Streaming Analytics-Markt nach Bereitstellungsmodus (On-Premise, Cloud), Anwendung (Betrugserkennung, Predictive Asset Management, Risikomanagement, Vertrieb und Marketing) und Region für 2024–2031

Bewertung des Streaming Analytics-Marktes – 2024-2031

Das exponentielle Wachstum von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, darunter IoT-Geräte, soziale Medien und Online-Transaktionen, erfordert eine sofortige Verarbeitung und Analyse, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus erkennen Unternehmen schnell den Wettbewerbsvorteil, den datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit zur Steigerung der Betriebseffizienz, Verbesserung des Kundenerlebnisses und Nutzung neuer Möglichkeiten bieten. Der Marktumsatz dürfte im Jahr 2024 auf über 30,12 Milliarden USD steigen und bis 2031 252,12 Milliarden USD erreichen.

Darüber hinaus haben technologische Verbesserungen wie das Wachstum von Cloud Computing, verteilten Computer-Frameworks und Techniken des maschinellen Lernens die Verwaltung enormer Mengen an Streaming-Daten und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse in großen Mengen erleichtert. Es wird erwartet, dass der Markt für Streaming-Analysen in den kommenden Jahren stetig wachsen wird und von 2024 bis 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von etwa 33,56 % erreicht.

Markt für Streaming-AnalysenDefinition/Überblick

Bei Streaming-Analysen werden Datenströme in Echtzeit kontinuierlich überwacht und verarbeitet, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und schnell zu handeln. Die Anwendungsgebiete sind vielfältig und reichen vom Finanzwesen zur Betrugserkennung und zum algorithmischen Handel über das Gesundheitswesen zur Patientenüberwachung und Krankheitserkennung, den Einzelhandel für personalisiertes Marketing und Bestandsmanagement in Echtzeit bis hin zur Fertigung für vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle. Die Zukunft der Streaming-Analyse sieht vielversprechend aus, denn Verbesserungen bei Technologien wie Edge Computing ermöglichen eine schnellere und effektivere Verarbeitung näher an der Datenquelle, was zu geringerer Latenz und erhöhter Skalierbarkeit führt. Darüber hinaus wird die Einbindung von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernverfahren die Fähigkeiten von Streaming-Analytics-Systemen verbessern und eine fortgeschrittenere Analyse und Automatisierung von Entscheidungsprozessen in Echtzeit ermöglichen. Dies verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und Innovationen zu fördern.

Wird die steigende Nachfrage nach IoT-Geräten und Online-Transaktionen den Streaming-Analysemarkt antreiben?

Der wachsende Bedarf an IoT-Geräten sowie die Zunahme von Online-Transaktionen sind wichtige Faktoren, die das Wachstum des Streaming-Analysemarktes antreiben. IoT-Geräte generieren ständig riesige Datenmengen von Sensoren, verbundenen Geräten und Maschinen in einer Vielzahl von Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Transport und Smart Cities. Diese Daten sind häufig zeitkritisch und erfordern eine schnelle Analyse, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wie z. B. die Vorhersage von Geräteausfällen, die Optimierung von Abläufen und die Verbesserung der Produktqualität. Streaming-Analyseplattformen ermöglichen Unternehmen die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit, was schnellere Entscheidungen und proaktive Maßnahmen auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse ermöglicht.

Die Zunahme von Online-Transaktionen über E-Commerce-, Bank- und digitale Zahlungsplattformen erzeugt riesige Mengen an Daten über Benutzerverhalten, Kauftrends und Betrugserkennung. Herkömmliche Batchverarbeitungsansätze sind für die ordnungsgemäße Verwaltung dieses Datenzuflusses ungeeignet, da ihnen die Geschwindigkeit und Agilität fehlt, die erforderlich sind, um Anomalien oder betrügerische Handlungen schnell zu erkennen. Streaming-Analyselösungen ermöglichen es Unternehmen, diese Transaktionen in Echtzeit zu untersuchen, potenzielle betrügerische Verhaltensweisen zu entdecken oder Trends zu erkennen, um Marketingaktivitäten anzupassen und das Kundenerlebnis sofort zu verbessern.

Darüber hinaus wird erwartet, dass die Nachfrage nach Streaming-Analysen mit der wachsenden Anzahl von IoT-Geräten und Online-Transaktionen noch weiter steigen wird. Unternehmen verstehen die Wettbewerbsvorteile der Verwendung von Echtzeitanalysen zur Optimierung von Abläufen, Verbesserung der Kundenbindung und schnellen Nutzung neuer Chancen. Infolgedessen wird erwartet, dass der Streaming-Analysemarkt aufgrund der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und einer wachsenden digitalen Wirtschaft deutlich wachsen wird. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung von Streaming Analytics, damit Unternehmen ihre Datenbestände voll ausschöpfen und im heutigen schnelllebigen, datengesteuerten Markt wettbewerbsfähig bleiben können.

Die Streaming Analytics-Branche wird durch technologische Fortschritte vorangetrieben, insbesondere durch die zunehmende Nutzung von Cloud Computing, verteilten Computing-Frameworks wie Apache Spark und Kafka sowie die Einbindung von Techniken des maschinellen Lernens. Cloud Computing bietet eine skalierbare und kostengünstige Infrastruktur für die Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen von Streaming-Daten, während verteilte Computing-Frameworks eine Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse in großem Maßstab ermöglichen. Darüber hinaus verbessert die Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens die Fähigkeiten von Streaming Analytics-Plattformen, ermöglicht prädiktive Erkenntnisse und automatisierte Entscheidungsfindung und treibt die Nachfrage nach Streaming Analytics-Lösungen branchenübergreifend in die Höhe.

Im Februar 2024 entwickelte Imperial beispielsweise einen neuen Machine Learning-Stream im MSc Angewandte Mathematik. Die Fakultät für Mathematik hat einen Studiengang für wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen entwickelt.

Wird die fehlende Integration von Streaming-Lösungen in ältere Systeme das Wachstum des Streaming-Analysemarktes behindern?

Die fehlende Integration von Streaming-Lösungen in ältere Systeme kann das Wachstum des Streaming-Analysemarktes behindern. Da viele Organisationen über Altsysteme verfügen, die nicht für die Zusammenarbeit mit modernen Technologien wie Big Data und Echtzeitanalysen ausgelegt sind, kann es eine Herausforderung sein, Streaming-Analyselösungen zu implementieren, ohne bestehende Systeme zu stören. Dies kann zu zusätzlichen Kosten und Zeitaufwand für Integrationsbemühungen führen, was als Hindernis für die Einführung angesehen werden kann.

Darüber hinaus kann es Kompatibilitätsprobleme zwischen den Altsystemen und modernen Streaming-Analyselösungen geben, die zu Datenverlust oder ungenauen Analysen führen. Dies kann zu mangelndem Vertrauen in das Streaming-Analysesystem und einer Zurückhaltung bei der vollständigen Einführung führen.

Um dieses Problem zu lösen, bieten Anbieter von Streaming-Analyselösungen Integrationsdienste an, die Organisationen dabei helfen, ihre Altsysteme mit Streaming-Analyseplattformen zu verbinden. Sie entwickeln außerdem Lösungen, die mit einer Vielzahl von Systemen und Technologien kompatibel sind, um eine nahtlose Integration und Datenfluss zwischen verschiedenen Plattformen zu gewährleisten.

Das Problem, die Skalierbarkeit und Komplexität der Echtzeit-Datenverarbeitung mit der Genauigkeit und Aktualität der Erkenntnisse in Einklang zu bringen, kann den Streaming-Analysemarkt behindern, indem es große technische Herausforderungen für Unternehmen schafft. Die Skalierung der Infrastruktur zur Verarbeitung enormer Mengen an Streaming-Daten in Echtzeit erfordert erhebliche Investitionen in Computerressourcen und Wissen, während die Gewährleistung der Genauigkeit und Aktualität der Erkenntnisse ausgefeilte Algorithmen und Verfahren zur Datenqualitätsverwaltung erfordert. Werden diese Probleme nicht erfolgreich gelöst, kann dies zu Verarbeitungsengpässen, Datenfehlern und Verzögerungen bei der Generierung relevanter Erkenntnisse führen, was letztlich die Nützlichkeit von Streaming-Analysesystemen verringert und ihre Einführung in verschiedenen Branchen einschränkt.

Kategorienspezifisches Gespür

Wird die wachsende Nachfrage nach Cloud-basierter Software den Streaming-Analysemarkt antreiben?

Die wachsende Nachfrage nach Cloud-basierter Software wird voraussichtlich den Streaming-Analysemarkt in den kommenden Jahren antreiben. Die Nutzung von Cloud Computing hat in den letzten Jahren aufgrund seiner zahlreichen Vorteile, darunter Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, deutlich zugenommen. Cloudbasierte Streaming-Analytics-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, darunter IoT-Geräte, soziale Medien und Online-Transaktionen, effizienter und kostengünstiger zu verarbeiten und zu analysieren als herkömmliche On-Premise-Lösungen.

Cloudbasierte Lösungen bieten außerdem eine bessere Zugänglichkeit und Zusammenarbeit, sodass Teams unabhängig von ihrem Standort effektiver zusammenarbeiten können. Dadurch können Unternehmen ihre Streaming-Analytics-Funktionen bei wachsendem Datenvolumen schnell und einfach skalieren, ohne erhebliche Hardware- oder Infrastrukturkosten zu verursachen.

Darüber hinaus bieten Cloud-basierte Streaming-Analytics-Lösungen verbesserte Sicherheitsfunktionen, die sicherstellen, dass vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff und Cyberbedrohungen geschützt sind. Da Unternehmen ihre Betriebsabläufe immer stärker in die Cloud verlagern, wird die Nachfrage nach Cloud-basierten Streaming-Analytics-Lösungen voraussichtlich steigen und das Wachstum des Streaming-Analytics-Marktes vorantreiben.

Neben den Vorteilen des Cloud-Computing gibt es mehrere andere Faktoren, die das Wachstum des Streaming-Analytics-Marktes voraussichtlich vorantreiben werden, darunter die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten, das Wachstum von Online-Transaktionen und die Einbindung von Techniken des maschinellen Lernens in Streaming-Analytics-Plattformen. All diese Faktoren werden voraussichtlich in den kommenden Jahren zur Expansion des Streaming-Analytics-Marktes beitragen.

So hat beispielsweise das Data-Cloud-Startup Snowflake im März 2023 die Telecom Data Cloud eingeführt, die die Datenplattform von Snowflake mit Lösungen von Snowflake und Partnern sowie branchenspezifischen Datensätzen kombiniert. Die Telecom Data Cloud unterstützt Telekommunikationsdienstleister dabei, Datensilos innerhalb ihrer Organisationen und im gesamten Ökosystem aufzubrechen, sodass sie problemlos und sicher in nahezu Echtzeit auf Daten zugreifen, diese mit Modellen des maschinellen Lernens (ML) anreichern und sie dann freigeben und analysieren können, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Der On-Premises-Bereitstellungsmodus im Streaming-Analytics-Markt wächst aufgrund des zunehmenden Bedarfs an sicherer und kontrollierter Datenverarbeitung, insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, schneller. On-Premises-Software ermöglicht es Organisationen, die vollständige Kontrolle über ihre Daten zu behalten und die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und Datenschutzgesetze sicherzustellen. Sie bietet außerdem mehr Anpassungsmöglichkeiten und Flexibilität, sodass Unternehmen ihre Streaming-Analytics-Lösungen an ihre spezifischen Anforderungen und ihre Infrastruktur anpassen können.

Wird der zunehmende Einsatz von Vertrieb und Marketing den Streaming-Analytics-Markt ankurbeln?

Verstärkte Vertriebs- und Marketingaktivitäten haben das Potenzial, den Streaming-Analytics-Markt dramatisch anzukurbeln. Vertriebs- und Marketingabteilungen sammeln eine Vielzahl von Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter Kundenkontakte, Website-Besuche, Social-Media-Teilnahme und Werbekampagnen. Diese Daten sind häufig groß, vielfältig und zeitkritisch, sodass Echtzeitanalysen erforderlich sind, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Streaming-Analytics-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren, sodass sie Trends erkennen, die Kampagnenleistung verfolgen, Marketingbemühungen personalisieren und Verkaufsstrategien dynamisch verbessern können. Unternehmen, die Streaming-Analytics verwenden, können tiefere Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und Einstellungen der Verbraucher gewinnen und so ihre Verkaufs- und Marketingmethoden besser anpassen, um die Kundenbindung zu verbessern, die Konversionsraten zu erhöhen und letztendlich den Umsatz zu steigern.

Das am schnellsten wachsende Segment im Streaming-Analytics-Markt wird voraussichtlich die Betrugserkennung sein. Das exponentielle Wachstum von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten und Online-Transaktionen hat zu einer Zunahme betrügerischer Aktivitäten geführt, sodass es für Unternehmen unerlässlich ist, Betrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern. Streaming-Analytics-Plattformen ermöglichen es Organisationen, Echtzeit-Datenströme kontinuierlich zu überwachen und zu verarbeiten, was dazu beiträgt, betrügerische Aktivitäten schnell zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus verbessert die Einbindung künstlicher Intelligenz und maschineller Lernverfahren in Streaming-Analysesysteme die Möglichkeiten zur Betrugserkennung und treibt so das Wachstum des Streaming-Analysemarktes voran.

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Nach Ländern/Regionen

Wird die zunehmende Akzeptanz von Online-Transaktionen in Nordamerika den Streaming-Analysemarkt antreiben?

Die wachsende Akzeptanz von Online-Transaktionen in Nordamerika ist ein entscheidender Faktor für den Streaming-Analysemarkt der Region. Da immer mehr Verbraucher Waren und Dienstleistungen über digitale Kanäle kaufen, nehmen Anzahl und Komplexität der durch diese Transaktionen generierten Daten zu. Diese Daten enthalten wichtige Erkenntnisse über das Verhalten, den Geschmack und die Kaufgewohnheiten der Verbraucher, die Unternehmen nutzen können, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Marketingbemühungen zu personalisieren und Abläufe zu optimieren.

Typische Stapelverarbeitungsmethoden sind jedoch häufig nicht in der Lage, die schiere Menge und Echtzeitnatur dieser Daten zu verarbeiten. Streaming-Analytics-Lösungen bieten eine überzeugende Lösung, da sie es Unternehmen ermöglichen, Daten in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und darauf zu reagieren. So können sie betrügerische Aktivitäten erkennen, Muster erkennen und sofort datenbasierte Entscheidungen treffen.

Die nordamerikanische Streaming-Analytics-Branche erlebt in einer Vielzahl von Unternehmen eine zunehmende Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen. Da Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung den Wert von Echtzeit-Erkenntnissen erkennen, um Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, steigt die Nachfrage nach Streaming-Analytics-Lösungen schnell an.

Darüber hinaus haben technologische Verbesserungen wie das Wachstum von Cloud Computing, verteilten Computer-Frameworks und Algorithmen für maschinelles Lernen die Verarbeitung enormer Mengen an Streaming-Daten und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse in großem Maßstab erleichtert. Darüber hinaus tragen die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten und der Anstieg der Online-Transaktionen zur Expansion des Streaming-Analytics-Marktes in Nordamerika bei.

Werden zunehmende Trends staatlicher Initiativen Smart-City-Projekte im asiatisch-pazifischen Raum fördern und den Streaming-Analytics-Markt ankurbeln?

Der asiatisch-pazifische Raum erlebt seit den letzten Jahren einen wachsenden Trend zu Smart-City-Initiativen. Regierungen in Ländern wie China, Indien und Singapur investieren massiv in Smart-City-Projekte, um die Lebensqualität ihrer Bürger zu verbessern und städtische Herausforderungen wie Verkehrsstaus, Energiemanagement und öffentliche Sicherheit anzugehen.

Daher besteht eine hohe Nachfrage nach fortschrittlichen Technologien, die Städten dabei helfen können, die riesigen Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, die von der Smart-City-Infrastruktur generiert werden. Hier kommt Streaming-Analytics-Software ins Spiel. Mit Streaming-Analytics-Software können Städte Echtzeitdaten von Sensoren, Kameras und anderen angeschlossenen Geräten verarbeiten und analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und die Betriebseffizienz zu verbessern. So können beispielsweise Daten von Verkehrskameras und -sensoren in Echtzeit analysiert werden, um den Verkehrsfluss zu optimieren und Staus zu reduzieren.

Mit der zunehmenden Einführung von Smart-City-Initiativen im asiatisch-pazifischen Raum wird die Nachfrage nach Streaming-Analytics-Software in den kommenden Jahren voraussichtlich deutlich steigen. Dies bietet Softwareanbietern eine großartige Gelegenheit, innovative Lösungen zu entwickeln und anzubieten, die Regierungen und Städten helfen können, ihre Smart-City-Ziele zu erreichen.

Der Streaming-Analytics-Markt im asiatisch-pazifischen Raum wächst rasant, angetrieben von der zunehmenden Internetdurchdringung, der breiten Verbreitung von Smartphones und der wachsenden E-Commerce-Aktivität in der gesamten Region. Diese Entwicklung der digitalen Vernetzung hat zu einem beispiellosen Datenvolumen aus einer Vielzahl von Quellen geführt, darunter Sensoren, Social-Media-Plattformen und Online-Transaktionen. Da Unternehmen versuchen, den Wert dieser riesigen und diversifizierten Datenlandschaft zu nutzen, besteht eine steigende Nachfrage nach Streaming-Analytics-Lösungen, die in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse verarbeiten, analysieren und generieren. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um Betriebsabläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und neue Chancen zu nutzen und so das Wachstum des Streaming-Analytics-Marktes im asiatisch-pazifischen Raum voranzutreiben

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft des Streaming-Analytics-Marktes umfasst eine Vielzahl von Unternehmen, die innovative Lösungen und Dienstleistungen anbieten, die auf spezifische Branchenanforderungen zugeschnitten sind. Diese Akteure spezialisieren sich oft auf Nischenbereiche wie Echtzeit-Datenverarbeitung, Predictive Analytics oder Edge Computing und bieten ihren Kunden einzigartige Wertangebote. Darüber hinaus ist der Markt durch Partnerschaften, Kooperationen und strategische Allianzen zwischen Technologieanbietern, Cloud-Service-Anbietern und etablierten Unternehmen der Branche gekennzeichnet, um ihre Angebote zu verbessern und ihre Marktreichweite zu erweitern. Darüber hinaus verschärft das Aufkommen von Startups und Technologie-Disruptoren, die Spitzentechnologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, den Wettbewerb im Bereich Streaming-Analyse noch weiter, treibt Innovationen voran und verschiebt Grenzen, um auf sich entwickelnde Kundenanforderungen und Markttrends einzugehen.

Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für Streaming-Analyse gehören

• IBM Corporation
• Informatica
• Microsoft
• SAP SE
• Striim, Inc.
• Oracle Corporation
• SAS Institute, Inc.
• SQLstream, Inc.
• Software AG
• TIBCO Software Inc.

Neueste Entwicklungen

• Im Januar 2024 gründete Streams Charts, eine Live-Streaming-Analyseplattform, MIRAI, eine Influencer-Werbe- und Marketingagentur. Die Agentur bietet Beratungsdienste, ein Creator-Partnerprogramm, umfassendes Kampagnenmanagement, Marktdaten und Analysen.
• Im November 2023 ging ADA, ein Unternehmen für Daten und digitale Transformation, eine Partnerschaft mit Databricks ein, einem Daten- und KI-Unternehmen, um den Geschäftswert durch die Zusammenführung von künstlicher Intelligenz (KI) und Daten zu steigern. Die Partnerschaft ermöglichte es ADA, seine Daten- und KI-Expertise mit Databricks zu integrieren und so Datenwissenschaft, Datentechnik, maschinelles Lernen und Streaming-Analyse in einer umfassenden Plattform zu vereinen.
• Im August 2023 gab Microsoft die Übernahme von Activision Blizzard, Inc. bekannt, um Spielern auf allen Geräten innovative Spiele anzubieten. Die Transaktion mit Activision Blizzard, Inc. zielte darauf ab, die Unternehmenskultur zu stärken und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
• Im August 2023 ging Confluent, Inc. eine Beziehung mit Google Cloud ein. Die verstärkte Beziehung ermöglichte es Benutzern, ihre Unternehmen mit Echtzeitdaten zu verändern und ihre Datenplattformen zu aktualisieren, indem sie eine zuverlässige Brücke von lokalen Multi-Cloud-Systemen zu Google Cloud bereitstellte.

Berichtsumfang

Streaming Analytics-Markt nach Kategorie

Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Cloud

Anwendung

• Betrug Erkennung
• Prädiktives Asset Management
• Risikomanagement
• Verkauf und Marketing

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung