Die 7 leistungsstärksten Tools für die Datenanalyse bis 2025

Unternehmen auf der ganzen Welt erkennen zunehmend die strategische Bedeutung der Datenanalyse, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut New Vantage Partners investieren bereits 97,21 % der globalen Organisationen in künstliche Intelligenz und Big Data, was diese Technologien als unverzichtbare Verbündete für präzisere und schnellere Entscheidungen festigt. Diese Entwicklung ist besonders relevant, da der weltweite Big-Data-Markt voraussichtlich bis 2027 auf 103 Milliarden Dollar anwachsen wird, mehr als doppelt so groß wie der erwartete Markt im Jahr 2018. 

A transformação impulsionada por essas ferramentas vai além da mera eficiência operacional. Setores como varejo, saúde, fintech e manufatura estão utilizando análises avançadas para compreender melhor os clientes, prever comportamentos de mercado e automatizar processos complexos, gerando perspectivas mais precisas. "Essas soluções ajudam a processar grandes volumes de informações e fornecem insights acionáveis para inovação e competitividade", destaca Mathias Brem, sócio-fundador e CDO da. Rox PartnersBeratungsunternehmen für Daten und Cybersicherheit.

Mit der für 2025 prognostizierten Entwicklung wird die Nachfrage nach Analysetools, die Daten in Echtzeit und skalierbar verarbeiten können, voraussichtlich weiter steigen. Schauen Sie sich die Lösungen an, die der Experte für das nächste Jahr empfiehlt:

1. Google BigQuery 1. Google BigQuery 

Mit einer serverlosen Architektur ist Google BigQuery eine Lösung, die auf die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit ausgerichtet ist, ideal für Unternehmen, die ihre Betriebskosten reduzieren und ihre Agilität bei strategischen Entscheidungen erhöhen möchten. "Branchen wie Einzelhandel, Gesundheit und Fintech profitieren vom schnellen und präzisen Informationsverarbeitung, während die erwartete Integration von KI und maschinellem Lernen es bis 2025 noch relevanter und wirkungsvoller machen wird", betont der Experte.

2. Microsoft Factory Microsoft-Fabrik

Es handelt sich um eine SaaS-Plattform für Datenanalyse, die Tools wie Power BI, Synapse und Data Factory in einer vereinheitlichten Umgebung integriert und die Nutzung und Verwaltung von Daten für mittelständische Unternehmen mit schlankerer Infrastruktur vereinfacht. Ihr Cloud-basiertes Modell ermöglicht fortgeschrittene Analysen, Echtzeitüberwachung und Datenwissenschaft, alles ohne die Notwendigkeit komplexer Konfiguration, was sie zu einer strategischen Lösung für Unternehmen macht, die Effizienz und Integration im Microsoft-Ökosystem suchen, aber kein Technologieteam haben, um ein Datenökosystem zu verwalten.

3. OpenSearch OpenSearch

O OpenSearch hat sich als leistungsstarke Open-Source-Lösung zur Echtzeitdatensuche und -analyse etabliert, mit Anwendungen, die von der Überwachung von Systemen bis zur Erkennung von Anomalien und betrieblicher Analyse reichen. Ausgehend von dem ehemaligen Elasticsearch hat sich OpenSearch durchgesetzt, indem es eine offene und skalierbare Alternative zur Indexierung und Visualisierung großer Datenmengen bietet. Weit verbreitet in Branchen wie Technologie, Sicherheit und E-Commerce ermöglicht es das proaktive Überwachen kritischer Vorgänge und die schnelle Identifizierung von ereignisabhängigen Abweichungen. "Für 2025 deuten die Trends auf eine verstärkte Integration mit Cloud-Ökosystemen und den fortschrittlichen Einsatz von maschinellem Lernen hin, wodurch OpenSearch zu einer strategischen Wahl für Organisationen wird, die Echtzeit-Einblicke und Anpassungsflexibilität benötigen", betont Mathias Brem Garcia.

4. Google Vertex AI-Plattform

Es handelt sich um ein robustes Ökosystem von Machine-Learning- und künstlicher Intelligenz-Tools, das entwickelt wurde, um die Entwicklung, Schulung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen zu vereinfachen. Durch die Kombination der Leistung der Google-AI-Tools in einer vereinheitlichten Oberfläche bietet es eine Reihe von Funktionen, die sowohl Anfängern als auch erfahrenen AI-Experten gerecht werden. Besonders geeignet für mittlere und große Unternehmen, die eine größere Freiheit und Skalierbarkeit der Lösungen sowie Integration mit Modellen aller führenden Anbieter auf dem Markt wünschen.

5. Apache Spark

O Apache Spark ist eine verteilte Verarbeitungsplattform, die hohe Geschwindigkeit und Effizienz kombiniert und für Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen unverzichtbar ist. Mit Anwendungen im E-Commerce, Telekommunikations- und Energiesektor wird erwartet, dass Spark im nächsten Jahr in neue Bereiche und Technologien vordringt, die durch die Entwicklung des IoT und Edge-Computings vorangetrieben werden. Databricks ist das führende Unternehmen bei der Verwendung dieses Tools, jedoch nicht das einzige, was eine der Hauptvorteile seiner Verwendung ist, da es über die wichtigsten Cloud-Plattformen wie Google, Amazon, Oracle und Microsoft verfügbar ist, interoperabel und frei ist.

6. Amazon QuickSight

Es hat sich zu einer beliebten Alternative zu Power BI entwickelt, insbesondere unter Nutzern, die bereits in das AWS-Ökosystem integriert sind. Dies liegt hauptsächlich an seiner starken Integration mit Diensten wie Amazon SageMaker und Athena, die fortgeschrittene Analysen, maschinelles Lernen (ML) und die Verarbeitung von Daten in großem Maßstab erleichtern. Amazon liegt im Rennen um künstliche Intelligenz (Kis) zurück, hat aber immer noch den größten Anteil an öffentlichen Cloud-Nutzern in Brasilien, und dies wird zweifellos eine herausragende Technologie im Jahr 2025 sein.

7. Google Looker 

O Looker, Teil der von Google erworbenen Lösungsfamilie, integriert Looker Studio (kostenlos), Looker Studio Pro (Google Workspace) und Looker Platform und deckt damit von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen geschäftlichen Anforderungen ab. Diese Familie vereint Analysen mit dem Google-Ökosystem, einschließlich BigQuery und Workspace, und integriert zudem Gemini für unterstützte Analysen. Die Looker Platform ermöglicht die Entwicklung maßgeschneiderter analytischer Anwendungen, ideal für Unternehmen, die darauf abzielen, Daten zu vermarkten, während das Looker Studio benutzerfreundlich und äußerst kollaborativ ist und für Benutzer der Google Cloud strategisch wichtig ist.