全球各地的企业越来越认识到数据分析在保持竞争力方面的战略重要性. 根据New Vantage Partners, 97,2%的全球组织已经投资于人工智能和大数据, 这些技术作为不可或缺的盟友，巩固了更准确和快速决策的基础. 这一趋势尤其重要, 鉴于全球大数据市场的规模预计到2027年将增长至1030亿美元, 超过2018年市场预期规模的两倍以上.
这些工具带来的转变超越了单纯的运营效率. 零售等行业, 健康, 金融科技和制造业利用先进分析更好地理解客户, 预测市场行为并自动化复杂流程, 生成更准确的视角. 这些解决方案有助于处理大量信息, 除了产生可用于创新和竞争力的可行见解, 突出马蒂亚斯·布雷姆, 联合创始人兼首席数据官Rox 合作伙伴, 数据和网络安全领域的咨询公司
预计到2025年的发展, 对能够实时处理数据并具备可扩展性的分析工具的需求只会增长. 查看专家推荐的明年亮点解决方案
1.谷歌大数据查询
拥有无服务器架构, Google BigQuery 是一个专注于实时分析大数据量的解决方案, 理想的选择，适合寻求降低运营成本和提高战略决策灵活性的企业. “零售等行业, 健康和金融科技受益于信息的快速和准确处理, 随着期待已久的人工智能和机器学习的整合，预计到2025年它将变得更加相关和具有影响力, 专家评分
- 微软工厂
这是一个数据分析的SaaS平台，集成了像Power BI这样的工具, Synapse 和 Data Factory 在统一环境中, 简化中型企业在更精简基础设施下的数据使用和管理. 您的云端模型允许进行高级分析, 实时监测和数据科学, 一切都减少了复杂配置的需求, 成为寻求在微软生态系统中实现效率和整合的企业的战略解决方案，但没有技术团队来管理数据生态系统
- 开放搜索
OpenSearch已成为一个强大的开源解决方案，用于实时数据的搜索和分析, 从系统监控到异常检测和操作分析的应用. 从旧版Elasticsearch演变而来, OpenSearch因提供一个开放且可扩展的替代方案，用于索引和可视化大量数据而获得了关注. 广泛应用于技术等行业, 安全与电子商务, 它允许对关键操作进行主动监控，并快速识别异常事件. “到2025年, 趋势指向与云生态系统的更大整合以及高级机器学习的使用, 将OpenSearch转变为需要实时洞察和灵活定制的组织的战略选择, 突出马蒂亚斯·布雷姆·加西亚
- Google Vertex 人工智能平台
这是一个强大的机器学习和人工智能工具生态系统，旨在简化开发, 培训, 模型的实施与监测. 将谷歌的人工智能工具的力量结合在一个统一的界面中, 它提供了一系列功能，旨在满足初学者和人工智能专家的需求. 特别适合希望获得更大自由度和可扩展性的中大型企业，并与市场上所有主要供应商的模型进行集成
- Apache Spark
Apache Spark 是一个分布式处理平台，结合了高速度和高效率, 是实时分析和机器学习的关键组成部分. 针对电子商务的应用, 电信和能源部门, Spark预计将在明年通过物联网和边缘计算的发展向新领域和技术迈进. Databricks是使用该工具的主要公司，但并不是唯一的，这也是使用它的主要优势之一，因为它可以通过主要的云平台如Google获得, 亚马逊, 甲骨文与微软实现互操作性和自由
- 亚马逊 QuickSight
已成为Power BI的一个受欢迎的替代品, 特别是在已经融入AWS生态系统的用户之间. 这主要归功于它与亚马逊SageMaker和Athena等服务的强大集成, 促进高级分析的工具, 机器学习（ML）和大规模数据处理. 亚马逊在人工智能（LLMs）竞赛中落后，但仍然拥有巴西公共云用户的最大份额，这无疑将在2025年成为一项显著技术
- Google Looker
观察者, 谷歌收购的解决方案家族的一部分, 集成 Looker Studio（免费）, Looker Studio Pro（谷歌工作区）和Looker平台, 满足从基本需求到高级企业需求. 这个家庭将分析与谷歌生态系统统一起来, 包括 BigQuery 和 Workspace, 除了将Gemini纳入辅助分析之外. Looker平台允许构建定制的分析应用程序, 理想用于旨在产品化数据的企业, 而Looker Studio是可访问的且高度协作的, 对Google Cloud用户具有战略意义
