營運分析市場規模和份額，按類型（雲端、本地）；部署；垂直的;應用 - 全球供需分析、成長預測、統計報告 2025-2037

營運分析領域：成長動力與挑戰

成長動力

• 在業務運作中提高採用率：企業面臨著縮小資料分析與實際行動之間差距的壓力。儘管高級資料倉儲保存了大量信息，但將這些知識轉化為銷售、行銷和支援團隊可以使用的計劃仍然很困難。傳統上，工程師負責建立所需的連接，這佔用了他們的寶貴時間並延遲了其他任務，例如開發創收功能。更糟糕的是，這些倉促建構的整合通常缺乏根據組織需求進行更改所需的彈性和適應性。因此，營運分析的出現是為了支援即時營運流程並指導及時的業務決策，而不是僅僅在事後回顧之前的表現。
• 更多地轉向雲端和混合環境：當組織將其應用和基礎架構遷移到雲端和混合環境時，會產生大量複雜資料。這些數據需要進階分析來確保基於雲端的系統的最佳效能、效率和可靠性。 Google Cloud 報告稱，由於當前的宏觀經濟環境，領導者正在增加對基於雲端的服務和產品的使用（41.4%），準備從傳統企業軟體切換到基於雲端的解決方案（33.4%），並將本地工作負載轉移到雲端（32.8%）。此外，超過 50% 的企業希望在 2027 年採用工業雲端平台來加速商業化進程。
  在複雜且快速發展的 IT 環境中，營運分析解決方案可自動收集、整理和識別資料趨勢。營運分析可以提供及時且可操作的信息，從而實現更快的問題檢測和增強的 IT 系統效能。這使用戶能夠有效地處理問題並節省解決時間。
• 增強預測分析和機器學習的整合：透過分析複雜的營運數據，預測分析和機器學習使組織能夠挖掘隱藏的模式、預測未來趨勢並做出以數據為依據的決策。這使得企業能夠優化供應鏈管理、庫存控制和資源分配等營運流程，從而提高效率、降低成本並提高客戶滿意度。
  此外，預測分析和機器學習可以實現預測維護、異常檢測和即時決策，進一步推動這些技術在營運分析市場的採用。此外，主要參與者正在推出新的解決方案，透過整合這些技術來幫助企業取得未來的成功。例如，2022 年 4 月，塔塔諮詢服務公司推出了一種敏捷且用戶友好的基於風險的臨床試驗監控解決方案，可實現智慧決策、增強合規性並提高研究效果。

挑戰

• 資料品質問題：高品質、易於存取的資料是精確預測模型的基礎。然而，許多公司在管理分散在不同平台上的數據時遇到困難，因此難以集中分析。由於景觀破碎，模型無法完全捕捉情況。此外，不規則的資料格式、缺失值和資料本身的錯誤可能會極大地扭曲模型投影。持續清理和驗證資料變得至關重要。新創公司或營運經驗很少的公司缺乏歷史數據，最初可能會阻礙建立強大的預測模型，從而阻礙營運分析市場的成長。
• 缺乏熟練的技術人員：公司可能缺乏有效實施和使用營運分析所需的技能、專業知識和資源。尋找和留住人才很困難，因為對機器學習和預測建模方面的資料科學家和其他合格專家的需求比目前的供應量大得多。建構準確的模型需要將組織的營運知識和數據科學能力結合起來。因此，資料科學家和專家的缺乏將阻礙營運分析市場的成長。