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As 7 ferramentas de análise de dados mais poderosas para 2025

Empresas em todo o mundo reconhecem cada vez mais a importância estratégica da análise de dados para se manterem competitivas. Segundo a New Vantage Partners, 97,2% das organizações globais já investem em inteligência artificial e Big Data, o que consolida essas tecnologias como aliadas indispensáveis para decisões mais certeiras e rápidas. Essa tendência é especialmente relevante, visto que o tamanho do mercado global de big data está previsto para crescer para $ 103 bilhões de dólares até 2027, mais do que o dobro do tamanho esperado do mercado em 2018. 

A transformação gerada por essas ferramentas supera a mera eficiência operacional. Setores como varejo, saúde, fintech e manufatura utilizam análises avançadas para entender melhor clientes, prever comportamentos de mercado e automatizar processos complexos, gerando perspectivas mais exatas. “Essas soluções contribuem no processamento de grandes volumes de informações, além de produzirem insights acionáveis para inovação e competitividade”, destaca Mathias Brem, sócio-fundador e CDO da Rox Partner, consultoria referência em dados e cibersegurança.

Com a evolução prevista para 2025, a demanda por ferramentas de análise capazes de lidar com dados em tempo real e de maneira escalável só deve crescer. Confira as soluções que o especialista indica como destaque para o próximo ano:

1.Google BigQuery 

Possuindo uma arquitetura serverless, o Google BigQuery é uma solução voltada para análise de grandes volumes de dados em tempo real, ideal para empresas que buscam reduzir custos operacionais e aumentar a agilidade nas decisões estratégicas. “Setores como varejo, saúde e fintech se beneficiam com o processamento rápido e preciso de informações, enquanto a aguardada integração com IA e machine learning deve torná-lo ainda mais relevante e impactante em 2025”, pontua o especialista.

  1. Microsoft Factory

É uma plataforma SaaS de análise de dados que integra ferramentas como Power BI, Synapse e Data Factory em um ambiente unificado, simplificando o uso e a gestão de dados para empresas de médio porte com infraestrutura mais enxuta. Seu modelo baseado em nuvem permite análises avançadas, monitoramento em tempo real e ciência de dados, tudo com menos necessidade de configuração complexa, tornando-se uma solução estratégica para negócios que buscam eficiência e integração no ecossistema Microsoft mas não tem equipe de tecnologia para administrar um ecossistema de dados.

  1. OpenSearch

O OpenSearch tem se consolidado como uma poderosa solução de código aberto para busca e análise de dados em tempo real, com aplicações que vão desde monitoramento de sistemas até detecção de anomalias e análise operacional. Evoluindo a partir do antigo Elasticsearch, o OpenSearch ganhou força por oferecer uma alternativa aberta e escalável para indexação e visualização de grandes volumes de dados. Amplamente utilizado em setores como tecnologia, segurança e e-commerce, ele permite o monitoramento proativo de operações críticas e a identificação rápida de eventos fora do padrão. “Para 2025, as tendências apontam para maior integração com ecossistemas de nuvem e o uso avançado de aprendizado de máquina, transformando o OpenSearch em uma escolha estratégica para organizações que precisam de insights em tempo real e flexibilidade de customização”, destaca Mathias Brem Garcia.

  1. Google Vertex AI Platform

É um ecossistema robusto de ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial desenvolvida para simplificar o desenvolvimento, treinamento, implantação e monitoramento de modelos. Combinando o poder das ferramentas de IA do Google em uma interface unificada, ele oferece uma série de funcionalidades projetadas para atender tanto a iniciantes quanto a especialistas em IA. Especialmente indicado para empresas de médio e grande porte que querem maior liberdade e escalabilidade das soluções e integração com modelos de todos os principais fornecedores do mercado.

  1. Apache Spark

O Apache Spark é uma plataforma de processamento distribuído que combina alta velocidade e eficiência, sendo peça essencial para análises em tempo real e machine learning. Com aplicações voltadas para e-commerce, telecomunicações e setor energético, o Spark tem expectativa de avançar para novas áreas e tecnologias a partir do desenvolvimento da IoT e do edge computing no próximo ano. A Databricks é a principal empresa a frente no uso da ferramenta mas não sendo a única e essa é uma das principais vantagens no uso da mesma uma vez que está disponível através das principais plataformas de nuvem como Google, Amazon, Oracle e Microsoft sendo interoperável e livre.

  1. Amazon QuickSight

Tem se tornado uma alternativa popular ao Power BI, especialmente entre usuários já integrados ao ecossistema AWS. Isso se deve principalmente à sua forte integração com serviços como Amazon SageMaker e Athena, que facilitam análises avançadas, aprendizado de máquina (ML) e manipulação de dados em larga escala. A Amazon está atrás na corrida da inteligência artificial ( LLMs ) mas ainda tem a maior parcela de usuários de nuvem pública do Brasil e essa sem dúvida será uma tecnologia em evidência em 2025.

  1. Google Looker 

O Looker, parte da família de soluções adquirida pela Google, integra Looker Studio (gratuito), Looker Studio Pro ( Google Workspace ) e Looker Platform, atendendo desde necessidades básicas até demandas empresariais avançadas. Essa família unifica análises com o ecossistema Google, incluindo BigQuery e Workspace, além de incorporar o Gemini para análises assistidas. O Looker Platform permite construir aplicativos analíticos sob medida, ideal para empresas que visam produtizar dados, enquanto o Looker Studio é acessível e altamente colaborativo, sendo estratégico para usuários do Google Cloud.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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