Hex

Was es ist

Hex ist ein Analytics-Workspace rund um ein SQL- und Python-Notebook, mit dem ein Datenteam echte Analysen macht, ergänzt um drei KI-Schichten. Der Notebook-Agent schreibt und korrigiert SQL, Python und Charts innerhalb eines Projekts. Threads ist die Self-Service-Schicht: Jede Person mit einem Seat stellt eine Frage in natürlicher Sprache, und die Antwort kommt als Chart und Tabelle zurück, gestützt auf ein vollständiges Hex-Projekt, das ein Analyst öffnen und prüfen kann. Der Modeling-Agent hilft beim Schreiben und Validieren semantischer Modelldefinitionen, oder Sie importieren bestehende aus dbt MetricFlow, Cube oder Snowflake Semantic Views. Threads funktioniert auch außerhalb von Hex: Erwähnen Sie @Hex in einem Slack-Channel oder rufen Sie den MCP-Server von Hex aus Claude, ChatGPT, Cursor oder Codex auf. Seit dem 15. September 2026 können diese Chat-Clients Hex-Projekte auch anlegen und aktualisieren, nicht nur lesen.

2026 kamen die Governance-Bausteine, die den Zugang für Nicht-Analysten vertretbar machen. Context Studio (28. Januar) zeigt, was der Agent gefragt wurde, was er verwendet hat und wo er danebenlag. Der Endorsed-Modus, seit August Standard für neue Threads, beschränkt Antworten auf Daten, die das Datenteam als vertrauenswürdig markiert hat. Seit dem 30. Juli ist der Agent per CLI und API aufrufbar, und am 4. August kamen Evals hinzu. Ein Datenteam kann damit eine Suite bekannter Fragen veröffentlichen und nach Zeitplan erneut ausführen, um Abweichungen in den Antworten zu erkennen. Die letzte veröffentlichte Finanzierungsrunde von Hex war eine Series C über 70 Millionen US-Dollar im Mai 2025, angeführt von Avra mit a16z, Sequoia und Snowflake Ventures; die Gesamtfinanzierung stieg damit auf 172 Millionen US-Dollar.

Können Ops-Leute ohne Analystenhintergrund Hex im Self-Service nutzen?

Ja, unter einer Voraussetzung: Jemand muss die Daten vorher modellieren. Ein RevOps-Manager, der fragt „Wie viele Accounts haben im letzten Quartal unter Listenpreis verlängert?“, bekommt eine korrekte Antwort, wenn Verlängerungen, Listenpreis und Rabatt in einem semantischen Modell definiert und freigegeben sind. Auf rohen CRM-Tabellen schreibt der Agent plausibles SQL, das das falsche Betragsfeld erwischt. Genau das ist der Unterschied zwischen einem nützlichen Rollout und einem Glaubwürdigkeitsproblem. Hex’ eigener Credit-Leitfaden beziffert den Aufwand: Eine einfache Zählung kostet etwa 1 Credit, ein einfaches Chart etwa 2, eine 12-Monats-ARR-Prognose etwa 5, eine interaktive Data App etwa 10.

Preisrealität

Community ist kostenlos mit 5 KI-Credits pro Monat. Professional kostet 36 US-Dollar pro Editor und Monat mit 30 Credits pro Editor; Team kostet 75 US-Dollar pro Editor und Monat mit 40 Credits pro Editor, unbegrenzt veröffentlichten Apps, Zeitplänen und Alerts. Explorer-Seats, die Rolle für Personen, die Threads und Apps nutzen, ohne zu bauen, erhalten im Team-Plan 10 Credits pro Monat; den Preis veröffentlicht Hex nicht. Enterprise ist individuell, mit SSO über OIDC, Audit-Logs und Bring-your-own-Key für OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock und Google Gemini. Zusätzliche Credits werden automatisch in 50er-Paketen für 25 US-Dollar nachgekauft, also 0,50 US-Dollar pro Credit. Medium-Compute (8 GB, 1 CPU) ist enthalten; größere Profile werden minutengenau ab 0,32 US-Dollar pro Stunde abgerechnet.

Käuferdaten: Vendr beziffert den Median-Vertrag auf 38.550 US-Dollar pro Jahr über 84 Käufe, mit einer Spanne von 12.726 bis 122.700 US-Dollar; Käufer landen etwa 41 % unter Listenpreis. Der Listenpreis für fünf Team-Editoren liegt bei 4.500 US-Dollar pro Jahr, der Vendr-Median bildet also vor allem Enterprise-Verträge mit SSO und Explorer-Seats ab. Planen Sie 5.000 bis 10.000 US-Dollar pro Jahr für einen Team-Workspace und 25.000 bis 40.000 US-Dollar, sobald Sie Enterprise-Kontrollen und Dutzende Explorer brauchen, jeweils ohne Warehouse-Compute.

Ideal für

Daten- oder Analytics-Leads in Unternehmen mit einem modellierten Warehouse auf Snowflake, BigQuery, Databricks oder ClickHouse, die einen einzigen Ort für Notebook-Arbeit auf Analystenniveau wollen und zugleich gesteuerte Self-Service-Fragen an RevOps- und CS-Teams in Slack weitergeben möchten. Lassen Sie es, wenn niemand im Team SQL schreibt: Hex setzt ein Datenteam voraus, das modelliert, freigibt und prüft.

Im Vergleich zu den Alternativen

Power BI führt im BI-Markt nach installierter Basis, mit 14 US-Dollar pro Nutzer und Monat für Pro. Wählen Sie es, wenn Sie ein Microsoft-Unternehmen sind und es um feste Dashboards geht. Tableau Cloud Creator kostet laut Liste 75 US-Dollar pro Nutzer und Monat; wählen Sie es, wenn geschulte Analysten intensive visuelle Exploration betreiben. Keines der beiden bietet die Notebook-plus-Agent-Schleife von Hex.

Sigma ist die naheliegendste Kaufentscheidung. Wählen Sie Sigma, wenn tabellenkalkulationsaffine Fachanwender gesteuerte Daten bearbeiten müssen, etwa beim Einreichen von Forecasts oder bei der Quotenplanung, denn für seine Input Tables mit Writeback gibt es in Hex kein Gegenstück. Wählen Sie Hex, wenn die Arbeit mit der Frage eines Analysten beginnt, Python braucht oder aus Slack und Claude heraus von Personen beantwortet werden soll, die nie ein BI-Tool öffnen.

Omni ist der am schnellsten wachsende Neueinsteiger, mit einer Series C über 120 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar im April 2026. Wählen Sie Omni für einen gesteuerten Semantic Layer im Looker-Stil unter klassischen Dashboards. Wählen Sie Hex, wenn explorative Analyse und konversationelle Antworten wichtiger sind als ein Dashboard-Katalog.

Wenn Sie auf einem einzigen Warehouse arbeiten und nur Text-to-SQL brauchen, testen Sie zuerst den Agenten des Warehouses selbst: Databricks Genie und Snowflakes Cortex Analyst laufen in Plattformen, die Sie ohnehin bezahlen. Wechseln Sie zu Hex, wenn Sie quellenübergreifende Projekte, Notebooks und Audit-Trails brauchen, die diese Tools nicht liefern.

Stolperfallen

• Credits sind schneller aufgebraucht, als die Zahl der Seats vermuten lässt. Die 40 Credits eines Team-Editors reichen für etwa vier Data-App-Builds im Monat, und Läufe aus Slack, MCP und CLI zählen alle dagegen. Absicherung: Legen Sie ein monatliches Ausgabenlimit für automatische Nachkäufe fest, bevor Sie Threads für Explorer öffnen, und prüfen Sie nach 30 Tagen die Aufschlüsselung der Agent-Aktivität in Context Studio.
• Unmodellierte Daten erzeugen selbstsicher falsche Antworten. Absicherung: Lassen Sie den Endorsed-Modus aktiv, modellieren und geben Sie vor dem Start die 10 bis 20 Metriken frei, nach denen RevOps tatsächlich fragt, und veröffentlichen Sie eine Eval-Suite mit genau diesen Fragen im Wochenrhythmus.
• Sensible Tabellen können über externe Clients abfließen. Absicherung: Markieren Sie Verbindungen mit PII als sensibel, damit der MCP-Server und der Slack-Agent sie nicht nutzen können, und kombinieren Sie das mit Row-Level-Security im Warehouse, statt sich allein auf Hex zu verlassen.
• Explorer-Preise gibt es nur auf Anfrage. Absicherung: Lassen Sie sich den Preis des Explorer-Seats und seine Credit-Zuteilung schriftlich geben, bevor Sie einen Rollout für 50 Personen planen, denn Explorer werden die Editoren zahlenmäßig übertreffen.