7 galingiausi duomenų analizės įrankiai 2025 m

Įmonės visame pasaulyje vis labiau pripažįsta strateginę duomenų analizės svarbą, kad išliktų konkurencingos Pasak New Vantage Partners, 97,2% pasaulinių organizacijų jau investuoja į dirbtinį intelektą ir Big Data, kurie konsoliduoja šias technologijas kaip nepakeičiamus sąjungininkus, kad būtų galima priimti tikslesnius ir greitesnius sprendimus Ši tendencija yra ypač aktuali, nes tikimasi, kad pasaulinės didžiųjų duomenų rinkos dydis iki 2027 metų išaugs iki $ 103 milijardų dolerių, daugiau nei dvigubai daugiau nei tikėtasi rinkos dydis 2018 metais. 

Šių įrankių sukurta transformacija viršija vien veiklos efektyvumą. Tokie sektoriai kaip mažmeninė prekyba, sveikata, fintech ir gamyba naudoja pažangią analizę, kad geriau suprastų klientus, prognozuotų rinkos elgesį ir automatizuotų sudėtingus procesus, sukurdami tikslesnes perspektyvas. “ Šie sprendimai prisideda prie didelio informacijos kiekio apdorojimo, be to, sukuria veiksmingų įžvalgų apie inovacijas ir konkurencingumą”, pabrėžia Mathias Brem, įmonės įkūrėjas ir CDO Rox partneris, informacinės konsultacijos duomenų ir kibernetinio saugumo srityse.

Su numatoma evoliucija 2025 m., Analizės įrankių, galinčių tvarkyti duomenis realiuoju laiku ir keičiamo dydžio būdu, paklausa turėtų tik augti. patikrinkite sprendimus, kuriuos ekspertas nurodo kaip kitų metų akcentą:

1.Google BigQuery 

Su serverių neturinčia architektūra, Google BigQuery yra sprendimas, orientuotas į didelių duomenų kiekių analizę realiuoju laiku, idealiai tinka įmonėms, siekiančioms sumažinti veiklos sąnaudas ir padidinti judrumą priimant strateginius sprendimus. “ Tokie sektoriai kaip mažmeninė prekyba, sveikata ir fintech gauna naudos iš greito ir tikslaus informacijos apdorojimo, o ilgai laukta integracija su AI ir mašininiu mokymusi turėtų padaryti jį dar aktualesnį ir paveikesnį 2025 m.”, - sako ekspertas.

2. Microsoft gamykla

Tai SaaS duomenų analizės platforma, vieningoje aplinkoje integruojanti tokius įrankius kaip Power BI, Synapse ir Data Factory, supaprastinanti duomenų naudojimą ir valdymą vidutinėms įmonėms, turinčioms taupesnę infrastruktūrą. Jos debesies pagrindu sukurtas modelis leidžia atlikti pažangią analizę, stebėjimą realiuoju laiku ir duomenų mokslą, o visa tai mažiau reikalinga sudėtingai konfigūracijai, todėl tai yra strateginis sprendimas įmonėms, siekiančioms efektyvumo ir integracijos Microsoft ekosistemoje, tačiau neturi technologijų komandos, kuri valdytų duomenų ekosistemą.

3. OpenSearch

OpenSearch konsolidavosi kaip galingas atvirojo kodo sprendimas realaus laiko duomenų paieškai ir analizei, o programos svyruoja nuo sistemos stebėjimo iki anomalijų aptikimo ir operatyvinės analizės. Išplėtus nuo senojo Elasticsearch, OpenSearch įgavo stiprybės, siūlydama atvirą ir keičiamo dydžio alternatyvą didelių duomenų kiekių indeksavimui ir vizualizavimui. plačiai naudojamas tokiuose sektoriuose kaip technologijos, saugumas ir elektroninė prekyba, leidžia aktyviai stebėti svarbias operacijas ir greitai nustatyti nestandartinius įvykius. “2025 m. tendencijos rodo didesnę integraciją su Open debesų ekosistemomis ir pažangiu mašininio mokymosi naudojimu, paverčiant įžvalgas strateginiu Matsearch pasirinkimu į B pagrindu veikiančias organizacijas.

4. Google Vertex AI platforma

Tai tvirta mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto įrankių ekosistema, skirta supaprastinti modelių kūrimą, mokymą, diegimą ir stebėjimą. Sujungus Google AI įrankių galią vieningoje sąsajoje, ji siūlo daugybę funkcijų, skirtų tiek pradedantiesiems, tiek dirbtinio intelekto ekspertams. ypač tinka vidutinėms ir didelėms įmonėms, kurios nori didesnės sprendimų laisvės ir mastelio bei integracijos su visų pagrindinių rinkos pardavėjų modeliais.

5. Kibirkštis Apache

Apache Spark yra paskirstyta apdorojimo platforma, kuri sujungia didelį greitį ir efektyvumą, yra esminė realaus laiko analizės ir mašininio mokymosi dalis. Su programomis, orientuotomis į elektroninę prekybą, telekomunikacijas ir energetikos sektorių, Spark tikisi pereiti prie naujų sričių ir technologijų nuo daiktų interneto ir krašto skaičiavimo plėtros kitais metais. duomenų juostos yra pagrindinė įmonė, kuri pirmauja naudojant įrankį, bet nėra vienintelė ir tai yra vienas iš pagrindinių privalumų ją naudojant, nes ji pasiekiama per pagrindines debesų platformas, tokias kaip Google, Amazon, Oracle ir Microsoft, yra sąveiki ir nemokama.

6. Amazon QuickSight

Tai tapo populiari alternatyva Power BI, ypač tarp vartotojų, jau integruotų į AWS ekosistemą. Taip yra daugiausia dėl stiprios integracijos su tokiomis paslaugomis kaip Amazon SageMaker ir Athena, kurios palengvina pažangią analizę, mašininį mokymąsi (ML) ir didelio masto duomenų manipuliavimą. Amazon atsilieka lenktynėse dėl dirbtinio intelekto (LLM), tačiau vis dar turi didžiausią viešųjų debesų vartotojų dalį Brazilijoje ir tai neabejotinai bus įrodyta technologija 2025 m.

7. Google Looker 

Looker, priklausanti Google įsigytų sprendimų šeimai, integruoja Looker Studio (nemokamai), Looker Studio Pro (Google Workspace) ir Looker Platform, tenkinančią nuo pagrindinių poreikių iki pažangių verslo poreikių. Ši šeima sujungia analizes su Google ekosistema, įskaitant BigQuery ir Workspace, ir įtraukia Dvynius pagalbinei analizei Looker platforma leidžia kurti specialiai pritaikytas analitines programas, idealiai tinkančias įmonėms, kurios siekia gaminti duomenis, o Looker Studio yra prieinama ir labai bendradarbiauja, yra strateginė Google Cloud vartotojams.