Datenbroker-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, nach Datentyp (unstrukturierte Daten, strukturierte Daten und benutzerdefinierte strukturierte Daten), nach Preismodell (kostenpflichtiges Abonnement, kostenpflichtiges Pay-per-Use, hybride kostenpflichtige Modelle), nach Endverbrauchssektor (BFSI, Einzelhandel und FMCG, Fertigung, Medien, Regierungssektor, sonstige S
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 CustomizationDatenbroker-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, nach Datentyp (unstrukturierte Daten, strukturierte Daten und benutzerdefinierte strukturierte Daten), nach Preismodell (kostenpflichtiges Abonnement, kostenpflichtiges Pay-per-Use, hybride kostenpflichtige Modelle), nach Endverbrauchssektor (BFSI, Einzelhandel und FMCG, Fertigung, Medien, Regierungssektor, sonstige S
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 254,67 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 4,89 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Unstrukturierte Daten |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Datenbrokermarkt wurde im Jahr 2022 auf 254,67 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 4,89 % bis 2028 verzeichnen.
Die KI-Technologie hat eine neue Ära im Supply Chain Management eingeläutet und es mit einer Vielzahl von Fähigkeiten ausgestattet, die die Grundlage für operative Exzellenz bilden. Ein Hauptkatalysator für die Einführung von KI im Supply Chain-Bereich ist das unermüdliche Streben nach höherer Betriebseffizienz. KI-gestützte Algorithmen und prädiktive Analysen bieten Unternehmen die Werkzeuge zur Optimierung verschiedener Aspekte der Supply Chain, darunter Nachfrageprognosen, Bestandsverwaltung und Routenoptimierung. Das Ergebnis sind kürzere Vorlaufzeiten, geringere Lagerkosten und eine höhere Kundenzufriedenheit.
Die Nachfrageprognose ist ein zentraler Bereich, in dem KI hervorsticht. Durch die genaue Untersuchung historischer Verkaufsdaten, Marktdynamiken und externer Variablen wie Wettermuster und Wirtschaftsindikatoren können KI-Algorithmen hochpräzise Nachfrageprognosen erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktions- und Lagerbestände an die tatsächliche Nachfrage anzupassen, überschüssige Lagerbestände zu minimieren und Lagerausfälle zu vermeiden. KI-gesteuertes Bestandsmanagement ist ein weiterer wichtiger Effizienztreiber. KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich Lagerbestände, Lieferantenleistung und Nachfrageschwankungen, um die Lagerbestände zu optimieren. Dies reduziert nicht nur die Lagerkosten, sondern stellt auch sicher, dass Produkte genau dann und dort gefunden werden, wenn sie benötigt werden.
Auch die Lieferkettenlogistik profitiert erheblich von der KI-Technologie. KI-gestützte Routenoptimierung und Echtzeitverfolgung steigern die Effizienz der Transportvorgänge. Unternehmen können den Kraftstoffverbrauch senken, Transportkosten reduzieren und pünktliche Lieferungen an Kunden sicherstellen. Darüber hinaus verbessert KI die Sichtbarkeit und Transparenz der Lieferkette. Durch den Einsatz von IoT-Sensoren und Datenanalysen können Unternehmen Echtzeiteinblicke in den Status und Zustand von Waren während des Transports gewinnen. Diese hohe Sichtbarkeit hilft dabei, potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren und anzugehen und so die Belastbarkeit der Lieferkette zu verbessern. KI-gesteuerte Automatisierung stellt eine revolutionäre Kraft in den Lieferkettenabläufen dar. Robotic Process Automation (RPA) und autonome Roboter werden zunehmend für Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung und Bestandsauffüllung eingesetzt. Dies reduziert nicht nur die Arbeitskosten, sondern minimiert auch Fehler und verbessert die allgemeine Prozesseffizienz. Die Konvergenz von KI und Blockchain-Technologie macht Lieferketten zudem sicherer und transparenter. Blockchain bietet in Kombination mit KI eine durchgängige Transparenz und Rückverfolgbarkeit von Produkten und verringert so das Risiko von Betrug und gefälschten Waren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Datenbrokermarkt ein bemerkenswertes Wachstum erlebt, das durch den transformativen Einfluss von KI-Technologien angetrieben wird. Diese Innovationen gestalten die Landschaft des Lieferkettenmanagements neu, rationalisieren Prozesse, senken Kosten und gewährleisten eine pünktliche und effiziente Lieferung von Waren. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie wird ihre unbestreitbare Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Supply Chain Managements gefestigt und Innovation, Effizienz und Kundenzufriedenheit auf ein bisher unerreichtes Niveau gehoben.
Wichtige Markttreiber
Wachsender Bedarf an datengesteuerter Entscheidungsfindung
Der globale Datenbrokermarkt erlebt ein beträchtliches Wachstum aufgrund des steigenden Bedarfs an datengesteuerter Entscheidungsfindung in allen Branchen. Im heutigen digitalen Zeitalter sind Daten zu einem wertvollen Gut geworden und Unternehmen nutzen sie, um Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Datenbroker spielen eine entscheidende Rolle, indem sie verschiedene Datensätze sammeln, aggregieren und Zugriff darauf gewähren, sodass Unternehmen strategische Entscheidungen treffen können.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist nicht mehr auf einige wenige Branchen beschränkt, sondern ist zu einer universellen Praxis geworden. Unternehmen erkennen, dass Daten ihnen helfen können, Kundenverhalten, Markttrends und Betriebseffizienz zu verstehen. Ob es sich um ein Einzelhandelsunternehmen handelt, das Einkaufsmuster analysiert, einen Gesundheitsdienstleister, der die Patientenversorgung optimiert, oder ein Finanzinstitut, das Investitionsmöglichkeiten bewertet, datengesteuerte Erkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung.
Datenbroker erleichtern diesen Prozess, indem sie Zugriff auf eine breite Palette von Datensätzen bieten, darunter Verbraucherdaten, Marktforschung, Finanzdaten und mehr. Sie helfen Unternehmen, die benötigten Informationen zu erhalten, ohne dass sie selbst riesige Datensätze sammeln und pflegen müssen. Da sich Branchen zunehmend auf Daten verlassen, um ihre Strategien voranzutreiben, steigt die Nachfrage nach Datenbrokerdiensten weiter an.
Schnell wachsende Datenökosysteme
Ein weiterer wichtiger Wachstumstreiber des globalen Datenbrokermarktes ist die schnelle Expansion von Datenökosystemen. Die digitale Landschaft entwickelt sich ständig weiter, und regelmäßig entstehen neue Datenquellen, -formate und -kanäle. Diese Datenflut umfasst strukturierte und unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, IoT-Geräten, Online-Transaktionen und mehr. Die Verwaltung und Nutzung dieser Datenfülle ist für Unternehmen zu einer komplexen Aufgabe geworden.
Datenbroker schließen die Lücke, indem sie Fachwissen in den Bereichen Datenaggregation, -verarbeitung und -anreicherung anbieten. Sie sind gut ausgerüstet, um die unterschiedlichen Datenformate und -quellen zu verarbeiten, was es Unternehmen erleichtert, auf diese Informationen zuzugreifen und sie zu nutzen. Darüber hinaus setzen Datenbroker häufig fortgeschrittene Analyse- und maschinelle Lerntechniken ein, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen.
Die Ausweitung von Datenökosystemen ist nicht auf eine bestimmte Branche beschränkt, sondern erstreckt sich über mehrere Sektoren. So profitiert beispielsweise die Gesundheitsbranche vom Zugriff auf Patientenakten und medizinische Forschungsdaten, während der Einzelhandel Daten zum Verbraucherverhalten nutzt. Da Datenökosysteme weiter wachsen, wenden sich Unternehmen zunehmend an Datenbroker, um sich in dieser riesigen Landschaft zurechtzufinden und verwertbare Informationen zu gewinnen.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenschutz
In den letzten Jahren lag der Fokus verstärkt auf Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wie beispielsweise der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und dem California Consumer Privacy Act (CCPA). Diese Vorschriften stellen strenge Anforderungen an den Umgang und Schutz von Verbraucherdaten durch Unternehmen. Nichteinhaltung kann zu hohen Geldstrafen und Reputationsschäden führen.
Datenbroker spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, sich in dieser komplexen Regulierungslandschaft zurechtzufinden. Sie stellen sicher, dass die von ihnen bereitgestellten Daten den Datenschutz- und Compliance-Standards entsprechen. Datenbroker pflegen häufig umfangreiche Datenbanken mit aktuellen Compliance-Informationen, sodass Unternehmen vertrauensvoll auf Daten zugreifen können.
Darüber hinaus bieten Datenbroker Datenbereinigungs- und -anreicherungsdienste an, um sicherzustellen, dass die für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten genau und konform sind. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, in denen Präzision und Einhaltung von Vorschriften von größter Bedeutung sind.
Da sich die Datenschutzbestimmungen weltweit weiterentwickeln und ausweiten, verlassen sich Unternehmen zunehmend auf Datenbroker, um Daten zu beschaffen, die den Compliance-Standards entsprechen. Dieser Faktor trägt erheblich zum nachhaltigen Wachstum des globalen Datenbrokermarkts bei.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Datenbrokermarkt durch den wachsenden Bedarf an datengesteuerter Entscheidungsfindung, die schnelle Expansion von Datenökosystemen und die Notwendigkeit der Einhaltung von Vorschriften und des Datenschutzes angetrieben wird. Diese Faktoren unterstreichen die entscheidende Rolle, die Datenbroker dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, in einer datenzentrierten Welt effektiv auf Daten zuzugreifen, diese zu verwalten und zu nutzen.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken in Bezug auf Datenschutz und Compliance
Eine der größten Herausforderungen auf dem globalen Datenbrokermarkt dreht sich um Datenschutz und Compliance. Die regulatorische Landschaft für den Datenschutz hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt, mit Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa, dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und vielen anderen weltweit. Diese Vorschriften stellen strenge Anforderungen an die Art und Weise, wie Unternehmen personenbezogene Daten sammeln, verarbeiten und weitergeben.
Datenbroker befinden sich an der Schnittstelle zwischen Datenerfassung und -verteilung und unterliegen daher komplexen Compliance-Verpflichtungen. Sie müssen sich durch ein Labyrinth von Datenschutzgesetzen navigieren, die von Region zu Region erheblich variieren können. Die Einhaltung dieser Vorschriften sicherzustellen, ist nicht nur ein gesetzliches Gebot, sondern auch eine Frage des Vertrauens und des Rufs. Nichteinhaltung kann zu erheblichen Geldbußen, rechtlichen Konsequenzen und einer Schädigung der Glaubwürdigkeit des Datenbrokers führen.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Datenbroker in robuste Compliance-Frameworks, Datenverwaltungspraktiken und Technologien investieren, die es ihnen ermöglichen, den Ursprung und die Verwendung der von ihnen verarbeiteten Daten nachzuverfolgen. Sie müssen auch über sich entwickelnde Vorschriften auf dem Laufenden bleiben und ihre Praktiken entsprechend anpassen. Ein Gleichgewicht zwischen Datenmonetarisierung und Compliance zu finden, ist eine ständige Herausforderung in der Datenbrokerbranche.
Datenqualität und -genauigkeit
Datenqualität und -genauigkeit stellen auf dem globalen Datenbrokermarkt eine ständige Herausforderung dar. Datenbroker aggregieren riesige Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter öffentliche Aufzeichnungen, Umfragen, Online-Aktivitäten und mehr. Die Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit dieser Daten ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen sich bei fundierten Entscheidungen auf sie verlassen.
Datendiskrepanzen, Ungenauigkeiten und veraltete Informationen können zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen. Beispielsweise können ungenaue Verbraucherdaten zu fehlgeschlagenen Marketingkampagnen oder Kundenunzufriedenheit führen. Ungenaue Finanzdaten können zu fehlerhaften Investitionsentscheidungen führen. Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist besonders schwierig, wenn es um Echtzeit-Datenströme oder unstrukturierte Datenquellen geht.
Datenbroker müssen strenge Datenvalidierungs- und -bereinigungsprozesse implementieren, um diese Herausforderung zu bewältigen. Sie verwenden Datenanreicherungstechniken, Datenvalidierungsalgorithmen und kontinuierliche Überwachung, um die Genauigkeit und Aktualität der von ihnen bereitgestellten Daten sicherzustellen. Das Erreichen eines gleichbleibend hohen Datenqualitätsniveaus bleibt jedoch eine ständige Herausforderung, da sich Datenquellen und -formate ständig weiterentwickeln.
Datensicherheit und Cyber-Bedrohungen
Datensicherheit ist eine kritische Herausforderung im globalen Datenbrokermarkt, da die von ihnen verarbeiteten Daten vertraulich sind. Datenbroker speichern und übertragen riesige Datensätze mit persönlichen, finanziellen und geschäftlichen Informationen. Der Schutz dieser Daten vor Cyberbedrohungen ist von größter Bedeutung.
Cyberangriffe auf Datenbroker können schwerwiegende Folgen haben, darunter Datenlecks, Reputationsschäden und rechtliche Verpflichtungen. Datenlecks können Personen Identitätsdiebstahl und Betrug aussetzen, was zu rechtlichen Schritten gegen den Datenbroker führen kann. Darüber hinaus kann der Vertrauensverlust die Geschäftsbeziehungen erheblich beeinträchtigen.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, investieren Datenbroker stark in Cybersicherheitsmaßnahmen. Dazu gehören robuste Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Intrusion Detection-Systeme und Sicherheitsprüfungen. Darüber hinaus müssen sie wachsam gegenüber sich entwickelnden Cyberbedrohungen wie Ransomware-Angriffen und Datenlecks bleiben. Cybersicherheit ist ein ständiges Problem in der Datenbrokerbranche, da Cyberkriminelle ständig neue Taktiken entwickeln, um Schwachstellen auszunutzen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Datenbrokermarkt vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und -konformität, Datenqualität und -genauigkeit sowie Datensicherheit und Cyberbedrohungen steht. Um diese Herausforderungen zu meistern, ist eine Kombination aus Bemühungen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datenvalidierungspraktiken und robusten Cybersicherheitsmaßnahmen erforderlich. Datenbroker müssen sich an eine sich ständig ändernde Datenlandschaft anpassen und gleichzeitig das Vertrauen und die Integrität der von ihnen verarbeiteten Daten wahren.
Wichtige Markttrends
Ethisches Datenbrokering und datenschutzorientierte Ansätze
Ein wichtiger Trend auf dem globalen Datenbrokermarkt ist die zunehmende Betonung von ethischem Datenbrokering und datenschutzorientierten Ansätzen. Da die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Verbraucherrechten weiter zunehmen, passen Datenbroker ihre Praktiken an, um ethischen Standards und gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen. Dieser Wandel wird durch die Erkenntnis vorangetrieben, dass ein transparenter und verantwortungsvoller Umgang mit Daten nicht nur eine gesetzliche Verpflichtung ist, sondern auch für die Aufrechterhaltung von Vertrauen und Glaubwürdigkeit auf dem Markt unerlässlich ist.
Ethisches Datenbrokering beinhaltet die Einholung der ausdrücklichen Zustimmung der betroffenen Personen, bevor ihre Informationen gesammelt und weitergegeben werden. Dieser einwilligungsbasierte Ansatz steht im Einklang mit Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA, die die Rechte des Einzelnen über seine Daten stellen. Datenbroker investieren außerdem in datenschutzfreundliche Technologien wie Differential Privacy und homomorphe Verschlüsselung, um sensible Informationen zu schützen und dennoch wertvolle Erkenntnisse zu ermöglichen.
Darüber hinaus wenden Datenbroker zunehmend Strategien zur Datenminimierung an und stellen sicher, dass sie nur Daten sammeln und weitergeben, die für bestimmte Zwecke unbedingt erforderlich sind. Dieser Trend spiegelt einen breiteren Branchenwandel hin zur Achtung der Benutzerpräferenzen und zur Förderung einer Kultur der Datenethik wider. Da ethische Datenpraktiken zur Norm werden, suchen Unternehmen, die mit Datenbrokern zusammenarbeiten, nach Anbietern, die Datenschutz, Transparenz und Compliance priorisieren.
KI-gesteuerte Datenintelligenz und Erkenntnisse
Ein weiterer wichtiger Trend auf dem globalen Datenbrokermarkt ist die Integration künstlicher Intelligenz (KI), um die Datenintelligenz zu verbessern und wertvollere Erkenntnisse zu liefern. Datenbroker nutzen KI- und maschinelle Lernalgorithmen, um riesige Datensätze schnell zu verarbeiten, Muster zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Trend wird durch die wachsende Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsfindung in allen Branchen vorangetrieben.
KI-gestützte Datenintelligenz ermöglicht es Datenbrokern, ihren Kunden genauere und relevantere Datenprodukte zu liefern. Beispielsweise können Unternehmen dank KI-gesteuerter Datensegmentierung auf hochverfeinerte Zielgruppensegmente für gezielte Marketingkampagnen zugreifen. KI hilft auch bei der prädiktiven Analyse, sodass Unternehmen Markttrends und Kundenverhalten vorhersehen können.
Neben der Verbesserung der Datenqualität und -genauigkeit trägt KI-gesteuerte Datenintelligenz zu einer verbesserten Datenvisualisierung und Berichterstattung bei. Datenbroker entwickeln fortschrittliche Dashboards und Analysetools, mit denen Kunden wertvolle Erkenntnisse aus den von ihnen gekauften Daten gewinnen können. Dieser Trend ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in ihren jeweiligen Märkten zu verschaffen.
Datenmonetarisierung und Diversifizierung von Angeboten
Die Monetarisierung von Daten ist ein vorherrschender Trend auf dem globalen Datenbrokermarkt. Datenbroker erkennen den immensen Wert der von ihnen gesammelten Daten und finden innovative Wege, diese über den traditionellen Datenverkauf hinaus zu monetarisieren. Dieser Trend beinhaltet die Diversifizierung ihrer Angebote, um Kunden ein breiteres Spektrum an datenbezogenen Diensten und Lösungen anzubieten.
Eine der aufkommenden Strategien zur Datenmonetarisierung ist Data-as-a-Service (DaaS), bei dem Datenbroker über abonnementbasierte Modelle oder APIs Zugriff auf ihre Daten anbieten. Dieser Ansatz ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenströme für verschiedene Anwendungen, von der Marktforschung bis zur Betrugserkennung.
Darüber hinaus konzentrieren sich Datenbroker zunehmend auf Datenanalyse und Beratungsdienste. Anstatt nur Daten zu verkaufen, bieten sie Kunden datengesteuerte Erkenntnisse, Berichte und Empfehlungen. Dieser Trend wird durch die Erkenntnis vorangetrieben, dass Unternehmen Anleitung benötigen, wie sie Daten effektiv für ihre spezifischen Ziele nutzen können.
Darüber hinaus erkunden Datenbroker Partnerschaften und Kooperationen, um ihre Reichweite zu erweitern und ihre Datenquellen zu diversifizieren. Dazu gehören Kooperationen mit IoT-Anbietern, Social-Media-Plattformen und anderen Datengeneratoren, um ihre Datensätze anzureichern. Indem sie die Datenmonetarisierung vorantreiben und umfassende Lösungen anbieten, sind Datenbroker in der Lage, von der wachsenden Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsunterstützung in der Geschäftswelt zu profitieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Datenbrokermarkt transformative Trends in den Bereichen ethisches Datenbrokering, KI-gesteuerte Datenintelligenz und Datenmonetarisierung erlebt. Diese Trends spiegeln die sich entwickelnde Landschaft des Datenmanagements wider, in der verantwortungsvolle Datenpraktiken, fortschrittliche Analysen und innovative Monetarisierungsstrategien die Branche neu gestalten. Unternehmen, die sich an diese Trends anpassen, sind besser aufgestellt, um die Macht der Daten für Wettbewerbsvorteile und verantwortungsvolles Wachstum zu nutzen.
Segmentelle Einblicke
Datentyp-Einblicke
Unstrukturierte Daten sind das dominierende Segment auf dem globalen Datenbroker-Markt.
Unstrukturierte Daten sind alle Daten, die nicht in einem vordefinierten Format organisiert sind. Dazu können Text, Bilder, Videos, Audioaufnahmen und Sensordaten gehören. Unstrukturierte Daten werden immer wichtiger, da Unternehmen mehr Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln.
Datenbroker spielen eine wichtige Rolle auf dem Markt für unstrukturierte Daten, indem sie Unternehmen dabei helfen, unstrukturierte Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Datenbroker können Unternehmen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen, die zur Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen, zur Entscheidungsfindung und zur Kostensenkung verwendet werden können.
Das Wachstum des Segments unstrukturierter Daten im Datenbrokermarkt wird von einer Reihe von Faktoren getrieben, darunter
Das zunehmende Volumen und die Vielfalt der von Unternehmen generierten unstrukturierten Daten. Der wachsende Bedarf der Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Die zunehmende Verfügbarkeit von Datenbrokerlösungen, die Unternehmen dabei helfen können, unstrukturierte Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Strukturierte Daten sind Daten, die in einem vordefinierten Format organisiert sind. Sie können von Computern leicht gespeichert, analysiert und verarbeitet werden. Strukturierte Daten werden normalerweise in Datenbanken und Data Warehouses gespeichert.
Benutzerdefinierte strukturierte Daten sind eine Art strukturierter Daten, die auf die spezifischen Anforderungen eines bestimmten Unternehmens oder einer bestimmten Organisation zugeschnitten sind. Damit lassen sich unterschiedliche Datentypen darstellen, etwa Produktinformationen, Kundendaten und Transaktionsdaten.
Die Segmente strukturierte Daten und benutzerdefinierte strukturierte Daten werden in den kommenden Jahren voraussichtlich ebenfalls wachsen, allerdings langsamer als das Segment unstrukturierter Daten. Dies liegt daran, dass unstrukturierte Daten der am schnellsten wachsende Datentyp sind und es für Unternehmen zunehmend wichtiger wird, unstrukturierte Daten zu sammeln und zu analysieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Regionale Einblicke
Nordamerika ist die dominierende Region auf dem globalen Datenbrokermarkt.
Das Wachstum des Datenbrokermarktes in Nordamerika wird von einer Reihe von Faktoren getrieben, darunter
Die hohe Akzeptanz von Big Data und Analysen durch Unternehmen in Nordamerika.
Die Präsenz einer großen Anzahl von Datenbrokerunternehmen in Nordamerika.
Das günstige regulatorische Umfeld für Datenbroker in Nordamerika.
Das hohe verfügbare Einkommen der Verbraucher in Nordamerika, das die Nachfrage nach datengesteuerten Produkten und Dienstleistungen antreibt. Zu den wichtigsten Ländern in Nordamerika, die zum Wachstum des Datenbrokermarktes beitragen, gehören die Vereinigten Staaten und Kanada.
Die Vereinigten Staaten sind der größte Markt für Datenbroker in Nordamerika. Die Vereinigten Staaten sind Sitz einer Reihe führender Datenbrokerunternehmen wie Acxiom, Experian und Equifax.
Kanada ist ein weiterer wichtiger Markt für Datenbroker in Nordamerika. Die kanadische Regierung fördert aktiv die Einführung von Big Data und Analytics durch Unternehmen.
Weitere wichtige Regionen auf dem globalen Datenbrokermarkt sind Europa, der asiatisch-pazifische Raum sowie der Nahe Osten und Afrika.Europa ist ein wichtiger Markt für Datenbroker. Europäische Unternehmen setzen zunehmend Big Data und Analytics ein, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern.Der asiatisch-pazifische Raum ist ein schnell wachsender Markt für Datenbroker. Der asiatisch-pazifische Raum ist Heimat einer Reihe von Schwellenländern wie China und Indien, die stark in Big Data und Analytics investieren.Der Nahe Osten und Afrika sind ein kleinerer, aber wachsender Markt für Datenbroker. Die Regierungen des Nahen Ostens und Afrikas fördern aktiv die Nutzung von Big Data und Analysen durch Unternehmen.
Jüngste Entwicklungen
- Acxiom ist eine Partnerschaft mit Treasure Data, einer Kundendatenplattform (CDP) für Unternehmen, eingegangen, um Acxioms Real Identity mit Treasure Data CDP zu integrieren. Diese Integration wird Acxioms Datenerfassung und Identifizierbarkeit verbessern und Marken dabei helfen, ihre Kunden zu identifizieren und zu binden.
- Experian hat die Übernahme von AccountScore Holdings Limited, einem Unternehmen für Transaktionsdatenanalyse, abgeschlossen. Diese Übernahme wird Experian dabei helfen, sein Produktangebot zu erweitern, indem Banktransaktionsdaten von AccountScore in seine Kreditauskunfteien integriert werden.
Wichtige Marktteilnehmer
- Experianplc
- Equifax Inc.
- TransUnion LLC
- CoreLogic, Inc.
- DUN & BRADSTREET
- Acxiom LLC
- EPSILON DATA MANAGEMENT, LLC
- Equifax Workforce Solutions, Inc.
- LexisNexis Risk Data Management Inc.
- ThomsonReuters Corporation
| Nach Datentyp | Nach Preis Modell | Nach Endbenutzersektor | Nach Region |
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