Top-Big-Data-Analyse-Lösungen für den E-Commerce

Hallo zusammen! Ich erkunde Big-Data-Analytics-Plattformen, die besonders effektiv für E-Commerce-Unternehmen sind. Wir benötigen Tools, die Kundendaten, Transaktionsvolumen und Marketing-Insights verarbeiten können und gleichzeitig prädiktive Analysen für Personalisierung und Nachfrageprognosen unterstützen. Bonuspunkte, wenn die Plattform gut mit E-Commerce-Plattformen wie Shopify, Magento oder Salesforce Commerce Cloud integriert ist.

Hier sind einige Optionen, die ich basierend auf G2-Bewertungen in der Kategorie Big Data Analytics in Betracht ziehe:

• Databricks Lakehouse Platform: Kombiniert Datenengineering, maschinelles Lernen und Analysen an einem Ort. Für diejenigen, die es im E-Commerce nutzen, wie effektiv war es, Kunden- und Verkaufsdaten für prädiktive Einblicke zu vereinheitlichen?
• Google BigQuery: Ein serverloses Cloud-Datenlager, das für massive Datensätze entwickelt wurde. Ich bin neugierig, ob jemand BigQuery verwendet hat, um Echtzeit-E-Commerce-Transaktionsdaten zu verarbeiten und in Personalisierungs-Engines einzuspeisen.
• Microsoft Azure Synapse Analytics: Integriert Data Warehousing und Big-Data-Analysen mit starker KI/ML-Unterstützung. Für Teams auf Azure, liefert es schnelle genug Einblicke für Kampagnen und Kundensegmentierung im E-Commerce?
• Qlik Sense: Bietet Self-Service-Datenvisualisierung und assoziative Exploration. Hat hier jemand Qlik verwendet, um Einkaufsverhalten zu analysieren und diese Einblicke in Marketing- oder Merchandising-Strategien umzuwandeln?
• SAS Visual Analytics: Bietet fortschrittliche prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen. Für E-Commerce-Teams, bietet SAS genügend Agilität für sich schnell ändernde Kundendaten und saisonale Nachfragespitzen?

Wenn Ihr Unternehmen mit einem dieser Tools gearbeitet hat oder zwischen ihnen gewechselt ist, würde ich gerne hören, was Ihre Entscheidung beeinflusst hat. Welche Funktionen erwiesen sich als besonders wertvoll für E-Commerce-Analysen, und würden Sie heute wieder dasselbe Tool wählen?

Vielen Dank im Voraus für Ihre Einblicke!