7 самых мощных инструментов анализа данных на 2025 год

Компании по всему миру все больше признают стратегическую важность анализа данных, чтобы оставаться конкурентоспособными По данным New Vantage Partners, 97,2% глобальных организаций уже инвестируют в искусственный интеллект и Big Data, которые консолидируют эти технологии как незаменимых союзников для более точных и быстрых решений. Эта тенденция особенно актуальна, поскольку ожидается, что размер мирового рынка больших данных вырастет до $ 103 млрд долларов к 2027 году, что более чем вдвое превышает ожидаемый размер рынка в 2018 году. 

Преобразование, порожденное этими инструментами, превосходит просто операционную эффективность. Такие секторы, как розничная торговля, здравоохранение, финтех и производство, используют расширенный анализ для лучшего понимания клиентов, прогнозирования поведения рынка и автоматизации сложных процессов, создавая более точные перспективы. “Эти решения способствуют обработке больших объемов информации, а также дают действенную информацию для инноваций и конкурентоспособности, подчеркивает Матиас Брем, партнер-основатель и CDO компании Рокс Партнер, справочное консультирование по данным и кибербезопасности.

С ожидаемой эволюцией на 2025 год спрос на инструменты анализа, способные обрабатывать данные в режиме реального времени и масштабируемым образом, должен только расти.Ознакомьтесь с решениями, которые эксперт указывает в качестве основного момента на следующий год:

1.Google BigQuery 

С бессерверной архитектурой Google BigQuery - это решение, ориентированное на анализ больших объемов данных в режиме реального времени, идеально подходящее для компаний, стремящихся снизить операционные расходы и повысить оперативность стратегических решений.“Такие отрасли, как розничная торговля, здравоохранение и финтех, получают выгоду от быстрой и точной обработки информации, в то время как долгожданная интеграция с ИИ и машинным обучением должна сделать ее еще более актуальной и эффективной в 2025 году, говорит эксперт.

2. Фабрика Майкрософт

Это платформа SaaS для анализа данных, которая объединяет такие инструменты, как Power BI, Synapse и Data Factory, в унифицированной среде, упрощая использование и управление данными для средних компаний с более компактной инфраструктурой. Ее облачная модель позволяет проводить расширенный анализ, мониторинг в реальном времени и науку о данных, и все это требует меньшей сложности конфигурации, что делает ее стратегическим решением для предприятий, стремящихся к эффективности и интеграции в экосистему Microsoft, но не имеет технологической команды для управления экосистемой данных.

3. OpenSearch

OpenSearch консолидировался как мощное решение с открытым исходным кодом для поиска и анализа данных в реальном времени, с приложениями, начиная от системного мониторинга и заканчивая обнаружением аномалий и операционным анализом. Развиваясь на основе старого Elasticsearch, OpenSearch набрал силу, предложив открытую и масштабируемую альтернативу для индексации и визуализации больших объемов данных. Широко используемый в таких секторах, как технологии, безопасность и электронная коммерция, он позволяет активно отслеживать критические операции и быстро выявлять нестандартные события.“На 2025 год тенденции указывают на большую интеграцию с экосистемами открытого облака и расширенное использование машинного обучения, превращая идеи в стратегический выбор Matsearch в организации на базе B.

4. Платформа искусственного интеллекта Google Vertex

Является надежной экосистемой машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта, предназначенных для упрощения разработки, обучения, развертывания и мониторинга моделей. сочетая возможности инструментов Google AI в едином интерфейсе, он предлагает ряд функций, предназначенных как для начинающих, так и для экспертов в области искусственного интеллекта. Особенно подходит для средних и крупных компаний, которые хотят большей свободы и масштабируемости решений и интеграции с моделями всех основных поставщиков на рынке.

5. Искра Апач

Apache Spark - это платформа распределенной обработки, которая сочетает в себе высокую скорость и эффективность, являясь важной частью анализа в реальном времени и машинного обучения. Благодаря приложениям, ориентированным на электронную коммерцию, телекоммуникации и энергетический сектор, Spark рассчитывает перейти в новые области и технологии, начиная с разработки Интернета вещей и периферийных вычислений в следующем году. Databricks - основная компания, опережающая использование этого инструмента, но не единственная, и это одно из основных преимуществ его использования, поскольку оно доступно через основные облачные платформы, такие как Google, Amazon, Oracle и Microsoft, совместимые и бесплатные.

6. Амазонка QuickSight

Стала популярной альтернативой Power BI, особенно среди пользователей, уже интегрированных в экосистему AWS. Это в основном связано с ее сильной интеграцией с такими сервисами, как Amazon SageMaker и Athena, которые способствуют передовой аналитике, машинному обучению (ML) и крупномасштабному манипулированию данными. Amazon отстает в гонке за искусственный интеллект (LLM), но по-прежнему имеет наибольшую долю пользователей публичных облаков в Бразилии, и это, несомненно, будет технология, доказанная в 2025 году.

7. Google Лукер 

Looker, входящий в семейство решений, приобретенных Google, объединяет Looker Studio (бесплатно), Looker Studio Pro (Google Workspace) и Looker Platform, удовлетворяя от основных потребностей до передовых бизнес-требований. Это семейство объединяет анализы с экосистемой Google, включая BigQuery и Workspace, и включает Gemini для вспомогательного анализа. Платформа Looker позволяет создавать индивидуальные аналитические приложения, идеально подходящие для компаний, которые стремятся производить данные, в то время как Looker Studio доступна и тесно сотрудничает, что является стратегическим для пользователей Google Cloud.