Тенденции мирового рынка больших данных и бизнес-аналитики, прогнозный отчет на 2025-2037 гг.
Объем рынка больших данных и бизнес-аналитики, как ожидается, вырастет на 1,51 триллиона долларов США с 2025 по 2037 год, при среднегодовом темпе роста более 15,2 %. Предполагаемая стоимость отрасли больших данных и бизнес-аналитики в 2025 году составит 323,9 миллиарда долларов США.
Большие данные и бизнес-аналитика стали основой современной бизнес-стратегии, обеспечивая решимость и оперативную эффективность деятельности в различных секторах. Благодаря технологиям увеличение объема генерации данных стало экспоненциальным с увеличением количества устройств Интернета вещей и дальнейшей оцифровкой услуг, что способствовало росту рынка. Кроме того, рост инвестиций и усилия по повышению конкурентоспособности приводят к инвестициям в оптимизацию решений и аналитики больших данных, что обеспечивает устойчивый рост рынка. Кроме того, технологии больших данных и инструменты аналитики имеют первостепенное значение для повышения эффективности операций за счет оптимальной производительности и инноваций.
Появление облачных вычислений обеспечивает экономичное хранение и масштабирование обработки данных, что делает аналитику доступной для компаний любого размера. Кроме того, достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения делают инструменты аналитики более мощными, такими как прогнозная и предписывающая аналитика, которые способствуют стратегическим инициативам. Улучшение управления данными и соблюдение нормативных требований подталкивают организации инвестировать в сложные аналитические решения, обеспечивающие целостность и безопасность данных. Например, в ноябре 2022 года IBM представила новое программное обеспечение IBM Cognos Analytics совместно с Watson, цель которого – помочь предприятиям демонтировать разрозненные данные и аналитику, чтобы они могли быстро принимать решения на основе данных и управлять непредвиденными перебоями.
Сектор больших данных и бизнес-аналитики: драйверы роста и проблемы
Драйверы роста
- Усовершенствования инструментов обработки данных. Развитие инструментов обработки данных на рынках больших данных и бизнес-аналитики значительно увеличило функциональность и эффективность. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения улучшили прогнозную аналитику, позволяя организациям лучше понять свои огромные наборы данных.
Масштабируемое и гибкое хранение и обработка данных обеспечивается посредством облачных вычислительных платформ, что позволяет компаниям эффективно управлять большими объемами информации, одновременно предлагая возможности доступа и совместной работы внутри команд, предлагая своевременные решения на основе технологий обработки в реальном времени, таких как Apache Kafka и Apache Flink. Кроме того, растущий спрос на принятие решений на основе данных и строгие нормативные требования к управлению данными и конфиденциальности служат ключевым источником конкурентного преимущества в условиях, когда данные становятся все более ориентированными. - Растущее внедрение анализа больших данных. Организации используют огромные объемы структурированных и неструктурированных данных для сбора действенной информации для обеспечения четкого стратегического планирования и повышения уровня удержания клиентов. Аналитика больших данных также позволяет компаниям понимать рыночные тенденции и предпочтения своих потребителей для маркетинговых кампаний и персонализировать услуги для своих целевых клиентов. Кроме того, интеграция с передовыми технологиями, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, открывает возможности для анализа данных для создания прогнозных моделей и аналитики в реальном времени. Таким образом, стратегическое внедрение анализа больших данных считается решающим фактором конкурентного преимущества и устойчивого роста организации.
- Требования к нормативно-правовой базе. Усложнение нормативно-правовой базы является чрезвычайно контрастирующим фактором, который бросает вызов базе, на которой работает этот рынок. Наиболее обязательные нормативные акты создают значительный спрос на более сложные решения по управлению данными, такие как полностью прозрачная и подотчетная система. Другие факторы, способствующие росту рынка, включают постоянно растущий объем производимых данных, усложнение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, а также растущую потребность предприятий в использовании данных для принятия стратегических решений. В результате взаимодействие нормативных требований и инноваций будет определять будущее аналитики больших данных в этой нормативно-правовой среде.
Задачи
- Проблемы безопасности данных. Конфиденциальность и безопасность данных — самые большие проблемы на рынке больших данных и аналитики. Чем больше организации становятся зависимыми от огромных массивов данных для получения информации для принятия обоснованных решений, тем выше связанные с этим риски несанкционированного доступа и утечки данных при соблюдении изменяющихся правил, таких как GDPR и CCPA. Эти риски усугубляются сложностью обеспечения правильной обработки конфиденциальной информации на различных платформах, что требует применения достаточно жестких протоколов безопасности и более эффективных методов шифрования.
Кроме того, этические проблемы с использованием данных, когда предприятия балансируют между преимуществами аналитики и защитой конфиденциальности. Таким образом, конфиденциальность и безопасность данных являются технической необходимостью и важнейшим компонентом построения доверия со стороны потребителей и обеспечения целостности организации в эпоху больших данных. - Недостаток опыта. Самой большой проблемой на рынке больших данных и бизнес-аналитики является нехватка квалифицированных специалистов. Растущий спрос на принятие ценных решений, основанных на данных, вызвал необходимость в экспертных знаниях в области анализа данных, машинного обучения и методов статистического моделирования. Этот разрыв в навыках влияет на рост рынка и способность правильно использовать данные, а также ограничивает масштаб инноваций. Следовательно, рынок испытывает ограниченный рост и конкурентоспособность в такой среде, ориентированной на данные.
Рынок больших данных и бизнес-аналитики: ключевые выводы
|
Базовый год |
2024 |
|
Прогнозируемый год |
2025-2037 |
|
CAGR |
15,2% |
|
Размер рынка базового года (2024) |
284,92 миллиарда долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2037) |
1,79 триллиона долларов США |
|
Региональный охват |
|
Сегментация больших данных и бизнес-аналитики
Компонент (оборудование, программное обеспечение, услуги)
По оценкам, к 2037 году на сегмент программного обеспечения будет приходиться около 35,2 % доли рынка больших данных и бизнес-аналитики. Экспоненциальный рост использования данных в различных областях требует передовых и высокотехнологичных программных решений, которые могут обрабатывать объемные данные и предлагать значимую информацию из больших наборов данных. Кроме того, растущий спрос на анализ данных в реальном времени вызывает необходимость в сложных программных инструментах, которые помогут организациям принимать своевременные решения на основе данных. Кроме того, искусственный интеллект и машинное обучение теперь являются частью программного обеспечения для обработки больших данных, позволяющего анализировать и выполнять прогнозное моделирование на уровне, который раньше был недостижим. Внедрение облачных решений во всем мире привело к большей открытости и масштабируемости доступа, тем самым укрепив позиции сегмента программного обеспечения как доминирующего положения на рынке.
Размер организации (крупное предприятие, малый и средний бизнес)
Ожидается, что в сегменте крупных предприятий на рынке больших данных и бизнес-аналитики в течение прогнозируемого периода ожидается устойчивый рост доходов. Крупные предприятия обладают высокими капитальными ресурсами, что позволяет им инвестировать в передовые технологии и квалифицированный персонал, способствующий эффективному анализу данных. Кроме того, огромные объемы данных из различных источников и необходимость получения действенной информации по-прежнему создают острую потребность в надежных аналитических решениях для крупных предприятий. Их бизнес-операции также сложны и требуют расширенной аналитики для принятия более эффективных решений, повышения операционной эффективности и получения конкурентных преимуществ.
Прежде всего, крупные предприятия полагаются на стратегии, основанные на данных, чтобы лучше внедрять инновации и предоставлять клиентам отличный опыт, что еще больше усиливает их зависимость от технологий больших данных. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в аналитические платформы продвигает этот рынок вперед, поскольку теперь можно обрабатывать сложные данные, чтобы обеспечить более продвинутые формы возможностей прогнозной аналитики. Следовательно, наличие ресурсов, объем данных и растущая потребность в стратегическом понимании способствуют тому, что крупные предприятия занимают лидирующие позиции в сфере больших данных и бизнес-аналитики.
Модель развертывания (локально, в облаке)
В зависимости от типа развертывания облачный сегмент на рынке больших данных и бизнес-аналитики доминирует на рынке благодаря своей экономической эффективности, гибкости и возможности масштабирования. Кроме того, организации переходят на облачные решения, поскольку они предлагают возможности быстрого развертывания и обработки большого количества данных без необходимости иметь обширную локальную инфраструктуру. Кроме того, возможности совместной работы в облаке предлагают командам доступ к данным в режиме реального времени, что является неотъемлемой частью современной удаленной рабочей среды. Кроме того, оплата облачных услуг по мере использования снижает первоначальные затраты и риски, связанные с внедрением передовых аналитических решений компаниями любого размера.
Внедрение также ускоряет внедрение дальнейших усовершенствований в облачных технологиях, включая улучшенные средства управления безопасностью и интеграцию искусственного интеллекта. Кроме того, востребован анализ данных в режиме реального времени, что возможно с помощью гибких облачных решений, поскольку они будут эффективно обрабатывать большие объемы данных. Такие факторы, а также тенденция, показывающая, что облачный сегмент является ключевой силой в росте рынка больших данных и бизнес-аналитики в целом, являются факторами, которые следует учитывать.
Наш углубленный анализ мирового рынка включает следующие сегменты:
|
Компонент |
|
|
Модель развертывания |
|
|
Размер организации |
|
|
Приложение |
|
|
Конечный пользователь |
|
Хотите настроить этот исследовательский отчет в соответствии с вашими требованиями? Наша исследовательская команда предоставит необходимую информацию, чтобы помочь вам принимать эффективные бизнес-решения.
Настроить этот отчетОтрасль больших данных и бизнес-аналитики – региональный обзор
Статистика рынка Северной Америки
По оценкам, к 2037 году на долю промышленности Северной Америки будет приходиться наибольшая доля дохода в размере 42,8 % благодаря надежной технологической инфраструктуре и высокой концентрации ведущих технологических компаний, которые могут стимулировать инновации посредством быстрой разработки сложных аналитических инструментов. Рынок также стимулируется растущим объемом данных, поступающих из финансов, здравоохранения и розничной торговли.
Потребность в сложных аналитических решениях может помочь получить полезную информацию о процессах принятия решений, и высококвалифицированные специалисты в области науки о данных и аналитике стали катализатором роста этой тенденции, поскольку организации стремятся использовать их опыт, чтобы занять более конкурентоспособную позицию в будущем. Продолжающаяся благоприятная государственная политика и инвестиции в технологии, связанные с данными, создают благоприятную среду для роста рынка. Кроме того, стратегии, основанные на данных, и растущее понимание важности конфиденциальности и безопасности данных способствуют росту бизнеса, подчеркивая стратегическую необходимость внедрения решений для больших данных.
США лидируют на рынке больших данных и бизнес-аналитики благодаря своим высокотехнологичным центрам, таким как Google, Amazon и Microsoft, которые ускоряют темпы инноваций и инвестиций в инструменты анализа данных и облачные вычисления. Кроме того, более высокий уровень инвестиций со стороны частного сектора и правительства способствует развитию науки о данных и аналитике, а также хорошо развитой системе образования, которая подготовила высококвалифицированных специалистов в области науки о данных, статистики и информатики, подпитывая таланты, необходимые отрасли. Такие отрасли, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и логистика, очень тщательно используют аналитику больших данных для управления рисками принятия решений и понимания клиентов. Кроме того, нормативно-правовая база является гибкой и позволяет стимулировать инновации, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность данных, благодаря чему большие данные позволяют предприятиям выдерживать рыночную конкуренцию.
Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
Азиатско-Тихоокеанский регион признан самым быстрорастущим рынком больших данных и бизнес-аналитики благодаря значительным факторам роста, таким как быстрая цифровизация в отраслях и распространение подключенных устройств, что привело к экспоненциальному увеличению объема генерации данных. Организации склоняются к использованию расширенной аналитики для анализа действенных идей, оптимизации операций и улучшения качества обслуживания клиентов. Кроме того, росту этого рынка также способствуют возможности государственных инициатив в области цифровой трансформации и принятия решений на основе данных.
Развивающиеся технологии облачных вычислений и искусственного интеллекта облегчают обработку данных. Кроме того, растущая озабоченность бизнеса важностью анализа данных позволяет получить конкурентные преимущества и способствует дальнейшему росту рынка. Это многообещающий регион, который может стать главным центром привлечения значительных инвестиций и инноваций на рынке больших данных и бизнес-аналитики.
Компании в Китае пользуются преимуществами больших данных и бизнес-аналитики, способствуя инновациям и росту бизнеса. Например, Alibaba Cloud предлагает передовые решения для анализа данных, такие как MaxCompute и Quick BI, которые позволяют предприятиям обрабатывать большие наборы данных и эффективно получать полезную информацию. Аналогичным образом компания Tata Consultancy Services (TCS) в Индии предлагает несколько аналитических услуг, сочетающих искусственный интеллект и машинное обучение на своей платформе Ignio для оптимизации операций предприятия и принятия более обоснованных решений.
Компании, доминирующие в сфере больших данных и бизнес-аналитики
- AWS
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Компания Hewlett Packard Enterprise
- IBM
- Корпорация Microsoft
- Oracle
- SAP
- SAS
- Teradata
- TIBCO Software Inc.
Компании играют жизненно важную роль в развитии рынка больших данных и бизнес-аналитики, инвестируя в передовые и инновационные технологии. Эти компании внедряют масштабируемые на рынок инструменты и процессы, которые побуждают предприятия принимать обоснованные решения, оптимизировать свою деятельность и повышать конкурентоспособность. Вот некоторые из участников конкурентного рынка:
In the News
- В апреле 2022 года Wipro заключила партнерское соглашение с DataRobotto, чтобы повысить эффективность бизнеса клиентов, предоставляя расширенный интеллект в масштабе и помогая им трансформироваться в предприятие на базе искусственного интеллекта. Кроме того, совместная работа позволит предприятиям более эффективно получать данные и оперативно внедрять стратегию ИИ.
- В марте 2022 года Microsoft представила платформу как услугу (PaaS) под названием Azure Health Data Services, предназначенную для облегчения аналитических и транзакционных рабочих нагрузок. Оно облегчает интеграцию медицинских данных в облако, обеспечивая использование искусственного интеллекта (ИИ) и защиту защищенной медицинской информации (PHI).
Авторы отчета: Abhishek Verma
- Report ID: 6469
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
