Mercado de análisis de Big Data de la cadena de suministro por solución (análisis de logística, análisis de fabricación, planificación y adquisiciones, análisis de ventas y operaciones, visualización e informes), servicio (profesional, soporte y mantenimiento), usuario final (minorista, transporte y logística, fabricación, Atención sanitaria), y región para 2024-2031
Published on: 2024-08-09 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report
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Mercado de análisis de Big Data de la cadena de suministro por solución (análisis de logística, análisis de fabricación, planificación y adquisiciones, análisis de ventas y operaciones, visualización e informes), servicio (profesional, soporte y mantenimiento), usuario final (minorista, transporte y logística, fabricación, Atención sanitaria), y región para 2024-2031
Valoración del mercado de análisis de big data de la cadena de suministro2024-2031
La creciente complejidad de las redes de suministro globales, impulsada por razones como la globalización, Las interrupciones en la cadena de suministro y las crecientes expectativas de los clientes de entregas rápidas y confiables son los principales impulsores de la aplicación del análisis de big data de la cadena de suministro. Según el analista de Market Research, se estima que el mercado de análisis de big data de la cadena de suministro alcanzará una valoración de USD 22,5 mil millones por encima de lo previsto subyugando alrededor de USD 6,21 mil millones valorados en 2024.
El crecimiento exponencial del comercio electrónico, combinado con la demanda de información en tiempo real y optimización en las operaciones de la cadena de suministro, es un factor importante que impulsa la rápida expansión de el mercado de análisis de big data de la cadena de suministro. Permite que el mercado crezca a una CAGR del 17,47 % entre 2024 y 2031.
Mercado de análisis de big data de la cadena de suministrodefinición/descripción general
Análisis de big data de la cadena de suministro es la aplicación desde técnicas de análisis avanzadas hasta enormes cantidades de datos recopilados en todo el ecosistema de la cadena de suministro. Esto comprende información de sensores, dispositivos IoT, sistemas empresariales y fuentes de datos externas. El objetivo es extraer conocimientos y tendencias importantes para optimizar los procesos de la cadena de suministro, tomar mejores decisiones y aumentar la eficiencia operativa.
Además, el análisis de big data de la cadena de suministro tiene numerosas aplicaciones, incluidas la previsión de la demanda, la optimización del inventario y el transporte. gestión de relaciones con proveedores y gestión de riesgos.
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informe de la industria?
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¿Cuáles son los factores clave que respaldan el crecimiento del mercado?
Las cadenas de suministro modernas son extremadamente complicadas, con varios actores en todo el mundo, múltiples modos de transporte y requisitos regulatorios y de cumplimiento rigurosos. El análisis de big data ayuda a manejar esta complejidad al ofrecer información que permite una toma de decisiones, una gestión de riesgos y una eficiencia operativa mejor informadas. La capacidad de evaluar volúmenes masivos de datos de varias fuentes en tiempo real permite a las empresas prever interrupciones, optimizar rutas e impulsar el crecimiento del mercado.
Las organizaciones se esfuerzan constantemente por aumentar la eficiencia y reducir costos. El análisis de big data ayuda a lograr estos objetivos al mejorar la previsión, la gestión de inventario y la asignación de recursos. Las empresas que analizan datos históricos e insumos en tiempo real pueden anticipar las tendencias de la demanda, cambiar sus operaciones en consecuencia y evitar la sobreproducción y el excedente de inventario, lo que resulta en importantes ahorros de costos.
Además, el uso generalizado de dispositivos IoT en el La industria de la cadena de suministro, como las etiquetas y sensores RFID, crea cantidades masivas de datos que pueden utilizarse para rastrear y optimizar artículos y operaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar estos datos para detectar patrones y pronosticar eventos, como retrasos futuros o problemas con los equipos. Esta capacidad predictiva permite a las empresas gestionar proactivamente sus cadenas de suministro, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando los niveles de servicio.
¿Cuáles son los desafíos que afectan el mercado de análisis de big data de la cadena de suministro?
Garantizar la coherencia y La calidad de los datos recopilados de varias fuentes es uno de los principales obstáculos para el uso del análisis de big data en el mercado de la cadena de suministro. Los datos pueden originarse en muchos formatos y desde diversos sistemas, lo que hace que la integración sea problemática. La mala calidad de los datos (como información inexacta, incompleta u obsoleta) conduce a suposiciones incorrectas y decisiones comerciales potencialmente costosas. Garantizar que los datos sean limpios, consistentes y confiables sigue siendo un desafío importante para muchas empresas, lo que limita el desarrollo del mercado.
Además, el análisis de big data requiere habilidades específicas en ciencia de datos, análisis estadístico y aprendizaje automático, así como como una comprensión de los fundamentos de la gestión de la cadena de suministro. Existe una importante falta de profesionales con estos talentos combinados. Muchas empresas luchan por reclutar y retener trabajadores que puedan evaluar adecuadamente los datos de la cadena de suministro y traducir los resultados en estrategias comerciales prácticas, lo que impide la expansión del mercado.
Perspicacias según las categorías
< h3>¿Cómo está aumentando la demanda de soluciones de análisis logístico en el mercado?Según el análisis, se estima que el segmento de análisis logístico tendrá la mayor participación de mercado durante el período de pronóstico. La logística es un componente crítico de las operaciones de la cadena de suministro y la eficiencia afecta directamente el resultado final. Los análisis en este sector ayudan a las empresas a optimizar las rutas de entrega, reducir los costos de transporte y gestionar mejor las operaciones de almacén. El análisis logístico desempeña un papel importante a la hora de mejorar la eficiencia operativa y reducir los costes totales, que es el objetivo principal de numerosas empresas.
Las cadenas de suministro modernas son extremadamente complicadas y abarcan numerosos países y continentes. Para gestionar eficientemente las operaciones logísticas, se requieren análisis avanzados debido a su complejidad. Los análisis ayudan en el seguimiento de envíos en tiempo real, proyectando probables retrasos y planificando contingencias. Esta capacidad es crítica para las empresas que necesitan gestionar la logística internacional, ya que los retrasos tienen un impacto sustancial en la producción y las ventas.
Además, la incorporación de nuevas tecnologías, como el Internet de las Cosas (IoT), a Las operaciones logísticas producen cantidades masivas de datos que se estudian para adquirir conocimientos. Los sensores en contenedores de carga y camiones, por ejemplo, pueden proporcionar información en tiempo real sobre su ubicación, temperatura, humedad y otros parámetros. Logistics Analytics utiliza estos datos para optimizar rutas, proteger productos perecederos y mejorar la visibilidad general de la cadena de suministro. Estos avances técnicos han mejorado sustancialmente la eficacia y popularidad de los sistemas de análisis logístico.
¿Cómo respalda el sector manufacturero la creciente demanda en el mercado?
Se estima el segmento de uso final de fabricación para exhibir el mayor crecimiento dentro del mercado de análisis de big data de la cadena de suministro durante el período de pronóstico. Las operaciones de fabricación son complicadas y se extienden desde la adquisición de materias primas hasta la fabricación y distribución. Cada etapa crea cantidades masivas de datos que se pueden utilizar para optimizar procesos, reducir el desperdicio y aumentar la calidad. El análisis de big data permite a los fabricantes obtener información detallada sobre sus operaciones, detectar ineficiencias y ejecutar mantenimiento predictivo en los equipos, todo lo cual es fundamental para ser competitivos en un mercado global.
En la fabricación, la capacidad de fabricar Las decisiones rápidas basadas en datos en tiempo real tienen un impacto sustancial en la productividad y la rentabilidad. El análisis de big data ofrece herramientas para el monitoreo y la toma de decisiones en tiempo real, lo que permite a los fabricantes reaccionar rápidamente ante interrupciones en la cadena de suministro, variaciones de la demanda o problemas de producción. Esta capacidad es fundamental para garantizar un funcionamiento continuo y reducir el tiempo de inactividad.
Además, la fabricación ha estado a la vanguardia en la integración de tecnologías de Internet de las cosas (IoT), que permiten la recopilación de volúmenes masivos de datos de una variedad de de fuentes, incluidos sensores de equipos y líneas de fabricación. El uso de análisis de big data para procesar y analizar datos ayuda a los fabricantes a optimizar los procesos automatizados, mejorar la calidad del producto y aumentar la visibilidad de la cadena de suministro. Esta sinergia técnica es un importante impulsor de la importante inversión de la industria en análisis de big data.
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País /Perspicacias regionales
¿Cómo impulsa la expansión de los sectores manufacturero y minorista el mercado en Asia Pacífico?
Según el analista, se estima que Asia Pacífico exhibirá el mayor crecimiento dentro del mercado de análisis de big data de la cadena de suministro durante el período de pronóstico. Asia-Pacífico alberga algunas de las economías de más rápido crecimiento del mundo, incluidas China e India. El auge de los sectores manufacturero y minorista de estos países ha ampliado significativamente la complejidad y escala de las cadenas de suministro. El análisis de big data es fundamental para gestionar esta complejidad, optimizar las operaciones de la cadena de suministro y aumentar la eficiencia, lo que genera la necesidad de soluciones de análisis avanzadas en toda la región.
Además, la región ha experimentado un aumento considerable en la adopción. de nuevas tecnologías como IoT, automatización e IA. Países como Corea del Sur, Japón y China están a la vanguardia de la innovación técnica y el desarrollo de infraestructura, lo que facilita la integración del análisis de big data en la gestión de la cadena de suministro. Las empresas de tecnología locales también están trabajando para desarrollar y ejecutar soluciones de big data dirigidas a las necesidades regionales.
¿Cuáles son los principales impulsores del mercado de análisis de big data de la cadena de suministro en América del Norte?
Norte Se estima que la región de América dominará el mercado durante el período de pronóstico. América del Norte, particularmente Estados Unidos, tiene una sólida infraestructura tecnológica que permite la adopción e integración generalizada de tecnologías sofisticadas como análisis de big data, IoT y computación en la nube en las operaciones de la cadena de suministro. Esta infraestructura facilita que las empresas implementen y se beneficien de soluciones de big data al permitirles manejar enormes cantidades de datos y análisis complicados de manera eficiente.
Además, las empresas de América del Norte están a la vanguardia de la inversión en nuevas tecnología para mejorar la eficiencia operativa y la competitividad. Hay un fuerte énfasis en la innovación y el desarrollo continuo, impulsado por la presencia de gigantes tecnológicos globales y una sólida cultura de startups que siempre está desarrollando nuevas herramientas y tecnologías. Este clima fomenta el uso de análisis de big data en cadenas de suministro en múltiples industrias.
Panorama competitivo
El panorama competitivo del mercado de análisis de big data de la cadena de suministro se caracteriza por una interacción constante de fuerzas que impulsan la innovación y la diferenciación. Las colaboraciones estratégicas, las fusiones y adquisiciones y las inversiones en I+D desempeñan un papel importante a la hora de dar forma a las posiciones competitivas de las empresas en el mercado.
Algunos de los actores destacados que operan en el mercado de análisis de big data de la cadena de suministro incluyen< /p>
- SAP SE
- IBM Corporation
- Oracle Corporation
- Microsoft
- SAS Institute
- JDA Software Group
- Blue Yonder
- Manhattan Associates
- Llamasoftm
- Ambergris
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
- Accenture
- McKinsey & Empresa
- Qlik
- Tableau
- Domo
- InetSoft
- Anaplan
- En abril de 2024, JDA Software, líder en gestión de la cadena de suministro, anunció la adquisición de Blue Yonder, otro actor destacado en el espacio. Esta consolidación proporciona una fuerza poderosa en el mercado de análisis de big data de la cadena de suministro.
- En marzo de 2024, McKinsey & Company, una empresa de consultoría mundial, publicó un informe que describe cómo la Inteligencia Artificial está alterando las cadenas de suministro a través del análisis de big data. El documento destaca la importancia de la IA en áreas como la previsión de la demanda y la gestión de riesgos.
Alcance del informe
ATRIBUTOS DEL INFORME | DETALLES |
---|---|
PERIODO DE ESTUDIO | 2021-2031 |
Tasa de crecimiento | CAGR de ~17,47% de 2024 a 2031< /p> |
Año base de valoración | 2024 |
PERIODO HISTÓRICO | 2021-2023 |
PERIODO DE PREVISIÓN | 2024-2031 p> |
Unidades cuantitativas | Valor en miles de millones de dólares |
Cobertura del informe | Pronóstico de ingresos histórico y previsto, volumen histórico y previsto, factores de crecimiento, tendencias, panorama competitivo, actores clave, análisis de segmentación |
Segmentos cubiertos |
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regiones cubiertas |
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Actores clave | SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft, SAS Institute, JDA Software Group, Blue Yonder, Manhattan Associates, Llamasoftm, Ambergris, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Accenture, McKinsey & Company, Qlik, Tableau, Domo, InetSoft, Anaplan |
Personalización | Personalización de informes junto con compra disponible previa solicitud p> |
Mercado de análisis de big data de la cadena de suministro, por categoría
Solución
- Análisis de logística
- Análisis de fabricación
- Planificación y adquisiciones
- Análisis de ventas y operaciones
- Visualización e informes< /li>
- Otros
Servicio
- Servicios profesionales
- Soporte y soporte técnico Servicios de mantenimiento
Usuario final
- Venta minorista
- Transporte y logística
- Fabricación
- Atención sanitaria
- Otros
Región
- América del Norte
- Europa < li>Asia-Pacífico
- América del Sur
- Medio Oriente y Asia África
Metodología de investigación de investigación de mercado
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Análisis cualitativo y cuantitativo del mercado basado en la segmentación que involucra factores tanto económicos como no económicos Provisión de valor de mercado (Miles de millones de USD ) datos para cada segmento y subsegmento Indica la región y el segmento que se espera que sea testigo del crecimiento más rápido y domine el mercado Análisis por geografía que destaca el consumo del producto/servicio en la región, así como también indica los factores que están afectando el mercado dentro de cada región Panorama competitivo que incorpora la clasificación de mercado de los principales actores, junto con lanzamientos de nuevos servicios/productos, asociaciones, expansiones comerciales y adquisiciones en los últimos cinco años de las empresas perfiladas Perfiles de empresas extensos que comprenden una descripción general de la empresa, conocimientos, evaluación comparativa de productos y análisis FODA para los principales actores del mercado. Las perspectivas de mercado actuales y futuras de la industria con respecto a los desarrollos recientes (que involucran oportunidades e impulsores de crecimiento, así como desafíos y restricciones tanto de las regiones emergentes como de las desarrolladas). Incluye un análisis en profundidad del mercado desde varias perspectivas a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter. Proporciona información sobre el mercado a través del escenario de dinámica del mercado de la cadena de valor, junto con oportunidades de crecimiento del mercado en los próximos años. Soporte de analistas postventa de 6 meses p>
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