2025 için En Güçlü 7 Veri Analizi Aracı

Dünyanın dört bir yanındaki şirketler, rekabetçi kalmak için veri analizi stratejik öneminin giderek daha fazla farkına varıyor. New Vantage Partners'a göre, küresel organizasyonların ,21'i halihazırda yapay zekâ ve Büyük Veriye yatırım yapıyor, bu da bu teknolojileri daha kesin ve hızlı kararlar için vazgeçilmez müttefikler olarak güçlendiriyor. Bu eğilim, özellikle küresel büyük veri pazarının 2027 yılına kadar 1 trilyon 3 trilyon 103 milyar dolarlık bir büyüklüğe ulaşması öngörülürken ve 2018'deki tahmin edilen büyüklüğün iki katından fazlası olması açısından son derece önemlidir. 

Bu araçlar tarafından yaratılan dönüşüm, sadece operasyonel verimliliği aşmaktadır. Perakende, sağlık, fintech ve imalat gibi sektörler, müşterileri daha iyi anlamak, pazar davranışlarını tahmin etmek ve karmaşık süreçleri otomatikleştirmek için gelişmiş analizler kullanıyor ve daha kesin bakış açıları üretiyor. "Bu çözümler, büyük veri hacimlerinin işlenmesinde katkıda bulunurken, yenilik ve rekabetçilik için eyleme dönüştürülebilir içgörüler de sağlıyor," diye belirtiyor Mathias Brem, ortak kurucu ve CDO. Rox Partner'ınVeri ve siber güvenlik alanında referans danışmanlık şirketi.

2025 yılı için öngörülen gelişmeyle, gerçek zamanlı ve ölçeklenebilir veri işleme yeteneğine sahip analiz araçlarına olan talep yalnızca artacaktır. Uzmanın gelecek yıl için öne çıkan çözümlerini inceleyin:

Google BigQuery 

Serverless mimariye sahip Google BigQuery, büyük veri hacimlerinin gerçek zamanlı analizine yönelik, operasyonel maliyetleri düşürmek ve stratejik karar verme hızını artırmak isteyen şirketler için ideal bir çözümdür. Uzman, "Perakende, sağlık ve fintech gibi sektörler, hızlı ve hassas bilgi işlemeyle faydalanırken, yapay zekâ ve makine öğrenimiyle beklenen entegrasyonun 2025'te onu daha da alakalı ve etkili hale getirmesi bekleniyor" diye belirtiyor.

2. Microsoft Fabrikası

Veri analizi için SaaS tabanlı bir platformdur. Power BI, Synapse ve Data Factory gibi araçları tek bir ortamda entegre ederek, orta ölçekli işletmeler için veri kullanımı ve yönetimini, daha az altyapıya sahip ortamlarda basitleştirir. Bulut tabanlı modeli, gelişmiş analizler, gerçek zamanlı izleme ve veri bilimi sunarak, karmaşık kurulum ihtiyacını azaltır. Microsoft ekosisteminde verimliliği ve entegrasyonu arayan ancak bir veri ekosistemini yönetmek için teknoloji ekibi olmayan işletmeler için stratejik bir çözüm haline gelir.

3. OpenSearch

OpenSearch, gerçek zamanlı veri arama ve analizi için güçlü bir açık kaynaklı çözüm olarak yerleşik hale geldi. Sistem izlenmesinden anormallik tespitine ve operasyonel analize kadar uygulamaları mevcut. Eski Elasticsearch'ten evrilerek, OpenSearch, büyük veri hacimlerinin indekslenmesi ve görüntülenmesi için açık ve ölçeklenebilir bir alternatif sunarak güç kazandı. Teknoloji, güvenlik ve e-ticaret gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılan OpenSearch, kritik operasyonların proaktif izlenmesini ve standart dışı olayların hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlar. Mathias Brem Garcia, "2025 yılına kadar eğilimler, bulut ekosistemleriyle daha fazla entegrasyon ve gelişmiş makine öğrenimi kullanımını gösteriyor. Bu da, gerçek zamanlı içgörülere ve özelleştirme esnekliğine ihtiyaç duyan kuruluşlar için OpenSearch'i stratejik bir seçim haline getiriyor," diye belirtti.

4. Google Vertex AI Platform

Makine öğrenmesi ve yapay zekâ araçlarından güçlü bir ekosistemdir. Geliştirme, eğitim, dağıtım ve model izlemeyi basitleştirmek için geliştirilmiştir. Google'ın AI araçlarının gücünü tek bir arayüzde birleştirerek, hem yapay zekâ alanında yeni başlayanlar hem de uzmanlar için tasarlanmış bir dizi özellik sunmaktadır. Özellikle orta ve büyük ölçekli işletmeler için, çözümlerden daha fazla özgürlük ve ölçeklenebilirlik ile piyasadaki tüm önemli sağlayıcıların modelleriyle entegrasyon arayan şirketler için uygundur.

5. Apache Spark

Apache Spark, yüksek hız ve verimlilik sunan dağıtık bir işleme platformudur ve gerçek zamanlı analizler ve makine öğrenimi için olmazsa olmaz bir parçadır. E-ticaret, telekomünikasyon ve enerji sektörleri için uygulanan Spark, önümüzdeki yıl IoT ve kenar bilişimin gelişimiyle yeni alanlara ve teknolojilere doğru ilerlemesi bekleniyor. Databricks, bu aracı kullanmada öncü bir şirket olsa da tek değil; bu da, Google, Amazon, Oracle ve Microsoft gibi en önemli bulut platformları üzerinden kullanılabilir ve uyumlu olması nedeniyle önemli bir avantajdır.

6. Amazon QuickSight

Power BI'nin popüler bir alternatifi haline geliyor, özellikle AWS ekosistemine entegre olmuş kullanıcılar arasında. Bu durum, Amazon SageMaker ve Athena gibi hizmetlerle güçlü entegrasyonuna, gelişmiş analizler, makine öğrenimi (ML) ve büyük ölçekli veri işlemeyi kolaylaştırmasına bağlı. Amazon yapay zeka (LLM) yarışında geride olsa da, Brezilya'nın kamu bulut kullanıcılarının en büyük kısmına sahip ve şüphesiz 2025'te öne çıkan bir teknoloji olacak.

7. Google Looker 

Looker, Google'ın satın aldığı çözüm ailesinin bir parçasıdır. Looker, temel ihtiyaçlardan gelişmiş iş gereksinimlerine kadar Looker Studio (ücretsiz), Looker Studio Pro (Google Workspace) ve Looker Platform'u entegre eder. Bu aile, BigQuery ve Workspace dahil olmak üzere Google ekosistemiyle analizleri birleştirir ve ayrıca destekli analizler için Gemini'yi içerir. Looker Platform, veriyi ürün haline getirmeyi hedefleyen şirketler için özelleştirilmiş analitik uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır, oysa Looker Studio, Google Cloud kullanıcıları için stratejik olan, erişilebilir ve son derece işbirlikçi bir araçtır.