DataSpell 2025.3: Visualisierungszellen, Multi-Agent-Unterstützung und Jupyter-Verbesserungen

Mit der Version 2025.3 verfolgt DataSpell weiterhin die Mission, Datenanalysen mit KI-Unterstützung produktiver zu machen. Neben der Verbesserung des DataSpell-eigenen KI-Agents erweitert diese Version Ihre Möglichkeiten durch direkten Zugriff auf Claude Agent in der IDE – weitere Agents werden in Kürze folgen. DataSpell 2025.3 bietet außerdem wesentliche Verbesserungen im Visualisierungs-Workflow und bei der Verwendung von Jupyter.

Lesen Sie weiter, um alle Neuerungen in DataSpell 2025.3 zu entdecken.

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Mehrere Agents in DataSpell

Zum ersten Mal unterstützt DataSpell die Verwendung mehrerer KI-Agents. Sie haben folgende Wahlmöglichkeiten:

• DataSpell AI Agent – konzipiert zur Steuerung der DataSpell-Funktionen über Anfragen, die direkt im KI-Chat gestellt werden.
  
• Claude Agent – hervorragend geeignet für Programmierunterstützung und Dokumentation.
  

Öffnen Sie einfach den KI-Chat, wählen Sie den gewünschten Agent aus und legen Sie mit der gemeinsamen Arbeit los. In zukünftigen Updates werden wir weitere Agents bereitstellen.

Verbesserte Visualisierungen

Visualisierungen im Chat

Sie können nun Diagramme direkt im KI-Chat generieren und betrachten – zusätzliche Schritte sind nicht mehr nötig.
Die KI-Agent von DataSpell kann:

• Datensammlungen automatisch auswerten.
  
• Visualisierungen als Bilder oder JSON-basierte Spezifikationen generieren.
  
• Visualisierungen im Chat oder in speziellen Visualisierungszellen darstellen.
  

Dies ermöglicht reibungslosere und interaktivere explorative Datenanalysen.

Visualisierungszellen in Notebooks

Wir haben Unterstützung für Visualisierungszellen eingeführt. Diese bieten eine neue Methode, um Daten in Notebooks ganz ohne Programmiercode zu erkunden und zu präsentieren. Sie können nun:

• Visualisierungen erstellen, ohne Code zu schreiben.
• Plots sofort inline betrachten.
• Visualisierungen mit einem Klick in Python-Code konvertieren.
• Notebooks mit Diagrammdarstellungen anstelle von Codeabschnitten exportieren.
  

Wenn Sie Visualisierungen teilen oder als PDF exportieren, werden diese als Bilder oder HTML gespeichert, um eine genaue Darstellung Ihrer Ergebnisse zu gewährleisten.

Jupyter-Verbesserungen

DataSpell erkennt jetzt folgende Probleme automatisch:

• Fehlende Werte
• Ausreißer
• Duplikate
• Abweichungen bei der Formatierung
• Korrelierte oder redundante Merkmale
  

Sie erhalten KI-gestützte Vorschläge, um diese Probleme sofort zu beheben. Klicken Sie auf Fix with AI, um den Code, der zur Behebung des betreffenden Problems generiert wurde, als neue Zelle in Ihr Jupyter-Notebook einzufügen.

Datenbank-Updates

Abfragedateien

Nach der Einführung in DataGrip verwendet nun auch DataSpell Abfragedateien statt Abfragekonsolen, um einen reibungsloseren und einheitlicheren SQL-Workflow zu gewährleisten. Beim ersten Start nach dem Update werden Sie aufgefordert, Ihre vorhandenen Konsolen automatisch zu migrieren.

Verbindungen zu Cloud-Datenbanken

DataSpell kann jetzt AWS-, Azure- und Google-Cloud-Datenbanken einbinden. Verbinden Sie Ihre Cloud-Accounts direkt in der IDE, durchsuchen Sie die verfügbaren Datenbanken und erstellen Sie mit nur einem Klick neue Datenquellen. Alle verbundenen Accounts werden auf dem Cloud-Tab des Dialogs Data Sources and Drivers angezeigt.

Islands-Design als Standard

Das Islands-Design ist das neue Standarddesign für die DataSpell-Oberfläche. Es ist sowohl in einer dunklen als auch in einer hellen Variante verfügbar. Dieses Update modernisiert die Optik der IDE, ohne Ihre Arbeitsabläufe zu verändern. Um das neue Design zu aktivieren oder zu deaktivieren, öffnen Sie den Settings-Dialog der IDE und navigieren Sie zur Einstellungsseite Appearance & Behavior | Appearance.

Wir hoffen, dass Ihnen die Neuerungen in DataSpell 2025.3 gefallen werden. Diese Version ist ein weiterer Meilenstein auf dem Weg von DataSpell zur intelligentesten und kontextsensitivsten IDE für Datenprofis. Sollten Sie einen Fehler entdecken oder einen Funktionsvorschlag haben, teilen Sie uns dies bitte in unserem Issue-Tracker mit.
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Autor des ursprünglichen Blogposts