Streamlit adalah platform pembuatan aplikasi sumber terbuka yang mengubah skrip Python menjadi aplikasi web interaktif. Platform ini sangat cocok untuk pembuatan prototipe cepat, analisis data cepat, dan membuat demo model pembelajaran mesin (ML).
Meskipun sederhana dan mudah digunakan, Streamlit tidak memiliki fitur untuk membangun aplikasi yang dapat diskalakan dengan kumpulan data yang besar. Ditambah lagi, tata letak Streamlit yang kaku, opsi gaya dasar, kustomisasi terbatas, dan masalah kinerja membuatnya sulit untuk membuat aplikasi yang kaya fitur.
Jadi, inilah alternatif Streamlit terbaik untuk membantu Anda membangun aplikasi yang kompleks dengan mudah. Alternatif-alternatif ini menawarkan lebih banyak fleksibilitas dan kolaborasi real-time.
⏰ Ringkasan 60 Detik
Berikut ini adalah alternatif Streamlit terbaik untuk membantu Anda membuat aplikasi situs web interaktif:
- Dash oleh Plotly: Terbaik untuk pengembangan prototipe dalam proyek sains data
- Radio: Terbaik untuk membuat demo aplikasi pembelajaran mesin
- Panel: Terbaik untuk membangun dasbor interaktif dalam Python
- Anvil: Terbaik untuk kustomisasi aplikasi tingkat lanjut
- Sinar untuk Python: Terbaik untuk membuat prototipe aplikasi web
- Catatan: Terbaik untuk kolaborasi kode secara real-time
- Mercury Framework: Terbaik untuk pengguna Notebook Jupyter
- Taipy: Terbaik untuk visualisasi data
- Datalore: Terbaik untuk bantuan kode AI
- PixelFree Studio: Terbaik untuk pengguna Figma
Untuk visualisasi data interaktif tanpa kode, cobalah ClickUp. ClickUp menyediakan widget, bagan dan grafik, bilah kemajuan, tabel, dan lain-lain untuk melacak metrik pengembangan yang penting.
Apa yang Harus Anda Cari dalam Alternatif Streamlit?
Sebelum kita membahas alternatif Streamlit terbaik, berikut ini beberapa fitur yang harus Anda perhatikan ketika memilih alat visualisasi data Anda.
📌 Kustomisasi komponen: Pilih alat yang memungkinkan Anda membuat dasbor khusus dengan berbagai elemen interaktif di luar input dasar. Pastikan alat tersebut mendukung visualisasi interaktif dan menawarkan komponen dan tema gaya
📌 Penanganan kumpulan data yang besar: Periksa seberapa baik alat ini menangani dataset besar atau streaming. Pilih alat yang mendukung data tambahan saat membangun aplikasi web sehingga dapat mengakomodasi kebutuhan aplikasi yang terus berkembang
Integrasi alur kerja: Pilih alat yang kompatibel dengan tumpukan teknologi Anda yang sudah ada. Pastikan mereka mendukung integrasi pipeline CI/CD, kerangka kerja pengujian, perpustakaan, pembuat diagram alur, dan alat MLOps dan DevOps lainnya
Konektivitas sumber data: Pilihlah alat dengan konektor basis data asli dan kemampuan integrasi API. Ini akan membantu merampingkan proses dengan mudah. Selain itu, periksa apakah alat ini mendukung format file yang berbeda dan menyinkronkan pembaruan data secara real time
10 Alternatif Streamlit Terbaik
1. Dash oleh Plotly (Terbaik untuk pengembangan prototipe dalam proyek ilmu data)
Sama seperti Streamlit, Dash by Plotly juga merupakan platform sumber terbuka untuk membuat aplikasi dan dasbor berbasis web yang interaktif. Ini adalah kerangka kerja berbasis Python untuk para ilmuwan data yang membuat visualisasi dan memperbarui data secara real time menjadi mudah.
Namun, Dash lebih cepat daripada Streamlit dan menawarkan pilihan penerapan perusahaan untuk aplikasi tingkat produksi. Dash juga memiliki banyak integrasi-misalnya, terintegrasi dengan tumpukan ilmu data Python, termasuk Plotly dan Pandas, membantu Anda membuat dasbor khusus dengan tingkat interaktivitas yang lebih tinggi. Anda juga bisa mengintegrasikan Google Spreadsheet dengan Dash untuk membuat dasbor Google Spreadsheet di dalam aplikasi Dash dan memperbaruinya berdasarkan perubahan data Google Spreadsheet.
Fitur-fitur terbaik Dash
- Menjalankan dasbor dengan Jupyter Notebook menggunakan pustaka jupyter-dash
- Buat tata letak yang menarik menggunakan Dash Design Kit
- Perbarui bagian tertentu dari aplikasi Anda dengan pemanggilan balik dasar dan lanjutan
Keterbatasan dasbor
- Perangkat lunak ini memiliki kurva pembelajaran yang curam. Anda harus memahami komponen, tampilan, pemanggilan balik, HTML, dll. untuk membangun aplikasi yang lebih besar
- Tata letaknya terbatas tanpa HTML. Jadi, menciptakan tampilan aplikasi web yang diinginkan bisa jadi menantang
Harga dasbor
- Perangkat lunak sumber terbuka yang gratis
Peringkat dan ulasan Dash oleh Plotly
- G2: 4. 8/5 (30+ ulasan)
- Capterra: Tidak ada ulasan yang cukup
Apa yang dikatakan pengguna tentang Dash by Plotly?
Saya sangat mengagumi betapa mudahnya penggunaan Dash! Sangat mudah untuk menguasainya dan mulai membuat aplikasi web interaktif. Fakta bahwa aplikasi ini dibangun di atas Python berarti saya bisa menggunakan semua keahlian Python yang sudah saya miliki, yang merupakan nilai tambah yang sangat besar. Visualisasinya sangat bagus, dan memperbarui data secara real-time terasa seperti sulap. Namun, meskipun saya menikmati menggunakan Dash, saya menemukan bahwa tata letaknya terkadang agak membatasi. Tidak selalu mudah untuk mendapatkan tampilan yang tepat seperti yang saya inginkan untuk aplikasi web saya, terutama ketika saya mengincar desain yang sangat spesifik. Selain itu, ketika aplikasi mulai menjadi lebih kompleks, kinerjanya bisa menurun, dan ini bisa sedikit membuat frustrasi.
Saya sangat mengagumi betapa mudahnya penggunaan Dash! Sangat mudah untuk menguasainya dan mulai membuat aplikasi web interaktif. Fakta bahwa aplikasi ini dibangun di atas Python berarti saya bisa menggunakan semua keahlian Python yang sudah saya miliki, yang merupakan nilai tambah yang sangat besar. Visualisasinya sangat bagus, dan memperbarui data secara real-time terasa seperti sulap. Namun, meskipun saya menikmati menggunakan Dash, saya menemukan bahwa tata letaknya terkadang agak membatasi. Tidak selalu mudah untuk mendapatkan tampilan yang tepat seperti yang saya inginkan untuk aplikasi web saya, terutama ketika saya mengincar desain yang sangat spesifik. Selain itu, ketika aplikasi mulai menjadi lebih kompleks, kinerjanya bisa menurun, dan ini bisa sedikit membuat frustrasi.
💡Tip Pro: Integrasikan Dash dengan pustaka grafis Plotly untuk mengakses berbagai bagan dan peta interaktif dan opsi visualisasi yang kaya.
2. Gradio (Terbaik untuk membuat demo aplikasi pembelajaran mesin)
Gradio adalah alternatif Streamlit yang mudah digunakan untuk membuat antarmuka web untuk mendemonstrasikan model ML Anda. Tidak seperti Streamlit, framework Python ini cepat disiapkan, lebih intuitif, ramah pemula, dan lebih cocok untuk aplikasi yang lebih sederhana.
Yang membuat Gradio populer adalah kemampuannya untuk menyederhanakan model ML menjadi demo atau aplikasi yang dapat dipahami dengan mudah oleh audiens yang lebih luas. Anda bisa menyematkan Gradio di buku catatan Python Anda, menampilkannya sebagai halaman web, dan membagikan aplikasi menggunakan tautan publik, sehingga tim bisa berinteraksi dengan model tersebut dari jarak jauh.
Fitur terbaik Gradio
- Membuat dan menggunakan komponen khusus dalam aplikasi Anda dengan pustaka komponen khusus Gradio
- Membuat dan mengedit kode serta melihat perubahan secara langsung dengan taman bermain Gradio
- Buat demo dan aplikasi interaktif dengan mudah menggunakan elemen yang sudah dibuat sebelumnya seperti slider, tombol, menu tarik-turun, dll.
Keterbatasan Gradio
- Gradio tidak dioptimalkan untuk mengelola lalu lintas yang padat di lingkungan produksi
- Ini dirancang khusus untuk aplikasi ML/AI dan memiliki kustomisasi terbatas
Harga Gradio
- Gratis, sumber terbuka
Peringkat dan ulasan Gradio
- G2: Tidak ada ulasan yang tersedia
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
Tahukah Anda? Gradio diakuisisi oleh Hugging Face 🤗 pada tahun 2022. Sekarang Gradio menjadi bagian dari infrastruktur AI mereka, dan Anda dapat menemukan beberapa demo Gradio publik di Hugging Face Spaces yang menampilkan model AI yang berbeda.
3. Panel (Terbaik untuk membangun dasbor interaktif dalam Python)
Seperti Streamlit, pustaka sumber terbuka Panel memungkinkan Anda membuat aplikasi situs web analitik dan dasbor interaktif dalam Python murni. Ini adalah kerangka kerja web yang terintegrasi dengan ekosistem PyData, memungkinkan Anda untuk membuat tabel data interaktif dan visualisasi dan berkolaborasi dengan mereka untuk alur kerja yang lebih efisien.
Dibandingkan dengan Streamlit, Panel lebih fleksibel dan dapat diskalakan dengan beragam opsi tata letak dan widgetnya. Sangat cocok untuk mengembangkan aplikasi web yang kompleks dengan antarmuka pengguna yang rumit.
Fitur terbaik panel
- Membuat aplikasi eksplorasi multi-halaman yang kompleks dengan API reaktif tingkat tinggi dan API berbasis callback tingkat rendah
- Gunakan templat Panel untuk membuat tampilan aplikasi yang berbeda
- Menyesuaikan aplikasi data menggunakan editor kode, menyertakan kotak centang sebagai tombol, dan menata objek menggunakan spesifikasi kisi
Keterbatasan panel
- Memiliki kurva pembelajaran yang curam karena rangkaian fitur yang luas-widget, pustaka, dll.
- Panel lebih berfokus pada Python dan kurang pada HTML/CSS, yang membuatnya kurang responsif dan terbatas dalam menata aplikasi web
Harga panel
- Gratis, sumber terbuka
Peringkat dan ulasan panel
- G2: Tidak ada ulasan yang tersedia
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
4. Anvil (Terbaik untuk kustomisasi aplikasi tingkat lanjut)
Jika Anda mencari kustomisasi tingkat tinggi, Anvil merupakan alternatif Streamlit yang bagus. Anvil memiliki antarmuka seret dan lepas yang memungkinkan Anda untuk menyesuaikan elemen UI, menerapkan gaya, dan mendesain aplikasi seperti yang Anda inginkan.
Berlawanan dengan Streamlit, Anvil memiliki basis data bawaan yang tangguh untuk memperbaharui, mengedit, dan menghapus data menggunakan pernyataan Python. Anda bisa menyimpan berkas aplikasi dan model pembelajaran mesin di awan, menyambung ke buku catatan Python, menambahkan domain khusus, menyambung dengan API eksternal, dan memastikan keamanan data dengan autentikasi dua faktor bawaan.
Fitur terbaik Anvil
- Menulis dan mengedit kode secara langsung di peramban web modern dengan IDE (Integrated Development Environment) berbasis web
- Mengajukan pertanyaan, mengedit, dan menghapus data serta menghubungkan aplikasi ke data dengan sistem basis data Python bawaan
- Menjalankan aplikasi Anvil di seluruh lingkungan dengan server aplikasi Anvil sumber terbuka
- Secara otomatis mempublikasikan aplikasi Anvil dalam satu klik, memilih hosting publik atau privat
Keterbatasan landasan
- Beberapa fitur tidak berfungsi. Misalnya, komponen DataGrid dengan lebar penuh tidak berfungsi, sehingga pengguna akan mendapatkan teks yang sangat kecil
- Beberapa pengguna mengatakan bahwa pembayaran untuk fitur kustomnya tinggi
Harga landasan
- Gratis selamanya
- Hobi: $15/bulan
- Bisnis: $109 per pengembang/bulan
- Perusahaan (di tempat): Harga khusus
Peringkat dan ulasan Anvil
- G2: Tidak ada ulasan yang cukup
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
Apa yang dikatakan pengguna tentang Anvil?
Kecepatan untuk membuat prototipe sangat baik karena komponennya tinggal seret dan lepas. Menambahkan pustaka Python dan menyesuaikan paket didukung. Namun, beberapa fitur tidak bekerja dengan baik sehingga untuk mendapatkan hasil tingkat produksi yang disempurnakan sangat sulit atau tidak mungkin. (misalnya komponen Data Grid dengan lebar penuh tidak berfungsi, sehingga pengguna harus menyipitkan mata pada teks yang sangat kecil). Mendapatkan dukungan secara efektif tidak mungkin dilakukan, dan forum pelanggan tidak konsisten dan terkadang tidak bersahabat.
Kecepatan untuk membuat prototipe sangat baik karena komponennya tinggal seret dan lepas. Menambahkan pustaka Python dan menyesuaikan paket didukung. Namun, beberapa fitur tidak bekerja dengan baik sehingga untuk mendapatkan hasil tingkat produksi yang disempurnakan sangat sulit atau tidak mungkin. (misalnya komponen Data Grid dengan lebar penuh tidak berfungsi, sehingga pengguna harus menyipitkan mata pada teks yang sangat kecil). Mendapatkan dukungan secara efektif tidak mungkin dilakukan, dan forum pelanggan tidak konsisten dan terkadang tidak bersahabat.
5. Shiny untuk Python (Terbaik untuk membuat prototipe aplikasi web)
Shiny for Python membantu pengembang membuat prototipe aplikasi web interaktif dan membuat visualisasi sederhana dalam waktu beberapa jam. Ini membuat pembuatan aplikasi menjadi mudah bagi para pemrogram R yang belum tentu ahli dalam pengembangan web.
Apa yang membuat Shiny lebih baik daripada Streamlit adalah eksekusi reaktifnya. Shiny tidak merender ulang aplikasi ketika ada perubahan input. Sebaliknya, Shiny melacak hubungan antar komponen untuk merender ulang komponen yang perlu diperbarui secara minimal. Dengan demikian, ini mempercepat pengembangan aplikasi dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Fitur terbaik yang mengilap
- Bangun aplikasi dengan mudah menggunakan templat yang sudah jadi dari aplikasi dasar, dasbor, entri data, dan pembaruan streaming
- Buat tata letak aplikasi menggunakan berbagai komponen, termasuk navbar, bilah sisi, tab, panel, kartu, dan atur elemen sesuai keinginan Anda
- Memperbarui output secara otomatis berdasarkan input pengguna dan membuat UI dinamis dengan pemrograman reaktif
Keterbatasan yang mengkilap
- Integrasi yang mengilap bisa jadi rumit dan merepotkan pada awalnya
- Terlalu kompleks untuk membangun dasbor sederhana atau alur kerja BI
- Penyebaran aplikasi cukup merepotkan karena sebagian besar opsi penyebaran tersedia dalam paket berbayar
Harga yang mengilap
- Shiny merupakan platform sumber terbuka dan bebas digunakan. Namun, menerapkan aplikasi Shiny mengharuskan Anda untuk menggunakan layanan hosting gratis atau berbayarnya
Peringkat dan ulasan yang mengilap
- G2: Tidak ada ulasan yang cukup
- Capterra: Tidak ada ulasan yang cukup
Apa pendapat pengguna tentang Shiny untuk Python?
Secara keseluruhan, kami mendapatkan pengalaman yang luar biasa dalam menggunakan Shiny dalam beberapa proyek analisis kami. Dengan membatasi penggunaannya untuk kasus penggunaan yang tepat, kami dapat memanfaatkan fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya bagi para pemrogram R yang belum tentu mahir dalam pengembangan web.
Secara keseluruhan, kami mendapatkan pengalaman yang luar biasa dalam menggunakan Shiny dalam beberapa proyek analisis kami. Dengan membatasi penggunaannya untuk kasus penggunaan yang tepat, kami dapat memanfaatkan fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya bagi para pemrogram R yang belum tentu mahir dalam pengembangan web.
💡Tip Pro: Gunakan paket 'shiny.react' untuk menggunakan komponen pustaka React dinamis Anda untuk membangun aplikasi dinamis dan visualisasi data interaktif.
6. Deepnote (Terbaik untuk kolaborasi kode secara real-time)
Deepnote adalah untuk mereka yang mencari alternatif Streamlit yang ramah pengguna, berfokus pada kolaborasi, dan digerakkan oleh AI. Ini adalah platform yang sederhana dan kuat yang memungkinkan tim sains data bekerja secara kolaboratif dan mengedit buku catatan secara bersamaan, meningkatkan produktivitas tim.
Hal yang paling berguna dari Deepnote adalah kerangka kerja berbasis awan, yang membantu Anda mengerjakan dasbor proyek Anda dari mana saja dan berbagi hasilnya dengan orang lain. Ditambah lagi, integrasi AI-nya membantu membangun aplikasi web analitis dengan penyelesaian kode cerdas, pembersihan data otomatis, dan berbagai teknik seperti penyetelan hiperparameter dan pemilihan fitur.
Fitur terbaik Deepnote
- Bekerja dengan banyak orang di notebook secara real time dengan kontrol versi dan komentar bawaan
- Bangun dan gunakan aplikasi data interaktif langsung dari notebook dan bagikan wawasan dan laporan dengan tim
- Menyesuaikan lingkungan dengan menentukan pustaka dan ketergantungan untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi
Keterbatasan Deepnote Keterbatasan
- Bahkan perubahan fitur kecil dalam satu blok kode mengharuskan Anda menjalankan seluruh notebook, membuat prosesnya membosankan dan tidak praktis
- Waktu pemuatan yang lama untuk proyek-proyek yang lebih besar dan seringnya terjadi kerusakan yang dapat mengganggu alur kerja Anda
Harga Deepnote
- Gratis
- Tim: $59 per editor/bulan
- Perusahaan: Harga khusus
Peringkat dan ulasan Deepnote
- G2: 4. 5/5 (220+ ulasan)
- Capterra: Tidak ada ulasan yang cukup
Apa yang dikatakan pengguna tentang Deepnote?
Saya suka UI Deepnote. UI ini membuat bekerja dengan kumpulan data berukuran kecil hingga menengah menjadi sangat mudah dan menambahkan fitur-fitur kolaboratif yang berguna. Pendekatan "Aplikasi" mereka untuk dasbor internal mengingatkan saya pada Retool dan merupakan fitur fantastis untuk berbagi wawasan yang dihasilkan dengan anggota tim non-teknis tanpa persiapan yang menyita banyak waktu (menempelkan grafik yang dihasilkan ke dalam PowerPoint atau semacamnya). Namun, untuk kumpulan data yang sangat kecil, terutama jika kolaborasi tidak diperlukan, Deepnote bisa jadi sedikit terlalu berat, dan menjalankan Jupyter (atau perkakas serupa) secara lokal menghindari kebutuhan untuk mengekspos Data Anda melalui API atau mengunggahnya terlebih dahulu.
Saya suka UI Deepnote. UI ini membuat bekerja dengan kumpulan data berukuran kecil hingga menengah menjadi sangat mudah dan menambahkan fitur-fitur kolaboratif yang berguna. Pendekatan "Aplikasi" mereka untuk dasbor internal mengingatkan saya pada Retool dan merupakan fitur fantastis untuk berbagi wawasan yang dihasilkan dengan anggota tim non-teknis tanpa persiapan yang menyita banyak waktu (menempelkan grafik yang dihasilkan ke dalam PowerPoint atau semacamnya). Namun, untuk kumpulan data yang sangat kecil, terutama jika kolaborasi tidak diperlukan, Deepnote bisa jadi sedikit terlalu berat, dan menjalankan Jupyter (atau perkakas serupa) secara lokal menghindari kebutuhan untuk mengekspos Data Anda melalui API atau mengunggahnya terlebih dahulu.
📖 Baca Selengkapnya: Alternatif React Terbaik untuk Pengembang Frontend
📮ClickUp Insight: 37% pekerja mengirimkan catatan tindak lanjut atau notulen rapat untuk melacak item tindakan, namun 36% masih mengandalkan metode lain yang terpisah-pisah.
Tanpa sistem terpadu untuk mengambil keputusan, wawasan kunci yang Anda butuhkan mungkin terkubur dalam obrolan, email, spreadsheet, atau bahkan alat lainnya. Dengan ClickUp, Anda bisa langsung mengubah percakapan menjadi tugas yang bisa ditindaklanjuti di semua tugas, obrolan, dan dokumen Anda-memastikan tidak ada yang terlewatkan.
7. Mercury Framework (Terbaik untuk pengguna Notebook Jupyter)
Kerangka kerja aplikasi web Mercury terutama ditujukan untuk pengguna Notebook Jupyter. Dengan menggunakan platform ini, Anda tidak perlu menulis ulang analisis data Anda dari notebook Jupyter ke skrip Python.
Fitur visualisasi datanya membantu menganalisis dan menginterpretasikan data. Alat ini juga memiliki seperangkat fitur yang tangguh untuk membuat aplikasi interaktif, situs web, aplikasi web full-stack, laporan, dan dasbor. Selain itu, Anda bisa menggunakan OutputDir untuk mengunduh file buku catatan dan mengekspor buku catatan PDF/HTML.
Fitur-fitur terbaik Mercury Framework
- Buat UI dinamis dengan berbagai widget interaktif seperti slider, dropdown, kotak teks, dll.
- Akses kontrol tingkat sel untuk memantau sel yang dieksekusi ulang selama modifikasi aplikasi untuk mengoptimalkan kinerja
- Gunakan kontrol akses untuk memastikan keamanan aplikasi dengan autentikasi bawaan
Keterbatasan Kerangka Kerja Mercury
- Mercury memiliki kustomisasi yang terbatas
- Untuk pengguna non-Jupyter, menggunakan Mercury mungkin memerlukan pelatihan
- Didesain untuk digunakan dengan Notebook Jupyter, yang mungkin tidak cocok untuk aplikasi web mandiri
Harga Kerangka Kerja Mercury
- Mercury adalah platform sumber terbuka yang gratis. Namun, platform ini menawarkan paket gratis dan berbayar untuk penerapan aplikasi
paket Mercury Cloud:
- Pemula: Gratis
- Pro: $49/bulan
- Bisnis: $149/bulan
Paket-paket yang di-host sendiri:
- Gratis
- Komersial: $1000/tahun
- Perusahaan: $10.000/tahun
Peringkat dan ulasan Mercury Framework
- G2: Tidak ada ulasan yang tersedia
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
📖 Baca Selengkapnya: 10 Alternatif dan Pesaing Notebook Jupyter
8. Taipy (Terbaik untuk visualisasi data)
Seperti halnya perangkat lunak dasbor, Taipy memiliki alat visualisasi data yang kuat untuk membantu Anda membuat dasbor interaktif menggunakan tabel, bagan, grafik, dan peta. Ini adalah platform yang dapat diskalakan yang melayani aplikasi kompleks yang menuntut kinerja tinggi.
Meskipun Streamlit terutama untuk pembuatan prototipe, Taipy dibangun untuk pembuatan prototipe dan produksi. Aplikasi ini menjalankan front-end dan back-end pada utas yang terpisah, sehingga aplikasi tidak macet ketika Anda memiliki aplikasi yang berjalan di latar belakang.
Fitur terbaik Taipy
- Gunakan kemampuan visualisasi data tingkat lanjut untuk menyajikan wawasan data dengan beragam cara
- Sesuaikan aplikasi dan dasbor menggunakan tema yang sudah dibuat sebelumnya atau tema khusus
- Integrasikan dengan Taipy Studio untuk mengakses editor grafis
- Menjalankan tugas berat di latar belakang tanpa memperlambat alur kerja saat ini
Keterbatasan yang tidak jelas
- Taipy Cloud memiliki beberapa gangguan pengunggahan, dan perenderan ulang halamannya lambat
- Karena relatif baru, Taipy kekurangan sumber daya untuk membantu pengguna memanfaatkan platform secara maksimal
Harga yang tidak pasti
- Taipy adalah pustaka sumber terbuka yang gratis. Namun, ia juga menawarkan paket bisnis dan perusahaan khusus
Peringkat dan ulasan Taipy
- G2: Tidak ada ulasan yang tersedia
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
📖 Baca Selengkapnya: Mencari lebih banyak alat untuk membangun dasbor proyek kustom? Lihat Alternatif Softr ini untuk Membangun Dasbor Proyek
9. Datalore (Terbaik untuk bantuan kode AI)
Datalore, dari JetBrains, adalah platform kolaboratif yang cerdas untuk visualisasi dan analisis data. Ini menggabungkan Notebook Jupyter dengan bantuan kode AI yang membantu melengkapi kode dan membuat dasbor interaktif untuk kasus penggunaan bisnis Anda.
Datalore memungkinkan manajer lingkungan untuk menyesuaikan lingkungan khusus dan kontrol interaktif untuk membuat dasbor dan aplikasi yang dinamis. Ini juga bisa di-host di awan pribadi atau di lokasi, melayani kebutuhan kustomisasi dan keamanan ekstra Anda.
Fitur terbaik Datalore
- Gunakan bantuan pengkodean cerdas untuk Python, Scala, Kotlin, dan R untuk membuat berbagai aplikasi
- Ubah buku catatan menjadi cerita data interaktif dan bagikan laporan statis atau interaktif dengan para pemangku kepentingan
- Berkolaborasi pada kode dengan tim Anda secara real time dan berbagi buku catatan menggunakan tautan atau undangan email
Keterbatasan Datalore
- Menurut beberapa pengguna, Datalore memiliki penyimpanan yang terbatas, yang berakibat kehilangan data ketika bekerja dengan kumpulan data yang besar
- Perangkat lunak ini memiliki bug dan memerlukan pengaktifan ulang
Harga Datalore
- Bebas Awan
- Cloud: $35 per pengguna/bulan
- Di tempat: Harga khusus
Peringkat dan ulasan Datalore
- G2: Tidak ada ulasan yang cukup
- Capterra: Tidak ada ulasan yang cukup
Apa yang dikatakan pengguna tentang Datalore?
Ini bagus, terutama untuk manajemen paket dan pelaporan. Namun, ini memerlukan manajemen izin kelas yang bagus untuk berbagi notebook dan laporan, saya pikir sebagian besar perusahaan perusahaan memerlukan ini.
Ini bagus, terutama untuk manajemen paket dan pelaporan. Namun, ini memerlukan manajemen izin kelas yang bagus untuk berbagi notebook dan laporan, saya pikir sebagian besar perusahaan perusahaan memerlukan ini.
10. PixelFree Studio (Terbaik untuk pengguna Figma)
PixelFree Studio adalah platform pengembangan aplikasi dengan kode rendah yang secara mulus mengubah desain menjadi kode yang dapat dimengerti. Dengan PixelFree, Anda dapat menghasilkan PRO-Code dalam enam bahasa pemrograman - HTML5, React, Vue, Angular, C# untuk desktop, dan #C untuk aplikasi web agar sesuai dengan desain aplikasi yang Anda inginkan.
Selain itu, Anda bisa meng-host-nya dari mana saja tanpa bergantung pada pustaka atau kerangka kerja, sehingga membantu Anda mengimplementasikan proses pengembangan yang lebih fleksibel.
Fitur terbaik PixelFree Studio
- Mengimpor desain Figma dengan cepat dan mengotomatiskan pengubahan desain menjadi kode yang dapat dibaca manusia
- Menghasilkan kode asli yang sesuai dengan desain aplikasi visual Anda
- Berkolaborasi dengan tim Anda pada kode secara real time
Keterbatasan PixelFree Studio
- Perangkat lunak ini sangat bergantung pada Figma untuk mengimpor desain. Jadi, pengguna non-Figma mungkin akan merasa kurang bisa mengaksesnya
- Tanpa pustaka atau kerangka kerja, PixelFree mungkin kekurangan komponen bawaan untuk aplikasi dan dasbor
Harga PixelFree Studio
PixelFree Studio memiliki paket terpisah untuk lisensi tunggal dan bisnis. Berikut ini adalah paket lisensi bisnis.
- $49. 95/bulan
- $499/tahun
- Harga khusus untuk solusi perusahaan
Peringkat dan ulasan PixelFree Studio
- G2: Tidak ada ulasan yang tersedia
- Capterra: Tidak ada ulasan yang tersedia
📖 Baca Selengkapnya: Pemisahan Masalah dalam Aplikasi Flutter
Alat Aplikasi Data Interaktif Lainnya
Streamlit dan sebagian besar alternatif Streamlit berfokus pada kode. Mereka membutuhkan keahlian teknis untuk visualisasi data. Hal ini membatasi akses mereka ke pengguna non-teknologi.
Namun, visualisasi data tidak harus serumit ini.
ClickUp adalah alat aplikasi data interaktif serbaguna bebas kode yang memudahkan penafsiran data. Infrastruktur tingkat perusahaannya mendukung visualisasi dan analisis kumpulan data yang besar untuk membantu Anda membuat keputusan yang tepat.
Visualisasikan data dengan dasbor khusus
Buat Dasbor ClickUp interaktif yang luas yang memberikan pandangan sekilas kepada para pemangku kepentingan tentang proses saat ini, sasaran, tugas yang akan datang, prioritas, peningkatan, dan detail lainnya. Tambahkan widget, bagan dan grafik, bilah kemajuan, tabel, dll. untuk memberikan gambaran umum tentang segala hal - mulai dari produktivitas tim hingga metrik pengembangan yang penting.
Ingin tahu tentang cara menggunakan Dasbor ClickUp? Tonton video ini. 👇
Tingkatkan produktivitas dengan integrasi data
Terhubung dengan lebih dari 1000 Integrasi ClickUp, mulai dari Figma hingga GitHub, untuk mengimpor data, menyederhanakan proses, dan mengakses semua alur kerja tanpa berpindah platform. Integrasi asli ClickUp memungkinkan Anda untuk menghubungkan platform dengan tumpukan teknologi yang ada untuk operasi yang mulus.
Melacak interaksi perangkat lunak dengan diagram konteks
Visualisasikan hubungan sistem yang kompleks dengan Papan Tulis ClickUp. Gunakan garis kode warna yang berbeda untuk membedakan interaksi, tambahkan catatan terperinci untuk setiap titik koneksi, dan buat penyesuaian waktu nyata menggunakan antarmuka seret dan lepas.
Berkolaborasi dengan tim Anda dalam diagram konteks dan membuat ClickUp Tasks langsung dari komponen diagram. Anda juga bisa menggunakan templat diagram konteks ClickUp untuk mempercepat prosesnya.
📖 Baca Selengkapnya: Alternatif & Pesaing Draw.io/Diagrams.net Terbaik
Menganalisis tren dengan AI
Otomatiskan analisis kumpulan data dan dapatkan wawasan bertenaga AI dengan ClickUp Brain. Ekstrak pola utama, identifikasi korelasi, dan buat rangkuman dari kumpulan data yang kompleks. Anda dapat meminta AI untuk menjelaskan tren data dalam bahasa yang sederhana agar lebih jelas. Selain itu, Anda dapat membuat laporan, mendapatkan saran berdasarkan tren historis, dan mengidentifikasi anomali sebelum berdampak pada proyek Anda.
Berkolaborasi dengan para pemangku kepentingan dalam waktu nyata
Manfaatkan ClickUp Docs dan ClickUp Chat untuk berkolaborasi dalam desain, kode, diagram konteks, dan alur kerja aplikasi. Meskipun ClickUp Docs dapat membantu Anda memusatkan sumber daya pengembangan aplikasi, permintaan fitur, dan umpan balik, fungsionalitas chatting-nya dapat merampingkan komunikasi di antara anggota tim sehingga tidak ada yang melewatkan apa pun.
Merampingkan alur kerja dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin
Gunakan 100+ Templat Otomasi Kustom ClickUp untuk mengelola pekerjaan rutin, menganalisis data, membuat laporan standar, dan mengelola handoff proyek. Anda bisa mengotomatiskan alur kerja pengembangan seperti tinjauan kode, persetujuan desain, mengirim pemberitahuan penyelesaian tinjauan, membuat daftar periksa penerapan, dan banyak lagi.
Dengan semua fitur ClickUp yang tangguh, Anda pasti bertanya-tanya tentang paket harganya. Berikut ini sekilas tentang harga ClickUp.
Dapatkan Alternatif Streamlit Terbaik untuk Visualisasi Data dan Pembuatan Aplikasi
Streamlit sangat bagus untuk membangun aplikasi yang berpusat pada data. Namun, jika Anda mencari alat untuk membuat aplikasi atau dasbor yang lebih dinamis dan interaktif, pertimbangkan daftar alternatif Streamlit kami.
Meskipun semua alternatif itu bagus, namun memiliki tujuan tertentu. Sebagai contoh, pilih Taipy untuk operasi front-end dan back-end yang lebih baik, Dash untuk fitur interaktivitas tingkat lanjut, dan Gradio untuk membuat demo.
Demikian pula, jika Anda menginginkan alat visualisasi data yang sederhana namun dilengkapi dengan fitur-fitur canggih, pertimbangkan ClickUp. Alat ini memungkinkan Anda melihat dan menganalisis data dengan dasbor khusus, mengotomatiskan alur kerja dan mengekstrak wawasan utama dengan AI, berkolaborasi secara real time, dan berintegrasi dengan lebih dari 1000 alat.
Ingin mempelajari lebih lanjut tentang ClickUp? Daftar secara gratis!