Globale Marktgröße für Big Data-Software nach Softwaretyp (Datenbank, Datenmanagement), nach Bereitstellungsmodus (Cloud-basiert, vor Ort), nach Branche (BFSI, Fertigung), nach Endbenutzer (Großunternehmen, KMU), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für Big-Data-Software

Der Markt für Big-Data-Software wurde im Jahr 2022 auf 182,56 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2030 einen Wert von 557,13 Milliarden USD erreichen und von 2023 bis 2030 mit einer CAGR von XX % wachsen.

Der enorme Datenanstieg sowie die steigende Anzahl mobiler Apps und IoT-Geräte treiben den Markt für Big Data-Software voran. Der Bericht zum globalen Markt für Big Data-Software bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, Wettbewerbslandschaft und Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Definition des globalen Marktes für Big Data-Software

Big Data bezieht sich auf eine große Datensammlung, die exponentiell wächst. Es handelt sich um einen Datensatz, der so groß und komplex ist, dass herkömmliche Datenverwaltungssysteme ihn nicht richtig speichern oder analysieren können. VolumenDie Das Datenvolumen ist wichtig. Bei Big Data müssen Sie große Mengen unstrukturierter Daten mit geringer Dichte verarbeiten. Dies können unbewertete Daten wie Twitter-Datenfeeds, Clickstreams auf einer Website oder mobilen App oder sensorgestützte Geräte sein. Bei manchen Unternehmen können das Dutzende Gigabyte an Daten sein. GeschwindigkeitDie Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen und (möglicherweise) verarbeitet werden, wird als Geschwindigkeit bezeichnet. Anstatt auf eine Festplatte kopiert zu werden, werden Daten normalerweise direkt in den Speicher gestreamt. Einige internetfähige Smart-Geräte funktionieren in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, was eine sofortige Auswertung und Reaktion erforderlich macht.

Vielfalt bezieht sich auf die zahlreichen Arten von Daten, die präsentiert werden. Traditionelle Datenformate waren gut strukturiert und konnten einfach in eine relationale Datenbank importiert werden. Durch den Aufstieg von Big Data haben sich neue unstrukturierte Datentypen entwickelt. Unstrukturierte und halbstrukturierte Datentypen wie Text, Audio und Video erfordern eine weitere Vorverarbeitung, um Bedeutung abzuleiten und Metadaten bereitzustellen. Big Data hat in den letzten Jahren zweifellos in den meisten, wenn nicht allen modernen Branchen für bahnbrechende Veränderungen gesorgt, meinen Branchenexperten, Wissenschaftler und andere wichtige Interessenvertreter. Da Big Data weiterhin unseren Alltag durchdringt, hat sich der Fokus vom Hype auf die Entdeckung des wahren Nutzens seiner Anwendung verlagert. Die meisten Unternehmen verfolgen bei der Umsetzung von Big Data-Projekten zahlreiche Ziele. Während der Hauptzweck der meisten Firmen darin besteht, das Kundenerlebnis zu verbessern, sind andere Ziele Kostensenkung, gezielteres Marketing und die Rationalisierung bestehender Abläufe. Jüngste Datenlecks haben die Verbesserung der Sicherheit zu einem wichtigen Ziel gemacht, das Big Data-Projekte zu erreichen versuchen.

Die Securities and Exchange Commission (SEC) verwendet Big Data, um die Aktivitäten auf den Finanzmärkten zu verfolgen. Sie verwendet derzeit Netzwerkanalysen und natürliche Sprachprozessoren, um illegale Handelsaktivitäten auf den Finanzmärkten aufzudecken. Big Data wird von Einzelhändlern, Großbanken, Hedgefonds und anderen sogenannten „großen Jungs“ auf den Finanzmärkten unter anderem für Handelsanalysen, Analysen zur Entscheidungsunterstützung vor dem Handel, Stimmungsmessung und prädiktive Analysen verwendet. Geldwäschebekämpfung, Risikomanagement für Unternehmen, „Know Your Customer“ und Betrugsbekämpfung sind in diesem Markt weitgehend auf Big Data angewiesen. 1010data, Streambase Systems, Panopticon Software, Nice Actimize und Quartet FS sind einige der Big-Data-Anbieter der Branche.

Weltweiter Überblick über den Markt für Big-Data-Software

Aufgrund der riesigen Datenmengen, die von Sensoren aus dem Internet der Dinge erzeugt werden, ist die Nachfrage nach Big-Data-Software im Laufe der Zeit gestiegen (IoT). Darüber hinaus steigert der Aufstieg der künstlichen Intelligenz/des maschinellen Lernens (ML) als Spitzentechnologie in der Datenverwaltung und Analysesoftware in Kombination mit der schnellen Digitalisierung in den Schwellenmärkten die globale Nachfrage. Darüber hinaus treibt die wachsende Bedeutung von Daten in modernen Unternehmen, unterstützt durch steigende Technologieinvestitionen, die zu eingehenden Bewertungen der aktuellen Geschäftsprozesse führen, die Marktexpansion voran. Aufgrund des Aufstiegs von sozialen Medien und Multimedia sowie des Internets der Dinge (IoT), das einen übermäßigen Datenfluss in strukturiertem oder unstrukturiertem Format erzeugt, wächst das von Unternehmen gesammelte Datenvolumen ständig. Beispielsweise wurden in den letzten zwei Jahren etwa 90 % aller Daten weltweit erstellt.

Von Maschinen und Menschen generierte Daten wachsen zehnmal schneller als typische Geschäftsdaten. Beispielsweise wachsen Maschinendaten 50-mal schneller als menschliche Daten. Big Data ist im Wesentlichen verbrauchergesteuert und -orientiert; die überwiegende Mehrheit der Daten wird von Kunden generiert, die „immer online“ sind. Die meisten Menschen verbringen 4 bis 6 Stunden pro Tag damit, Daten über eine Vielzahl von Geräten und (sozialen) Anwendungen zu konsumieren und zu produzieren. Mit jedem Klick, Wischen oder jeder Kommunikation werden in einer Datenbank irgendwo auf der Welt neue Daten erstellt. Da heute jeder ein Smartphone in der Tasche hat, ist die Menge der erstellten Daten atemberaubend.

Das wachsende Volumen an Unternehmensdaten, der schnelle technische Fortschritt und die sinkenden durchschnittlichen Verkaufspreise von Smartgeräten tragen alle zur Erstellung riesiger Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten bei. Über 80 % der von Unternehmen gesammelten Daten werden nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert. Sie bleiben in unstrukturierten Dokumenten, Social-Media-Posts, Maschinenprotokollen, Fotos und anderen Quellen stecken. Viele Unternehmen haben Mühe, mit der Flut unstrukturierter Daten Schritt zu halten. Big-Data-Lösungen sind für die Datenverarbeitung für Unternehmen jeder Größe von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Zeitalter des Cloud-Computing. Es ist unbestreitbar, dass ein Framework erforderlich ist, um mehrere Big Data- und Datenanalysequellen zu aggregieren und zu verwalten, um den maximalen Nutzen daraus zu ziehen.

Benutzer speichern vertrauliche Daten und Informationen über Unternehmensaktivitäten auf Big Data-Plattformen. Bei der Dokumentenverwaltung und -speicherung gibt es jedoch verschiedene mögliche Gefahren und Schwachstellen. Sicherheitsbedenken hinsichtlich Datenverletzungen, unerwarteter Vorfälle, Anwendungsschwachstellen und Informationsverlust werden mit zunehmender Popularität der Plattform immer häufiger. Bedenken hinsichtlich Informationssicherheit und Datenschutz können sich auf den Umsatz in einer Vielzahl von Branchen auswirken, darunter Bildung und Forschung, Bundesbehörden und Finanzdienstleistungen. Dies kann den Ruf eines Unternehmens schwer schädigen und infolgedessen das Vertrauen des Managements untergraben. Infolgedessen können strafrechtliche Sanktionen und sogar rechtliche Konsequenzen verhängt werden. Indem sie vertrauliche Informationen und Daten in Datenbanken und der Cloud speichern, können Cyberkriminelle wichtige Unternehmensinformationen sabotieren und an illegalen Transaktionen teilnehmen.

Der Einsatz von Technologien wie KI, maschinellem Lernen, IoT, Blockchain und Datenanalyse verändert die Big Data-Landschaft. Durch die Integration solcher Technologien in Big Data können Unternehmen ihre Visualisierungsfähigkeiten verbessern und komplexe Daten durch visuelle Darstellung nutzbarer und zugänglicher machen. In Business-Intelligence-Systemen werden Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren. Endbenutzer können Daten analysieren und Erkenntnisse über Preis, Umsatz und Menge gewinnen, um Zielkunden zu erreichen, indem sie maschinelles Lernen und Datenanalyse in Kombination mit Big-Data-Technologien verwenden. Dies ermöglicht es Endbenutzern, zukünftige Bedingungen vorherzusagen und Transport- und Lieferkettenkomponenten effizienter zu handhaben. Unternehmen können die KI-Lösung nutzen, um Echtzeiteinblicke zu gewinnen, um die Netzwerksicherheit zu verbessern, digitale Unternehmen zu beschleunigen und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Geschäftsprozesse, Entscheidungsgeschwindigkeit und Kundenerlebnis werden verbessert, wenn Big-Data-Plattformen und KI kombiniert werden.

Der Markt wird sich voraussichtlich aufgrund der zunehmenden Akzeptanz solcher Technologien weiterentwickeln. Die wichtigsten Akteure des Marktes arbeiten daran, Vereinbarungen mit anderen Unternehmen zu treffen, um verbesserte Lösungen auf der Grundlage von Schlüsseltechnologien wie KI und anderen bereitzustellen. Das Problem mit allen Daten in jeder Organisation besteht darin, dass sie immer an vielen Orten und in vielen Formen gespeichert werden. Wenn die Finanzabteilung wie vorgesehen Materialkosten, Lohn- und Gehaltsabrechnungen und andere Finanzdaten im Auge behält, die Informationen von Maschinen in der Fertigung jedoch nicht in die Datenbank der Produktionsabteilung integriert sind, kann eine grundlegende Tätigkeit wie die Überprüfung der Produktionskosten einen Manager überfordern. Bei Big Data wird das Siloproblem noch akuter. Dies liegt an der schieren Datenmenge sowie an der Vielfalt interner und externer Quellen und den verschiedenen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen, die erfüllt werden müssen. Auch Legacy-Systeme spielen eine Rolle, da sie die Datenkonsolidierung für Analysezwecke erschweren oder sogar unmöglich machen.

Globaler Markt für Big Data-SoftwareSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für Big Data-Software ist segmentiert nach Softwaretyp, Bereitstellungsmodus, Branche, Endbenutzer und Geografie.

Markt für Big Data-Software nach Softwaretyp

• Datenbank
• Datenanalyse und -tools
• Datenmanagement
• Datenanwendungen
• Kerntechnologien

Basierend auf dem Softwaretyp ist der Markt segmentiert in Datenbank, Datenanalyse und -tools, Datenmanagement, Datenanwendungen und Kerntechnologien. Datenanalyse und -tools werden voraussichtlich den größten Marktanteil halten, da der Trend zur Einführung von Analysen in der Wirtschaft zunimmt.

Markt für Big-Data-Software nach Bereitstellungsmodus

• Cloudbasiert
• Vor Ort

Basierend auf dem Bereitstellungsmodus ist der Markt in Cloudbasiert und Vor Ort segmentiert. Während des Prognosezeitraums wird das Segment der öffentlichen Cloud einen größeren Marktanteil ausmachen. Eine öffentliche Cloud ist eine Sammlung von Netzwerken, Hardware, Speicher, Anwendungen, Diensten und Schnittstellen, die von Dritten verwaltet und besessen werden und anderen Organisationen und Einzelpersonen zur Verfügung gestellt werden. Diese Unternehmen erstellen ein hoch skalierbares Rechenzentrum, das die zugrunde liegende Technologie vor dem Endkunden verbirgt. Öffentliche Clouds sind rentabel, da sie häufig sehr einfache oder sich wiederholende Aufgaben verarbeiten. Beispielsweise ist E-Mail eine ziemlich unkomplizierte Anwendung. Dadurch kann ein Cloud-Dienstanbieter die Umgebung so optimieren, dass eine große Anzahl von Kunden bedient werden kann.

Ebenso optimieren Anbieter von öffentlichem Cloud-Speicher und -Rechnern ihre Hardware und Software, um diese spezifischen Arbeitslasten zu erfüllen. Das traditionelle Rechenzentrum hingegen ist schwierig zu optimieren, da es so viele verschiedene Anwendungen und Arbeitslasten unterstützt. Eine öffentliche Cloud kann sehr nützlich sein, wenn ein Unternehmen an einem komplexen Datenanalyseprojekt arbeitet, das zusätzliche Verarbeitungszyklen erfordert. Darüber hinaus können sich Unternehmen dafür entscheiden, Daten in der öffentlichen Cloud zu speichern, wo die Kosten pro Gigabyte niedriger sind als bei der Speicherung vor Ort. Die dringendsten Herausforderungen bei öffentlichen Clouds für große Datenmengen sind Sicherheitsanforderungen und der Grad der tolerierbaren Verzögerung.

Markt für Big-Data-Software nach Branchen

• BFSI
• Regierung und Verteidigung
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften
• Fertigung
• Einzelhandel und Konsumgüter
• Medien und Unterhaltung

Basierend auf Branchen ist der Markt segmentiert in BFSI, Regierung und Verteidigung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüter und Medien und Unterhaltung. Es wird prognostiziert, dass das BFSI-Segment während des gesamten Prognosezeitraums einen größeren Marktanteil ausmachen wird, basierend auf Branchen. Big Data gewinnt in vielen Branchen als Möglichkeit zur Gewinnsteigerung und Kosteneinsparung an Bedeutung. BFSI, Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüter, Regierung und Verteidigung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Telekommunikation und IT, Medien und Unterhaltung, Transport und Logistik und andere Branchen gehören zu den größten Anwendern von Big-Data-Software. Während des Prognosezeitraums wird erwartet, dass das BFSI-Segment einen größeren Marktanteil ausmacht. Die Notwendigkeit der Echtzeitverfolgung von Kundenfeedback zu Dienstleistungen fördert die Einführung von Big Data in der BFSI-Branche.

Big Data-Softwaremarkt nach Endbenutzer

• Großunternehmen
• KMU

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Großunternehmen und KMU segmentiert. Es wird erwartet, dass Großunternehmen den Markt antreiben, da diese Organisationen eine große Menge an Daten verarbeiten.

Big Data-Softwaremarkt nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

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