7 tehokkainta tietojen analysointityökalua vuodelle 2025

Yritykset ympäri maailmaa tunnustavat yhä enemmän tietojen analysoinnin strategisen merkityksen pysyä kilpailukykyisinä. New Vantage Partnersin mukaan 97 2% maailmanlaajuisista organisaatioista investoi jo tekoälyyn ja Big Dataan, joka yhdistää nämä teknologiat välttämättömiksi liittolaisiksi tarkempien ja nopeampien päätösten kannalta. Tämä suuntaus on erityisen tärkeä, koska maailmanlaajuisten big data - markkinoiden koon odotetaan kasvavan $ 103 miljardiin dollariin vuoteen 2027 mennessä, mikä on yli kaksinkertainen odotettuun markkinakokoon verrattuna vuonna 2018. 

Näiden työkalujen tuottama muutos ylittää pelkän toiminnan tehokkuuden.Järjestäjät, kuten vähittäiskauppa, terveys, fintech ja valmistus, käyttävät kehittynyttä analyysiä ymmärtääkseen paremmin asiakkaita, ennustaakseen markkinakäyttäytymistä ja automatisoidakseen monimutkaisia prosesseja, luoden tarkempia näkökulmia. “Nämä ratkaisut edistävät suurten tietomäärien käsittelyä, sen lisäksi, että ne tuottavat toimivia näkemyksiä innovaatioista ja kilpailukyvystä.Kerro, korostaa Mathias Brem, perustajakumppani ja yrityksen CDO Rox Partnerin, referenssikonsultointi tiedoissa ja kyberturvallisuudessa.

Vuoden 2025 odotetun kehityksen myötä dataa reaaliajassa ja skaalautuvasti käsittelevien analyysityökalujen kysynnän pitäisi vain kasvaa.Tarkastetaan ratkaisut, joita asiantuntija ilmoittaa seuraavan vuoden kohokohtana:

1.Google BigQuery 

Google BigQuery on palvelimettomalla arkkitehtuurilla ratkaisu, joka keskittyy analysoimaan suuria tietomääriä reaaliajassa, ihanteellinen yrityksille, jotka pyrkivät vähentämään käyttökustannuksia ja lisäämään ketteryyttä strategisissa päätöksissä.“Sektorit, kuten vähittäiskauppa, terveys ja fintech, hyötyvät nopeasta ja tarkasta tiedon käsittelystä, kun taas kauan odotetun integroinnin tekoälyyn ja koneoppimiseen pitäisi tehdä siitä entistä merkityksellisempi ja vaikuttavampi vuonna 2025, asiantuntija sanoo.

2. Microsoftin tehdas

Se on SaaS-data-analytiikka-alusta, joka integroi työkaluja, kuten Power BI, Synapse ja Data Factory, yhtenäiseen ympäristöön, yksinkertaistaen tietojen käyttöä ja hallintaa keskisuurille yrityksille, joilla on kevyempi infrastruktuuri. Sen pilvipohjainen malli mahdollistaa edistyneen analyysin, reaaliaikaisen seurannan ja datatieteen, joilla kaikilla on vähemmän tarvetta monimutkaiseen kokoonpanoon, mikä tekee siitä strategisen ratkaisun yrityksille, jotka etsivät tehokkuutta ja integraatiota Microsoftin ekosysteemiin, mutta sillä ei ole teknologiatiimiä hallitsemaan tietoekosysteemiä.

3. OpenSearch

OpenSearch on konsolidoitunut tehokkaaksi avoimen lähdekoodin ratkaisuksi reaaliaikaiseen tiedonhakuun ja analysointiin, ja sovellukset vaihtelevat järjestelmän seurannasta poikkeavuuksien havaitsemiseen ja operatiiviseen analysointiin. Kehittyen vanhasta Elasticsearchista OpenSearch on vahvistunut tarjoamalla avoimen ja skaalautuvan vaihtoehdon suurten tietomäärien indeksointiin ja visualisointiin. Käytetään laajasti sellaisilla aloilla kuin teknologia, turvallisuus ja sähköinen kaupankäynti, se mahdollistaa kriittisten toimintojen ennakoivan seurannan ja epätyypillisten tapahtumien nopean tunnistamisen.“Vuon 2025 trendit viittaavat laajempaan integraatioon Avointen pilviekosysteemien kanssa ja koneoppimisen edistynyt käyttö, mikä muuttaa oivallukset Matsearchin strategiseksi valinnaksi B-pohjaisiksi organisaatioiksi.

4. Google Vertex AI -alusta

Se on vankka koneoppimisen ja tekoälytyökalujen ekosysteemi, joka on suunniteltu yksinkertaistamaan mallien kehittämistä, koulutusta, käyttöönottoa ja seurantaa. Yhdistämällä Google AI - työkalujen tehon yhtenäiseen käyttöliittymään, se tarjoaa sarjan ominaisuuksia, jotka on suunniteltu sopimaan sekä aloittelijoille että tekoälyasiantuntijoille. Sopii erityisesti keskisuurille ja suurille yrityksille, jotka haluavat suuremman vapauden ja skaalautuvuuden ratkaisuihin ja integraatioon kaikkien markkinoiden suurten toimittajien malleihin.

5. Spark Apache

Apache Spark on hajautettu prosessointialusta, joka yhdistää suuren nopeuden ja tehokkuuden, ja se on olennainen osa reaaliaikaista analysointia ja koneoppimista. Sähköiseen kaupankäyntiin, tietoliikenteeseen ja energiasektoriin keskittyvien sovellusten ansiosta Spark odottaa etenevän uusille alueille ja teknologioille IoT:n ja reunalaskennan kehittämisestä seuraavana vuonna Databricks on tärkein yritys työkalun käytössä, mutta ei ole ainoa, ja tämä on yksi tärkeimmistä eduista sen käytössä, koska se on saatavilla. tärkeimmät pilvialustat, kuten Google, Amazon, Oracle ja Microsoft ovat yhteentoimivia ja ilmaisia.

6. Amazon QuickSight

Siitä on tullut suosittu vaihtoehto Power BI: lle, erityisesti AWS-ekosysteemiin jo integroituneiden käyttäjien keskuudessa.Tämä johtuu pääasiassa sen vahvasta integroinnista Amazon SageMakerin ja Athenen kaltaisiin palveluihin, jotka helpottavat kehittynyttä analytiikkaa, koneoppimista (ML) ja laajamittaista tietojen manipulointia Amazon on jäljessä tekoälyn kilpailussa (LLM), mutta sillä on edelleen suurin osuus julkisista pilvikäyttäjistä Brasiliassa ja tämä tulee epäilemättä olemaan todisteena oleva teknologia vuonna 2025.

7. Google Looker 

Looker, osa Googlen hankkimaa ratkaisuperhettä, yhdistää Looker Studion (ilmainen), Looker Studio Pron (Google Workspace) ja Looker Platformin, jotka vastaavat perustarpeista edistyneisiin liiketoiminnan vaatimuksiin. Tämä perhe yhdistää analyysit Googlen ekosysteemin kanssa, mukaan lukien BigQuery ja Workspace, ja sisältää Geminin avustettua analysointia varten. Looker Platformin avulla voit rakentaa räätälöityjä analyyttisiä sovelluksia, jotka ovat ihanteellisia yrityksille, jotka pyrkivät tuottamaan dataa, kun taas Looker Studio on käytettävissä ja erittäin yhteistyökykyinen, koska se on strateginen Google Cloud -käyttäjille.