7 công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất cho năm 2025

Các công ty trên thế giới ngày càng nhận ra tầm quan trọng chiến lược của phân tích dữ liệu để duy trì tính cạnh tranh.Theo New Vantage Partners, 97,2% của các tổ chức toàn cầu đã đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn, trong đó củng cố các công nghệ này như là đồng minh không thể thiếu cho các quyết định chính xác hơn và nhanh hơn. xu hướng này đặc biệt có liên quan, vì quy mô của thị trường dữ liệu lớn toàn cầu dự kiến sẽ tăng lên $ 103 tỷ đô la vào năm 2027, hơn gấp đôi quy mô thị trường dự kiến vào năm 2018. 

Sự chuyển đổi được tạo ra bởi các công cụ này vượt quá hiệu quả hoạt động đơn thuần.Các lĩnh vực như bán lẻ, y tế, fintech và sản xuất sử dụng phân tích nâng cao để hiểu rõ hơn về khách hàng, dự đoán hành vi thị trường và tự động hóa các quy trình phức tạp, tạo ra các quan điểm chính xác hơn. “Những giải pháp này góp phần xử lý khối lượng lớn thông tin, ngoài việc tạo ra những hiểu biết có thể hành động để đổi mới và cạnh tranh”, nổi bật Mathias Brem, đối tác sáng lập và CDO của công ty Đối tác Rox, tư vấn tham khảo về dữ liệu và an ninh mạng.

Với sự phát triển dự kiến cho năm 2025, nhu cầu về các công cụ phân tích có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực và theo cách có thể mở rộng sẽ chỉ tăng lên. Kiểm tra các giải pháp mà chuyên gia chỉ ra làm điểm nhấn cho năm tới:

1.Google BigQuery 

Với kiến trúc không có máy chủ, Google BigQuery là giải pháp tập trung vào phân tích khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, lý tưởng cho các công ty đang tìm cách giảm chi phí vận hành và tăng tính linh hoạt trong các quyết định chiến lược.“Các lĩnh vực như bán lẻ, y tế và fintech được hưởng lợi từ việc xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác, trong khi sự tích hợp được chờ đợi từ lâu với AI và học máy sẽ khiến nó trở nên phù hợp và có tác động hơn nữa vào năm 2025”, chuyên gia cho biết.

2. Nhà máy Microsoft

Nó là một nền tảng phân tích dữ liệu SaaS tích hợp các công cụ như Power BI, Synapse và Data Factory trong một môi trường thống nhất, đơn giản hóa việc sử dụng và quản lý dữ liệu cho các công ty cỡ trung bình với cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây của nó cho phép phân tích nâng cao, giám sát thời gian thực và khoa học dữ liệu, tất cả đều ít cần cấu hình phức tạp, làm cho nó trở thành một giải pháp chiến lược cho các doanh nghiệp tìm kiếm hiệu quả và tích hợp trong hệ sinh thái Microsoft nhưng không có đội ngũ công nghệ để quản lý một hệ sinh thái dữ liệu.

3. Tìm kiếm mở

OpenSearch đã hợp nhất như một giải pháp nguồn mở mạnh mẽ để tìm kiếm và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, với các ứng dụng từ giám sát hệ thống đến phát hiện bất thường và phân tích hoạt động.Phát triển từ Elasticsearch cũ, OpenSearch đã đạt được sức mạnh bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế mở và có thể mở rộng để lập chỉ mục và trực quan hóa khối lượng dữ liệu lớn.Được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như công nghệ, bảo mật và thương mại điện tử, nó cho phép chủ động giám sát các hoạt động quan trọng và xác định nhanh chóng các sự kiện phi tiêu chuẩn.“Trong năm 2025, các xu hướng hướng tới sự tích hợp lớn hơn với các hệ sinh thái đám mây mở và việc sử dụng máy học nâng cao, chuyển đổi những hiểu biết sâu sắc thành lựa chọn chiến lược của Matsearch thành các tổ chức dựa trên B.

4. Nền tảng AI của Google Vertex

Nó là một hệ sinh thái mạnh mẽ của các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển, đào tạo, triển khai và giám sát các mô hình. kết hợp sức mạnh của các công cụ Google AI trong một giao diện thống nhất, nó cung cấp một loạt các tính năng được thiết kế để phù hợp với cả người mới bắt đầu và chuyên gia AI. đặc biệt phù hợp với các công ty vừa và lớn, những người muốn tự do hơn và khả năng mở rộng của các giải pháp và tích hợp với các mô hình từ tất cả các nhà cung cấp lớn trên thị trường.

5. Tia lửa Apache

Apache Spark là một nền tảng xử lý phân tán kết hợp tốc độ và hiệu quả cao, là một phần thiết yếu để phân tích thời gian thực và học máy.Với các ứng dụng tập trung vào thương mại điện tử, viễn thông và lĩnh vực năng lượng, Spark hy vọng sẽ tiến tới các lĩnh vực và công nghệ mới từ sự phát triển của IoT và điện toán biên trong năm tới. Databricks là công ty chính đi trước trong việc sử dụng công cụ nhưng không phải là công ty duy nhất và đây là một trong những lợi thế chính trong việc sử dụng nó vì nó có sẵn thông qua các nền tảng đám mây chính như Google, Amazon, Oracle và Microsoft có khả năng tương tác và miễn phí.

6. Amazon QuickSight

Nó đã trở thành một giải pháp thay thế phổ biến cho Power BI, đặc biệt là trong số những người dùng đã được tích hợp vào hệ sinh thái AWS.Điều này chủ yếu là do sự tích hợp mạnh mẽ của nó với các dịch vụ như Amazon SageMaker và Athena, tạo điều kiện thuận lợi cho phân tích nâng cao, học máy (ML) và thao tác dữ liệu quy mô lớn. Amazon đứng sau trong cuộc đua về trí tuệ nhân tạo (LLM) nhưng vẫn có tỷ lệ người dùng đám mây công cộng lớn nhất ở Brazil và đây chắc chắn sẽ là một công nghệ được chứng minh vào năm 2025.

7. Google Looker 

Looker, một phần của gia đình các giải pháp được Google mua lại, tích hợp Looker Studio (miễn phí), Looker Studio Pro (Google Workspace (Không gian làm việc của Google) và Looker Platform, đáp ứng từ nhu cầu cơ bản đến nhu cầu kinh doanh nâng cao.Gia đình này thống nhất các phân tích với hệ sinh thái Google, bao gồm BigQuery và Workspace, và kết hợp Gemini để phân tích được hỗ trợ.Nền tảng Looker cho phép bạn xây dựng các ứng dụng phân tích được thiết kế riêng, lý tưởng cho các công ty nhằm mục đích sản xuất dữ liệu, trong khi Looker Studio có thể truy cập và hợp tác cao, mang tính chiến lược cho người dùng Google Cloud.