Firmy na całym świecie coraz bardziej dostrzegają strategiczne znaczenie analizy danych, aby pozostać konkurencyjnymi. Zgodnie z New Vantage Partners, 97,2% globalnych organizacji już inwestuje w sztuczną inteligencję i Big Data, co to utrwala te technologie jako niezbędnych sojuszników w podejmowaniu bardziej trafnych i szybkich decyzji. Ten trend jest szczególnie istotny, biorąc pod uwagę, że wartość globalnego rynku big data ma wzrosnąć do 103 miliardów dolarów do 2027 roku, więcej niż dwa razy większy od oczekiwanego rozmiaru rynku w 2018 roku.
Transformacja generowana przez te narzędzia przewyższa jedynie efektywność operacyjną. Sektory takie jak detaliczny, zdrowie, fintech i produkcja wykorzystują analizy zaawansowane, aby lepiej zrozumieć klientów, przewidywać zachowania rynkowe i automatyzować złożone procesy, generując dokładniejsze perspektywy. Te rozwiązania przyczyniają się do przetwarzania dużych wolumenów informacji, oprócz generowania użytecznych spostrzeżeń dla innowacji i konkurencyjności, wyróżnia się Mathias Brem, współzałożyciel i CDOPartner Rox, konsulting referencyjny w zakresie danych i cyberbezpieczeństwa
Z przewidywaną ewolucją na 2025 rok, popyt na narzędzia analityczne zdolne do obsługi danych w czasie rzeczywistym i w sposób skalowalny będzie tylko rosnąć. Sprawdź rozwiązania, które specjalista wskazuje jako wyróżniające się na nadchodzący rok
1.Google BigQuery
Posiadając architekturę serverless, Google BigQuery to rozwiązanie skierowane na analizę dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym, idealne dla firm, które chcą obniżyć koszty operacyjne i zwiększyć szybkość podejmowania decyzji strategicznych. Sektory takie jak detaliczny, zdrowie i fintech korzystają z szybkiego i precyzyjnego przetwarzania informacji, "podczas gdy oczekiwana integracja z AI i uczeniem maszynowym powinna uczynić go jeszcze bardziej istotnym i wpływowym w 2025 roku", punktuje specjalista
- Fabryka Microsoftu
To jest platforma SaaS do analizy danych, która integruje narzędzia takie jak Power BI, Synapse i Data Factory w zintegrowanym środowisku, upraszczając użycie i zarządzanie danymi dla średnich przedsiębiorstw z bardziej zredukowaną infrastrukturą. Twój model oparty na chmurze umożliwia zaawansowane analizy, monitorowanie w czasie rzeczywistym i nauka o danych, wszystko z mniejszą potrzebą skomplikowanej konfiguracji, stając się strategicznym rozwiązaniem dla firm, które szukają efektywności i integracji w ekosystemie Microsoft, ale nie mają zespołu technologicznego do zarządzania ekosystemem danych
- Otwórz wyszukiwanie
OpenSearch sta się potężnym rozwiązaniem open source do wyszukiwania i analizy danych w czasie rzeczywistym, z aplikacjami, które obejmują monitorowanie systemów, wykrywanie anomalii i analizę operacyjną. Ewolucja z dawnego Elasticsearch, OpenSearch zyskał na znaczeniu, oferując otwartą i skalowalną alternatywę do indeksowania i wizualizacji dużych wolumenów danych. Szeroko stosowany w sektorach takich jak technologia, bezpieczeństwo i e-commerce, umożliwia proaktywne monitorowanie krytycznych operacji oraz szybkie identyfikowanie zdarzeń odbiegających od normy. „Na 2025, tendencje wskazują na większą integrację z ekosystemami chmurowymi i zaawansowane wykorzystanie uczenia maszynowego, przekształcając OpenSearch w strategiczny wybór dla organizacji, które potrzebują wglądu w czasie rzeczywistym i elastyczności w dostosowywaniu, wyróżnia się Mathias Brem Garcia
- Platforma Google Vertex AI
To ekosystem solidnych narzędzi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji opracowanych w celu uproszczenia rozwoju, szkolenie, wdrożenie i monitorowanie modeli. Łącząc moc narzędzi AI Google w zintegrowanym interfejsie, on oferuje szereg funkcji zaprojektowanych z myślą zarówno o początkujących, jak i o specjalistach w dziedzinie AI. Szczególnie polecane dla średnich i dużych firm, które chcą większej swobody i skalowalności rozwiązań oraz integracji z modelami wszystkich głównych dostawców na rynku
- Apache Spark
Apache Spark to platforma przetwarzania rozproszonego, która łączy wysoką prędkość i efektywność, będąc kluczowym elementem do analiz w czasie rzeczywistym i uczenia maszynowego. Z aplikacjami skierowanymi na e-commerce, telekomunikacja i sektor energetyczny, Spark ma nadzieję na rozwój w nowych obszarach i technologiach w oparciu o rozwój IoT i edge computing w przyszłym roku. Databricks jest wiodącą firmą w zakresie korzystania z tego narzędzia, ale nie jest jedyną, a to jedna z głównych zalet jego użycia, ponieważ jest dostępne na głównych platformach chmurowych, takich jak Google, Amazonka, Oracle i Microsoft będą interoperacyjne i wolne
- Szybki podgląd Amazon
Stało się popularną alternatywą dla Power BI, szczególnie wśród użytkowników już zintegrowanych z ekosystemem AWS. To wynika głównie z silnej integracji z takimi usługami jak Amazon SageMaker i Athena, które ułatwiają zaawansowane analizy, uczenie maszynowe (ML) i manipulacja danymi na dużą skalę. Amazon jest w tyle w wyścigu o sztuczną inteligencję (LLM), ale wciąż ma największy udział w użytkownikach chmury publicznej w Brazylii i bez wątpienia będzie to technologia na czołowej pozycji w 2025 roku
- Wyszukiwarka Google
O Looker, część rodziny rozwiązań nabytej przez Google, integra Looker Studio (darmowe), Looker Studio Pro ( Google Workspace ) i Looker Platform, zaspokajając od podstawowych potrzeb po zaawansowane wymagania biznesowe. Ta rodzina łączy analizy z ekosystemem Google, w tym BigQuery i Workspace, oprócz włączenia Geminiego do analiz wspomaganych. Platforma Looker umożliwia tworzenie dostosowanych aplikacji analitycznych, idealne dla firm, które dążą do produktowania danych, podczas gdy Looker Studio jest dostępny i wysoce współpracujący, będąc strategicznym dla użytkowników Google Cloud
