Analytics-as-a-Service-Markt (AaaS) – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (prädiktiv, präskriptiv, diagnostisch, deskriptiv), nach Bereitstellungsmodus (öffentliche Cloud, private Cloud, Hybrid-Cloud), nach Komponente (Lösungen, Dienste), nach Anwendung (BFSI, Einzelhandel und Großhandel, Telekommunikation und IT, Regierung, Gesundheitswesen und Biowis

Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Analytics-as-a-Service-Markt (AaaS) – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (prädiktiv, präskriptiv, diagnostisch, deskriptiv), nach Bereitstellungsmodus (öffentliche Cloud, private Cloud, Hybrid-Cloud), nach Komponente (Lösungen, Dienste), nach Anwendung (BFSI, Einzelhandel und Großhandel, Telekommunikation und IT, Regierung, Gesundheitswesen und Biowis

Prognosezeitraum2025-2029
Marktgröße (2023)7,93 Milliarden USD
Marktgröße (2029)31,59 Milliarden USD
CAGR (2024-2029)25,72 %
Am schnellsten wachsendes SegmentHybrid Cloud
Größter MarktNord Amerika

MIR IT and Telecom

Marktübersicht

Der globale Markt für Analytics as a Service (AaaS) wurde im Jahr 2023 auf 7,93 Milliarden USD geschätzt und soll im Prognosezeitraum ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 25,72 % bis 2029 erleben.

Wichtige Markttreiber

Wachsendes Volumen und Vielfalt von Daten

Einer der Haupttreiber für die Expansion des globalen Marktes für Analytics as a Service (AaaS) ist das exponentielle Wachstum des Volumens und der Vielfalt der von Unternehmen generierten Daten. Im heutigen digitalen Zeitalter sammeln Unternehmen riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, darunter soziale Medien, IoT-Geräte, Kundeninteraktionen und mehr. Das schiere Volumen und die Vielfalt dieser Daten bieten AaaS-Anbietern eine große Chance, wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die zu fundierten Entscheidungen führen können.

AaaS-Lösungen sind darauf ausgelegt, große Datensätze effizient zu verarbeiten und Unternehmen die Möglichkeit zu geben, aussagekräftige Muster, Trends und Korrelationen zu extrahieren. Während sich die Datenlandschaft weiterentwickelt, spielt AaaS eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, komplexe Informationen zu verstehen, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Die Fähigkeit, vielfältige Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, macht AaaS zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit datengesteuerter Entscheidungsfindung nutzen möchten.

Verstärkter Fokus auf Business Intelligence und Analytik

Die wachsende Betonung von Business Intelligence (BI) und Analytik in allen Branchen ist ein wichtiger Treiber für die Expansion des globalen AaaS-Marktes. Unternehmen erkennen die strategische Bedeutung der Nutzung datengesteuerter Erkenntnisse, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, Abläufe zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. AaaS-Angebote folgen diesem Trend und bieten Unternehmen die Tools und das Fachwissen, die sie benötigen, um Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln.

Unternehmen integrieren zunehmend Analysen in ihre Kerngeschäftsabläufe, und AaaS-Anbieter spielen eine entscheidende Rolle bei der Förderung dieser Transformation. AaaS-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, erweiterte Analysefunktionen einzusetzen, ohne dass eine umfangreiche interne Infrastruktur und Fachkenntnisse erforderlich sind. Der Fokus auf Business Intelligence und Analysen als wesentliche Bestandteile einer Wettbewerbsstrategie positioniert AaaS als Schlüsselfaktor für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Datenbestände ausschöpfen möchten.


MIR Segment1

Aufstieg von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Die Integration von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum des globalen AaaS-Marktes. KI und ML spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Fähigkeiten von Analyselösungen, indem sie erweiterte Mustererkennung, prädiktive Modellierung und automatisierte Entscheidungsfindung ermöglichen. AaaS-Anbieter nutzen diese Technologien, um ihren Kunden anspruchsvollere und intelligentere Analysedienste anzubieten.

KI- und ML-Algorithmen können riesige Datensätze in großem Maßstab analysieren und komplexe Muster und Trends identifizieren, die für herkömmliche Analyseansätze eine Herausforderung darstellen können. Dieser Grad an Automatisierung und Intelligenz verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Erkenntnisse und ermöglicht es Unternehmen, in Echtzeit fundiertere Entscheidungen zu treffen. Da die Nachfrage nach fortschrittlicher Analyse weiter steigt, positioniert die Integration von KI und ML in AaaS-Lösungen diese Angebote als wichtige Komponenten einer modernen, datengesteuerten Geschäftsstrategie.

Einführung von Cloud Computing

Die Einführung von Cloud Computing ist ein wichtiger Treiber, der die Entwicklung des globalen AaaS-Marktes prägt. Unternehmen migrieren ihre IT-Infrastruktur zunehmend in die Cloud, um die Vorteile von Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz zu nutzen. AaaS-Anbieter profitieren von diesem Trend, indem sie cloudbasierte Analyselösungen anbieten, die Unternehmen den Zugriff auf leistungsstarke Analysetools und -dienste ermöglichen, ohne dass umfangreiche Hardware vor Ort erforderlich ist.

Cloudbasierte AaaS-Lösungen bieten Unternehmen die Flexibilität, ihre Analysefunktionen je nach Bedarf zu skalieren, wodurch die anfänglichen Investitionsausgaben reduziert und die allgemeine Betriebseffizienz verbessert wird. Darüber hinaus erleichtert die Cloud die nahtlose Zusammenarbeit und den Datenaustausch, sodass geografisch verteilte Teams in Echtzeit auf Informationen zugreifen und diese analysieren können. Die Konvergenz von AaaS und Cloud Computing entspricht dem breiteren Branchentrend hin zu cloudbasierten Diensten und treibt das Wachstum und die Zugänglichkeit von Analysefunktionen voran.

Nachfrage nach Echtzeitanalyse

Die steigende Nachfrage nach Echtzeitanalyse ist ein wichtiger Treiber, der den globalen AaaS-Markt beeinflusst. Im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld müssen Unternehmen in der Lage sein, Daten zu analysieren und darauf zu reagieren, während sie generiert werden. Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, umgehend fundierte Entscheidungen zu treffen, auf neue Chancen oder Herausforderungen zu reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

AaaS-Anbieter integrieren Echtzeitanalysefunktionen in ihre Lösungen, um den sich entwickelnden Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Ob im Finanzwesen, im E-Commerce, im Gesundheitswesen oder in anderen Branchen – die Fähigkeit, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, wird zu einer entscheidenden Voraussetzung. Echtzeitanalysen verbessern nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern unterstützen auch proaktive und agile Geschäftsstrategien. Die Integration von Echtzeitanalysen in AaaS-Angebote positioniert diese Lösungen als unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen, die sich in der dynamischen Landschaft des modernen Geschäfts zurechtfinden möchten.

Wichtige Marktherausforderungen


MIR Regional

Probleme bei Datenqualität und -integration

Eine der größten Herausforderungen für den globalen Analytics-as-a-Service-Markt (AaaS) ist das Problem der Datenqualität und -integration. Da Unternehmen riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen ansammeln, wird die Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz dieser Daten zu einer komplexen Aufgabe. Inkonsistente oder qualitativ minderwertige Daten können zu ungenauen Analyseergebnissen führen und die Zuverlässigkeit von Erkenntnissen und Entscheidungsprozessen untergraben.

Die Datenintegration stellt eine weitere Herausforderung dar, da Unternehmen häufig mit unterschiedlichen Datenquellen arbeiten, die in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert sind. Die nahtlose Integration von Daten für eine aussagekräftige Analyse ist von entscheidender Bedeutung, erfordert jedoch die Überwindung von Kompatibilitätsproblemen, Datensilos und Interoperabilitätsproblemen. AaaS-Anbieter müssen diese Probleme hinsichtlich Datenqualität und -integration angehen, um ihren Kunden zuverlässige und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Lösungen, die robuste Datenbereinigungs-, Transformations- und Integrationsfunktionen bieten, werden bei der Bewältigung dieser Herausforderung von entscheidender Bedeutung sein.

Sicherheitsbedenken und Datenschutz

Sicherheitsbedenken und Datenschutzprobleme stellen eine ständige Herausforderung auf dem globalen AaaS-Markt dar. Da Unternehmen zunehmend auf externe Analysedienste angewiesen sind, vertrauen sie sensible und vertrauliche Daten Drittanbietern an. Dies wirft Bedenken hinsichtlich Datenverletzungen, unbefugtem Zugriff und der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen auf. Sicherheitsverletzungen können schwerwiegende Folgen haben, darunter Reputationsschäden, finanzielle Verluste und rechtliche Konsequenzen.

AaaS-Anbieter müssen der Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselungsprotokolle und Zugriffskontrollen zum Schutz der Kundendaten Priorität einräumen. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA ist entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und aufrechtzuerhalten. Die Balance zwischen dem Bedarf an Datenzugriff und dem Gebot, vertrauliche Informationen zu schützen, bleibt in der AaaS-Landschaft eine heikle Herausforderung und erfordert kontinuierliche Innovationen bei Sicherheitspraktiken und -technologien.

Mangel an qualifizierten Analysefachleuten

Der Mangel an qualifizierten Analysefachleuten stellt eine erhebliche Herausforderung für den globalen AaaS-Markt dar. Während die Nachfrage nach erweiterten Analysefunktionen wächst, kann das Angebot an qualifizierten Datenwissenschaftlern, Analysten und KI-Spezialisten kaum Schritt halten. Diese Qualifikationslücke behindert die Fähigkeit der Unternehmen, das Potenzial von AaaS-Lösungen voll auszuschöpfen, da die effektive Implementierung und Nutzung dieser Dienste spezielles Fachwissen erfordert.

AaaS-Anbieter und Unternehmen stehen gleichermaßen vor der Herausforderung, Analysetalente zu gewinnen, zu halten und weiterzubilden. Investitionen in Schulungsprogramme, Kooperationen mit Bildungseinrichtungen und die Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens sind wesentliche Strategien, um dem Mangel an Fachkräften im Bereich Analytik zu begegnen. Im Zuge der Weiterentwicklung der Branche wird die Beseitigung dieser Qualifikationslücke entscheidend sein, um das volle Potenzial von AaaS auszuschöpfen und seine breite Akzeptanz sicherzustellen.

Widerstand gegen kulturelle und organisatorische Veränderungen

Die Einführung von AaaS erfordert häufig kulturelle und organisatorische Veränderungen innerhalb von Unternehmen. Der Widerstand gegen Veränderungen seitens der Mitarbeiter, des Managements und anderer Interessengruppen kann eine erhebliche Herausforderung darstellen. Traditionelle Entscheidungsprozesse und Arbeitsabläufe müssen möglicherweise umstrukturiert werden, um die Integration von Erkenntnissen aus der Analytik in den täglichen Betrieb zu ermöglichen. Darüber hinaus besteht möglicherweise eine Zurückhaltung, sich auf datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verlassen, insbesondere in Branchen mit fest verwurzelten Praktiken oder langjährigen Entscheidungstraditionen.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, sind effektive Änderungsmanagementstrategien, eine klare Kommunikation der Vorteile der Einführung von AaaS und die Förderung einer Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung erforderlich. AaaS-Anbieter müssen mit ihren Kunden zusammenarbeiten, um deren Organisationsdynamik zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die einen reibungslosen Übergang zu einer stärker analytisch ausgerichteten Kultur ermöglichen. Das erfolgreiche Bewältigen dieser kulturellen und organisatorischen Herausforderungen ist für die weitverbreitete und effektive Einführung von AaaS von entscheidender Bedeutung.

Kosten- und ROI-Bedenken

Kostenüberlegungen und Bedenken hinsichtlich des ROI sind im globalen AaaS-Markt inhärente Herausforderungen. Obwohl AaaS im Vergleich zu einer herkömmlichen Analyseinfrastruktur vor Ort Kosteneinsparungen ermöglichen kann, können die anfänglichen Investitionen und laufenden Abonnementkosten als Hindernisse für die Einführung wahrgenommen werden. Unternehmen können sich fragen, ob die Vorteile von AaaS-Lösungen die damit verbundenen Kosten rechtfertigen.

AaaS-Anbieter müssen den greifbaren Wert ihrer Dienste nachweisen und dabei Faktoren wie verbesserte Entscheidungsfindung, betriebliche Effizienz und Wettbewerbsvorteile hervorheben. Darüber hinaus können transparente Preismodelle und flexible Abonnementpläne dazu beitragen, Bedenken hinsichtlich Kostenüberschreitungen auszuräumen. Der Nachweis eines klaren und positiven ROI ist unerlässlich, um Unternehmen davon zu überzeugen, in AaaS zu investieren und die finanziellen Bedenken zu überwinden, die mit der Einführung neuer Analysetechnologien verbunden sind.

Wichtige Markttrends

Steigende Nachfrage nach Predictive Analytics

Der globale Analytics-as-a-Service-Markt (AaaS) erlebt einen deutlichen Trend zur steigenden Nachfrage nach Predictive Analytics. Unternehmen aus verschiedenen Branchen erkennen den Wert der Nutzung fortschrittlicher Analysen, um Einblicke in zukünftige Trends, Kundenverhalten und Marktdynamik zu gewinnen. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Marktveränderungen vorherzusehen und Herausforderungen proaktiv anzugehen. Infolgedessen erlebt der AaaS-Markt einen Anstieg an Lösungen, die robuste prädiktive Modellierung, maschinelle Lernalgorithmen und Data-Mining-Funktionen bieten.

Unternehmen setzen zunehmend Predictive Analytics ein, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, Abläufe zu optimieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Dieser Trend wird durch die wachsende Erkenntnis vorangetrieben, dass historische Daten allein für eine effektive Entscheidungsfindung im heutigen dynamischen Geschäftsumfeld nicht ausreichen. Durch die Integration von Predictive Analytics in AaaS-Angebote können Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, ihre strategische Planung verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.

Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in AaaS

Ein weiterer wichtiger Trend auf dem globalen AaaS-Markt ist die Integration von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Da Unternehmen nach ausgefeilteren und automatisierteren Analyselösungen suchen, werden KI und ML zu integralen Bestandteilen von AaaS-Angeboten. Diese Technologien ermöglichen erweiterte Mustererkennung, Anomalieerkennung und Automatisierung analytischer Prozesse, was zu schnelleren und genaueren Erkenntnissen führt.

KI- und ML-Funktionen in AaaS ermöglichen es Unternehmen, riesige Datensätze effizient zu verarbeiten, komplexe Muster zu erkennen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Dieser Trend ist besonders relevant, da Unternehmen bestrebt sind, umsetzbare Erkenntnisse aus den wachsenden Datenmengen zu gewinnen, die täglich generiert werden. Die Integration von KI und ML erweitert nicht nur die Fähigkeiten von AaaS-Lösungen, sondern trägt auch zur Entwicklung intelligenterer und adaptiverer Analyseplattformen bei.

Zunehmende Nutzung von Cloud-basierten AaaS-Lösungen

Der globale AaaS-Markt erlebt einen bemerkenswerten Trend zur zunehmenden Nutzung von Cloud-basierten Lösungen. Da Unternehmen die Vorteile des Cloud-Computings wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz erkennen, wechseln sie zunehmend zu Cloud-basierten AaaS-Modellen. Cloud-basierte AaaS-Lösungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, über das Internet auf Analysetools und -dienste zuzugreifen, wodurch die Notwendigkeit einer Infrastruktur vor Ort entfällt.

Die Umstellung auf Cloud-basierte AaaS-Angebote ermöglicht es Unternehmen, ihre Analysefunktionen basierend auf ihren spezifischen Anforderungen zu skalieren, wodurch Vorabinvestitionen reduziert und die allgemeine Betriebseffizienz verbessert werden. Darüber hinaus erleichtern Cloud-basierte AaaS-Lösungen die nahtlose Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen geografisch verteilten Teams. Dieser Trend steht im Einklang mit der breiteren Branchenbewegung hin zum Cloud-Computing und unterstreicht die Bedeutung von Agilität und Zugänglichkeit bei Analysediensten.

Fokus auf Echtzeitanalyse

Echtzeitanalyse entwickelt sich zu einem entscheidenden Trend auf dem globalen AaaS-Markt, angetrieben durch den Bedarf an sofortigen Erkenntnissen und Entscheidungsfindung. Die herkömmliche Stapelverarbeitung von Daten reicht für Unternehmen, die in dynamischen und schnelllebigen Umgebungen arbeiten, nicht mehr aus. Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, Daten zu analysieren und zu verarbeiten, während sie generiert werden, sodass sie sofort auf sich ändernde Bedingungen und Möglichkeiten reagieren können.

AaaS-Anbieter integrieren zunehmend Echtzeitanalysefunktionen in ihre Lösungen, um der wachsenden Nachfrage nach sofortigen Erkenntnissen gerecht zu werden. Dieser Trend ist besonders in Branchen wie Finanzen, E-Commerce und Gesundheitswesen ausgeprägt, in denen zeitnahe Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Die Integration von Echtzeitanalysen ermöglicht es Unternehmen, Trends, Anomalien und Chancen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, was ihre allgemeine Agilität und Wettbewerbsfähigkeit verbessert.

Zunehmende Betonung von Datensicherheit und Datenschutz

Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Daten zur Entscheidungsfindung wird auf dem globalen AaaS-Markt eine wachsende Betonung auf Datensicherheit und Datenschutz gelegt. Da Unternehmen externe Analysedienste nutzen, werden Bedenken hinsichtlich des Schutzes vertraulicher Daten immer wichtiger. Die Einführung umfassender Datensicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, ist ein wichtiger Trend im AaaS-Markt.

Unternehmen fordern AaaS-Lösungen, bei denen Datensicherheit und Datenschutz im Vordergrund stehen, um die mit unbefugtem Zugriff, Datenverletzungen und Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften verbundenen Risiken zu mindern. Da sich die Datenschutzbestimmungen weltweit weiterentwickeln, investieren AaaS-Anbieter in robuste Sicherheitsrahmen und Compliance-Maßnahmen, um den Kunden die Vertraulichkeit und Integrität ihrer Daten zu versichern. Dieser Trend spiegelt das zunehmende Bewusstsein für die Bedeutung des Datenschutzes in der Analyselandschaft wider.

Segmentale Einblicke

Typische Einblicke

Prädiktives Segment

Die Dominanz prädiktiver Analysen im AaaS-Markt wird durch ihre Anwendungen in verschiedenen Geschäftsszenarien vorangetrieben. Im Marketing setzen Unternehmen prädiktive Analysen ein, um Kundenpräferenzen und -verhalten vorherzusagen und so gezielte und personalisierte Kampagnen zu ermöglichen. Im Finanzbereich unterstützt prädiktive Analysen das Risikomanagement, indem sie die Wahrscheinlichkeit finanzieller Ereignisse einschätzen und potenzielle Marktveränderungen identifizieren. Darüber hinaus unterstützt Predictive Analytics im Gesundheitswesen präventive Maßnahmen, indem es Muster identifiziert, die auf potenzielle Gesundheitsrisiken hinweisen können.

Prescriptive Analytics ist zwar wertvoll, um optimale Vorgehensweisen zu empfehlen, erfordert aber oft eine Grundlage an prädiktiven Erkenntnissen. Predictive Analytics dient als Vorläufer und beeinflusst die Entscheidungsfindung, indem es Voraussicht in potenzielle Ergebnisse bietet. Diagnostic Analytics konzentriert sich auf die Untersuchung historischer Daten, um die Grundursachen vergangener Ereignisse zu identifizieren, und dient als ergänzendes Werkzeug und nicht als dominierende Kraft. Descriptive Analytics ist zwar grundlegend für das Verständnis historischer Trends und Muster, bietet jedoch nicht die zukunftsorientierte Perspektive, die Unternehmen zunehmend fordern.

Die Dominanz von Predictive Analytics wird durch ihre Integration mit neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen weiter unterstrichen. Die Fähigkeit von Predictive Analytics, sich an sich entwickelnde Datensätze anzupassen und aus ihnen zu lernen, entspricht der dynamischen Natur des heutigen Geschäftsumfelds. Unternehmen nutzen Predictive Analytics im Rahmen von AaaS, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, Abläufe zu optimieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern.

Die Nachfrage nach Echtzeit-Einsichten, ein entscheidender Aspekt in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, verstärkt die Dominanz von Predictive Analytics. Durch die Bereitstellung zeitnaher Prognosen und Vorhersagen können Unternehmen proaktiv auf Marktveränderungen, aufkommende Trends und Kundenverhalten reagieren. Die Skalierbarkeit und Flexibilität von Predictive Analytics im Rahmen des AaaS-Modells ermöglichen es Unternehmen, dessen Leistungsfähigkeit zu nutzen, ohne dass eine umfangreiche interne Infrastruktur erforderlich ist.

Regionale Einblicke

Die Vereinigten Staaten sind die Heimat vieler großer Technologiezentren, darunter Silicon Valley, das als globales Epizentrum für Innovation und technologiegetriebenes Unternehmertum dient. Diese Konzentration von Technologieunternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen fördert ein Umfeld, das der Entwicklung und Einführung hochmoderner Analyselösungen förderlich ist. Die Existenz eines dynamischen Ökosystems beschleunigt die Entwicklung des AaaS-Marktes, wobei die Unternehmen die Grenzen des Möglichen in der Datenanalyse kontinuierlich erweitern.

Nordamerikanische Unternehmen haben den strategischen Wert der Analyse für die Entscheidungsfindung und den Gewinn eines Wettbewerbsvorteils proaktiv erkannt. Die Unternehmen der Region, die verschiedene Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Technologie abdecken, haben sich der Analyse verschrieben, um Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Dieses gesteigerte Bewusstsein und Interesse an Analyselösungen tragen erheblich zum Wachstum des Marktes bei.

Der nordamerikanische Markt profitiert von einer starken Risikokapitallandschaft, die Investitionen in aufstrebende Analyse-Startups und -Technologien erleichtert. Die Verfügbarkeit von Finanzmitteln unterstützt Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten, fördert unternehmerische Initiativen und treibt den Ausbau von Analysediensten voran.

Das regulatorische Umfeld in Nordamerika begünstigt das Wachstum des AaaS-Marktes. Die Region hat Rahmenbedingungen für Datenschutz und Privatsphäre geschaffen und so bei Unternehmen Vertrauen in die sichere Nutzung von Analysediensten geschaffen.

Neueste Entwicklungen

  • Im Juni 2023 begann IQVIA RIM Smart Labeling, eine komplette Etikettierungslösung für den Biowissenschaftssektor, eine informationsgesteuerte Strategie für ein effektiveres und einheitlicheres weltweites Etikettenmanagement anzubieten. Unternehmen im Biowissenschaftssektor können mit dieser innovativen Technologie die Planungs-, Nachverfolgungs-, Ausführungs- und Arbeitsabläufe für regulatorische Etiketten optimieren.
  • Im Juni 2023 stellte Wipro die Wipro Industry Development Experiences for Financial Services vor, die eine neue Reihe von Bank- und Finanzdienstleistungsprodukten umfasst, die auf der Microsoft Cloud basieren. Die Funktionen von Wipro Full Stride Cloud und Microsoft Cloud werden in der Innovation Experience kombiniert, wobei das umfassende Wissen von Wipro und Capco über die Finanzdienstleistungsbranche genutzt wird. Microsoft und Wipro werden neue Lösungen entwickeln, um Kunden in der Finanzdienstleistungsbranche dabei zu helfen, ihr Wachstum zu beschleunigen und ihre Kundenbeziehungen zu stärken. Finanzdienstleistungsunternehmen können neuartige Lösungen in einer 3D-Umgebung untersuchen.
  • Im April 2022 wurde eine erweiterte strategische Beziehung zwischen Kyndryl und SAP gestartet, um innovative Lösungen zu entwickeln, die Kunden bei der Ãœberwindung ihrer schwierigsten Probleme bei der digitalen Geschäftstransformation unterstützen. Die erweiterte Beziehung wird Kyndryls umfassende Expertise in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Daten, Cyber-Resilienzdienste und SAPs Business Technology Platform (SAP BTP) nutzen, um den kostengünstigen Weg eines Kunden in die Cloud zu beschleunigen und zu erleichtern.

Wichtige Marktteilnehmer

  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services, Inc. 
  • Sisense Ltd.
  • IBM Corporation
  • SAP SE
  • Oracle Corporation
  • Salesforce, Inc.
  • QlikTech International AB
  • Synoptek, LLC
  • Domo, Inc.

Nach Typ

 

Nach Bereitstellungsmodus

 

Nach Komponente

 

Nach Anwendung

Nach Region

  • Prädiktiv
  • Präskriptiv
  • Diagnostisch
  • Deskriptiv
  • Öffentliche Cloud
  • Private Cloud
  • Hybrid Cloud
  • Lösungen
  • Dienste
  • BFSI
  • Einzelhandel und Großhandel
  • Telekommunikation und IT
  • Regierung
  • Gesundheitswesen und Biowissenschaften
  • Fertigung
  • Sonstige
  • Nordamerika
  • Europa
  • Südamerika
  • Naher Osten und Afrika
  • Asien-Pazifik

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