Markt für Streaming-Analysen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Typ (Software und Dienste), nach Endbenutzer (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik, kritische Infrastruktur, Gastgewerbe und Transport, Verteidigung und Sicherheit und andere Endbenutzerbranchen), nach Region und nach Wettbewerb 2019–2029
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 CustomizationMarkt für Streaming-Analysen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Typ (Software und Dienste), nach Endbenutzer (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik, kritische Infrastruktur, Gastgewerbe und Transport, Verteidigung und Sicherheit und andere Endbenutzerbranchen), nach Region und nach Wettbewerb 2019–2029
| Prognosezeitraum | 2025–2029 |
| Marktgröße (2023) | 8,93 Milliarden USD |
| CAGR (2024–2029) | 33,05 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Einzelhandel und Logistik |
| Größter Markt | Asien-Pazifik |
Marktübersicht
Der globale Markt für Streaming-Analysen wurde im Jahr 2023 auf 8,93 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,05 % bis 2029 verzeichnen.
Die Einführung von Industrie 4.0-Praktiken in verschiedenen Sektoren hat die Datenerstellung weiter beschleunigt und Möglichkeiten für die breite Akzeptanz von Echtzeitanalysen in den kommenden Jahren geschaffen. Viele multinationale Unternehmen arbeiten mit Regierungen zusammen, um das Wachstum öffentlicher und hybrider Cloud-Märkte zu fördern, und nutzen Echtzeit-Datenstreaming-Tools, um der Gesellschaft praktische Lösungen zu bieten. So hat Alibaba Cloud beispielsweise in Zusammenarbeit mit der Malaysia Digital Economy Corporation das Malaysia Tianchi Big Data Program ins Leben gerufen – eine Plattform, die Datenexperten zusammenbringt, um gemeinsam und im Wettbewerb Lösungen für reale Herausforderungen zu entwickeln.
Wichtige Markttreiber
Fortschritte bei Deep Learning und KI
Der globale Markt für Streaming Analytics erlebt einen deutlichen Aufschwung, der durch schnelle Fortschritte bei Deep Learning und künstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. Diese technologischen Durchbrüche gestalten die Landschaft von Streaming Analytics neu und bieten beispiellose Möglichkeiten für Überwachung, Sicherheit und Business Intelligence. Deep-Learning-Algorithmen, eine Untergruppe der KI, ermöglichen es Streaming Analytics-Systemen, automatisch zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, was eine verbesserte Objekterkennung, Verhaltensanalyse und Anomalieerkennung ermöglicht. Die Integration von KI in Streaming Analytics bringt einen transformativen Wandel in der Art und Weise mit sich, wie Überwachungsdaten verarbeitet und interpretiert werden. Herkömmliche Videoüberwachungssysteme haben oft Probleme mit der enormen Menge der generierten Daten, was zu Ineffizienzen bei der Bedrohungserkennung führt. Mit KI-gesteuerter Streaming-Analyse können Systeme Videostreams jedoch intelligent in Echtzeit analysieren und zwischen normalen Aktivitäten und potenziellen Sicherheitsbedrohungen unterscheiden. Dieser proaktive Ansatz ist besonders wertvoll, um ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen zu identifizieren, die bei herkömmlichen Überwachungsmethoden möglicherweise unbemerkt bleiben.
Einer der Hauptgründe für die Einführung von Deep Learning und KI in Streaming-Analysen ist ihre Fähigkeit, die Genauigkeit zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren. Diese Technologien zeichnen sich durch ein hohes Maß an Präzision beim Erkennen und Kategorisieren von Objekten, Personen und Ereignissen aus, minimieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen und verbessern die allgemeine Zuverlässigkeit von Überwachungssystemen. Über Sicherheitsanwendungen hinaus nutzen Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI in Streaming-Analysen für wertvolle Erkenntnisse und Entscheidungsfindung. Einzelhändler können beispielsweise KI verwenden, um das Kundenverhalten zu analysieren, Ladenlayouts zu optimieren und Marketingstrategien zu personalisieren. Die Fähigkeit der KI, komplexe visuelle Daten zu verarbeiten und zu verstehen, eröffnet neue Möglichkeiten für Branchen, die aus Videomaterial verwertbare Informationen gewinnen möchten.
Da sich Deep Learning und KI weiterentwickeln, wird ihre Integration mit Streaming Analytics voraussichtlich Innovationen in der prädiktiven Analytik vorantreiben und es Unternehmen ermöglichen, aufkommende Trends und Bedrohungen vorherzusehen und darauf zu reagieren. Die fortlaufende Entwicklung in diesem Bereich unterstreicht die zentrale Rolle, die fortschrittliche KI-Technologien bei der Gestaltung der Zukunft des globalen Streaming Analytics-Marktes spielen, da sie beispiellose Möglichkeiten in den Bereichen Sicherheit, Überwachung und Geschäftsoptimierung bieten.
Zunehmende Sicherheitsbedenken
Der globale Streaming Analytics-Markt erlebt einen erheblichen Aufschwung, der vor allem durch die zunehmenden Sicherheitsbedenken in verschiedenen Sektoren vorangetrieben wird. Da die Gesellschaften mit sich entwickelnden Bedrohungen konfrontiert sind, die von kriminellen Aktivitäten bis hin zu Terrorismus reichen, ist die Nachfrage nach fortschrittlichen Überwachungslösungen mit Streaming Analytics-Funktionen gestiegen. Streaming Analytics spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung von Sicherheitsmaßnahmen durch den Einsatz modernster Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning. Diese Fortschritte ermöglichen es Überwachungssystemen, über traditionelle Methoden hinauszugehen und Funktionen wie Bedrohungserkennung in Echtzeit, Verhaltensanalyse und Anomalieidentifizierung zu ermöglichen. Im Bereich der öffentlichen Sicherheit, des Transportwesens und der kritischen Infrastruktur ist die Integration von Streaming Analytics unabdingbar geworden. Regierungen und Organisationen weltweit investieren in hochentwickelte Überwachungssysteme, um öffentliche Räume zu überwachen und zu schützen. Die Fähigkeit von Streaming Analytics, potenzielle Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren, bietet einen proaktiven Ansatz zur Risikominderung. Dies ist insbesondere bei der Sicherung überfüllter Bereiche, Verkehrsknotenpunkte und wichtiger Einrichtungen von entscheidender Bedeutung.
Auch im Einzelhandelssektor ist die Einführung von Streaming Analytics stark angestiegen, um Sicherheitsbedenken auszuräumen und die Betriebseffizienz zu optimieren. Streaming Analytics ermöglicht es Einzelhändlern, das Kundenverhalten zu analysieren, Diebstahl zu verhindern und die allgemeine Ladensicherheit zu verbessern. Darüber hinaus trägt die Technologie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses bei, indem sie Einblicke in Einkaufsmuster und -präferenzen bietet. Darüber hinaus spielt Streaming Analytics eine zentrale Rolle bei Smart-City-Initiativen und unterstützt die städtische Sicherheit, das Verkehrsmanagement und die allgemeine Stadtplanung. Da Städte wachsen und vor neuen Herausforderungen stehen, wird der Einsatz fortschrittlicher Streaming Analytics-Lösungen unverzichtbar, um die Sicherheit und das Wohlbefinden der Bewohner zu gewährleisten.
Die fortlaufende Integration von Streaming Analytics mit dem Internet der Dinge (IoT) und Big Data verstärkt seine Wirkung noch weiter und bietet umfassende Datenanalysefunktionen in Echtzeit. Die vielfältigen Vorteile, darunter Kosteneffizienz und Verbesserungen der Betriebseffizienz, positionieren Streaming Analytics als entscheidende Komponente bei der Bewältigung der zunehmenden Sicherheitsbedenken der modernen Welt. Da sich Sicherheitsbedrohungen ständig weiterentwickeln, wird der globale Streaming Analytics-Markt eine zentrale Rolle beim Schutz von Personen, Vermögenswerten und Infrastruktur spielen.
Wichtige Marktherausforderungen
Datenschutzbedenken
Datenschutzbedenken stellen eine gewaltige Herausforderung dar und werfen einen Schatten auf das expansive Potenzial des globalen Streaming Analytics-Marktes. Der zunehmende Einsatz von Streaming Analytics-Systemen bietet zwar zahlreiche Vorteile in Bezug auf Sicherheit und Betriebseffizienz, hat jedoch wachsende Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre des Einzelnen geweckt. Da diese Systeme immer ausgefeilter werden und zu komplexer Überwachung und Verhaltensanalyse fähig sind, ist die Notwendigkeit strenger Vorschriften und ethischer Rahmenbedingungen unabdingbar geworden.
Eine der Hauptsorgen dreht sich um die aufdringliche Natur von Streaming Analytics, insbesondere in öffentlichen Räumen. Die ständige Überwachung und potenzielle Identifizierung von Personen durch Gesichtserkennung oder andere Mittel wirft Fragen hinsichtlich des Gleichgewichts zwischen Sicherheit und dem Recht auf Privatsphäre auf. Das Finden dieses Gleichgewichts ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Implementierung von Streaming Analytics keine grundlegenden Rechte und Freiheiten verletzt. Darüber hinaus verschärfen das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf Video-Feeds und der potenzielle Missbrauch der gesammelten Daten die Datenschutzbedenken. Der Schutz vor Datenschutzverletzungen und die Gewährleistung strenger Zugriffskontrollen werden zu wesentlichen Bestandteilen beim Aufbau von Vertrauen zwischen Einzelpersonen und Gemeinschaften, die möglicherweise einer Videoüberwachung ausgesetzt sind.
Um diese Datenschutzherausforderungen anzugehen, ist eine Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern, politischen Entscheidungsträgern und Interessengruppen erforderlich. Die Entwicklung und Einhaltung klarer und umfassender Datenschutzbestimmungen speziell für Streaming Analytics ist von entscheidender Bedeutung. Ein Gleichgewicht zwischen der Ermöglichung innovativer Lösungen und der Wahrung individueller Datenschutzrechte kann durch transparente Richtlinien und Rahmenbedingungen erreicht werden, die die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Streaming Analytics-Daten regeln. Darüber hinaus kann die Implementierung datenschutzfördernder Technologien in Streaming Analytics-Systemen, wie Anonymisierungstechniken und Verschlüsselungsprotokolle, dazu beitragen, Datenschutzbedenken auszuräumen. Einzelpersonen mehr Kontrolle über ihre Daten zu geben und eine transparente Kommunikation hinsichtlich des Zwecks und des Umfangs von Streaming Analytics-Bereitstellungen sicherzustellen, sind wesentliche Schritte zum Aufbau des öffentlichen Vertrauens.
Mit der Weiterentwicklung der Branche wird die Berücksichtigung von Datenschutzbedenken nicht nur ein rechtliches und ethisches Gebot sein, sondern auch eine strategische Notwendigkeit für das nachhaltige Wachstum des globalen Streaming Analytics-Marktes. Proaktive Maßnahmen zum Schutz von Datenschutzrechten können die Akzeptanz von Streaming Analytics-Lösungen erhöhen und sicherstellen, dass die Vorteile verbesserter Sicherheit und Betriebseffizienz ohne Beeinträchtigung der Privatsphäre des Einzelnen genutzt werden.
Hohe Anfangskosten
Der globale Streaming Analytics-Markt steht vor einem erheblichen Hindernis in Form hoher Anfangskosten, was eine potenzielle Barriere für eine breite Einführung in verschiedenen Branchen darstellt. Die Implementierung fortschrittlicher Streaming Analytics-Lösungen erfordert erhebliche Vorabinvestitionen, darunter die Anschaffung hochwertiger Kameras, anspruchsvoller Hardware und spezieller Software. Diese Kosten können insbesondere für kleinere Unternehmen, Organisationen mit begrenztem Budget oder solche, die in wirtschaftlich eingeschränkten Umgebungen tätig sind, unerschwinglich sein.
Die mit der Bereitstellung von Streaming Analytics-Systemen verbundenen Kosten beschränken sich nicht nur auf den Erwerb von Hardware und Software, sondern umfassen auch Installation, Integration und Anpassung. Unternehmen müssen möglicherweise in qualifizierte Fachkräfte investieren, die diese Systeme entwerfen, implementieren und warten können, was die Gesamtanfangskosten weiter erhöht. Diese finanzielle Belastung kann potenzielle Anwender davon abhalten, Streaming Analytics-Technologie zu nutzen, insbesondere in Branchen, in denen Budgetbeschränkungen eine wichtige Rolle spielen. Die hohen Anfangskosten können sich auch auf den ROI-Zeitplan auswirken und den Zeitpunkt verzögern, an dem Unternehmen die Vorteile ihrer Streaming Analytics-Implementierungen realisieren. Diese Verzögerung des ROI kann ein kritischer Faktor sein, insbesondere für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen oder solchen, die mit knappen Gewinnmargen arbeiten.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Branchenbeteiligte, einschließlich Technologieanbieter, Strategien entwickeln, um Streaming Analytics-Lösungen kostengünstiger zu gestalten. Dies könnte die Entwicklung skalierbarerer und modularerer Lösungen beinhalten, die eine schrittweise Implementierung ermöglichen, sodass Unternehmen mit den wesentlichen Funktionen beginnen und diese im Laufe der Zeit erweitern können. Darüber hinaus können Fortschritte bei Cloud-basierten Streaming Analytics-Diensten eine kostengünstigere Alternative bieten, da dadurch erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware entfallen und Unternehmen die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud-Infrastruktur nutzen können. Darüber hinaus kann ein gesteigertes Bewusstsein für die langfristigen Vorteile von Streaming Analytics, wie z. B. verbesserte Sicherheit, betriebliche Effizienz und Business Intelligence, Unternehmen dabei helfen, die anfänglichen Kosten zu rechtfertigen. Die Demonstration des greifbaren Werts und der Wettbewerbsvorteile von Streaming Analytics kann Unternehmen dazu ermutigen, diese Investitionen als strategisch und wesentlich für zukünftiges Wachstum zu betrachten und so letztendlich die Herausforderungen abzumildern, die durch die hohen Anfangskosten auf dem globalen Streaming Analytics-Markt entstehen.
Falschpositive und -negative Ergebnisse
Der globale Streaming Analytics-Markt steht vor einer erheblichen Herausforderung in Form von Falschpositiven und -negativen Ergebnissen, die möglicherweise die Wirksamkeit und weitverbreitete Einführung von Streaming Analytics-Systemen beeinträchtigen können. Falschpositive treten auf, wenn das System ein nicht bedrohliches oder normales Verhalten fälschlicherweise als Sicherheitsrisiko identifiziert und unnötige Alarme oder Warnungen auslöst. Umgekehrt treten Falsch-Negative auf, wenn das System eine tatsächliche Bedrohung oder anomale Aktivität nicht erkennt, was möglicherweise zu einer Sicherheitsverletzung oder einem verpassten kritischen Ereignis führt. Das Problem der Falsch-Positive ist besonders bei Sicherheits- und Überwachungsanwendungen von entscheidender Bedeutung, bei denen die Zuverlässigkeit der Bedrohungserkennung von größter Bedeutung ist. Ungenaue Warnungen können zu unnötigen Eingriffen führen, die Ressourcen belasten und das Vertrauen in das System verringern. Hohe Falsch-Positiv-Raten können auch zu Ermüdung des Sicherheitspersonals führen, was zu einer verringerten Reaktionsfähigkeit und einer erhöhten Wahrscheinlichkeit führt, dass echte Bedrohungen übersehen werden.
Andererseits stellen Falsch-Negative ein noch größeres Risiko dar, da sie ein Versäumnis bedeuten, tatsächliche Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und darauf zu reagieren. In Szenarien, in denen rechtzeitiges Handeln entscheidend ist, wie etwa bei der öffentlichen Sicherheit oder dem Schutz kritischer Infrastrukturen, können die Folgen verpasster Bedrohungen schwerwiegend sein. Die Herausforderung besteht darin, ein empfindliches Gleichgewicht zu erreichen, bei dem das System empfindlich genug ist, um echte Anomalien zu erkennen und gleichzeitig Falschalarme zu minimieren.
Um die Herausforderung der Falsch-Positiven und -Negativen zu bewältigen, sind kontinuierliche Fortschritte bei den zugrunde liegenden Technologien erforderlich, die Streaming Analytics vorantreiben. Dazu gehören die Verfeinerung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die Verbesserung der Objekterkennungsfunktionen und die Verbesserung der allgemeinen Genauigkeit der Verhaltensanalyse. Darüber hinaus kann die Integration von Kontextinformationen und Echtzeit-Datenfeeds zu einer fundierteren Entscheidungsfindung beitragen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen verringern. Darüber hinaus ist die Zusammenarbeit zwischen Branchenbeteiligten, einschließlich Technologieentwicklern, Endbenutzern und Aufsichtsbehörden, von entscheidender Bedeutung, um Best Practices und Standards zu etablieren, die die Auswirkungen falscher Positiv- und Negativergebnisse abmildern. Während sich die Branche weiterentwickelt, wird der Fokus auf die Minimierung dieser Ungenauigkeiten entscheidend dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen, die allgemeine Wirksamkeit von Streaming Analytics-Lösungen zu verbessern und ihre erfolgreiche Integration in verschiedene Sektoren, darunter Sicherheit, Einzelhandel und Smart City-Initiativen, sicherzustellen.
Wichtige Markttrends
Fokus auf Business Intelligence und Retail Analytics
Der globale Streaming Analytics-Markt erlebt einen transformativen Wandel mit einem zunehmenden Fokus auf Business Intelligence und Retail Analytics, was die Nachfrage nach fortschrittlichen Streaming Analytics-Lösungen ankurbelt. Unternehmen aus verschiedenen Branchen, insbesondere im Einzelhandel, erkennen das immense Potenzial von Streaming Analytics bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und der Optimierung der Betriebseffizienz. Im Einzelhandel spielt Streaming Analytics eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung des Kundenerlebnisses und des Ladenbetriebs. Einzelhändler nutzen Videodaten, um tiefe Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und das Einkaufsmuster ihrer Kunden zu gewinnen. Mithilfe erweiterter Analysetools können Einzelhändler die Kundenfrequenz nachvollziehen, die Verweildauer der Kunden analysieren und die Ladengestaltung für ein maximales Engagement optimieren. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Einzelhändlern, fundierte Entscheidungen über Produktplatzierungen, Marketingstrategien und Bestandsverwaltung zu treffen und so letztendlich die gesamte Customer Journey zu verbessern.
Darüber hinaus geht Streaming Analytics im Einzelhandel über die herkömmliche Überwachung hinaus und bietet innovative Lösungen wie Personenzählung, Heatmapping und Gesichtserkennung. Diese Funktionen tragen nicht nur zur Sicherheit bei, sondern ermöglichen es Einzelhändlern auch, Marketingbemühungen zu personalisieren, Produktempfehlungen zu verbessern und maßgeschneiderte Werbeaktionen basierend auf demografischen Merkmalen und Vorlieben der Kunden zu erstellen. Das Ergebnis ist eine reaktionsschnellere und kundenorientiertere Einzelhandelsumgebung. Die Integration von Streaming Analytics in Business-Intelligence-Strategien ist nicht auf den Einzelhandelssektor beschränkt. In verschiedenen Branchen nutzen Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Videodaten, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Streaming Analytics erleichtert die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus visuellen Informationen und unterstützt Trendanalysen, Betriebsoptimierungen und die allgemeine Verbesserung der Geschäftsleistung.
Da die Nachfrage nach Business Intelligence und Einzelhandelsanalysen weiter wächst, entwickeln Streaming Analytics-Anbieter Innovationen, um anspruchsvollere Lösungen anzubieten. Die Integration von Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht eine genauere Objekterkennung, Verhaltensanalyse und prädiktive Modellierung. Dies wiederum positioniert Streaming Analytics als strategisches Tool für Unternehmen, die durch datengesteuerte Entscheidungsfindung einen Wettbewerbsvorteil erzielen möchten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Konvergenz von Streaming Analytics mit Business Intelligence und Retail Analytics die Art und Weise verändert, wie Unternehmen visuelle Daten für strategische Zwecke nutzen. Da Unternehmen zunehmend das transformative Potenzial von Streaming Analytics zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse erkennen, wird dieser Trend den globalen Streaming Analytics-Markt antreiben und eine neue Ära datengesteuerter Innovation in allen Branchen fördern.
Smart City-Initiativen treiben die Nachfrage an
Der Anstieg der Smart City-Initiativen weltweit übt einen tiefgreifenden Einfluss auf den globalen Streaming Analytics-Markt aus und führt zu einer erheblichen Nachfrage nach fortschrittlichen Überwachungs- und Analyselösungen. Mit der zunehmenden Urbanisierung setzen sich Städte mit der Notwendigkeit innovativer Technologien auseinander, um komplexe Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und allgemeine Lebensqualität zu bewältigen. Streaming Analytics hat sich als Dreh- und Angelpunkt dieser Smart City-Bemühungen herausgestellt und bietet einen vielschichtigen Ansatz zur Verbesserung des städtischen Lebens.
Eine der Hauptanwendungen von Streaming Analytics im Rahmen von Smart City-Initiativen ist der Bereich der öffentlichen Sicherheit. Mit fortschrittlichen Analysefunktionen ausgestattete Videoüberwachungssysteme spielen eine entscheidende Rolle bei der Überwachung öffentlicher Räume, der Identifizierung potenzieller Sicherheitsbedrohungen und der Ermöglichung einer schnellen Reaktion auf Vorfälle. Dieser proaktive Ansatz zur städtischen Sicherheit passt nahtlos zu den übergeordneten Zielen von Smart Cities, sicherere Umgebungen für Bewohner und Besucher gleichermaßen zu schaffen. Das Verkehrsmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt, bei dem Streaming Analytics erheblich zur Smart City-Vision beiträgt. Die Integration von Streaming Analytics in Verkehrsüberwachungssysteme ermöglicht eine Echtzeitanalyse von Verkehrsmustern, die Identifizierung von Staus und die Optimierung des Verkehrsflusses. Dies lindert nicht nur die mit der städtischen Mobilität verbundenen Herausforderungen, sondern trägt auch zu geringeren Emissionen und einer verbesserten allgemeinen Transporteffizienz bei.
Darüber hinaus unterstützt Streaming Analytics die Stadtplanung, indem es wertvolle Einblicke in die Bewegung von Fußgängern und Fahrzeugen liefert und den Stadtbehörden hilft, fundierte Entscheidungen über die Entwicklung der Infrastruktur und die Ressourcenzuweisung zu treffen. Von der Optimierung öffentlicher Verkehrswege bis zur Verbesserung der Gestaltung öffentlicher Räume dient Streaming Analytics als datengesteuertes Tool zur Gestaltung des physischen und sozialen Gefüges von Smart Cities. Die Nachfrage nach Streaming Analytics im Rahmen von Smart City-Initiativen wird durch die Notwendigkeit angetrieben, nachhaltige, vernetzte und widerstandsfähige städtische Umgebungen zu schaffen. Da Städte immer datenzentrierter werden, verstärkt die Integration von Streaming Analytics mit anderen intelligenten Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) und Datenanalysen die Wirkung noch weiter. Im Wesentlichen gestaltet die symbiotische Beziehung zwischen Smart City-Initiativen und Streaming Analytics urbane Landschaften neu, fördert Innovationen und legt den Grundstein für eine technologisch fortschrittliche und sozial verantwortungsvolle Zukunft.
Segmentelle Einblicke
Einblicke in Endbenutzer
Im Einzelhandel werden viele Informationen in Videos zur Verlustprävention, Diebstahlanalyse und Nachanalyse nach einem Unfall erfasst. Daher kann Streaming Analytics in Echtzeit verschiedene Erkenntnisse aus im Einzelhandel aufgenommenen Videos liefern und dazu beitragen, den Ladenbetrieb und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Darüber hinaus konzentriert sich der globale Einzelhandelssektor auch auf den Einsatz innovativer Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit und des Kundenerlebnisses, wofür einige Gesichtserkennungstechnologie implementieren. Von Sicherheit bis hin zu Werbung werden im Einzelhandel viele Anwendungen zur Gesichtserkennung eingesetzt. Vom Senden maßgeschneiderter Werbung an identifizierte Käufer über die Ermittlung von Geschlecht, Alter und Kundenzahl bis hin zur Erfassung der Blickdauer auf Produkte sind die Anwendungsmöglichkeiten endlos.
Die weltweiten Werbeausgaben steigen stetig; im vergangenen Jahr lagen sie bei 722,84 Millionen USD. Darüber hinaus werden die weltweiten Werbeausgaben bis Ende 2024 voraussichtlich rund 885 Milliarden USD erreichen. Ein erheblicher Teil der Ausgaben wird daher für die Gewinnung von Verbrauchererkenntnissen verwendet, um das Verbrauchersegment gezielt anzusprechen. Hier bietet Streaming Analytics eine hervorragende Gelegenheit, da Streaming Analytics für Heatmapping, Kundendienst und die Reduzierung von Warenschwund im Einzelhandel eingesetzt werden kann. Die Wachstumschancen in diesem Bereich sind für das Wachstum der Technologie reichlich.
Regionale Einblicke
Der Asien-Pazifik-Raum hat sich 2023 als dominierende Region mit dem größten Marktanteil herausgestellt. Der Asien-Pazifik-Raum ist aufgrund der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien bei Verbrauchern und Unternehmen die am schnellsten wachsende Region im Streaming-Analytics-Markt.
Nennende Anbieter des Streaming-Analytics-Marktes in der Region konzentrieren sich auf Technologie- und F&E-Aktivitäten, um mehr zu investieren und ihre bereits vorhandenen Technologien zu erneuern, was das Wachstum des Marktes für Streaming-Analytics in der Region ankurbelt. Das zunehmende Bewusstsein für Streaming-Analytics unter KMU, die mit einem Anteil am BIP von 20 bis 50 % in den meisten APEC-Mitgliedsländern erheblich zum Wirtschaftswachstum beitragen, und der Bedarf an Datenanalyselösungen treiben die Nachfrage in dieser Region an.
Asien entwickelt sich weltweit zu einem Zentrum für digitale Technologien. Die hohe Internetdurchdringung, insbesondere in Südostasien, und die zunehmende Kaufkraft der Verbraucher in der gesamten Region machen die Region ideal für die Entwicklung und Erprobung neuer Innovationen. Viele ausländische Akteure arbeiten mit lokalen Akteuren zusammen, um die neuen Möglichkeiten im asiatisch-pazifischen Raum zu nutzen. Intel und Lenovo haben gemeinsam eine auf die Finanzdienstleistungsbranche zugeschnittene Echtzeit-Streaming-Architektur entwickelt, die mithilfe maschinellen Lernens Rohdaten in umfassende Geschäftserkenntnisse umwandelt und so die Betrugserkennung beschleunigt.
Wichtige Marktakteure
- Cisco Systems Inc.
- Identiv Inc.
- Aventura Technologies Inc.
- Genetec Inc.
- Honeywell International Inc.
- Agent Video Intelligence Ltd
- Objectvideo Labs LLC
- Qognify Limited
- NEC Corporation
- Herta Security SL
| Nach Typ | Nach Endbenutzer | Nach Region |
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