Größe und Anteil des Predictive Analytics-Marktes nach Endbenutzern (BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Regierung, Fertigung); Lösung (Verbraucheranalyse, Finanzanalyse, Risikoanalyse, Marketinganalyse, Web- und Social-Media-Analyse); Unternehmensgröße (große, kleine, mittlere Unternehmen); Dienstleistungen (Bereitstellung/Installation, Support und Wartung, Schulung und Beratung); Bereitstellungstyp (On-Premise, Cloud) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2025–2037

Wachstumstreiber

• Wachsende Beliebtheit von KI und maschinellem Lernen – Der Bereich Predictive Analytics umfasst die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage beider vorherzusagen aktuelle und historische Daten.
  Darüber hinaus können prädiktive Analysen mithilfe von maschinellem Lernen Verkäufern dabei helfen, Produkte zu entwickeln, die neue Kunden anlocken und ihre bestehende Kundschaft binden, sowie bei der Identifizierung betrügerischer Aktivitäten in der Finanzbranche helfen. Einem Bericht zufolge erforschen und nutzen mehr als 77 % der Unternehmen KI.
• Hohe Nachfrage nach cloudbasierten prädiktiven Analysen – Die neueste KI-Innovation, die das digitale Erlebnis mit Advanced Analytics-Funktionen sind cloudbasierte prädiktive Analysen, bei denen Datensätze analysiert werden, um Vorhersagen über bevorstehende Ereignisse und Ergebnisse zu treffen unter Verwendung von Vorhersagemodellen und Algorithmen.
  Durch die Nutzung der Cloud-Funktionen erfahren Unternehmen möglicherweise mehr darüber, wie gut ihre Cloud-Infrastruktur, Anwendungen und Dienste funktionieren, und können ein besseres Verständnis ihrer Umgebung entwickeln. Darüber hinaus adressiert cloudbasierte Predictive Analytics durch die Zusammenführung von Systemen und Rechenleistung in der Cloud auch das Problem divergenter Datensätze.
• Zunahme der datengesteuerten Entscheidungsfindung – Predictive Analytics ist eine hochmoderne Methode, um aufschlussreiche Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung in der Zukunft zu generieren Es wird erwartet, dass es für die Entwicklung von Strategien, die Rationalisierung von Abläufen und die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils immer wichtiger wird, da Unternehmen weiterhin auf datengesteuerte Entscheidungsfindung setzen. 
• Anstieg der Internetzugänglichkeit auf der ganzen Welt – Viele Menschen nutzen das Internet häufig auf der ganzen Welt, da es zunehmend Auswirkungen auf einzelne Verbraucher und die Präsenz hat der großen Volkswirtschaften. Schätzungen zufolge gab es im Jahr 2023 weltweit mehr als 5 Milliarden Internetnutzer.
• Aufkommen prädiktiver Analysen im Versicherungswesen – Prädiktive Analysen verändern den Versicherungssektor, indem sie Unternehmen dabei helfen, Herausforderungen zu lösen, die Möglichkeit von Sachschäden und -verlusten vorherzusagen und dies zu ermöglichen Versicherungsunternehmen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und gleichzeitig den mit der Bearbeitung von Schadensfällen verbundenen Zeit- und Kostenaufwand zu reduzieren und Betrügereien vorzubeugen.

Herausforderungen

• Risiko für Datenschutz und Sicherheit – Eines der Haupthindernisse für das Marktwachstum ist die Möglichkeit von Datendiebstahl im Rahmen prädiktiver Analysen arbeitet mit großen Mengen sensibler Daten, die für Hacker attraktiv sind, was die Möglichkeit erhöht, dass personenbezogene Daten ausgenutzt werden.
  Darüber hinaus können prädiktive Analysen es ermöglichen, viele personenbezogene Daten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, die oft eine Gefahr für die Privatsphäre darstellen.
• Exorbitante Implementierungskosten umfassen Softwarepreise, Hardware- und Hosting-Anforderungen sowie Engineering-Kosten.
• Die Verwendung ungenauer, fehlerhafter und inkonsistenter Daten kann zu fehlerhaften Vorhersagen führen.