Top 10 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trong năm 2026 (Phần 2)

Trong phần trước chúng ta đã tìm ra những công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trong năm 2026. Trong phần tiếp theo này, BAC muốn chia sẻ thêm danh sách còn lại. Để không bỏ lỡ những công tụ tốt nhất, bạn có thể xem lại phần đầu tiên của bài viết trước khi tiếp tục.

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

1. Công cụ cơ sở dữ liệu và ETL (Extract, Transform, Load): Integrate.io

Integrate.io là nền tảng xây dựng pipeline dữ liệu theo hướng low-code. Công cụ được thiết kế cho cả nhà phân tích và đội vận hành. Mục tiêu là tạo dữ liệu sạch và ổn định mà không cần viết nhiều code. Tính năng này phục vụ tốt cho dashboard thời gian thực và mô hình AI. Dữ liệu luôn được đồng bộ nhanh và chính xác.

Integrate.io phù hợp cho cả nhà phân tích và đội ngũ vận hành

Integrate.io phù hợp với các nhóm muốn tự động hóa công việc dữ liệu thủ công. Công cụ giúp xây dựng pipeline nhanh mà không cần ETL phức tạp. Người dùng nên chọn Integrate.io khi cần đồng bộ dữ liệu thời gian thực giữa nhiều hệ thống. Công cụ phù hợp với các nhóm không kỹ thuật muốn tự quản lý pipeline.

Integrate.io không phù hợp với đội ngũ muốn kiểm soát hoàn toàn bằng code. Công cụ cũng chưa tối ưu nếu chỉ cần luồng dữ liệu một chiều đơn giản. Trong trường hợp này, giải pháp nhẹ sẽ hiệu quả hơn.

2. Công cụ phân tích dữ liệu chuyên biệt theo ngành: Kyvos

Kyvos là nền tảng phân tích hiệu năng cao, được thiết kế cho các hệ thống quy mô rất lớn. Công cụ hỗ trợ xử lý nhanh và tích hợp trí tuệ nhân tạo hiện đại. Kyvos cho phép phân tích dữ liệu ở cấp độ petabyte chỉ trong vài giây.

Kyvos đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu lớn của các doanh nghiệp

Kyvos hoạt động như một lớp ngữ nghĩa chung cho BI và AI. Nền tảng giúp các nhóm làm việc trên cùng một mô hình dữ liệu thống nhất. Điều này giúp giảm độ phức tạp khi mở rộng phân tích.

Kyvos phù hợp với các doanh nghiệp xử lý dữ liệu rất lớn và thay đổi nhanh. Công cụ hỗ trợ cả BI có kiểm soát và mô hình ngữ nghĩa sẵn sàng cho AI.Người dùng nên chọn Kyvos khi hệ thống cần mở rộng đến hàng tỷ dòng dữ liệu. Công cụ phù hợp khi có hàng nghìn người dùng truy cập đồng thời.

Kyvos không phù hợp nếu tập dữ liệu nhỏ hoặc không cần mô hình hóa sâu. Công cụ cũng không tối ưu cho dashboard đơn giản. Các nền tảng nhẹ hơn sẽ phù hợp hơn trong trường hợp này.

3. Công cụ phân tích dữ liệu miễn phí và mã nguồn mở cho người mới: OpenRefine

OpenRefine là công cụ miễn phí và mã nguồn mở, chuyên xử lý dữ liệu lộn xộn. Nền tảng giúp làm sạch, biến đổi và kết nối dữ liệu mà không cần viết script phức tạp. OpenRefine hỗ trợ lọc và khám phá dữ liệu thông qua faceting. Tính năng này giúp người dùng làm việc hiệu quả với tập dữ liệu lớn.

OpenRefine mang lại sự chính xác và tính minh bạch

OpenRefine phù hợp với người làm việc với dữ liệu không cấu trúc hoặc thiếu nhất quán. Công cụ giúp đảm bảo độ chính xác trong quá trình làm sạch. Người dùng nên chọn OpenRefine khi cần làm sạch hoặc tái cấu trúc dữ liệu CSV, Excel hoặc JSON. Công cụ phù hợp khi cần minh bạch và dễ kiểm soát. Khả năng hoạt động offline là một lợi thế lớn.

OpenRefine không phù hợp nếu cần trực quan dữ liệu hoặc dashboard. Công cụ cũng không hỗ trợ làm việc nhóm theo thời gian thực. Các nền tảng phân tích nâng cao sẽ phù hợp hơn trong trường hợp này.

4. Công cụ và công nghệ phân tích dữ liệu mới nổi: Snowpark

Snowpark là một phần của Snowflake AI Data Cloud. Nền tảng giúp kết hợp data engineering, machine learning và phân tích dữ liệu trong cùng một môi trường. Snowpark cho phép chạy trực tiếp Python, Java và Scala bên trong Snowflake. Lập trình viên có thể làm việc bằng ngôn ngữ quen thuộc.

Snowpark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ cho nhiều mục đích

Snowpark phù hợp với các nhóm đã sử dụng Snowflake làm kho dữ liệu. Công cụ giúp mở rộng sang data engineering và machine learning. Người dùng nên chọn Snowpark khi muốn chạy workflow Python hoặc Spark trực tiếp trên dữ liệu. Công cụ phù hợp với yêu cầu quản trị và hiệu năng cấp doanh nghiệp. Snowpark giúp giảm chi phí vận hành hệ thống.

Snowpark không phù hợp nếu làm việc hoàn toàn ngoài hệ sinh thái Snowflake. Công cụ cũng hạn chế khi cần hạ tầng ML tùy biến phức tạp. Trong trường hợp này, nền tảng chuyên biệt sẽ phù hợp hơn.

5. Công cụ phân tích và mô hình hóa dữ liệu hiện đại: dbt (data build tool)

dbt là công cụ mã nguồn mở dùng để biến đổi và mô hình hóa dữ liệu ngay trong kho dữ liệu. Công cụ tập trung vào việc chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu phân tích sẵn sàng sử dụng. dbt hoạt động dựa trên SQL và quy ước rõ ràng.

dbt mang lại khả năng tập trung vào tầng dữ liệu

dbt giúp các nhóm xây dựng mô hình dữ liệu có cấu trúc và dễ hiểu. Công cụ hỗ trợ kiểm thử, tài liệu hóa và theo dõi sự phụ thuộc giữa các bảng. Nhờ đó, chất lượng dữ liệu được đảm bảo tốt hơn.

dbt phù hợp với nhà phân tích dữ liệu và analytics engineer. Công cụ giúp làm việc với dữ liệu ở cấp độ logic và nghiệp vụ. SQL là kỹ năng chính cần có để sử dụng hiệu quả.

Người dùng nên chọn dbt khi muốn chuẩn hóa dữ liệu cho BI và AI. Công cụ phù hợp khi có nhiều mô hình phân tích dùng chung. Tính nhất quán dữ liệu là lợi thế lớn. dbt không phù hợp nếu chỉ cần phân tích dữ liệu ad-hoc đơn giản. Công cụ cũng không thay thế BI hoặc dashboard. dbt tập trung vào tầng dữ liệu, không phải trực quan.

Qua hai phần của bài viết, BAC đã giới thiệu đầy đủ 10 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trong năm 2026. Hy vọng rằng với những chia sẻ này, bạn đọc sẽ tìm ra công cụ phù hợp với nhu cầu sử dụng của mình. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

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

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp