数据化市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，2018 年至 2028 年，按类型（行为数据化、社交数据化、地理空间数据化、交易数据化、传感器数据化）、按应用（区块链、AIOps、认知计算、边缘计算、FinOps、其他）、按垂直行业（BFSI、医疗保健、IT 和电信、零售、政府和国防、制造业、媒体和娱乐）、按地区、竞争进行细分

预计全球数据化市场在预测期内将以健康的复合年增长率增长。术语“数据化”是指将各种类型的信息转换为数字数据的过程，然后可以对其进行分析并用于推动业务决策。数据化市场是指专门收集、分析和利用数据用于商业目的的不断发展的行业。由于技术的进步，特别是在数据收集、存储和分析等领域，数据化变得越来越普遍。随着数字设备、传感器和在线平台的普及，大量数据不断产生。这些数据可以来自社交媒体互动、在线交易、物联网设备、传感器和其他数字来源。数据化有可能彻底改变行业，实现数据驱动的决策，并给社会的各个方面带来变革性的变化。

近年来，随着越来越多的公司寻求利用数据来获得竞争优势，数据化市场实现了巨大的增长。这个市场包括各种各样的参与者，从数据分析公司和软件公司到数据经纪人和咨询公司。

全球数据化市场的一些关键驱动因素包括数据可用性的提高、数据驱动决策的重要性日益增加以及人工智能和机器学习等高级分析技术的兴起。随着这些趋势继续塑造商业格局，数据化市场可能会继续增长和发展，为各种规模的企业提供新的机遇和挑战。

数据可用性的提高推动了市场增长

大量数据的可用性是数据化增长的关键驱动因素之一。随着互联网和数字技术的兴起，每天都会产生越来越多的数据。这些数据可以来自各种来源，例如社交媒体、传感器、连接设备等。

数据化是指将这些数据转化为有价值的见解和知识的过程，这些见解和知识可用于推动业务决策和提高绩效。通过分析和解释这些数据，企业可以更深入地了解他们的客户、他们的运营和市场，并利用这些知识做出更好的决策。

随着越来越多的数据被发现，企业越来越多地转向数据化以获得竞争优势。数据化和数据驱动决策的市场正在迅速增长，公司在技术和工具上投入巨资，以帮助他们从数据中提取见解。

总体而言，数据的日益普及正在推动数据化的增长，预计这一趋势将在未来几年持续下去。

下载免费样本报告数据驱动决策的重要性日益增加导致对数据化的需求增加

数据驱动决策的重要性日益增加导致对数据化的需求增加。数据化是指将各种类型的信息转换为可使用计算机算法进行分析的结构化数字数据的过程。随着企业和组织越来越依赖数据来做出决策，数据化的需求已变得至关重要。

数据化使企业能够从各种来源（包括社交媒体、客户反馈和市场趋势）收集和分析数据，以获得洞察力并做出更明智的决策。这可以带来更好的结果、提高效率和节省成本。例如，数据化可以帮助企业确定运营中的改进领域、优化供应链并更有效地定位营销工作。

近年来，随着数据驱动的决策成为金融、医疗保健、零售和制造业等许多行业的基本组成部分，对数据化的需求呈指数级增长。随着大数据和高级分析工具的出现，企业现在可以访问大量数据，这些数据可用于获得洞察力并做出明智的决策。因此，收集、存储和分析数据的能力已成为企业在当今快节奏、数据驱动的世界中保持竞争力的关键技能。

各种应用对高速、低延迟无线连接的需求不断增加

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等高级分析技术的兴起在数据化的发展中发挥了重要作用。这些技术使得能够比以往更快、更准确地处理和分析大量数据。AI 和 ML 算法旨在从数据中的模式和见解中学习，并根据学习做出预测和建议。因此，企业和组织正在使用这些技术来更深入地了解客户行为、市场趋势以及影响其运营的其他重要因素。数据化还通过为 AI 和 ML 提供大量结构化和非结构化数据供它们学习，使它们能够更有效地工作。通过为这些算法提供更多数据，它们可以更准确、更有效地预测结果并识别人类可能无法看到的模式。总体而言，随着企业寻求利用这些技术来获得竞争优势并更好地了解客户和运营，人工智能和机器学习的兴起加速了数据化的趋势。

数据质量差会导致错误的见解和决策

数据质量差会对基于该数据的见解和决策的准确性和可靠性产生重大影响。如果所分析的数据不准确或不完整，则可能导致错误的见解和决策。例如，如果数据缺少关键信息或已过时，则可能无法反映所分析业务或行业的当前状态。有偏见的数据也会导致错误的见解和决策。如果所分析的数据不能代表总体，或者反映了数据收集者的偏见，则可能会出现偏见。如果所分析的数据不一致或相互矛盾，则可能导致错误的见解和决策。例如，如果不同的数据源提供相互冲突的信息，则可能很难确定哪个来源更准确。数据错误（例如重复、输入错误或格式不一致）也会影响基于该数据的洞察和决策的准确性。如果缺乏适当的数据治理，数据可能会变得杂乱无章、难以访问或不可靠，从而导致错误的洞察和决策。因此，必须确保数据准确、完整、无偏见、一致且得到妥善治理，以避免基于该数据做出错误的洞察和决策。这可以通过适当的数据质量控制措施来实现，包括数据分析、数据清理和数据验证。

最新发展：

• 2021 年，谷歌推出了一套名为 Google Analytics 4 的新分析和数据可视化工具。该平台的新版本旨在提供跨多个渠道和设备（包括移动应用和网络浏览器）的用户行为的更详细洞察。它还结合了机器学习算法，帮助企业更快地识别趋势和机会。
• IBM 一直在利用其在人工智能和数据分析方面的专业知识，为医疗保健、金融和制造业等行业开发新的解决方案。 2021 年，该公司推出了一个名为 IBM Cloud Pak for Data 的新平台，该平台集成了多个数据源，并提供了用于数据治理、分析和机器学习的工具。
• 2020 年，Oracle 推出了一个名为 Oracle Analytics Cloud 的新平台，该平台允许用户轻松创建和共享数据可视化和见解。该平台还整合了机器学习和 AI 功能，帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势。

市场细分

根据类型，市场细分为行为数据化、社交数据化、地理空间数据化、交易数据化和传感器数据化。根据应用，市场进一步细分为区块链、AIOps、认知计算、边缘计算、FinOps 和其他。根据垂直行业，市场进一步细分为 BFSI、医疗保健、IT 和电信、零售、政府和国防、制造业以及媒体和娱乐。

公司简介

IBM Corporation、Oracle Corporation、Microsoft Corporation、SAP SE、Google Inc.、Amazon Web Services、SAS Institute Inc.、Teradata Corporation、Dell EMC、Hewlett-Packard Enterprise (HPE) 是全球数据化市场的主要参与者。