2025 legnagyobb hatékonyságú adatelemző eszközei

A vállalatok világszerte egyre inkább felismerik az adatelemzés stratégiai jelentőségét, hogy versenyképesek maradjanak A New Vantage Partners szerint a globális szervezetek közül már 97 2% fektet be a mesterséges intelligenciába és a Big Data-ba, amely ezeket a technológiákat a pontosabb és gyorsabb döntések nélkülözhetetlen szövetségeseiként konszolidálja Ez a tendencia különösen releváns, hiszen a globális big data piac mérete 2027-re várhatóan $ 103 milliárd dollárra nő, ami több mint kétszerese a 2018-ban várt piaci méretnek. 

Az ezen eszközök által generált átalakulás meghaladja a puszta működési hatékonyságot. Az olyan ágazatok, mint a kiskereskedelem, az egészségügy, a fintech és a gyártás fejlett elemzést alkalmaznak az ügyfelek jobb megértése, a piaci magatartás előrejelzése és az összetett folyamatok automatizálása érdekében, pontosabb perspektívákat generálva. “Ezek a megoldások hozzájárulnak a nagy mennyiségű információ feldolgozásához, amellett, hogy hasznos betekintést nyújtanak az innovációhoz és a versenyképességhez, kiemeli Mathias Brem, a vállalat alapító partnere és CDO-ja Rox Partner, referenciatanácsadás az adat- és kiberbiztonság területén.

A 2025-re várható fejlődéssel csak nőnie kell az adatok valós időben és skálázható módon történő kezelésére alkalmas elemzőeszközök iránti keresletnek, Nézze meg azokat a megoldásokat, amelyeket a szakértő a következő év kiemelt pontjaként jelöl meg:

1. Google BigQuery 

A szerver nélküli architektúrával a Google BigQuery egy olyan megoldás, amely nagy mennyiségű adat valós idejű elemzésére összpontosít, ideális azoknak a vállalatoknak, amelyek a működési költségek csökkentésére és a stratégiai döntések agilitásának növelésére törekszenek.“ Az olyan ágazatok, mint a kiskereskedelem, az egészségügy és a fintech, profitálnak az információk gyors és pontos feldolgozásából, míg a régóta várt integráció az AI-val és a gépi tanulással még relevánsabbá és hatásosabbá kell, hogy tegye 2025-ben, mondja a szakértő.

2. Microsoft Gyár

Ez egy SaaS adatelemző platform, amely egységes környezetben integrálja az olyan eszközöket, mint a Power BI, a Synapse és a Data Factory, egyszerűsítve az adatok felhasználását és kezelését a karcsúbb infrastruktúrával rendelkező középvállalatok számára. Felhőalapú modellje fejlett elemzést, valós idejű monitorozást és adattudományt tesz lehetővé, mindezt kevésbé igényli a komplex konfigurációra, így stratégiai megoldás a Microsoft ökoszisztémájában hatékonyságot és integrációt kereső vállalkozások számára, de nincs technológiai csapata az adatökoszisztéma kezelésére.

3. OpenSearch

Az OpenSearch a valós idejű adatkeresés és -elemzés hatékony nyílt forráskódú megoldásaként konszolidált, a rendszerfigyeléstől az anomáliák észleléséig és az operatív elemzésig terjedő alkalmazásokkal. A régi Elasticsearch-ből fejlődve az OpenSearch megerősödött azáltal, hogy nyílt és méretezhető alternatívát kínál nagy mennyiségű adat indexelésére és megjelenítésére. 2025-ben a trendek a nyílt felhő ökoszisztémákkal való nagyobb integrációra és a nem szabványos események gyors azonosítására utalnak.“ 2025-ben a trendek a nyílt felhő ökoszisztémákkal való nagyobb integrációra és a gépi tanulás fejlett használatára utalnak, átalakítva a betekintést a Matsearch stratégiai választásává B-alapú szervezetekké.

4. Google Vertex AI Platform

Ez a modellek fejlesztésének, képzésének, telepítésének és felügyeletének egyszerűsítésére tervezett gépi tanulási és mesterséges intelligencia eszközök robusztus ökoszisztémája A Google AI eszközök erejét egy egységes felületben ötvözve egy sor olyan funkciót kínál, amelyek mind a kezdőknek, mind az AI szakértőknek megfelelnek, különösen alkalmas olyan közép - és nagyvállalatok számára, akik nagyobb szabadságot és a megoldások skálázhatóságát, valamint a piac összes jelentős szállítójának modelljeivel való integrációt szeretnék.

5. Apache Spark

Az Apache Spark egy elosztott feldolgozási platform, amely egyesíti a nagy sebességet és hatékonyságot, elengedhetetlen része a valós idejű elemzésnek és a gépi tanulásnak. Az e-kereskedelemre, a távközlésre és az energiaszektorra összpontosító alkalmazásokkal a Spark arra számít, hogy a következő évben az IoT és az edge computing fejlesztésétől új területekre és technológiákra jut. A Databricks a fő vállalat, amely az eszköz használatában előrébb jár, de nem az egyetlen, és ez az egyik fő előnye a használatában, mivel a fő felhőplatformokon, például a Google-on, az Amazonon, az Oracle-n és a Microsofton keresztül érhető el, mivel interoperábilis és ingyenes.

6. Amazon QuickSight

A Power BI népszerű alternatívájává vált, különösen az AWS ökoszisztémába már integrált felhasználók körében. Ez elsősorban az olyan szolgáltatásokkal való erős integrációjának köszönhető, mint az Amazon SageMaker és az Athena, amelyek elősegítik a fejlett elemzést, a gépi tanulást (ML) és a nagyszabású adatmanipulációt. Az Amazon lemaradt a mesterséges intelligenciáért (LLM) folyó versenyben, de még mindig a legnagyobb a nyilvános felhőfelhasználók aránya Brazíliában, és ez kétségtelenül 2025-ben is bizonyított technológia lesz.

7. Google Looker 

A Looker, a Google által megszerzett megoldáscsalád része, integrálja a Looker Studio-t (ingyenes), a Looker Studio Pro-t (Google Workspace) és a Looker Platformot, az alapvető igényektől a fejlett üzleti igényekig. Ez a család egyesíti az elemzéseket a Google ökoszisztémájával, beleértve a BigQuery-t és a Workspace-t, és beépíti a Geminit a támogatott elemzéshez. A Looker Platform lehetővé teszi személyre szabott elemző alkalmazások létrehozását, amelyek ideálisak az adatok előállítását célzó vállalatok számára, míg a Looker Studio elérhető és nagymértékben együttműködő, stratégiai fontosságú a Google Cloud felhasználók számára.