10 beste software voor bigdata-klantanalytics voor 2026

Databricks is een dataplatform voor data-intelligentie, gebouwd op een architectuur voor een datameer en datawarehouse die data-engineering, AI/ML-modellering, realtime streaming en grootschalige klantanalyses in cloudomgevingen combineert.

Voor wie is Databricks het meest geschikt?

Het is een sterke keuze voor data- en analyseteams binnen grote organisaties die complexe klantgegevens met een groot volume in meerdere cloudomgevingen beheren.

Waarom ik voor Databricks heb gekozen

Ik heb Databricks opgenomen in mijn topkeuzes omdat het ecosysteem van Partner Connect en de Marketplace het echt snel maken om verbinding te maken met aanbieders van AI-modellen zoals Anthropic en OpenAI. Ik vind het prettig dat je klantgegevens rechtstreeks naar AI-agenten op basis van Claude of GPT kunt sturen via Agent Bricks, zonder je data-architectuur opnieuw op te bouwen. De Agentic CDP, die standaard in het platform voor data-intelligentie is ingebed, zorgt ervoor dat segmentatie en activatie plaatsvinden op hetzelfde platform waar je onbewerkte gegevens staan.

Belangrijkste functies van Databricks

• Architectuur voor een datameer en datawarehouse: Combineert de mogelijkheden van een datameer en datawarehouse om gestructureerde en ongestructureerde klantgegevens te centraliseren.
• Unity Catalog: Biedt uniform beheer voor data, modellen en dashboards in meerdere clouds.
• Delta Live Tables: Maakt geavanceerde ETL-werkstromen en streamingdatapijplijnen mogelijk voor realtimeanalyses.
• Databricks SQL-dashboards: Hiermee kunnen gebruikers interactieve dashboards maken om CX-KPI's te visualiseren en metrische gegevens over klantreizen te analyseren.

Databricks-integraties

Databricks biedt native integraties met Salesforce, SAP, AWS, Azure, Google Cloud Platform, Tableau en Fivetran. Het ondersteunt aanvullende verbindingen via Partner Connect en biedt een API voor aangepaste integraties.

Als vlaggenschipprogramma van MathWorks biedt MATLAB een programmeeromgeving aan ingenieurs, wetenschappers en gegevensanalisten.

Waarom ik MATLAB heb gekozen: Het beste aan MATLAB is de mogelijkheid om grote gegevensverzamelingen te verwerken en te visualiseren. Bovendien bieden de ingebouwde grafische hulpmiddelen verschillende opties voor het visualiseren van gegevens in twee en drie dimensies.

MATLAB is de afgelopen jaren steeds populairder geworden dankzij de grote bibliotheek met hulpmiddelen en functies voor numerieke berekeningen en gegevensanalyse. In het bijzonder biedt het gespecialiseerde toolboxen voor gegevensanalisten en ingenieurs op het gebied van machine learning. Deze toolboxen kunnen u helpen bij het bouwen en evalueren van machinelearningmodellen, gegevensvoorbewerking, functieselectie en -extractie.

Belangrijkste functies en integraties van MATLAB

Functies omvatten 3D- en volumemodelleringshulpmiddelen, bewerkingshulpmiddelen, tekenhulpmiddelen, renderhulpmiddelen, eindige-elementenanalyse, meerlichamendynamica, modellering van discrete gebeurtenissen, modellering van continue gebeurtenissen, simulatie van mechanische gebeurtenissen, simulatie van productieprocessen, hardwareondersteuning en duidelijkheid van opdrachten.

Integraties omvatten Simulink, Python, Microsoft Excel, LabVIEW, C++, Stateflow, Oracle, Mathcad, SolidWorks, ANSYS en andere softwareopties.

Confluent, opgericht door de makers van Apache Kafka, is populair onder data-engineers en ontwikkelaars die een schaalbaar platform nodig hebben om met data in beweging te werken.

Waarom ik voor Confluent heb gekozen: Een van de interessante aspecten van Confluent is dat het een uniform platform voor data in beweging biedt. Het integreert data uit verschillende bronnen, zoals databases, applicaties en IoT-apparaten. Hierdoor krijgen gebruikers direct inzicht in streamingdata.

De mogelijkheid van Confluent om data in realtime te monitoren, de intuïtieve UI, de mogelijkheden voor datavisualisatie en de functies voor beveiliging en naleving maken het een uitstekend hulpmiddel voor data- en bedrijfsanalisten. Daarnaast gebruikt het Apache Kafka als kerntechnologie om een schaalbaar platform met lage latentie te bieden voor het verwerken van grote hoeveelheden streamingdata.

Belangrijkste functies en integraties van Confluent

Functies omvatten realtimeanalyses, dataquery's, Hadoop-integratie, Spark-integratie, analyse van meerdere bronnen, datameer, datavisualisatie, dataworkflows, gecontroleerde ontdekking, dataverwerking, databronnen, integratie, realtimeverwerking, rapportage en analyses.

Integraties omvatten Ably, Adobe Experience Platform, Aerospike, Amazon S3, Azure Cosmos DB, Azure Data Explorer, Couchbase, Crux, DataStax, Datadog en andere softwareopties.

Countly is een productanalyseplatform waarmee je begrijpt hoe gebruikers omgaan met je mobiele, web- en desktopapplicaties. Het biedt realtime inzichten in gebruikersgedrag, zodat je weloverwogen beslissingen kunt nemen om je producten te verbeteren. 

Waarom ik voor Countly heb gekozen: Het biedt een uitgebreide functieset die is afgestemd op diepgaande analyses. Functies zoals gebruikersprofielen en cohorten stellen je in staat je doelgroep effectief te segmenteren, zodat je patronen en trends binnen verschillende gebruikersgroepen kunt identificeren. 

Ik vind ook de realtime mogelijkheden van Countly voor gegevensverzameling en visualisatie prettig. Je kunt gebruikersacties volgen terwijl ze plaatsvinden, wat cruciaal is voor tijdige besluitvorming. Dankzij deze directe beschikbaarheid kun je snel reageren op gebruikersgedrag, de gebruikerservaring optimaliseren en problemen direct aanpakken.

Opvallende functies en integraties van Countly

Functies omvatten retentieanalyse, conversietrechters, warmtediagrammen, pushmeldingen, enquêtes, analyse per tijdstip, configuratie op afstand, weergave van de compliancehub, reCAPTCHA-beveiliging, gebruikersanalyses en dashboards.​

Integraties omvatten Facebook Leads, Google Sheets, TiktokLeadGeneration, Gmail, Facebook Offline Conversions, Mailchimp, Slack, Shopify, Trello, Telegram, Discord en WooCommerce.

Starburst helpt ondernemingen big data te bevragen en fungeert als één enkele bron van waarheid voor uw gegevens.

Waarom ik voor Starburst heb gekozen: Traditionele gegevensvoorbereiding en ETL-processen zijn tijdrovend en traag. Starburst maakt ad-hocanalyses mogelijk zonder dat ETL-processen nodig zijn. Het verwerkt snel gegevens uit meerdere bronnen en levert binnen enkele seconden resultaten. Zo kunnen organisaties de tijd tot marktintroductie verkorten en betere beslissingen nemen.

Bovendien biedt Starburst functies zoals fijnmazige toegangscontrole, gegevensmaskering en end-to-endgegevensversleuteling om de gegevensbeveiliging te waarborgen. Daarnaast integreert het met authenticatieproviders zoals LDAP of Kerberos, wat authenticatie garandeert en beheerders controle geeft over de toegang tot bronnen. Starburst biedt ook een breed scala aan connectoren, zodat organisaties eenvoudig toegang krijgen tot gegevens uit verschillende bronnen.

Belangrijkste functies en integraties van Starburst

Functies zijn onder andere een SQL-query-engine, een gedistribueerde architectuur, beveiliging en gegevensbeheer, cloudgebaseerde implementatieopties, beheer van meerdere clusters en advies- en trainingsdiensten.

Integraties omvatten Accumulo, Google Big Query, Cassandra, Clickhouse, Delta Lake, Druid, Amazon DynamoDB, Elasticsearch, Greenplum, JDBC en andere softwareopties.

Gigasheet is krachtige spreadsheetsoftware waarmee gebruikers inzicht krijgen in big data zonder speciale programmeervaardigheden.

Waarom ik voor Gigasheet heb gekozen: Het is een oplossing zonder code die de behoefte aan technische expertise vermindert. Iedereen, van freelancers tot Fortune 500-bedrijven, kan de zelfbedieningsfuncties gebruiken om enorme bestanden te analyseren. Daarnaast biedt het verschillende tools voor het opschonen van gegevens, waarmee gebruikers hun gegevens kunnen opschonen en voorbereiden. Deze tools helpen je gegevens te filteren en te sorteren, duplicaten te verwijderen, gegevens op te maken en cellen te splitsen en samen te voegen. 

Gigasheet biedt ook verschillende tools voor gegevensvisualisatie, waaronder diagrammen, cirkeldiagrammen en lijngrafieken. Met deze tools kun je je gegevens tot leven brengen en ze aanpassen aan je behoeften. Een van de unieke aspecten van de visualisatiefuncties van Gigasheet is dat ze dynamisch worden bijgewerkt wanneer nieuwe gegevens worden toegevoegd of gewijzigd. Hierdoor kunnen gebruikers wijzigingen gemakkelijker bijhouden en trends en patronen identificeren.

Opvallende functies en integraties van Gigasheet

Functies omvatten een activiteiten-dashboard, ad-hocrapportage, API, samenwerkingstools, aanpasbare rapporten, gegevensvastlegging en -overdracht, gegevensconnectoren, gegevensextractie, gegevensreplicatie, gegevenstransformatie, gegevensvisualisatie, databaseondersteuning, prognoses, verwerking van grote volumes, realtime-analyses, opslag, premiumondersteuning met SLA, aangepast beleid voor gegevensbewaring, gegevensisolatie, SSO-ondersteuning, geplande gegevensimporten en connectoren voor gegevensbronnen voor ondernemingen.

Integraties omvatten Zuora, Zoom, Zoho, Zendesk, Yotpo, Xero, WooCommerce, Wannafind, Vilkas, Unleashed en andere softwareopties.

Dash Enterprise helpt datawetenschappers, analisten en ontwikkelaars bij het maken van aangepaste dashboards en applicaties zonder uren te besteden aan coderen of ingewikkelde infrastructuur.

Waarom ik voor Dash Enterprise heb gekozen: De functie die Dash Enterprise onderscheidt van andere dashboardplatforms is de integratie van machinelearningmodellen in dashboards. Hierdoor kunnen gebruikers gegevens in realtime analyseren en visualiseren, patronen identificeren en voorspellingen doen. 

Daarnaast kunnen gebruikers samenwerken aan dashboards en applicaties met mensen binnen hun organisatie of met externe belanghebbenden. Het biedt beveiligingsfuncties op ondernemingsniveau, zoals op rollen gebaseerde toegangscontrole, SSL-versleuteling en LDAP-integratie. Bovendien kan het grote datasets verwerken, waardoor het ideaal is voor gebruiksscenario's op ondernemingsniveau.

Opvallende functies en integraties van Dash Enterprise

Functies omvatten werkruimten voor data-applicaties, een ontwerppakket, een catalogus van AI-applicaties, een rapportengine, een dashboardengine, een applicatiebeheerder, een wachtrij voor taken, insluiting, een bestandssysteem, database-integratie, CI/CD, middleware voor authenticatie en Databricks-integratie.

Integraties omvatten Databricks, MySQL, Postgres, Snowflake, Google BigQuery, Amazon RedShift, MS Azure SQL, Redis, MongoDB, Elasticsearch, Salesforce en andere softwareopties.

dbt (Data Build Tool) is een populaire tool voor datatransformatie die data-analisten en data-engineers helpt bij de stap ‘transformeren’ in een Extract-Transform-Load (ETL)-pijplijn.

Waarom ik dbt heb gekozen: Bij het werken aan een complexe en grote datapijplijn werken teamleden doorgaans gelijktijdig aan verschillende aspecten van de datapijplijn, waardoor het risico op conflicterende wijzigingen ontstaat. De versiebeheerfunctie van dbt elimineert dit risico, omdat gebruikers hiermee een wijzigingsgeschiedenis kunnen bijhouden en indien nodig kunnen teruggaan naar eerdere versies.

Deze tool is bedoeld voor dataprofessionals en organisaties die problemen ondervinden met datatransformatie en -opslag. Door de tool in uw workflow op te nemen, kunt u uw werklast verminderen. Bovendien zorgt de ingebouwde testfunctie ervoor dat de transformaties nauwkeurig zijn.

Belangrijkste functies en integraties van dbt

Functies omvatten een browsergebaseerde IDE, taakplanning, onbeperkte dagelijkse uitvoeringen, logboekregistratie en waarschuwingen, datadocumentatie, rapportage over de actualiteit van bronnen, continue integratie, API-toegang, een semantische laag, eenmalige aanmelding (SSO), meerdere implementatieregio’s, serviceniveau-overeenkomsten (SLA’s), op rollen gebaseerde ACL’s, fijnmazige Git-machtigingen, auditlogboekregistratie en native ondersteuning voor GitHub, GitLab en Azure DevOps.

Integraties omvatten AlloyDB, Amazon Redshift, BigQuery, Databricks, Snowflake, Deepnote, Hex, Houseware, Lightdash, Mode en andere softwareopties.

Dremio is een data-as-a-serviceplatform (DAAS) dat selfservice-analyseshulpmiddelen biedt aan data-analisten, data-engineers en bedrijfseigenaren.

Waarom ik voor Dremio heb gekozen: De beste functie van Dremio is de mogelijkheid om de queryprestaties te versnellen met behulp van reflecties. Dit zijn vooraf geaggregeerde en geïndexeerde datastructuren waarmee gegevens eenvoudiger en sneller kunnen worden geanalyseerd. Daarnaast vernieuwt Dremio reflecties automatisch, zodat queryresultaten worden bijgewerkt. 

Daarnaast kan Dremio je helpen huidige systemen te moderniseren, verouderde infrastructuur naar de cloud te migreren, bestaande data-lakehouseomgevingen bij te werken en nieuwe projecten op te bouwen. Het biedt ook een eenvoudige interface en goede documentatie, waardoor het gemakkelijk is om problemen op te lossen.

Opvallende functies en integraties van Dremio

Functies omvatten een lakehouseplatform, een wereldwijd besturingsvlak, onbeperkte schaalbaarheid en gelijktijdigheid, selfservice voor datacuratie en het delen van gegevens, ingebouwd beheer en gegevensafkomst, transparante queryversnelling, SQL DML op het lakehouse, integratie met BI-tools, auditlogboeken, integratie met sociale identiteitsproviders, SOC 2 Type 2, ISO 27001, HIPAA-conformiteit, communityondersteuning, integratie met identiteitsproviders voor ondernemingen, gegevensmaskering en SCIM-synchronisatie.

Integraties omvatten Airbyte, Alteryx, AWS, Collibra, dbt Labs, GoodData, Intel, IBM, Microsoft, Okera en andere softwareopties.

Tinybird is een data-analyseplatform voor ontwikkelaars die op schaal realtime dataproducten willen bouwen met behulp van een SQL-gebaseerde API.

Waarom ik voor Tinybird heb gekozen: Het beste aspect van Tinybird is de architectuur, die snelle realtime gegevensverwerking en -analyse mogelijk maakt. De in-memorygegevensopslag van het platform en vooraf gebouwde connectoren voor populaire gegevensbronnen zorgen voor razendsnelle queryprestaties. Het gebruikt een SQL-gebaseerde querytaal, wat betekent dat ontwikkelaars hun bestaande vaardigheden kunnen gebruiken om gegevens te analyseren.

Tinybird is een ideale oplossing voor organisaties die op zoek zijn naar een robuust en schaalbaar platform voor gegevensverwerking. Het is bijzonder geschikt voor gebruikssituaties die snelle responstijden en een lage latentie vereisen, zoals realtime analyses, monitoring en waarschuwingen.

Opvallende functies en integraties van Tinybird

Functies omvatten een onbeperkt aantal gebruikersplaatsen, een onbeperkt aantal gegevensbronnen, gegevensconnectoren, ondersteuning voor meerdere regio's, een onbeperkt aantal API-eindpunten, realtime materialisatie, beveiligde gegevens en technische ondersteuning.

Integraties omvatten Node, Python, Planning, Gegevensopslag, Airtable, GitHub, Filter, Bash, Twilio, Discord, MySQL, AWS en andere softwareopties.