De 7 mest kraftfulla dataanalysverktygen för 2025

Företag runt om i världen inser alltmer den strategiska betydelsen av dataanalys för att förbli konkurrenskraftig. Enligt New Vantage Partners investerar redan 97,21 tp3 T av globala organisationer i artificiell intelligens och big data, vilket konsoliderar dessa teknologier som oumbärliga allierade för mer exakta och snabba beslut. Denna trend är särskilt relevant, eftersom storleken på den globala big data-marknaden förväntas växa till $ 103 miljarder dollar till 2027, mer än dubbelt så stor som den förväntade marknadsstorleken 2018. 

Transformationen som genereras av dessa verktyg överträffar ren operativ effektivitet. Sektorer som detaljhandel, hälsa, fintech och tillverkning använder avancerad analys för att bättre förstå kunder, förutsäga marknadsbeteenden och automatisera komplexa processer och generera mer exakta perspektiv. “Dessa lösningar bidrar till bearbetningen av stora mängder information, förutom att producera handlingsbara insikter för innovation och konkurrenskraft”, lyfter Mathias Brem, grundare och CDO för Rox Partner, Konsultreferens inom data och cybersäkerhet.

Med utvecklingen planerad till 2025 bör efterfrågan på analytiska verktyg som kan hantera data i realtid och skalbar bara växa. Kolla in lösningarna som experten anger som en höjdpunkt för nästa år:

1.Google BigQuery 

Med en serverlös arkitektur är Google BigQuery en lösning som syftar till att analysera stora mängder data i realtid, idealiskt för företag som vill minska driftskostnaderna och öka smidigheten i strategiska beslut. “Sektorer som detaljhandel, hälsa och fintech drar nytta av snabb och korrekt informationsbehandling, medan den efterlängtade integrationen med AI och maskininlärning borde göra det ännu mer relevant och effektfullt till 2025”, påpekar experten.

2. Microsoft Factory

Det är en SaaS-dataanalysplattform som integrerar verktyg som Power BI, Synapse och Data Factory i en enhetlig miljö, vilket förenklar användningen och hanteringen av data för medelstora företag med smalare infrastruktur. Dess molnbaserade modell möjliggör avancerad analys, realtidsövervakning och datavetenskap, allt med mindre behov av komplex konfiguration, och blir en strategisk lösning för företag som söker effektivitet och integration i Microsofts ekosystem men saknar ett teknikteam för att hantera ett dataekosystem.

3. opensearch

OpenSearch har konsoliderats som en kraftfull öppen källkodslösning för datasökning och analys i realtid, med applikationer som sträcker sig från systemövervakning till anomalidetektering och operationell analys. OpenSearch har utvecklats från den gamla Elasticsearch och har fått styrka genom att erbjuda ett öppet och skalbart alternativ för indexering och visualisering av stora datavolymer. Används i stor utsträckning inom sektorer som teknik, säkerhet och e-handel, och möjliggör proaktiv övervakning av kritiska operationer och snabb identifiering av icke-standardiserade händelser.“För 2025 pekar trender på större integration med öppna molnekosystem och avancerad användning av maskininlärning, vilket omvandlar insikterna till strategiska val av Matsearch till en B-baserad organisation.

4. Google Vertex AI-plattform

Det är ett robust ekosystem av verktyg för maskininlärning och artificiell intelligens utformad för att förenkla utveckling, utbildning, implementering och övervakning av modeller. Genom att kombinera kraften i Googles AI-verktyg i ett enhetligt gränssnitt, erbjuder den ett antal funktioner utformade för att passa både nybörjare och AI-experter. Särskilt lämplig för medelstora och stora företag som vill ha större frihet och skalbarhet av lösningar och integration med modeller från alla huvudleverantörer på marknaden.

5. Apache Spark

Apache Spark är en distribuerad bearbetningsplattform som kombinerar hög hastighet och effektivitet, och är en viktig del av realtidsanalys och maskininlärning. Med applikationer fokuserade på e-handel, telekommunikation och energisektorn, förväntar sig Spark att gå mot nya områden och teknologier från utvecklingen av IoT och edge computing nästa år. Databricks är det ledande företaget i användningen av verktyget men inte det enda och detta är en av de största fördelarna med att använda det eftersom det är tillgängligt via de viktigaste molnplattformarna som Google, Amazon, Oracle och Microsoft är interoperabelt och gratis.

6. Amazon Quicksight

Det har blivit ett populärt alternativ till Power BI, särskilt bland användare som redan är integrerade i AWS-ekosystemet. Detta beror främst på dess starka integration med tjänster som Amazon SageMaker och Athena, som underlättar avancerad analys, maskininlärning (ML) och storskalig datamanipulation. Amazon ligger efter i den artificiella intelligensloppet (LLMS) men har fortfarande den största andelen offentliga molnanvändare i Brasilien och detta kommer utan tvekan att vara en teknik som bevisas 2025.

7. Google Looker 

Looker, en del av familjen Solutions som förvärvats av Google, integrerar Looker Studio (gratis), Looker Studio Pro (Google Workspace) och Looker-plattformen, som tjänar från grundläggande behov till avancerade affärskrav. Den här familjen förenar analyser med Googles ekosystem, inklusive BigQuery och Workspace, samt införlivar Gemini för assisterad analys. Looker Platform låter dig bygga skräddarsydda analytiska applikationer, idealiska för företag som strävar efter att producera data, medan Looker Studio är prisvärd och mycket samarbetsvillig, eftersom den är strategisk för Google Cloud-användare.