Datafizierungsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018-2028, segmentiert nach Typ (Verhaltens-Datafizierung, soziale Datafizierung, Geodaten-Datafizierung, Transaktions-Datafizierung, Sensor-Datafizierung), nach Anwendung (Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps, andere), nach Branche (BFSI, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Einzelh
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 CustomizationDatafizierungsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018-2028, segmentiert nach Typ (Verhaltens-Datafizierung, soziale Datafizierung, Geodaten-Datafizierung, Transaktions-Datafizierung, Sensor-Datafizierung), nach Anwendung (Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps, andere), nach Branche (BFSI, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Einzelh
Der globale Datafizierungsmarkt wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer gesunden durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen. Der Begriff „Datafizierung“ bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung verschiedener Arten von Informationen in digitale Daten, die dann analysiert und zur Steuerung von Geschäftsentscheidungen verwendet werden können. Der Datafizierungsmarkt bezieht sich auf die wachsende Branche, die sich auf das Sammeln, Analysieren und Nutzen von Daten für Geschäftszwecke spezialisiert hat. Datafizierung hat aufgrund technologischer Fortschritte, insbesondere in Bereichen wie Datenerfassung, -speicherung und -analyse, immer mehr an Bedeutung gewonnen. Mit der Verbreitung digitaler Geräte, Sensoren und Online-Plattformen werden kontinuierlich riesige Datenmengen generiert. Diese Daten können aus Quellen wie Social-Media-Interaktionen, Online-Transaktionen, IoT-Geräten, Sensoren und anderen digitalen Quellen stammen. Datafizierung hat das Potenzial, Branchen zu revolutionieren, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen und transformative Veränderungen in verschiedenen Aspekten der Gesellschaft herbeizuführen.
Der Datafizierungsmarkt hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt, da immer mehr Unternehmen versuchen, Daten zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Dieser Markt umfasst eine breite Palette von Akteuren, von Datenanalysefirmen und Softwareunternehmen bis hin zu Datenbrokern und Beratungsfirmen.
Zu den wichtigsten Treibern des globalen Datafizierungsmarktes gehören die zunehmende Verfügbarkeit von Daten, die wachsende Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung und der Aufstieg fortschrittlicher Analysetechnologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Da diese Trends die Geschäftslandschaft weiterhin prägen, ist es wahrscheinlich, dass der Datafizierungsmarkt weiter wachsen und sich weiterentwickeln wird und neue Chancen und Herausforderungen für Unternehmen jeder Größe bietet.
Zunehmende Verfügbarkeit von Daten treibt das Marktwachstum an
Die Verfügbarkeit großer Datenmengen ist einer der wichtigsten Treiber des Wachstums der Datafizierung. Mit dem Aufstieg des Internets und der digitalen Technologien werden jeden Tag mehr und mehr Daten generiert. Diese Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie z. B. sozialen Medien, Sensoren, verbundenen Geräten und mehr.
Datafizierung bezieht sich auf den Prozess, diese Daten in wertvolle Erkenntnisse und Wissen umzuwandeln, die verwendet werden können, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Leistung zu verbessern. Durch die Analyse und Interpretation dieser Daten können Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Kunden, ihrer Abläufe und ihrer Märkte gewinnen und dieses Wissen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Da immer mehr Daten verfügbar sind, setzen Unternehmen zunehmend auf Datafizierung, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Der Markt für Datafizierung und datengesteuerte Entscheidungsfindung wächst rasant, wobei Unternehmen stark in Technologien und Tools investieren, die ihnen helfen können, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Insgesamt treibt die zunehmende Verfügbarkeit von Daten das Wachstum der Datafizierung voran, und dieser Trend dürfte sich in den kommenden Jahren fortsetzen.
Kostenlosen Beispielbericht herunterladenZunehmende Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung führt zu einer höheren Nachfrage nach Datafizierung
Die wachsende Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung hat zu einer höheren Nachfrage nach Datafizierung geführt. Datafizierung bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung verschiedener Arten von Informationen in strukturierte digitale Daten, die mit Computeralgorithmen analysiert werden können. Da Unternehmen und Organisationen bei ihren Entscheidungen immer stärker auf Daten angewiesen sind, ist die Notwendigkeit der Datafizierung unverzichtbar geworden.
Datafizierung ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen, darunter soziale Medien, Kundenfeedback und Markttrends, zu sammeln und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies kann zu besseren Ergebnissen, höherer Effizienz und Kosteneinsparungen führen. Beispielsweise kann Datafizierung Unternehmen dabei helfen, Verbesserungsbereiche in ihren Betriebsabläufen zu identifizieren, ihre Lieferkette zu optimieren und ihre Marketingbemühungen effektiver auszurichten.
Die Nachfrage nach Datafizierung ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen, da datengesteuerte Entscheidungsfindung zu einem grundlegenden Bestandteil vieler Branchen geworden ist, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung. Mit dem Aufkommen von Big Data und fortschrittlichen Analysetools haben Unternehmen jetzt Zugriff auf riesige Datenmengen, die verwendet werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Daher ist die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, zu einer entscheidenden Fähigkeit für Unternehmen geworden, die in der heutigen schnelllebigen, datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Steigende Nachfrage nach drahtloser Konnektivität mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz für verschiedene Anwendungen
Der Aufstieg fortschrittlicher Analysetechnologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) hat beim Wachstum der Datafizierung eine bedeutende Rolle gespielt. Diese Technologien haben es möglich gemacht, große Datenmengen schneller und genauer als je zuvor zu verarbeiten und zu analysieren. KI- und ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, aus Mustern und Erkenntnissen in Daten zu lernen und auf der Grundlage dieses Lernens Vorhersagen und Empfehlungen zu treffen. Daher nutzen Unternehmen und Organisationen diese Technologien, um ein tieferes Verständnis des Kundenverhaltens, der Markttrends und anderer wichtiger Faktoren zu erlangen, die ihre Geschäftstätigkeit beeinflussen. Datafizierung ermöglicht es KI und ML auch, effektiver zu arbeiten, indem sie ihnen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zum Lernen zur Verfügung stellt. Indem diese Algorithmen mit mehr Daten gefüttert werden, können sie Ergebnisse genauer und effektiver vorhersagen und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise nicht erkennen können. Insgesamt hat der Aufstieg von KI und ML den Trend zur Datafizierung beschleunigt, da Unternehmen versuchen, diese Technologien zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und ihre Kunden und Abläufe besser zu verstehen.
Schlechte Datenqualität kann zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen
Schlechte Datenqualität kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Erkenntnissen und Entscheidungen, die auf diesen Daten basieren, erheblich beeinträchtigen. Wenn die analysierten Daten ungenau oder unvollständig sind, kann dies zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen. Wenn beispielsweise wichtige Informationen fehlen oder Daten veraltet sind, spiegeln sie möglicherweise nicht den aktuellen Zustand des analysierten Unternehmens oder der analysierten Branche wider. Auch verzerrte Daten können zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen. Eine Verzerrung kann auftreten, wenn die analysierten Daten nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind oder wenn sie die Voreingenommenheit derjenigen widerspiegeln, die die Daten gesammelt haben. Wenn die analysierten Daten inkonsistent oder widersprüchlich sind, kann dies zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen. Wenn beispielsweise verschiedene Datenquellen widersprüchliche Informationen liefern, kann es schwierig sein, zu bestimmen, welche Quelle genauer ist. Datenfehler wie Duplikate, falsche Einträge oder Formatierungsinkonsistenzen können sich auch auf die Genauigkeit der auf diesen Daten basierenden Erkenntnisse und Entscheidungen auswirken. Ohne eine ordnungsgemäße Datenverwaltung können Daten unorganisiert, schwer zugänglich oder unzuverlässig werden, was zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führt. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten genau, vollständig, unvoreingenommen, konsistent und ordnungsgemäß verwaltet sind, um zu vermeiden, dass auf der Grundlage dieser Daten falsche Erkenntnisse und Entscheidungen getroffen werden. Dies kann durch geeignete Maßnahmen zur Datenqualitätskontrolle erreicht werden, darunter Datenprofilierung, Datenbereinigung und Datenvalidierung.
Neueste Entwicklungen
- Im Jahr 2021 hat Google eine neue Suite von Analyse- und Datenvisualisierungstools namens Google Analytics 4 eingeführt. Diese neue Version der Plattform soll detailliertere Einblicke in das Benutzerverhalten über mehrere Kanäle und Geräte hinweg bieten, darunter mobile Apps und Webbrowser. Sie enthält auch Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen Unternehmen Trends und Chancen schneller erkennen können.
- IBM nutzt seine Expertise in KI und Datenanalyse, um neue Lösungen für Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Fertigung zu entwickeln. Im Jahr 2021 hat das Unternehmen eine neue Plattform namens IBM Cloud Pak for Data eingeführt, die mehrere Datenquellen integriert und Tools für Datenverwaltung, -analyse und maschinelles Lernen bietet.
- Im Jahr 2020 hat Oracle eine neue Plattform namens Oracle Analytics Cloud eingeführt, mit der Benutzer problemlos Datenvisualisierungen und Erkenntnisse erstellen und teilen können. Die Plattform umfasst auch maschinelles Lernen und KI-Funktionen, mit denen Benutzer versteckte Muster und Trends in ihren Daten entdecken können.
Marktsegmentierung
Basierend auf dem Typ ist der Markt in Verhaltens-Datafizierung, soziale Datafizierung, Geodatenfizierung, Transaktions-Datafizierung und Sensor-Datafizierung segmentiert. Basierend auf der Anwendung ist der Markt weiter in Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps und andere segmentiert. Basierend auf der Vertikalen ist der Markt weiter unterteilt in BFSI, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Einzelhandel, Regierung und Verteidigung, Fertigung sowie Medien und Unterhaltung.
Firmenprofile
IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) gehören zu den Hauptakteuren auf dem globalen Datafizierungsmarkt.
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historische Jahre | 2018–2021 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024 – 2028 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Milliarden USD und CAGR für 2018-2022 und 2023E-2028F |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wettbewerbsumfeld, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Nach Typ Nach Anwendung Nach Branche Nach Region |
| Regionaler Umfang | Asien-Pazifik, Nordamerika, Europa, Naher Osten und Afrika und Südamerika |
| Länderumfang | China, Japan, Indien, Australien, Südkorea, Vereinigte Staaten, Kanada, Mexiko, Vereinigtes Königreich, Deutschland, Frankreich, Spanien, Italien, Israel, Türkei, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Brasilien, Argentinien, Kolumbien |
| Wichtige Unternehmen Profiliert | IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Hinzufügen oder Ändern von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preis- und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
| Lieferformat | PDF und Excel per E-Mail (Auf besonderen Wunsch können wir auch die bearbeitbare Version des Berichts im PPT-/PDF-Format bereitstellen) |
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy