B2B-Telekommunikationsanalysemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Analysetyp (deskriptive Analyse, prädiktive Analyse, präskriptive Analyse), nach Bereitstellungsmodus (lokal, Cloud-basiert, Hybrid), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Branchenvertikale (IT und Telekommunikation, BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fertigung, Sonst
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationB2B-Telekommunikationsanalysemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Analysetyp (deskriptive Analyse, prädiktive Analyse, präskriptive Analyse), nach Bereitstellungsmodus (lokal, Cloud-basiert, Hybrid), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Branchenvertikale (IT und Telekommunikation, BFSI, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fertigung, Sonst
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 70,26 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 164,58 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 15,07 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | KMU |
| Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für B2B-Telekommunikationsanalysen wurde im Jahr 2023 auf 70,26 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2029 164,58 Milliarden USD erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 15,07 % während des Prognosezeitraums.
Der globale Markt für B2B-Telekommunikationsanalysen erlebt ein robustes Wachstum, da Unternehmen sich zunehmend auf datengesteuerte Erkenntnisse verlassen, um Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Unter Telekommunikationsanalyse versteht man die Verwendung von Datenanalysetools und -techniken, um aus großen Mengen von Telekommunikationsdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Angesichts der explosionsartigen Zunahme an Daten aufgrund von technologischen Fortschritten wie 5G, IoT und Cloud Computing stehen Telekommunikationsbetreiber unter dem Druck, diesen enormen Informationszufluss effektiv zu verwalten. B2B-Telekommunikationsanalysen haben sich für Telekommunikationsdienstleister als wichtiges Instrument erwiesen, mit dem sie ihre Einnahmequellen verbessern, die Kundenbindung steigern und Risiken wie Betrug und Netzwerkausfälle mindern können.
Einer der Haupttreiber des Marktes ist die steigende Nachfrage nach einem besseren Customer Experience Management. Da der Wettbewerb im Telekommunikationssektor zunimmt, setzen Dienstanbieter auf Analysen, um ein tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen, des Verhaltens und der Nutzungsmuster zu erlangen. Durch den Einsatz von Predictive Analytics und maschinellem Lernen können Unternehmen personalisierte Dienste anbieten, Kundenbedürfnisse antizipieren und die Abwanderungsrate senken. Darüber hinaus können Betreiber mithilfe von Telekommunikationsanalysen die Netzwerkleistung optimieren, was zu einer besseren Servicequalität und geringeren Betriebskosten führt. Die Erkenntnisse, die diese Analysetools liefern, helfen bei proaktiven Entscheidungen und ermöglichen es Unternehmen, einen hervorragenden Service aufrechtzuerhalten und die Kundenzufriedenheit sicherzustellen.
Die Integration fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Big Data-Analyse hat die Fähigkeiten von Telekommunikationsanalyselösungen deutlich verbessert. KI-gesteuerte Analyseplattformen können riesige Datensätze in Echtzeit verarbeiten und Trends und Anomalien identifizieren, die für menschliche Analysten unmöglich zu erkennen wären. Dies ist insbesondere in Bereichen wie der Betrugserkennung von Vorteil, wo eine schnelle Identifizierung verdächtiger Aktivitäten erhebliche finanzielle Verluste verhindern kann. Darüber hinaus haben der Aufstieg der 5G-Technologie und die zunehmende Nutzung von IoT-Geräten zu einem Anstieg der Datengenerierung geführt, was die Nachfrage nach anspruchsvollen Analyselösungen weiter ankurbelt.
Wichtige Markttreiber
Wachsendes Datenvolumen und Komplexität
Der Anstieg der von Telekommunikationsnetzwerken generierten Daten, der durch die Verbreitung von 5G, IoT-Geräten und Cloud-basierten Anwendungen getrieben wird, ist zu einem wichtigen Markttreiber für B2B-Telekommunikationsanalysen geworden. Telekommunikationsunternehmen verarbeiten riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Kundennutzungsmuster, Netzwerkleistungsmetriken, Abrechnungsunterlagen und Social-Media-Interaktionen. Die Verwaltung und Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus derart komplexen und vielfältigen Datensätzen ist eine große Herausforderung. Analyselösungen bieten Telekommunikationsbetreibern die erforderlichen Tools, um diese Informationen in Echtzeit zu verarbeiten, Trends zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Da das Volumen und die Komplexität der Daten weiter steigen, wird die Telekommunikationsanalyse zu einer unverzichtbaren Ressource für Telekommunikationsunternehmen, die ihre Dienste verbessern, die Netzwerkleistung optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten. Dieser Trend wird sich voraussichtlich beschleunigen, da Unternehmen zunehmend den Wert der Datenanalyse zur Verbesserung der Betriebseffizienz und des Kundenerlebnisses erkennen und so das Marktwachstum ankurbeln.
Steigender Fokus auf Customer Experience Management
In einer zunehmend wettbewerbsorientierten Telekommunikationslandschaft hat sich das Kundenerlebnis als wichtiges Differenzierungsmerkmal herausgestellt. Unternehmen priorisieren den Einsatz von Analysen, um ein tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen, des Verhaltens und der Zufriedenheitsgrade zu erlangen. B2B-Telekommunikationsanalysen bieten Betreibern die erforderlichen Erkenntnisse, um Dienste zu personalisieren, Kundeninteraktionen zu optimieren und Probleme proaktiv anzugehen. Durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine-Learning-Modellen können Telekommunikationsanbieter Kundenbedürfnisse vorhersehen, die Kundenabwanderung reduzieren und maßgeschneiderte Lösungen anbieten, die den Anforderungen kleiner und großer Unternehmen gleichermaßen gerecht werden. Da sich die Kundenerwartungen ständig weiterentwickeln, insbesondere durch das Wachstum digitaler Dienste, steigt die Nachfrage nach anspruchsvollen Analysetools, die Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen und die Kundenbindung verbessern. Dieser Fokus auf die Bereitstellung hervorragender Kundenerlebnisse ist ein entscheidender Treiber für die Einführung von B2B-Telekommunikationsanalysen.
Wachsender Bedarf an Betrugserkennung und Umsatzsicherung
Umsatzverluste und betrügerische Aktivitäten stellen Telekommunikationsbetreiber vor erhebliche Herausforderungen und führen zu erheblichen finanziellen Verlusten. Da Telekommunikationsnetze expandieren und komplexer werden, steigen die Betrugsrisiken, weshalb robuste Lösungen zur Betrugserkennung und Umsatzsicherung unverzichtbar sind. B2B-Telekommunikationsanalysen helfen Betreibern, ungewöhnliche Muster, Anomalien und verdächtige Aktivitäten in riesigen Datenströmen zu erkennen und so frühzeitig eingreifen zu können. Mithilfe fortschrittlicher KI- und maschineller Lernalgorithmen können Analysetools kontinuierlich lernen und sich an neu auftretende Bedrohungen anpassen, wodurch genauere und proaktivere Strategien zur Betrugsprävention angeboten werden. Auch Umsatzsicherungsfunktionen profitieren von Analysen, da sie dabei helfen, Abrechnungsfehler, Unstimmigkeiten und andere Probleme zu identifizieren, die zu Umsatzverlusten führen könnten. Die wachsende Bedrohung durch Cyberangriffe in Verbindung mit der zunehmenden Komplexität der Abrechnungs- und Gebührenprozesse im Telekommunikationsbereich macht Telekommunikationsanalysen unverzichtbar, um Einnahmen zu sichern und die finanzielle Stabilität aufrechtzuerhalten.
Zunehmende Einführung von KI und maschinellem Lernen in der Telekommunikation
Die Integration von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in die Telekommunikationsanalyse ist ein starker Markttreiber. Diese Technologien ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, Datenanalyseprozesse zu automatisieren, prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu optimieren. KI-gesteuerte Analyseplattformen können riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten, Muster erkennen, zukünftige Trends vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse bieten. Telekommunikationsanbieter nutzen KI und ML zunehmend, um das Netzwerkmanagement zu verbessern, den Kundenservice zu verbessern und den Betrieb zu rationalisieren. So können Betreiber beispielsweise mithilfe von KI-gestützter vorausschauender Wartung potenzielle Netzwerkausfälle erkennen, bevor sie auftreten. So werden Ausfallzeiten reduziert und die Servicezuverlässigkeit verbessert. Die zunehmende Abhängigkeit von KI und ML in der Telekommunikationsanalyse treibt die Nachfrage nach fortschrittlicheren, intelligenteren Analyselösungen voran, die Echtzeiteinblicke liefern und das Geschäftswachstum fördern können.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz
Auf dem globalen B2B-Telekommunikationsanalysemarkt ist die Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz eine erhebliche Herausforderung. Telekommunikationsbetreiber verwalten riesige Mengen vertraulicher Informationen, darunter Kundendaten und Netzwerkleistungsmetriken. Da Datenverletzungen und Cyberangriffe immer häufiger vorkommen, ist die Aufrechterhaltung robuster Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff und Datendiebstahl von entscheidender Bedeutung. Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO in Europa und dem CCPA in den USA fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu. Unternehmen müssen strenge Datenschutzprotokolle und Verschlüsselungstechnologien implementieren, um Risiken zu mindern. Darüber hinaus kann die Komplexität der Integration von Sicherheitsmaßnahmen in vorhandene Systeme und die Gewährleistung einer kontinuierlichen Überwachung die Ressourcen belasten und die Betriebseffizienz beeinträchtigen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein proaktiver Ansatz zur Cybersicherheit erforderlich, einschließlich regelmäßiger Audits, Mitarbeiterschulungen und Investitionen in fortschrittliche Sicherheitslösungen.
Integration mit Legacy-Systemen
Eine große Herausforderung im B2B-Telekommunikationsanalysemarkt ist die Integration fortschrittlicher Analyselösungen in bestehende Legacy-Systeme. Viele Telekommunikationsbetreiber verwenden veraltete Technologie, die möglicherweise nicht mit modernen Analyseplattformen kompatibel ist. Diese Integration kann komplex und kostspielig sein und erfordert oft erhebliche Anpassungen und Systemüberholungen. Legacy-Systemen fehlt möglicherweise die notwendige Infrastruktur zur Unterstützung der Echtzeit-Datenverarbeitung und fortschrittlicher Analysen, was die Wirksamkeit neuer Lösungen einschränkt. Darüber hinaus kann der Übergangsprozess den laufenden Betrieb stören und umfangreiche Schulungen für das Personal erfordern. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Sie die Integrationsstrategie sorgfältig planen, in Middleware-Lösungen investieren und sicherstellen, dass die neuen Systeme skalierbar und an zukünftige technologische Fortschritte anpassbar sind.
Probleme mit Datenqualität und -verwaltung
Effektive Telekommunikationsanalysen basieren auf qualitativ hochwertigen, genauen Daten. Telekommunikationsbetreiber stehen jedoch häufig vor Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenqualität und -verwaltung. Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Netzwerkgeräte, Kundeninteraktionen und Anwendungen von Drittanbietern, was zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten führt. Um die Datenintegrität sicherzustellen, müssen robuste Datenverwaltungspraktiken implementiert, Datenformate standardisiert und Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung eingerichtet werden. Darüber hinaus erfordert die Verwaltung großer Datenmengen effiziente Speicherlösungen und Datenverwaltungsrahmen. Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen Erkenntnissen und fehlgeleiteten Entscheidungen führen und sich auf die Gesamtleistung des Unternehmens auswirken. Die Lösung dieser Probleme erfordert Investitionen in Datenmanagement-Tools und -Praktiken, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und umsetzbar sind.
Hohe Implementierungskosten
Die Implementierung von Advanced Analytics-Lösungen kann unerschwinglich teuer sein, insbesondere für kleinere Telekommunikationsbetreiber. Die Kosten für den Erwerb, die Bereitstellung und die Wartung von Analyseplattformen können erheblich sein. Dazu gehören Ausgaben für Softwarelizenzen, Hardware-Upgrades, Datenspeicherung und Fachpersonal. Darüber hinaus können versteckte Kosten für Systemintegration, Schulung und laufenden Support anfallen. Hohe Implementierungskosten können eine Eintrittsbarriere für Unternehmen darstellen, die Advanced Analytics zu ihrem Wettbewerbsvorteil nutzen möchten. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Telekommunikationsbetreiber den Return on Investment (ROI) von Analyselösungen sorgfältig bewerten, kostengünstige Bereitstellungsoptionen prüfen und Cloud-basierte Lösungen in Betracht ziehen, die Skalierbarkeit und geringere Vorlaufkosten bieten.
Wichtige Markttrends
Zunehmende Nutzung von KI und maschinellem Lernen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern den globalen B2B-Telekommunikationsanalysemarkt rasant. Telekommunikationsbetreiber nutzen KI-gesteuerte Analysen, um aus den riesigen Datensätzen, die durch ihre Betriebsabläufe generiert werden, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. KI- und ML-Algorithmen können Muster und Trends in Echtzeit analysieren und prädiktive Erkenntnisse liefern, die Telekommunikationsunternehmen dabei helfen, die Netzwerkleistung zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren. Dieser Trend wird durch den Bedarf an genaueren Prognosen, besserer Kundensegmentierung und effizienterer Betrugserkennung vorangetrieben. Die Integration von KI in Telekommunikationsanalyseplattformen ermöglicht es Betreibern, Routineaufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Betriebskosten zu senken. Während sich KI- und ML-Technologien weiterentwickeln, erweitern sich ihre Fähigkeiten, sodass Telekommunikationsunternehmen tiefere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen können.
Wachstum bei IoT- und Big Data-Analysen
Die Verbreitung von Geräten des Internets der Dinge (IoT) hat erhebliche Auswirkungen auf den B2B-Telekommunikationsanalysemarkt. Da die Anzahl der verbundenen Geräte weiter wächst, sehen sich Telekommunikationsbetreiber mit beispiellosen Datenmengen konfrontiert. Big Data-Analysetools werden für die Verwaltung und Wertschöpfung dieses Datenzustroms unverzichtbar. Telekommunikationsunternehmen nutzen Big-Data-Analysen, um die Netzwerkleistung zu überwachen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Die Fähigkeit, große Datensätze in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, ermöglicht es den Betreibern, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, die Betriebseffizienz zu verbessern und ihren Kunden personalisierte Dienste bereitzustellen. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung fortschrittlicher Analyselösungen, die die Komplexität und den Umfang der von IoT-Geräten generierten Daten bewältigen können.
Verstärkter Fokus auf Customer Experience Management
Das Kundenerlebnis (CX) ist für Telekommunikationsbetreiber zu einem entscheidenden Schwerpunkt geworden und treibt die Nachfrage nach fortschrittlichen Analyselösungen an. Durch die Analyse von Kundenverhalten, -präferenzen und -feedback können Telekommunikationsunternehmen Einblicke in die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden gewinnen. Diese Informationen ermöglichen es ihnen, ihre Dienste anzupassen, personalisierte Empfehlungen anzubieten und Probleme proaktiv anzugehen. Analyseplattformen, die Echtzeiteinblicke in Kundeninteraktionen bieten, helfen Betreibern, die Servicequalität zu verbessern, die Kundenabwanderung zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Der Trend zum CX-Management wird durch den zunehmenden Wettbewerb im Telekommunikationssektor und die wachsende Bedeutung der Kundentreue für das Umsatzwachstum vorangetrieben.
Aufstieg der 5G-Technologie und ihre Auswirkungen auf die Analytik
Der Einsatz der 5G-Technologie verändert die Telekommunikationsanalytiklandschaft. Mit ihren höheren Datengeschwindigkeiten, geringeren Latenzzeiten und größeren Kapazitäten generieren 5G-Netzwerke riesige Datenmengen, die anspruchsvolle Analyselösungen erfordern. Telekommunikationsbetreiber investieren in Analyseplattformen, die das mit 5G verbundene erhöhte Datenvolumen und die Komplexität bewältigen können. Diese Plattformen werden verwendet, um die Netzwerkleistung zu überwachen, Ressourcen effizient zu verwalten und eine optimale Servicebereitstellung sicherzustellen. Der Aufstieg von 5G treibt auch Innovationen in der Analytik voran, da Betreiber versuchen, neue Datenquellen und Analysetechniken zu nutzen, um die Vorteile der 5G-Technologie zu maximieren.
Segmenteinblicke
Einblicke in Bereitstellungsmodelle
On-Premises-Segment
Anpassungs- und Integrationsfunktionen spielen eine bedeutende Rolle. Vor-Ort-Lösungen können an die spezifischen Bedürfnisse und Betriebsanforderungen von Telekommunikationsbetreibern angepasst werden. Diese Anpassung erstreckt sich auch auf die Integration mit vorhandenen Systemen und Legacy-Infrastrukturen und ermöglicht eine nahtlose Bereitstellung und Anpassung an die IT-Umgebung des Unternehmens. Diese Flexibilität ist bei Cloud-basierten Lösungen oft schwierig zu erreichen, da die Anpassungsoptionen möglicherweise begrenzt sind.
Leistungs- und Latenzprobleme tragen zur Dominanz von Vor-Ort-Analysen bei. Vor-Ort-Lösungen können im Vergleich zu Cloud-basierten Alternativen eine bessere Leistung und geringere Latenz bieten, da die Datenverarbeitung lokal und nicht über das Internet erfolgt. Dies ist entscheidend für Echtzeitanalysen und sofortige Entscheidungsfindung, die für die Verwaltung großer Telekommunikationsnetze und die Bereitstellung hochwertiger Dienste unerlässlich sind.
Das mit Vor-Ort-Lösungen verbundene Investitionsmodell entspricht den Finanzstrategien vieler Telekommunikationsbetreiber. Während Vor-Ort-Systeme erhebliche Vorabinvestitionen erfordern, führen sie oft zu niedrigeren langfristigen Betriebskosten im Vergleich zu laufenden Abonnementgebühren für Cloud-Dienste. Diese Kostenstruktur kann für große Organisationen mit erheblichen Budgets für Technologieinvestitionen günstiger sein.
Regionale Einblicke
Eine starke Marktnachfrage ist ein weiterer Faktor. Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten, verfügt über eine ausgereifte und ausgedehnte Telekommunikationsinfrastruktur mit einer hohen Nachfrage nach anspruchsvollen Analyselösungen. Diese Nachfrage ergibt sich aus der Notwendigkeit, riesige Datenmengen zu verwalten, die von ausgedehnten Telekommunikationsnetzen generiert werden, die Netzwerkleistung zu optimieren und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Telekommunikationsunternehmen in dieser Region investieren zunehmend in Analysen, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Abläufe zu rationalisieren und datengesteuerte Strategien umzusetzen. Hohe Investitionen in Forschung und Entwicklung verstärken die Dominanz Nordamerikas weiter. Die Region verfügt über erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung aus dem privaten und öffentlichen Sektor, die Innovationen in der B2B-Telekommunikationsanalyse vorantreiben. Diese Investition führt zu einer kontinuierlichen Weiterentwicklung von Analysetools und -plattformen und stellt sicher, dass nordamerikanische Unternehmen Zugang zu den neuesten Technologien und Fähigkeiten haben.
Jüngste Entwicklungen
- Im Februar 2024 gaben Nokia und Telecom Argentina eine strategische Partnerschaft bekannt, die sich auf die Weiterentwicklung der Netzwerkfähigkeiten in Lateinamerika konzentriert. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit wird Nokias Network as Code-Plattform in Verbindung mit seinem Entwicklerportal Entwicklern die Möglichkeit geben, innovative Anwendungsfälle in den Bereichen Verbraucher, Unternehmen und Industrie zu erstellen. Diese Initiative zielt darauf ab, das Wachstum des Open Gateway-Ökosystems der GSMA voranzutreiben und den Netzwerkbetrieb und die Betriebsflexibilität in der Region zu verbessern. Durch die Integration der fortschrittlichen Technologien von Nokia soll die Partnerschaft die digitale Transformation beschleunigen und neue Möglichkeiten in der lateinamerikanischen Telekommunikationslandschaft fördern.
- Im Juli 2024 unterzeichneten Singtel und SK Telecom eine Absichtserklärung (MoU), um gemeinsam Telekommunikationsnetze der nächsten Generation voranzutreiben. Diese strategische Zusammenarbeit zielt darauf ab, in den nächsten zwei Jahren Innovationen voranzutreiben, die Netzwerkleistung zu verbessern, die Sicherheit zu erhöhen und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Partnerschaft wird sich auf die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI), Orchestrierungstools und den Ausbau der Expertise in der Netzwerkvirtualisierung konzentrieren. Diese Bemühungen sind von entscheidender Bedeutung, um die grundlegenden Elemente zu schaffen, die für die Entwicklung hin zur 6G-Technologie erforderlich sind. Durch die Integration modernster Lösungen und die Vertiefung des technologischen Wissens ist die Allianz bereit, die Zukunft der Telekommunikationsinfrastruktur zu gestalten.
- Im Mai 2024 gab Airtel, ein führender indischer Telekommunikationsanbieter, eine strategische, langfristige Partnerschaft mit Google Cloud bekannt, um Cloud- und generative KI-Technologien für indische Unternehmen voranzutreiben. Diese Zusammenarbeit soll den umfangreichen Kundenstamm von Airtel nutzen, zu dem 2.000 Großunternehmen und über eine Million aufstrebende Unternehmen gehören. Die Partnerschaft konzentriert sich auf die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Lösungen, einschließlich generativer KI, und nutzt die umfassenden Datensätze von Airtel, um diese Technologien zu verfeinern und zu verbessern. Durch die Integration der robusten Funktionen von Google Cloud mit der breiten Marktreichweite von Airtel zielt die Allianz darauf ab, innovative, skalierbare Lösungen bereitzustellen, die die digitale Transformation in der gesamten indischen Geschäftslandschaft vorantreiben.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- Oracle Corporation
- SAP SE
- Cisco Systems, Inc.
- Nokia Corporation
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- Ericsson AB
- SAS Institute Inc.
- Teradata Corporation
- Accenture PLC
- Subex Limited
- Amdocs Begrenzt
| Nach Analysetyp | Nach Bereitstellungsmodus | Nach Unternehmensgröße | Nach Branche | Nach Region |
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