Размер и доля рынка операционной аналитики по типам (в облаке, локально); Развертывание; Вертикальный; Приложение - Глобальный анализ спроса и предложения, прогнозы роста, статистический отчет на 2025-2037 гг.

Сектор оперативной аналитики: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Растущее внедрение в бизнес-операции. Компании вынуждены сокращать разрыв между анализом данных и практическими действиями. Несмотря на то, что современные хранилища данных содержат много информации, все равно может быть сложно превратить эти знания в планы, которые могут использовать команды продаж, маркетинга и поддержки. Традиционно инженеры отвечают за установление необходимых соединений, что отнимает их драгоценное время и задерживает выполнение других задач, таких как разработка функций, приносящих доход. Хуже того, этим наспех построенным интеграциям часто не хватает устойчивости и адаптируемости, необходимых для изменения в соответствии с требованиями организации. В результате появилась операционная аналитика, которая поддерживает операционные процессы в реальном времени и помогает принимать быстрые бизнес-решения, а не просто оглядывается на предыдущие результаты постфактум.
• Растущий переход к облачным и гибридным средам. По мере того, как организации переносят свои приложения и инфраструктуру в облачные и гибридные среды, они генерируют большой объем сложных данных. Эти данные требуют расширенной аналитики для обеспечения оптимальной производительности, эффективности и надежности облачных систем. Google Cloud сообщила, что лидеры расширяют использование облачных услуг и продуктов (41,4%), готовятся к переходу от устаревшего корпоративного программного обеспечения к облачным решениям (33,4%) и переносу локальных рабочих нагрузок в облако (32,8%) в результате нынешней макроэкономической среды. Кроме того, более 50% предприятий хотят использовать промышленные облачные платформы к 2027 году, чтобы ускорить свою коммерческую деятельность.
  
  В сложных и быстро развивающихся ИТ-средах решения для операционной аналитики автоматизируют сбор, систематизацию и распознавание тенденций данных. Оперативная аналитика обеспечивает более быстрое обнаружение проблем и повышение производительности ИТ-систем, предоставляя своевременную и полезную информацию. Это позволяет пользователям эффективно решать проблемы и экономить время на их решение.
• Расширение интеграции прогнозной аналитики и машинного обучения. Благодаря анализу сложных операционных данных прогнозная аналитика и машинное обучение позволяют организациям выявлять скрытые закономерности, прогнозировать будущие тенденции и принимать решения на основе данных. Это позволяет предприятиям оптимизировать операционные процессы, такие как управление цепочками поставок, контроль запасов и распределение ресурсов, что приводит к повышению эффективности, снижению затрат и повышению удовлетворенности клиентов.
  
  Более того, прогнозная аналитика и машинное обучение обеспечивают прогнозное обслуживание, обнаружение аномалий и принятие решений в режиме реального времени, что еще больше ускоряет внедрение этих технологий на рынке операционной аналитики. Более того, ключевые игроки внедряют новые решения, которые помогут предприятиям добиться будущего успеха за счет интеграции этих технологий. Например, в апреле 2022 года компания Tata Consultancy Services представила гибкое и удобное решение для мониторинга клинических исследований на основе рисков, которое позволяет принимать разумные решения, повышать соответствие требованиям и повышать эффективность исследований.

Задачи

• Проблемы с качеством данных. Высококачественные и легкодоступные данные — основа точных прогнозных моделей. Однако многие компании испытывают трудности с управлением данными, распределенными по разным платформам, что затрудняет централизованный анализ. Модель не может полностью передать ситуацию из-за разбитого ландшафта. Более того, прогнозы модели могут быть сильно искажены из-за нестандартных форматов данных, пропущенных значений и ошибок в самих данных. Становится необходимым постоянно очищать и проверять данные. Построение надежных моделей прогнозирования на начальном этапе может быть затруднено из-за отсутствия исторических данных для стартапов или компаний с небольшим опытом работы, что препятствует росту рынка операционной аналитики.
• Недостаток квалифицированных технических специалистов. Компаниям может не хватать необходимых навыков, опыта и ресурсов для эффективного внедрения и использования операционной аналитики. Трудно найти и удержать талантливых специалистов, поскольку потребность в специалистах по данным и других квалифицированных специалистах в области машинного обучения и прогнозного моделирования гораздо выше, чем имеется в настоящее время. Построение точных моделей требует объединения оперативных знаний организации и возможностей науки о данных. Поэтому нехватка специалистов по данным и экспертов будет препятствовать росту рынка операционной аналитики.