Cube.dev-Entwicklung
Professionelle Cube.dev-Entwicklung von erfahrenen Entwicklern aus Graz, Österreich.
Cube.dev ist ein semantischer Analytics-Layer — eine Art Headless-BI-Lösung, die zwischen Datenbank und Frontend sitzt und eine kontrollierte, API-basierte Abfrageschicht bereitstellt. Anstatt SQL direkt im Frontend zu schreiben, definiert man Datenmodelle mit Measures, Dimensions und Joins, die Cube dann in optimierte Queries übersetzt.
Bei dectria setzen wir Cube.dev in unserer ESG-Plattform NetCero ein, um analytische Dashboards zu betreiben. Die multi-dimensionale Abfragelogik ermöglicht es, Kennzahlen nach verschiedenen Dimensionen aufzuschlüsseln — mit mandantenfähiger Zugriffskontrolle und Visualisierung über ECharts.
Der Vorteil gegenüber teuren BI-Tools wie Tableau oder Power BI liegt auf der Hand: volle Kontrolle über die Dashboard-UX, keine Lizenzkosten pro Benutzer, und durch Pre-Aggregations werden selbst komplexe Abfragen über Millionen von Datensätzen in Millisekunden beantwortet. Cube integriert sich mit jeder Charting-Bibliothek und jedem Frontend-Framework.
Offizielle WebsiteKompetenzen
Was wir mit Cube.dev umsetzen
Einsatzgebiete
Typische Anwendungsfälle
GHG- & ESG-Reporting-Dashboards
Interaktive Dashboards für CO₂-Bilanzierung und Nachhaltigkeitsberichterstattung mit multi-dimensionaler Analyse nach Scope, Standort und Zeitraum — wie in unserer NetCero-Plattform mit mandantenfähiger Datenisolierung.
Embedded Analytics für SaaS-Produkte
Analytik-Funktionalität direkt in Ihre Anwendung eingebettet, ohne auf externe BI-Tools angewiesen zu sein. Benutzerdefinierte Dashboards mit Ihrer eigenen Design-Sprache und voller Kontrolle über die User Experience.
Datengetriebene Entscheidungsplattformen
Zentrale Analyse-Layer, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und über eine einheitliche API für Dashboards, Reports und automatisierte Alerts bereitstellen — mit Pre-Aggregations für konsistente Performance.
Häufige Fragen
FAQ zu Cube.dev
Warum empfiehlt dectria Cube.dev statt klassischer BI-Tools?
Wie performant ist Cube.dev bei großen Datenmengen?
Kann Cube.dev auch mandantenfähig betrieben werden?
Jedes Projekt beginnt mit einem Gespräch.