative Datenanalysen mit Versionskontrolle durchzuführen
Vorteile
Moderne Entwicklungsumgebung mit Versionskontrolle und CI/CD-Integration
Hohe Leistung und Skalierbarkeit mit intelligentem Caching
Starke Enterprise-Sicherheitsfunktionen und Compliance
Nachteile
Erfordert SQL-Kenntnisse, um effektiv genutzt zu werden
Die anfängliche Einrichtung und der Serverstart können bis zu 2 Minuten dauern
Wie verwendet man Evidence
Evidence VSCode-Erweiterung installieren: Installieren Sie die Evidence-Erweiterung aus dem VSCode Marketplace, da dies der einfachste Weg ist, mit Evidence zu beginnen
Neues Evidence-Projekt erstellen: Verwenden Sie die VSCode-Befehlspalette, um ein neues Evidence-Projekt zu erstellen, oder wählen Sie \'Von unseren Vorlagen starten\' und wählen Sie evidence-dev/template
Entwicklungsserver starten: Klicken Sie auf die Schaltfläche \'Evidence starten\', um Abhängigkeiten zu installieren und den Entwicklungsserver zu starten, oder führen Sie die Befehle \'npm install\' gefolgt von \'npm run dev\' aus. Die anfängliche Einrichtung kann bis zu 2 Minuten dauern
Datenquellen verbinden: Navigieren Sie in der Entwicklungsumgebung zu localhost:3000/settings, um Ihre Datenquellen (Datenbanken, flache Dateien usw.) zu verbinden, indem Sie den Quelltyp auswählen und die erforderlichen Anmeldeinformationen eingeben
Seiten erstellen: Erstellen Sie .md-Dateien im Verzeichnis src/pages. Seiten werden im Markdown-Format mit Unterstützung für HTML geschrieben. Sie können Überschriften, Textformatierung, Links und andere Markdown-Elemente hinzufügen
SQL-Abfragen hinzufügen: Fügen Sie SQL-Abfragen mithilfe von Codeblöcken mit dem Attribut \'evidence-query-name\' hinzu. Abfragen können direkt in Seiten geschrieben oder in separaten .sql-Dateien im Abfrageverzeichnis gespeichert werden
Visualisierungen erstellen: Verwenden Sie die integrierten Visualisierungskomponenten von Evidence, um Diagramme und interaktive Datenvisualisierungen basierend auf Ihren SQL-Abfrageergebnissen zu erstellen
Umgebungsvariablen konfigurieren: Richten Sie für die Produktionsbereitstellung Datenbankanmeldeinformationen als Umgebungsvariablen im Format EVIDENCE_SOURCE__[your_source]__[option_name] ein
Anwendung bereitstellen: Stellen Sie sie mit Evidence Cloud (empfohlen) bereit oder hosten Sie sie selbst. Für Evidence Cloud können Sie sie in 5 Minuten mit integrierten Sicherheits- und Benutzerverwaltungsfunktionen bereitstellen
Testen und überwachen: Verwenden Sie \'npm run build:strict\' für eine strenge Validierung vor der Bereitstellung. Überwachen Sie die Abfrageleistung und nutzen Sie die Caching-Funktionen von Evidence zur Optimierung
Evidence FAQs
Evidence ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen von Datenprodukten mit SQL. Es ist eine codebasierte Alternative zu Drag-and-Drop-BI-Tools, mit der Benutzer Berichte, Entscheidungshilfen und kundenorientierte/eingebettete Berichte erstellen können.
Beliebte Artikel
KI-Weihnachtsfoto-Trend 2025: Virale Prompts, kostenlose Generatoren & So erstellen Sie atemberaubende KI-Weihnachtsfotos
Dec 23, 2025
ChatGPT Image 1.5 vs. Nano Banana Pro: Der Kampf um den besten KI-Bildgenerator im Jahr 2025
Dec 18, 2025
OpenAI GPT-5.2 vs. Google Gemini 3 Pro: Neueste Bewertung 2025
Dec 18, 2025
ChatGPT Image 1.5 ist da: Einblick in das neue KI-Bildgenerierungsmodell von OpenAI vor 2026
Dec 17, 2025
Neueste KI-Tools ähnlich wie Evidence
Gait
Gait ist ein Collaboration-Tool, das KI-unterstützte Codegenerierung mit Versionskontrolle integriert und es Teams ermöglicht, KI-generierten Codekontext effizient zu verfolgen, zu verstehen und zu teilen.
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Cart.ai
Cart.ai ist eine KI-gestützte Dienstleistungsplattform, die umfassende Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bietet, einschließlich Programmierung, Kundenbeziehungsmanagement, Videobearbeitung, E-Commerce-Setup und benutzerdefinierter KI-Entwicklung mit 24/7 Unterstützung.
Beliebte KI-Tools wie Evidence
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
CopilotForXcode
CopilotForXcode ist eine Xcode-Quell-Editor-Erweiterung, die GitHub Copilot, Codeium und ChatGPT integriert, um KI-gestützte Codevorschläge, Chat-Unterstützung und Prompt-to-Code-Funktionalität innerhalb von Xcode bereitzustellen.
BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Ausführung lokaler Large Language Models (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht und datenschutzorientierte KI-Funktionen bietet, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI ist ein schlanker Open-Source-Coding-Agent, der in Ihrem Terminal ausgeführt wird und es Entwicklern ermöglicht, natürliche Sprache in Codeausführung zu übersetzen und gleichzeitig ChatGPT-ähnliche Argumentation mit der Möglichkeit, Code auszuführen, Dateien zu bearbeiten und unter Versionskontrolle zu iterieren, bereitzustellen.