Les 7 outils d'analyse de données les plus puissants pour 2025

Les entreprises du monde entier reconnaissent de plus en plus l'importance stratégique de l'analyse des données pour rester compétitives Selon New Vantage Partners, 97 21 TP3 T d'organisations mondiales investissent déjà dans l'intelligence artificielle et le Big Data, qui consolident ces technologies comme des alliés indispensables pour des décisions plus précises et plus rapides Cette tendance est particulièrement pertinente, puisque la taille du marché mondial du big data devrait croître jusqu'à 1TP4 T 103 milliards de dollars d'ici 2027, soit plus du double de la taille attendue du marché en 2018. 

La transformation générée par ces outils dépasse la simple efficacité opérationnelle. Des secteurs tels que la vente au détail, la santé, la fintech et la fabrication utilisent une analyse avancée pour mieux comprendre les clients, prédire les comportements du marché et automatiser les processus complexes, générant ainsi des perspectives plus précises. “Ces solutions contribuent au traitement de grands volumes d'informations, en plus de produire des informations exploitables pour l'innovation et la compétitivité”, souligne Mathias Brem, associé fondateur et CDO de l'entreprise Partenaire Rox, conseil en référence en matière de données et de cybersécurité.

Avec l'évolution attendue pour 2025, la demande d'outils d'analyse capables de traiter les données en temps réel et de manière évolutive ne devrait que croître Consultez les solutions que l'expert indique comme point culminant pour la prochaine année :

1.Google BigQuery 

Avec une architecture sans serveur, Google BigQuery est une solution axée sur l'analyse de grands volumes de données en temps réel, idéale pour les entreprises qui cherchent à réduire les coûts d'exploitation et à accroître l'agilité dans les décisions stratégiques. Les secteurs tels que la vente au détail, la santé et la fintech bénéficient du traitement rapide et précis de l'information, tandis que l'intégration tant attendue avec l'IA et l'apprentissage automatique devrait la rendre encore plus pertinente et percutante en 2025”, affirme l'expert.

2. Usine Microsoft

Il s'agit d'une plateforme d'analyse de données SaaS qui intègre des outils tels que Power BI, Synapse et Data Factory dans un environnement unifié, simplifiant l'utilisation et la gestion des données pour les entreprises de taille moyenne dotées d'une infrastructure plus allégée Son modèle basé sur le cloud permet une analyse avancée, une surveillance en temps réel et la science des données, le tout avec moins besoin de configuration complexe, ce qui en fait une solution stratégique pour les entreprises en quête d'efficacité et d'intégration dans l'écosystème Microsoft mais ne dispose d'aucune équipe technologique pour gérer un écosystème de données.

3. Recherche ouverte

OpenSearch s'est consolidé comme une solution open source puissante pour la recherche et l'analyse de données en temps réel, avec des applications allant de la surveillance du système à la détection d'anomalies et à l'analyse opérationnelle. Évoluant de l'ancienne Elasticsearch, OpenSearch a gagné en force en offrant une alternative ouverte et évolutive pour l'indexation et la visualisation de grands volumes de données. Largement utilisé dans des secteurs tels que la technologie, la sécurité et le commerce électronique, il permet un suivi proactif des opérations critiques et l'identification rapide d'événements non standard. Pour 2025, les tendances pointent vers une plus grande intégration avec les écosystèmes Open cloud et l'utilisation avancée du machine learning, transformant les informations en choix stratégique de Matsearch en organisations basées sur B.

4. Plateforme d'IA Google Vertex

Il s'agit d'un écosystème robuste d'outils d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle conçu pour simplifier le développement, la formation, le déploiement et la surveillance des modèles. Combinant la puissance des outils d'IA de Google dans une interface unifiée, il offre une série de fonctionnalités conçues pour convenir aussi bien aux débutants qu'aux experts en IA. Particulièrement adapté aux moyennes et grandes entreprises qui souhaitent une plus grande liberté et évolutivité des solutions et une intégration avec les modèles de tous les principaux fournisseurs du marché.

5. Spark Apache

Apache Spark est une plateforme de traitement distribué qui combine haut débit et efficacité, étant un élément essentiel pour l'analyse en temps réel et l'apprentissage automatique Avec des applications axées sur le commerce électronique, les télécommunications et le secteur de l'énergie, Spark s'attend à progresser vers de nouveaux domaines et technologies à partir du développement de l'IoT et de l'informatique de pointe dans la prochaine année Databricks est la principale entreprise en avance dans l'utilisation de l'outil mais n'étant pas la seule et c'est l'un des principaux avantages dans l'utilisation de celui-ci puisqu'il est disponible à travers les principales plateformes cloud telles que Google, Amazon, Oracle et Microsoft étant interopérable et gratuit.

6. Amazon QuickSight

Il est devenu une alternative populaire à Power BI, en particulier parmi les utilisateurs déjà intégrés dans l'écosystème AWS Cela est principalement dû à sa forte intégration avec des services tels que Amazon SageMaker et Athena, qui facilitent l'analyse avancée, l'apprentissage automatique (ML) et la manipulation de données à grande échelle Amazon est en retard dans la course à l'intelligence artificielle (LLM) mais a toujours la plus grande part d'utilisateurs de cloud public au Brésil et ce sera sans aucun doute une technologie en évidence en 2025.

7. Google Looker 

Looker, faisant partie de la famille de solutions acquises par Google, intègre Looker Studio (gratuit), Looker Studio Pro (Google Workspace ) et Looker Platform, répondant des besoins de base aux demandes avancées de l'entreprise Cette famille unifie les analyses avec l'écosystème Google, y compris BigQuery et Workspace, et intègre Gemini pour l'analyse assistée La Looker Platform vous permet de construire des applications analytiques sur mesure, idéales pour les entreprises qui visent à produire des données, tandis que Looker Studio est accessible et hautement collaboratif, étant stratégique pour les utilisateurs de Google Cloud.