7 เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดสําหรับปี 2025

บริษัทต่างๆ ทั่วโลกตระหนักถึงความสําคัญเชิงกลยุทธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ จากข้อมูลของ New Vantage Partners พบว่า 97,2% ขององค์กรทั่วโลกกําลังลงทุนในปัญญาประดิษฐ์และ Big Data อยู่แล้ว ซึ่งรวมเทคโนโลยีเหล่านี้ไว้เป็นพันธมิตรที่ขาดไม่ได้เพื่อการตัดสินใจที่แม่นยําและรวดเร็วยิ่งขึ้น แนวโน้มนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากขนาดของตลาดข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตเป็น $ 103 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2570 ซึ่งมากกว่าขนาดตลาดที่คาดไว้ในปี 2561 มากกว่าสองเท่า. 

การเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากเครื่องมือเหล่านี้เกินกว่าประสิทธิภาพในการดําเนินงานเพียงอย่างเดียวภาคส่วนเช่นการค้าปลีกสุขภาพฟินเทคและการผลิตใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อทําความเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นคาดการณ์พฤติกรรมของตลาดและทําให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติสร้างมุมมองที่แม่นยํายิ่งขึ้น “โซลูชันเหล่านี้มีส่วนช่วยในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมากนอกเหนือจากการผลิตข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดําเนินการได้สําหรับนวัตกรรมและความสามารถในการแข่งขัน” ไฮไลท์ Mathias Brem หุ้นส่วนผู้ก่อตั้งและ CDO ของ บริษัท Rox Partner, การให้คําปรึกษาอ้างอิงในด้านข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์.

ด้วยวิวัฒนาการที่คาดหวังสําหรับปี 2568 ความต้องการเครื่องมือวิเคราะห์ที่สามารถจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์และในลักษณะที่ปรับขนาดได้น่าจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น ตรวจสอบโซลูชันที่ผู้เชี่ยวชาญระบุว่าเป็นไฮไลท์สําหรับปีหน้า:

1 Google BigQuery 

ด้วยสถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ Google BigQuery เป็นโซลูชันที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากแบบเรียลไทม์เหมาะสําหรับ บริษัท ที่ต้องการลดต้นทุนการดําเนินงานและเพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ “ภาคส่วนเช่นการค้าปลีกสุขภาพและฟินเทคได้รับประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยําในขณะที่การผสานรวมกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องที่รอคอยมานานน่าจะทําให้มีความเกี่ยวข้องและมีผลกระทบมากยิ่งขึ้นในปี 2568” ผู้เชี่ยวชาญกล่าว.

2. ไมโครซอฟต์ แฟคตอรี่

เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ที่รวมเครื่องมือต่างๆเช่น Power BI, Synapse และ Data Factory ไว้ในสภาพแวดล้อมที่เป็นหนึ่งเดียวทําให้การใช้และการจัดการข้อมูลง่ายขึ้นสําหรับบริษัทขนาดกลางที่มีโครงสร้างพื้นฐานแบบลีนมากขึ้น โมเดลบนคลาวด์ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ขั้นสูงการตรวจสอบแบบเรียลไทม์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดมีความต้องการการกําหนดค่าที่ซับซ้อนน้อยลงทําให้เป็นโซลูชันเชิงกลยุทธ์สําหรับธุรกิจที่แสวงหาประสิทธิภาพและการบูรณาการในระบบนิเวศของ Microsoft แต่ไม่มีทีมเทคโนโลยีในการจัดการระบบนิเวศของข้อมูล.

3. เปิดการค้นหา

OpenSearch ได้รวบรวมเป็นโซลูชันโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพสําหรับการค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยแอปพลิเคชันตั้งแต่การตรวจสอบระบบไปจนถึงการตรวจจับความผิดปกติและการวิเคราะห์การปฏิบัติงาน การพัฒนาจาก Elasticsearch แบบเก่า OpenSearch ได้รับความแข็งแกร่งโดยนําเสนอทางเลือกที่เปิดกว้างและปรับขนาดได้สําหรับการจัดทําดัชนีและการแสดงภาพข้อมูลปริมาณมาก ใช้กันอย่างแพร่หลายในภาคส่วนต่างๆ เช่น เทคโนโลยี ความปลอดภัย และอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้สามารถตรวจสอบการดําเนินงานที่สําคัญในเชิงรุกและระบุเหตุการณ์ที่ไม่ได้มาตรฐานได้อย่างรวดเร็ว “สําหรับปี 2025 แนวโน้มชี้ไปที่การบูรณาการที่มากขึ้นกับระบบนิเวศคลาวด์แบบเปิดและการใช้การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์ของ Matsearch ให้เป็นองค์กรที่ใช้ B.

4. แพลตฟอร์ม AI ของ Google Vertex

เป็นระบบนิเวศที่แข็งแกร่งของการเรียนรู้ของเครื่องและเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของการพัฒนาการฝึกอบรมการใช้งานและการตรวจสอบแบบจําลอง การรวมพลังของเครื่องมือ Google AI ในอินเทอร์เฟซแบบรวมนําเสนอชุดคุณสมบัติที่ออกแบบมาเพื่อให้เหมาะกับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ AI เหมาะอย่างยิ่งสําหรับ บริษัท ขนาดกลางและขนาดใหญ่ที่ต้องการอิสระและความสามารถในการปรับขนาดของโซลูชันและการผสานรวมกับโมเดลจากผู้ขายรายใหญ่ทั้งหมดในตลาด.

5. สปาร์ค อาปาเช่

Apache Spark เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบกระจายที่รวมความเร็วสูงและมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นส่วนสําคัญสําหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยแอปพลิเคชันที่เน้นอีคอมเมิร์ซโทรคมนาคมและภาคพลังงาน Spark คาดว่าจะก้าวไปสู่พื้นที่และเทคโนโลยีใหม่ ๆ จากการพัฒนา IoT และการประมวลผลขอบในปีหน้า Databricks เป็นบริษัทหลักที่อยู่ข้างหน้าในการใช้เครื่องมือแต่ไม่ใช่เพียงหนึ่งเดียวและนี่เป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบหลักในการใช้งานเนื่องจากสามารถใช้ได้ผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์หลักเช่น Google, Amazon, Oracle และ Microsoft ที่ทํางานร่วมกันได้และฟรี.

6. อเมซอน QuickSight

กลายเป็นทางเลือกยอดนิยมแทน Power BI โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่รวมเข้ากับระบบนิเวศของ AWS แล้ว สาเหตุหลักมาจากการผสานรวมกับบริการต่างๆ เช่น Amazon SageMaker และ Athena อย่างแข็งแกร่ง ซึ่งอํานวยความสะดวกในการวิเคราะห์ขั้นสูง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ Amazon อยู่เบื้องหลังการแข่งขันด้านปัญญาประดิษฐ์ (LLM) แต่ยังคงมีส่วนแบ่งผู้ใช้คลาวด์สาธารณะมากที่สุดในบราซิลและนี่จะเป็นเทคโนโลยีที่เป็นหลักฐานอย่างไม่ต้องสงสัยในปี 2568.

7. กูเกิล ลุคเกอร์ 

Looker ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มโซลูชันที่ Google ได้มานั้นได้รวม Looker Studio (ฟรี), Looker Studio Pro (Google Workspace) และ Looker Platform เข้าด้วยกัน ตอบสนองความต้องการขั้นพื้นฐานไปจนถึงความต้องการทางธุรกิจขั้นสูง ตระกูลนี้รวมการวิเคราะห์เข้ากับระบบนิเวศของ Google รวมถึง BigQuery และ Workspace และรวม Gemini สําหรับการวิเคราะห์ที่ได้รับความช่วยเหลือ แพลตฟอร์ม Looker ช่วยให้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ที่ออกแบบตามความต้องการซึ่งเหมาะสําหรับ บริษัท ที่มุ่งผลิตข้อมูลในขณะที่ Looker Studio สามารถเข้าถึงได้และทํางานร่วมกันสูงซึ่งเป็นกลยุทธ์สําหรับผู้ใช้ Google Cloud.