Größe und Anteil des Marktes für operative Analysen nach Typ (On-Cloud, On-Premise); Einsatz; Vertikal; Anwendung – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2025–2037

Operational Analytics-Sektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Zunehmende Akzeptanz im Geschäftsbetrieb: Unternehmen stehen unter dem Druck, die Lücke zwischen Datenanalyse und praktischen Maßnahmen zu schließen. Obwohl fortschrittliche Data Warehouses viele Informationen enthalten, kann es dennoch schwierig sein, dieses Wissen in Pläne umzuwandeln, die Vertriebs-, Marketing- und Supportteams umsetzen können. Traditionell sind Ingenieure für die Herstellung der erforderlichen Verbindungen verantwortlich, was ihre wertvolle Zeit in Anspruch nimmt und andere Aufgaben wie die Entwicklung umsatzgenerierender Funktionen verzögert. Noch schlimmer ist, dass diesen hastig aufgebauten Integrationen häufig die nötige Widerstandsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit fehlt, um sich an die Anforderungen der Organisation anzupassen. Infolgedessen hat sich die Betriebsanalyse entwickelt, um betriebliche Prozesse in Echtzeit zu unterstützen und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen, anstatt nur im Nachhinein auf frühere Leistungen zurückzublicken.
• Verstärkte Verlagerung hin zu Cloud- und Hybridumgebungen: Wenn Unternehmen ihre Anwendungen und Infrastruktur in Cloud- und Hybridumgebungen migrieren, erzeugen sie große Mengen komplexer Daten. Diese Daten erfordern erweiterte Analysen, um optimale Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit cloudbasierter Systeme sicherzustellen. Die Google Cloud berichtete, dass Führungskräfte zunehmend Cloud-basierte Dienste und Produkte nutzen (41,4 %), sich auf den Wechsel von veralteter Unternehmenssoftware zu Cloud-basierten Lösungen vorbereiten (33,4 %) und lokale Arbeitslasten in die Cloud verlagern (32,8 %). Darüber hinaus wollen über 50 % der Unternehmen bis 2027 industrielle Cloud-Plattformen einsetzen, um ihre kommerziellen Bemühungen voranzutreiben.
  
  In komplexen und sich schnell entwickelnden IT-Umgebungen automatisieren operative Analyselösungen das Sammeln, Ordnen und Erkennen von Datentrends. Eine schnellere Problemerkennung und eine verbesserte Leistung des IT-Systems werden durch Betriebsanalysen ermöglicht, die zeitnahe und umsetzbare Informationen liefern. Dadurch können Benutzer Probleme effektiv lösen und Lösungszeit sparen.
• Zunehmende Integration von Predictive Analytics und maschinellem Lernen: Durch die Analyse komplexer Betriebsdaten ermöglichen Predictive Analytics und ML Unternehmen, verborgene Muster zu erschließen, zukünftige Trends vorherzusagen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dies ermöglicht es Unternehmen, betriebliche Prozesse wie Lieferkettenmanagement, Bestandskontrolle und Ressourcenzuweisung zu optimieren, was zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und verbesserter Kundenzufriedenheit führt.
  
  Darüber hinaus ermöglichen Predictive Analytics und ML vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und Echtzeit-Entscheidungsfindung, was die Akzeptanz dieser Technologien im Markt für operative Analysen weiter fördert. Darüber hinaus führen wichtige Akteure neue Lösungen ein, um Unternehmen durch die Integration dieser Technologien zum künftigen Erfolg zu verhelfen. Beispielsweise führte Tata Consultancy Services im April 2022 eine agile und benutzerfreundliche risikobasierte Überwachungslösung für klinische Studien ein, die eine intelligente Entscheidungsfindung, verbesserte Compliance und eine verbesserte Studienwirksamkeit ermöglicht.

Herausforderungen

• Probleme mit der Datenqualität: Hochwertige, leicht zugängliche Daten sind die Grundlage präziser Vorhersagemodelle. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, die über verschiedene Plattformen verteilten Daten zu verwalten, was eine zentrale Analyse erschwert. Aufgrund dieser zerbrochenen Landschaft kann das Modell die Situation nicht vollständig erfassen. Darüber hinaus können Modellprojektionen durch unregelmäßige Datenformate, fehlende Werte und Fehler in den Daten selbst stark verzerrt werden. Es ist unerlässlich, Daten kontinuierlich zu bereinigen und zu validieren. Der Aufbau starker Vorhersagemodelle kann zunächst durch das Fehlen historischer Daten für Start-ups oder Unternehmen mit geringer Betriebserfahrung behindert werden, was das Wachstum des Marktes für operative Analysen behindert.
• Mangel an qualifizierten Technikern: Unternehmen verfügen möglicherweise nicht über die erforderlichen Fähigkeiten, Fachkenntnisse und Ressourcen, um betriebliche Analysen effektiv zu implementieren und zu nutzen. Es ist schwierig, Talente zu finden und zu halten, da der Bedarf an Datenwissenschaftlern und anderen qualifizierten Experten für maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung weitaus größer ist als das derzeit verfügbare Angebot. Die Erstellung präziser Modelle erfordert die Verknüpfung des operativen Wissens des Unternehmens mit den datenwissenschaftlichen Fähigkeiten. Daher wird der Mangel an Datenwissenschaftlern und -experten das Wachstum des Marktes für operative Analysen behindern.