Top 10 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trong năm 2026 (Phần 1)

Các công cụ phân tích dữ liệu hiện là phần cốt lõi trong cách tổ chức đưa ra quyết định thông minh hơn. Theo Gartner, 61% doanh nghiệp đang xem xét lại cách sử dụng dữ liệu và phân tích do tác động của công nghệ AI. Sự thay đổi này cho thấy vai trò ngày càng quan trọng của việc chọn đúng công cụ để biến dữ liệu thô thành insight kinh doanh. Hãy cùng BAC khám phá chi tiết từng công cụ ngay dưới đây.

1. Công cụ bảng tính và phân tích cơ bản: Row Zero

Row Zero là nền tảng bảng tính hiện đại, được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn. Công cụ giữ giao diện quen thuộc của spreadsheet nhưng hoạt động trên hạ tầng dữ liệu đám mây. Nhờ đó, người dùng có thể phân tích dữ liệu nhanh và an toàn hơn.

Row Zero cung cấp giao diện bảng tính đơn giản, hiện đại

Row Zero xử lý được hàng tỷ dòng dữ liệu chỉ trong vài giây mà không bị chậm. Row Zero phù hợp với các nhóm làm việc với dữ liệu lớn và dữ liệu theo thời gian thực. Công cụ hỗ trợ cộng tác hiệu quả mà không cần thiết lập phức tạp. Đây là lựa chọn tốt cho môi trường làm việc linh hoạt.

Row Zero không phù hợp nếu chỉ xử lý các file nhỏ, tĩnh. Công cụ cũng không tối ưu cho nhu cầu xây dựng dashboard hoặc trực quan BI nâng cao. Trong trường hợp này, nền tảng BI chuyên dụng sẽ phù hợp hơn.

2. Công cụ BI và trực quan dữ liệu: Bipp Analytics

Bipp Analytics là nền tảng business intelligence hiện đại, giúp đội ngũ chuyển từ dữ liệu sang quyết định theo thời gian thực. Công cụ kết hợp tốc độ xử lý cao với giao diện dễ sử dụng. Người dùng có thể khám phá dữ liệu lớn và tạo dashboard chỉ trong vài phút.

Bipp là giải pháp tối ưu để tạo Dashboard dữ liệu

Bipp cho phép phân tích hàng tỷ dòng dữ liệu theo thời gian thực mà không cần trích xuất dữ liệu hay tạo cube. Nền tảng sử dụng phân tích trực tiếp trong cơ sở dữ liệu gốc. Điều này giúp kết quả luôn mới và phản hồi nhanh.

Bipp phù hợp với các nhóm cần insight nhanh từ dữ liệu trực tiếp. Công cụ hỗ trợ cả người làm phân tích và người làm kinh doanh. Người dùng nên chọn Bipp khi cần ra quyết định theo thời gian thực. Công cụ phù hợp với môi trường dữ liệu lớn và thay đổi liên tục. Bipp không phù hợp nếu nhu cầu dữ liệu đơn giản và ít thay đổi. Công cụ cũng không tối ưu cho các yêu cầu trực quan BI quá tùy biến.

3. Công cụ phân tích thống kê và lập trình: Polars

Polars là thư viện DataFrame mã nguồn mở, được xây dựng để tối ưu tốc độ, khả năng mở rộng và tính đơn giản. Công cụ được viết bằng Rust, mang lại hiệu năng cao khi xử lý và phân tích dữ liệu. Polars hoạt động hiệu quả ngay trên một máy đơn lẻ.

Polars là công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở

Polars phù hợp với lập trình viên, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Người dùng nên chọn Polars khi cần phân tích dữ liệu nhanh trên máy cục bộ hoặc đám mây. Công cụ phù hợp với các tác vụ xử lý song song hoặc xử lý luồng dữ liệu. Khả năng kiểm soát bộ nhớ và hiệu năng là điểm mạnh chính.

Polars không phù hợp với người dùng không chuyên về kỹ thuật. Công cụ cũng không tập trung vào dashboard hoặc trực quan dữ liệu. Các nền tảng BI sẽ phù hợp hơn cho mục đích đó.

4. Công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở và đám mây: DuckDB

DuckDB là cơ sở dữ liệu phân tích mã nguồn mở, được thiết kế để chạy nhanh trên máy cục bộ. Công cụ không yêu cầu thiết lập phức tạp và có thể sử dụng ngay sau khi cài đặt. Người dùng dễ dàng truy vấn, biến đổi và khám phá dữ liệu trực tiếp từ laptop hoặc môi trường code.

DuckDB khá phù hợp với các hệ thống cơ sở dữ liệu doanh nghiệp

DuckDB không có phụ thuộc ngoài và cài đặt chỉ trong vài giây. Công cụ hoạt động ổn định ngay khi sử dụng lần đầu. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian chuẩn bị môi trường phân tích.

DuckDB phù hợp với lập trình viên, nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích. Người dùng nên chọn DuckDB khi muốn chạy truy vấn SQL trực tiếp trong code hoặc notebook. Công cụ đặc biệt hiệu quả khi phân tích dữ liệu Parquet hoặc CSV tại máy. DuckDB không phù hợp khi cần nhiều người dùng truy cập đồng thời. Các hệ thống cơ sở dữ liệu doanh nghiệp sẽ phù hợp hơn trong trường hợp này.

5. Công cụ phân tích dữ liệu ứng dụng Machine Learning và AI: AnswerRocket

AnswerRocket được xây dựng để giúp doanh nghiệp biến AI thành kết quả kinh doanh thực tế. Nền tảng có hơn mười năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI doanh nghiệp. Công cụ kết hợp chiến lược, kỹ thuật và triển khai trong một quy trình liền mạch.

AnswerRocket mang đến giải pháp AI cấp doanh nghiệp

AnswerRocket sử dụng các framework và bộ tăng tốc độc quyền để rút ngắn thời gian tạo giá trị. Kiến trúc hệ thống linh hoạt và dễ tích hợp với các nền tảng dữ liệu hiện có. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai AI mà không phá vỡ hệ thống cũ.

AnswerRocket phù hợp với các tổ chức muốn mở rộng AI một cách liên tục. Công cụ tập trung vào việc phục vụ mục tiêu kinh doanh dài hạn. Người dùng nên chọn AnswerRocket khi cần giải pháp AI cấp doanh nghiệp. Công cụ phù hợp khi xây dựng hoặc mở rộng các sáng kiến AI quan trọng. Chất lượng dữ liệu và quản trị hệ thống là ưu tiên chính.

AnswerRocket không phù hợp cho nhu cầu phân tích nhẹ hoặc BI tự phục vụ. Công cụ cũng không dành cho các dự án AI nhỏ hoặc tự động hóa đơn giản. Trong các trường hợp này, nền tảng nhẹ hơn sẽ hiệu quả hơn.

Như vậy là chúng ta đã đi qua một nửa chặng đường. Trong phần tiếp theo, BAC sẽ tiếp tục gửi đến bạn đọc những công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả nhất trong năm 2026, đừng quên đón đọc.

Tham khảo: Top 10 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trong năm 2026 (Phần 1)

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp