2025年最强大的7种数据分析工具

全球公司越来越认识到数据分析保持竞争力的战略重要性。据 New Vantage Partners 称,全球组织的 97,2% 已经投资于人工智能和大数据,这巩固了这些技术作为更准确、更快决策不可或缺的盟友。这一趋势尤其重要,因为到 2027 年,全球大数据市场的规模预计将增长至 $ 1030 亿美元,是 2018 年预期市场规模的两倍多。. 

这些工具产生的转变超出了单纯的运营效率。零售、健康、金融科技和制造等行业使用先进的分析来更好地了解客户、预测市场行为并自动化复杂的流程,从而产生更准确的观点。 “这些解决方案除了为创新和竞争力产生可行的见解外,还有助于处理大量信息。”,强调了该公司的创始合伙人兼 CDO 马蒂亚斯·布雷姆 (Mathias Brem) 罗克斯合伙人的, 、数据和网络安全方面的参考咨询。.

2025年的预期演变, 对能够实时、可扩展地处理数据的分析工具的需求应该只会增长, 查看专家指出的未来一年亮点的解决方案:

1。谷歌大查询 

Google BigQuery 采用无服务器架构,是一种专注于实时分析大量数据的解决方案,非常适合寻求降低运营成本和提高战略决策敏捷性的公司。专家表示,“零售、健康和金融科技等行业受益于快速准确的信息处理,而期待已久的与人工智能和机器学习的集成应该会在 2025 年使其更具相关性和影响力”。.

2. 微软工厂

SaaS数据分析平台,在统一的环境中集成了Power BI、Synapse和Data Factory等工具,简化了基础设施更精简的中型企业对数据的使用和管理,其基于云的模型允许高级分析、实时监控和数据科学,所有这些都对复杂配置的需求较少,使其成为寻求微软生态系统中效率和集成但没有技术团队来管理数据生态系统的企业的战略解决方案。.

3. 打开搜索

OpenSearch巩固为实时数据搜索和分析的强大开源解决方案,应用范围从系统监控到异常检测和操作分析。OpenSearch从旧的Elasticsearch演变而来,通过提供开放且可扩展的替代方案来对大量数据进行索引和可视化,从而获得了优势。广泛应用于技术、安全和电子商务等领域,它允许主动监控关键操作并快速识别非标准事件。“对于2025年,趋势表明与开放云生态系统有更大的集成,机器学习的先进使用,将Matsearch的洞察转化为基于B的组织战略选择。.

4. 谷歌顶点人工智能平台

是机器学习和人工智能工具的强大生态系统,旨在简化模型的开发、培训、部署和监控,将Google AI工具的强大功能结合在一个统一的界面中,提供了一系列旨在同时适合初学者和AI专家,特别适合那些希望解决方案具有更大自由度和可扩展性并与市场上所有主要供应商的模型集成的中型和大型公司。.

5. 火花阿帕奇

Apache Spark是一个集高速和效率于一体的分布式处理平台,是实时分析和机器学习的重要组成部分,随着专注于电子商务,电信和能源领域的应用,Spark预计在未来一年内将从物联网和边缘计算的发展向新的领域和技术推进,Databricks是该工具使用方面领先的主要公司,但不是唯一的,这是使用它的主要优势之一,因为它可以通过谷歌,亚马逊,甲骨文和微软等主要云平台进行互操作和免费。.

6. 亚马逊 QuickSight

Power BI的流行替代品,尤其是在已经集成到AWS生态系统的用户中,这主要是由于其与Amazon SageMaker和Athena等服务的强力集成,促进了高级分析、机器学习(ML)和大规模数据操作,亚马逊在人工智能(LLM)竞赛中落后,但仍然拥有巴西最大的公共云用户份额,这无疑将成为2025年的技术。.

7. 谷歌观察者 

Looker 是 Google 收购的解决方案系列的一部分,集成了 Looker Studio(免费)、Looker Studio Pro(Google Workspace)和 Looker Platform,满足从基本需求到高级业务需求。该系列将分析与 Google 生态系统(包括 BigQuery 和 Workspace)统一,并结合了 Gemini 进行辅助分析。Looker 平台允许您构建量身定制的分析应用程序,非常适合旨在生成数据的公司,而 Looker Studio 可访问且高度协作,对 Google Cloud 用户具有战略意义。.