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Cube
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Datarails in der Finanzberichterstattung und -analyse hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit hervorheben, diese Prozesse effektiv zu optimieren. Ein Benutzer bemerkte, dass die Plattform ihre Budgetierungsphase erheblich erleichterte und ihre Stärke im Umgang mit komplexen finanziellen Aufgaben unter Beweis stellte.
- Benutzer sagen, dass Cube sich durch seine schnellen und flexiblen Budgetierungs- und Prognosefähigkeiten auszeichnet. Rezensenten schätzen, wie es sich nahtlos in bestehende Systeme integriert und eine Echtzeit-Datenabfrage ermöglicht, was die Effizienz in der Analyse anstelle der Datenmanipulation erhöht.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Datarails eine höhere Gesamtzufriedenheitsbewertung, was seine starke Leistung in der Finanzanalyse und -berichterstattung widerspiegelt. Benutzer haben seine zentralisierte Datenlagerfähigkeiten gelobt, die die Integration mehrerer Datenquellen ermöglichen und es zu einer robusten Wahl für Finanzteams machen.
- Rezensenten erwähnen, dass der Implementierungsprozess von Cube erfrischend einfach und schnell ist, mit minimaler Anlaufzeit. Diese einfache Einrichtung wird häufig hervorgehoben und macht es zu einer attraktiven Option für Teams, die ohne umfangreiche Verzögerungen starten möchten.
- G2-Rezensenten bemerken, dass, obwohl Datarails einen leichten Vorteil in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit hat, der Kundensupport von Cube häufig als einer der besten gelobt wird, wobei Benutzer ihr Support-Team als reaktionsschnell und sachkundig beschreiben, was während der Implementierungsphase entscheidend sein kann.
- Benutzer berichten, dass Datarails in seiner Fähigkeit glänzt, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren, was ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die einen umfassenden Überblick über ihre Finanzen benötigen. Im Gegensatz dazu wird Cube für seine starken Budgetierungsfunktionen anerkannt, aber einige Benutzer sind der Meinung, dass es in Bereichen wie der Datenvisualisierung verbessert werden könnte.
Cube vs Datarails
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Cube einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Cube zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Datarails den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Cube.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Datarails.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Datarails gegenüber Cube.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Cube
Keine Preisinformationen verfügbarDatarails
Datarails FP&A Premium
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- FinanceOS FP&A
- 5 Benutzer
- 2 Integrationen
Kostenlose Testversion
Cube
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDatarails
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
99
8.7
238
Einfache Bedienung
8.9
99
7.9
245
Einfache Einrichtung
8.6
52
7.5
206
Einfache Verwaltung
9.0
47
8.2
159
Qualität der Unterstützung
9.1
98
9.3
235
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
49
9.2
158
Produktrichtung (% positiv)
8.9
92
9.4
243
Funktionen
Erstellung des Budgets
8.2
62
9.0
153
8.6
57
8.4
135
8.6
59
8.8
134
8.2
61
8.5
144
8.0
48
7.8
112
8.8
56
8.7
138
Haushaltsführung
8.7
50
8.7
142
8.2
49
8.3
127
8.1
43
8.0
123
Prognose
8.8
56
8.8
136
8.9
48
8.2
126
8.6
48
8.3
124
8.4
49
8.2
123
7.7
10
6.7
87
Analytics
8.7
58
8.4
136
8.7
53
8.4
127
8.5
49
8.2
117
Agentic KI - Budgetierung und Prognose
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
32
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
32
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
34
Datenmanagement
8.3
59
9.1
162
8.8
53
9.0
165
8.5
55
8.5
157
Struktur der Berichterstattung
8.7
50
8.5
139
8.1
49
8.1
146
8.3
46
8.4
147
Standard-Analytik
8.1
42
8.3
134
8.0
46
8.3
144
8.6
56
8.6
149
8.4
59
8.9
155
Benutzerdefinierte Analysen
6.6
50
8.4
152
7.5
50
8.4
133
8.6
54
8.8
149
8.7
53
8.2
147
8.3
10
8.6
101
Agentic KI - Finanzanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
27
Cashflow-Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Cashflow-Prognose
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Finanzdatenübernahme
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Agentische KI - Cashflow-Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Versöhnung
9.1
32
8.8
75
|
Verifizierte Funktion
9.1
31
8.7
74
|
Verifizierte Funktion
8.6
25
8.8
34
Reporting
9.1
33
8.4
77
|
Verifizierte Funktion
8.8
30
8.1
78
|
Verifizierte Funktion
9.1
32
8.4
76
|
Verifizierte Funktion
Schließungsprozess
8.8
18
7.6
61
|
Verifizierte Funktion
8.3
18
7.0
60
|
Verifizierte Funktion
9.0
24
7.8
62
|
Verifizierte Funktion
KI - Finanzabschluss
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
5.9
11
Finanzplanung
8.8
12
8.0
78
|
Verifizierte Funktion
9.1
19
8.8
86
|
Verifizierte Funktion
8.3
17
8.6
87
|
Verifizierte Funktion
Agentic KI - FP&A (Finanzplanung & Analyse)
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
27
Finanzielle Einblicke
9.4
18
8.2
93
|
Verifizierte Funktion
8.9
19
8.0
93
|
Verifizierte Funktion
9.2
20
8.0
92
|
Verifizierte Funktion
Daten
7.2
20
8.6
99
|
Verifizierte Funktion
8.4
20
8.8
100
|
Verifizierte Funktion
9.4
21
9.1
105
|
Verifizierte Funktion
8.4
19
8.2
97
|
Verifizierte Funktion
Status-Kommunikation
8.4
20
8.3
93
|
Verifizierte Funktion
9.4
19
9.1
94
|
Verifizierte Funktion
7.9
16
9.0
98
|
Verifizierte Funktion
7.8
12
8.1
30
Reconciliation - Financial Reconciliation
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Audit - Financial Reconciliation
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrations - Financial Reconciliation
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
User Permissions and Security - Financial Reconciliation
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Finanzielle Abstimmung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Buchhaltung & Finanzen1 Funktion ausblenden1 Funktion anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Agentic KI - Buchhaltung & Finanzen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Cube und Datarails sind kategorisiert als Finanzabschluss, Unternehmensleistungsmanagement (CPM), Budgetierung und Prognose, und Finanzanalyse
Einzigartige Kategorien
Cube hat keine einzigartigen Kategorien
Datarails ist kategorisiert als Cashflow-Management und Finanzielle Abstimmung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Cube
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Datarails
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.0%
Computersoftware
12.2%
Finanzdienstleistungen
9.8%
Marketing und Werbung
4.1%
Gesundheit, Wellness und Fitness
4.1%
Andere
56.9%
Finanzdienstleistungen
8.0%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
7.2%
herstellungs-
5.7%
Buchhaltung
4.6%
Öl & Energie
4.2%
Andere
70.3%
Diskussionen
Cube hat keine Diskussionen mit Antworten
Datarails hat keine Diskussionen mit Antworten
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