Taille et part du marché de l’analyse opérationnelle, par type (sur cloud, sur site) ; Déploiement; Verticale; Application - Analyse mondiale de l'offre et de la demande, prévisions de croissance, rapport statistique 2025-2037

Secteur de l’analyse opérationnelle : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Adoption croissante dans les opérations commerciales : les entreprises sont sous pression pour combler l'écart entre l'analyse des données et l'action pratique. Même si les entrepôts de données avancés contiennent de nombreuses informations, il peut toujours être difficile de transformer ces connaissances en plans que les équipes commerciales, marketing et support peuvent utiliser. Traditionnellement, les ingénieurs sont chargés d'établir les connexions requises, ce qui leur prend un temps précieux et retarde d'autres tâches telles que le développement de fonctionnalités génératrices de revenus. Pire encore, ces intégrations construites à la hâte manquent souvent de résilience et d'adaptabilité nécessaires pour s'adapter aux exigences de l'organisation. En conséquence, l'analyse des opérations est apparue pour prendre en charge les processus opérationnels en temps réel et guider des décisions commerciales rapides au lieu de simplement examiner les performances antérieures après coup.
• Évolution accrue vers les environnements cloud et hybrides : à mesure que les organisations migrent leurs applications et leur infrastructure vers des environnements cloud et hybrides, elles génèrent une grande quantité de données complexes. Ces données nécessitent des analyses avancées pour garantir des performances, une efficacité et une fiabilité optimales des systèmes basés sur le cloud. Selon Google Cloud, les dirigeants utilisent de plus en plus les services et produits basés sur le cloud (41,4 %), se préparent à passer des logiciels d'entreprise existants aux solutions basées sur le cloud (33,4 %) et déplacent les charges de travail sur site vers le cloud (32,8 %) en raison de l'environnement macroéconomique actuel. En outre, plus de 50 % des entreprises souhaitent utiliser des plates-formes cloud industrielles d'ici 2027 pour accélérer leurs efforts commerciaux.
  
  Dans des contextes informatiques complexes et en évolution rapide, les solutions d’analyse opérationnelle automatisent la collecte, l’organisation et la reconnaissance des tendances des données. Une détection plus rapide des problèmes et des performances améliorées du système informatique sont rendues possibles par l'analyse opérationnelle, qui fournit des informations opportunes et exploitables. Cela permet aux utilisateurs de gérer efficacement les problèmes et de gagner du temps de résolution.
• Intégration croissante de l'analyse prédictive et du machine learning : en analysant des données opérationnelles complexes, l'analyse prédictive et le ML permettent aux organisations d'exploiter des modèles cachés, de prédire les tendances futures et de prendre des décisions basées sur les données. Cela permet aux entreprises d'optimiser les processus opérationnels, tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le contrôle des stocks et l'allocation des ressources, ce qui conduit à une efficacité accrue, à une réduction des coûts et à une meilleure satisfaction client.
  
  De plus, l'analyse prédictive et le ML permettent la maintenance prédictive, la détection des anomalies et la prise de décision en temps réel, renforçant ainsi l'adoption de ces technologies sur le marché de l'analyse opérationnelle. De plus, des acteurs clés introduisent de nouvelles solutions pour aider les entreprises à réussir demain en intégrant ces technologies. Par exemple, en avril 2022, Tata Consultancy Services a lancé une solution agile et conviviale de surveillance basée sur les risques pour les essais cliniques, qui permet une prise de décision intelligente, une conformité améliorée et une efficacité améliorée des études.

Défis

• Problèmes de qualité des données : des données de haute qualité et facilement accessibles constituent la base de modèles prédictifs précis. Cependant, de nombreuses entreprises ont du mal à gérer les données réparties sur des plates-formes disparates, ce qui rend difficile leur analyse centralisée. Le modèle ne peut pas rendre pleinement compte de la situation en raison de ce paysage fragmenté. De plus, les projections du modèle peuvent être considérablement faussées par des formats de données irréguliers, des valeurs manquantes et des erreurs dans les données elles-mêmes. Il devient essentiel de nettoyer et de valider en permanence les données. La création de modèles de prédiction solides peut être initialement entravée par l'absence de données historiques pour les startups ou les entreprises ayant peu d'expérience opérationnelle, ce qui freine la croissance du marché de l'analyse opérationnelle.
• Manque de techniciens qualifiés : les entreprises peuvent manquer des compétences, de l'expertise et des ressources nécessaires pour mettre en œuvre et utiliser efficacement l'analyse opérationnelle. Il est difficile de trouver et de retenir des talents car le besoin de data scientists et d’autres experts qualifiés en apprentissage automatique et en modélisation prédictive est bien plus important que l’offre actuellement disponible. La création de modèles précis nécessite de relier les connaissances opérationnelles de l'organisation et les capacités de science des données. Par conséquent, le manque de data scientists et d'experts entravera la croissance du marché de l'analyse opérationnelle.