Unternehmen weltweit erkennen zunehmend die strategische Bedeutung der Datenanalyse, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut New Vantage Partners investieren 97,2 % der globalen Organisationen bereits in künstliche Intelligenz und Big Data, was diese Technologien zu unverzichtbaren Verbündeten für genauere und schnellere Entscheidungen macht. Dieser Trend ist besonders relevant, da die Größe des globalen Big-Data-Marktes voraussichtlich bis 2027 auf 103 Milliarden Dollar anwachsen wird, mehr als doppelt so groß wie die erwartete Marktgröße im Jahr 2018.
Die durch diese Werkzeuge erzeugte Transformation übertrifft die reine operative Effizienz. Branchen wie Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fintech und Fertigung nutzen fortschrittliche Analysen, um Kunden besser zu verstehen, Marktverhalten vorherzusagen und komplexe Prozesse zu automatisieren, was genauere Prognosen ermöglicht. „Diese Lösungen tragen zur Verarbeitung großer Datenmengen bei und liefern umsetzbare Erkenntnisse für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit“, betont Mathias Brem, Mitbegründer und CDO derRox Partner, ein führendes Beratungsunternehmen im Bereich Daten- und Cybersicherheit.
Mit der erwarteten Entwicklung bis 2025 wird die Nachfrage nach Analysetools, die in der Lage sind, Echtzeitdaten skalierbar zu verarbeiten, nur steigen. Überprüfen Sie die Lösungen, die der Spezialist als herausragend für das nächste Jahr empfiehlt
1.Google BigQuery
Mit einer serverlosen Architektur ist Google BigQuery eine Lösung für die Echtzeit-Analyse großer Datenmengen, ideal für Unternehmen, die Betriebskosten senken und die Agilität bei strategischen Entscheidungen erhöhen möchten. Sektoren wie Einzelhandel, Gesundheit und Fintech profitieren von der schnellen und präzisen Verarbeitung von Informationen, während die erwartete Integration mit KI und maschinellem Lernen sie im Jahr 2025 noch relevanter und wirkungsvoller machen soll, erklärt der Experte.
- Microsoft Factory
Es ist eine SaaS-Datenanalyseplattform, die Tools wie Power BI, Synapse und Data Factory in einer einheitlichen Umgebung integriert und somit die Nutzung und Verwaltung von Daten für mittelständische Unternehmen mit einer schlankeren Infrastruktur vereinfacht. Ihr cloudbasiertes Modell ermöglicht fortschrittliche Analysen, Echtzeitüberwachung und Data Science, alles mit weniger komplexer Konfiguration, und wird somit zu einer strategischen Lösung für Unternehmen, die Effizienz und Integration im Microsoft-Ökosystem suchen, aber kein Technikteam haben, um ein Datenökosystem zu verwalten.
- OpenSearch
OpenSearch hat sich als eine leistungsstarke Open-Source-Lösung für die Echtzeit-Suche und -Analyse von Daten etabliert, mit Anwendungen, die von Systemüberwachung bis hin zur Anomalieerkennung und Betriebsanalyse reichen. Ausgehend vom alten Elasticsearch hat OpenSearch an Bedeutung gewonnen, da es eine offene und skalierbare Alternative für die Indexierung und Visualisierung großer Datenmengen bietet. Weit verbreitet in Branchen wie Technologie, Sicherheit und E-Commerce ermöglicht es die proaktive Überwachung kritischer Abläufe und die schnelle Identifizierung von Abweichungen. Für 2025 deuten die Trends auf eine stärkere Integration mit Cloud-Ökosystemen und den fortgeschrittenen Einsatz von maschinellem Lernen hin, wodurch OpenSearch zu einer strategischen Wahl für Organisationen wird, die Echtzeit-Insights und flexible Anpassungsmöglichkeiten benötigen, hebt Mathias Brem Garcia hervor.
- Google Vertex AI-Plattform
Es ist ein robustes Ökosystem von Machine-Learning- und KI-Tools, das entwickelt wurde, um die Entwicklung, das Training, die Bereitstellung und die Überwachung von Modellen zu vereinfachen. Durch die Kombination der KI-Tools von Google in einer einheitlichen Oberfläche bietet es eine Reihe von Funktionen, die sowohl für Anfänger als auch für KI-Experten entwickelt wurden. Besonders geeignet für mittelständische und große Unternehmen, die mehr Freiheit und Skalierbarkeit der Lösungen sowie Integration mit Modellen aller führenden Anbieter auf dem Markt wünschen.
- Apache Spark
Apache Spark ist eine verteilte Verarbeitungsplattform, die hohe Geschwindigkeit und Effizienz vereint und ein wesentlicher Bestandteil für Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen ist. Mit Anwendungen im Bereich E-Commerce, Telekommunikation und Energiesektor erwartet Spark, im nächsten Jahr durch die Entwicklung des IoT und Edge-Computing in neue Bereiche und Technologien vorzustoßen. Databricks ist das führende Unternehmen im Einsatz dieses Tools, aber nicht das einzige, und das ist einer der Hauptvorteile der Nutzung, da es über die wichtigsten Cloud-Plattformen wie Google, Amazon, Oracle und Microsoft verfügbar ist, interoperabel und frei ist.
- Amazon QuickSight
Es hat sich zu einer beliebten Alternative zu Power BI entwickelt, insbesondere bei Nutzern, die bereits im AWS-Ökosystem integriert sind. Dies liegt hauptsächlich an ihrer engen Integration mit Diensten wie Amazon SageMaker und Athena, die fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen (ML) und die Verarbeitung großer Datenmengen erleichtern. Amazon liegt im Rennen um künstliche Intelligenz (LLMs) zurück, hat aber dennoch den größten Anteil an Nutzern öffentlicher Cloud-Dienste in Brasilien, und diese Technologie wird zweifellos im Jahr 2025 im Mittelpunkt stehen.
- Google Looker
Looker, Teil der von Google übernommenen Lösungssuite, integriert Looker Studio (kostenlos), Looker Studio Pro (Google Workspace) und Looker Platform und deckt dabei sowohl grundlegende Bedürfnisse als auch fortgeschrittene Unternehmensanforderungen ab. Diese Familie integriert Analysen mit dem Google-Ökosystem, einschließlich BigQuery und Workspace, sowie die Einbindung von Gemini für unterstützte Analysen. Die Looker-Plattform ermöglicht den Bau maßgeschneiderter Analyseanwendungen, ideal für Unternehmen, die Daten produktiv nutzen möchten, während Looker Studio zugänglich und hochgradig kollaborativ ist und strategisch für Google Cloud-Nutzer ist.
