全球决策智能市场规模按组件（平台、解决方案）、部署模式（本地、云）、垂直行业（BFSI、IT 和电信、政府）、企业规模（大型企业、中小型企业）、地理范围和预测划分

决策智能市场规模和预测

决策智能市场规模在 2021 年价值 84.9 亿美元，预计到 2030 年将达到 380.8 亿美元 ，2023 年至 2030 年的复合年增长率为 17.8%。

决策智能因其有效性而越来越受到企业的欢迎。通过实施它，企业可以提高组织绩效，同时为客户提供更好的体验。它是一种精确且经济实惠的改进决策的技术。消除与人类决策相关的特定风险的需求正在增加，ML 和 AL 的发展使许多行业能够充分利用决策智能，从而推动全球决策智能市场的增长。全球决策智能市场报告对市场进行了全面评估。该报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面分析。

全球决策智能市场定义

人工智能 (AI)、数据分析和决策程序都结合在决策智能领域，以改进和优化决策。它需要利用一系列策略、公式和工具来收集、检查和评估数据，以便做出明智和合理的判断。通过将数据驱动的洞察力与人类判断力融合在一起，决策智能致力于克服决策过程中经常出现的复杂性和不确定性。为了找到模式、趋势和预期后果，它利用了复杂的分析、机器学习和预测模型。为了引导决策者做出最佳选择，它还考虑了风险评估、成本分析和资源分配等因素。

由于公司运营的复杂性、数据的丰富性以及组织做出明智有效决策的必要性，决策智能市场正在迅速扩张。许多行业，包括金融、医疗保健、制造、零售和运输，都使用决策智能系统。市场提供广泛的产品，包括咨询服务、机器学习算法、预测分析软件、数据可视化工具和决策支持系统。这些产品帮助企业收集、分析和解析数据，从而获得可用于做出更好决策的见解。

全球决策智能市场概览

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的出现极大地促进了各个行业决策智能的增长和潜力。ML 和 AI 技术提供了强大的工具来分析大量数据、识别模式和做出预测，这些都是决策智能的重要组成部分。ML 和 AI 算法使组织能够提高预测准确性、获得预测见解并实现决策过程自动化。通过利用这些技术，决策智能解决方案可以帮助组织在广泛的用例中做出明智的、数据驱动的决策。金融服务、医疗保健和供应链管理等行业尤其可以从由 ML 和 AI 支持的决策智能中受益。这些行业通常要处理复杂的数据集，需要准确及时的决策来优化运营。

ML 和 AI 技术可以帮助分析财务数据、检测欺诈行为、识别患者健康记录中的趋势、优化供应链物流等。因此，决策智能使组织能够做出更准确、更明智的决策，从而为其提供竞争优势。通过利用数据驱动的洞察力，企业可以优化运营、改善资源配置、最大限度地降低风险并增强客户体验。这些效率提升有助于提高绩效和盈利能力。信息过载和对决策支持系统 (DSS) 的过度依赖确实可以成为决策智能背景下的制约因素。由于数据丰富且决策智能系统能够分析大量信息，决策者可能会面临信息过载。当面对大量数据时，识别最相关和最可操作的洞察力变得具有挑战性。决策者可能难以过滤掉不相关或不太重要的信息，从而导致混乱和决策瘫痪。

设计能够提供简洁、有意义且可操作的洞察力的决策智能系统以缓解信息过载问题至关重要。人类的判断会考虑情感、道德和组织文化等无形因素，而这些因素并非总是仅靠数据驱动的方法就能捕捉到。将人类的专业知识和领域知识整合到决策过程中非常重要，因为决策智能系统提供的见解是互补的，而不是相互排斥的。此外，组织需要解决道德问题，确保决策智能系统的设计和训练能够减轻偏见并遵守道德准则。然而，大数据技术的迅猛发展为决策智能和可操作的商业智能提供了重要机遇。

决策智能与大数据分析相结合，可以促进知识发现和文本分析。通过分析大量非结构化数据（例如文档、社交媒体帖子和客户反馈），决策智能系统可以自动提取相关信息、总结内容并执行情绪分析和意见挖掘。这使组织能够获得集体洞察力，并根据对数据的全面理解做出数据驱动的决策。此外，通过利用大数据技术，决策智能系统可以近乎实时地处理和分析数据，使组织能够及时做出明智的决策。这种可操作的商业智能使组织能够快速响应市场趋势、客户需求和竞争格局，从而为他们带来竞争优势。

全球决策智能市场细分分析

全球决策智能市场根据组件、部署模式、行业垂直、企业规模和地理位置进行细分。

决策智能市场，按组件

• 平台
• 解决方案
• 服务

基于组件，市场细分为平台、解决方案和服务。平台部分是最大的贡献者，占全球决策智能市场份额的近一半。这主要由 Google、Oracle、IBM 和 Microsoft 等主要 IT 公司推动，他们正在开发决策智能平台来帮助 IT 团队管理不断增加的生成数据量。这些平台使组织能够有效地利用数据并做出明智的决策。另一方面，解决方案部门预计将见证最快的复合年增长率 (CAGR)，为 17.0%。这种增长归因于各种决策方法的使用，例如 AI、ML、情境智能和自动化。这些方法相结合，可生成可操作的独特业务建议，这些建议可以立即实施，从而带来巨大的业务价值。

决策智能市场，按部署模式

• 本地
• 云

根据部署模式，市场细分为本地和云。本地部署模式占最大份额，占据了整个决策智能市场份额的三分之二以上。对本地部署的偏好可以归因于它提供的卓越数据保护和安全性。本地解决方案使企业能够控制其数据并遵守各种监管标准，这对于具有严格数据隐私要求的行业至关重要。然而，预计云部署模式的复合年增长率最快，为 16.7%。这一增长是由云数据仓库和基于云的决策智能解决方案的日益普及推动的。组织正在利用云平台的可扩展性、灵活性和可访问性来解决复杂的决策问题。

决策智能市场，按行业垂直划分

• BFSI
• IT 和电信
• 政府
• 零售和消费品
• 医疗保健
• 能源和公用事业
• 其他

根据行业垂直划分，市场细分为 BFSI、IT 和电信、政府、零售和消费品、医疗保健、能源和公用事业以及其他。医疗保健部门在决策智能市场中占有突出的收入份额。该行业已经认识到创新分析技术（尤其是人工智能）在改善医疗保健结果、增强患者护理和简化运营流程方面的潜力。

决策智能使医疗保健组织能够利用数据和分析在患者诊断、治疗计划、资源分配和运营效率等各个方面做出明智的决策。随着人工智能和分析技术的不断进步和变得更加精确，医疗保健行业越来越多地采用决策智能解决方案。这些解决方案使医疗保健专业人员能够利用数据和分析的力量，从而实现更准确的诊断、个性化治疗和改善患者结果。

决策智能市场，按企业规模划分

• 大型企业
• 中小型企业

根据企业规模，市场细分为大型企业和中小型企业。大型企业部门占最大份额，占据了整个决策智能市场的近三分之二。预计该部门将在整个预测期内保持主导地位。大型企业是决策智能解决方案的早期采用者，因为它们拥有强大的基础设施、更大的数据量以及更多资源来投资于高级分析功能。

他们有能力利用决策智能来优化运营并推动业务增长。然而，中小企业 (SME) 部门预计将实现最快的复合年增长率 (CAGR)，为 16.7%。这种增长可以归因于越来越多的用户友好的商业智能 (BI) 工具，这些工具几乎不需要编码经验。这些工具使中小企业能够开发强大的 BI 应用程序，并使各种公司运营（包括人员、数据、技术和程序）的自动化和集成变得更加容易。

决策智能市场，按地区划分

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 拉丁美洲
• 中东和非洲

根据区域分析，全球决策智能市场分为北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲和中东和非洲。北美占据决策智能市场的最大份额，占全球市场的近三分之一。这可以归因于该地区的先进技术，包括人工智能、机器学习、智能应用程序和自然语言查询。北美企业在采用决策智能解决方案以获得竞争优势方面处于领先地位。

另一方面，亚太地区市场预计将在收入方面占据主导地位，并在预测期内呈现最快的复合年增长率 (CAGR) 18.1%。亚太地区的企业越来越多地利用工程决策方法来在决策过程中取得实质性和一致的积极成果。随着对数字化转型和先进技术的采用日益关注，亚太地区为决策智能提供了重大机遇。

关键参与者

“全球决策智能市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。市场的主要参与者有GOOGLE、IBM、Oracle、Microsoft、Board International、Cerebra、Domo、LLC、Clarifai、Diwo.ai、H2O.AI、Intel、Metaphacts、PACE REVENUE、Peak.ai、PARETOS、PROVENIR、QUANTELLIA、Systems Technology Group、Pyramid Analytics、Tellius 和 Course5i。

我们的市场分析提供了有关主要参与者的深入信息，包括有关其财务报表、产品组合、产品基准测试和 SWOT 分析的信息。除了市场份额研究外，竞争格局部分还包括上述竞争对手在全球范围内的重要发展战略、最新进展和市场排名分析。

关键发展

• Provenir 和 Inovatec 于 2022 年 9 月建立合作伙伴关系。借助此次合作，汽车借款人将能够通过 Inovatec 的 LOS 平台访问 Provenir 的风险解决方案。
• 微软和宝洁于 2022 年 6 月展开合作。通过此次合作，宝洁可以增强其边缘计算、人工智能和机器学习能力，以实现实时可视性，并将来自全球 100 多个生产地点的数据数字化和集成。宝洁工人将能够分析生产数据并使用人工智能快速做出促进发展并产生巨大影响的选择。
• IBM 于 2022 年 6 月收购了 Databand.ai。借助此次收购带来的更多资源，Databand.ai 将能够扩大其可观察性功能的范围，从而与更多支持现代数据堆栈的开源和营利性技术建立更深入的联系。此外，无论是将 Databand.ai 用作软件即服务 (SaaS) 还是自托管订阅，企业都可以完全控制其使用方式。
• Provenir 与 Francisco Franch 于 2022 年 3 月宣布，他们将帮助越来越多寻求人工智能驱动的风险工具的金融服务公司。 French 将负责管理西班牙的销售运营、业务扩展和营销策略。

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