Marché de la science des données et de l’analyse prédictive – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (solution, service), par déploiement (cloud et sur site), par type d’entreprise (grandes entreprises, petites et moyennes entreprises (PME)), par application (analyse des risques financiers, analyse du marketing et des ventes, analyse des
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
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| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 14,41 milliards USD |
| TCAC (2023-2028) | 23,17 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Petites et moyennes entreprises (PME) |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive a connu une croissance remarquable ces dernières années, propulsée par la dépendance croissante à la prise de décision basée sur les données dans divers secteurs. Ce marché englobe un large éventail de solutions et de services conçus pour extraire des informations exploitables à partir des données, permettant aux organisations d'améliorer l'efficacité opérationnelle, d'optimiser les processus et d'acquérir un avantage concurrentiel. Les principaux moteurs de la croissance du marché comprennent la croissance exponentielle du big data, les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les cas d'utilisation spécifiques à l'industrie, l'adoption d'une culture axée sur les données et la recherche d'expériences client améliorées grâce à la personnalisation. En outre, le déploiement dans le cloud est devenu le choix dominant des organisations en raison de son évolutivité, de sa rentabilité, de son accessibilité et de ses capacités d'intégration. La flexibilité et l'agilité offertes par les solutions d'analyse de données basées sur le cloud ont accéléré leur adoption dans divers secteurs, remodelant le paysage de l'analyse de données. Les grandes entreprises jouent un rôle essentiel dans la progression du marché, en tirant parti de leurs ressources financières, de leur volume de données, de leur portée mondiale et de leurs besoins en matière de conformité réglementaire pour repousser les limites de l'analyse des données. Ces organisations établissent des normes industrielles et inspirent l'innovation dans le domaine.
En outre, l'Amérique du Nord est une force dominante sur le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive, grâce à ses pôles d'innovation technologique, à l'adoption précoce de pratiques axées sur les données, à l'accès à de vastes ensembles de données, à un écosystème robuste d'entreprises technologiques, à un environnement réglementaire solide et à une présence sur le marché mondial. Dans l'ensemble, l'avenir du marché de la science des données et de l'analyse prédictive est prometteur, car les organisations du monde entier reconnaissent le potentiel transformateur de l'analyse des données pour rester compétitives et prospérer à l'ère des données. Avec les progrès continus de la technologie et l'importance croissante accordée à l'utilisation éthique et responsable des données, ce marché est prêt pour une expansion et une innovation soutenues dans les années à venir.
Principaux moteurs du marché
Explosion du Big Data le catalyseur de la science des données et de l'analyse prédictive
Le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive connaît une croissance sans précédent, principalement alimentée par l'explosion du Big Data. La prolifération des appareils numériques, l'Internet des objets (IoT) et la numérisation des processus commerciaux ont généré d'énormes volumes de données. Les organisations de tous les secteurs reconnaissent l'immense valeur cachée dans ces données et se tournent de plus en plus vers la science des données et l'analyse prédictive pour extraire des informations exploitables.
L'analyse du Big Data permet aux organisations d'exploiter des données structurées et non structurées provenant de diverses sources, notamment les médias sociaux, les capteurs, les interactions avec les clients, etc. Cette richesse d'informations offre des opportunités d'optimisation des opérations, d'amélioration de l'expérience client, d'amélioration de la prise de décision et d'acquisition d'un avantage concurrentiel.
À l'ère des données, la capacité à traiter, analyser et tirer des enseignements d'ensembles de données massifs est l'un des principaux moteurs du marché de la science des données et de l'analyse prédictive. Alors que les données continuent de croître de manière exponentielle, le marché devrait encore se développer, fournissant aux organisations des outils de plus en plus puissants pour libérer le potentiel de leurs actifs de données.
Progrès dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont devenus des moteurs essentiels du marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive. Ces technologies permettent aux scientifiques et aux analystes de données de créer des modèles prédictifs sophistiqués, d'automatiser les processus de prise de décision et de découvrir des informations précieuses à partir des données.
Les algorithmes d'IA et de ML peuvent identifier des modèles complexes, faire des prédictions et apprendre en continu à partir des données, permettant aux organisations de prendre des décisions basées sur les données avec une précision et une rapidité sans précédent. Les applications vont de la maintenance prédictive dans la fabrication aux recommandations personnalisées dans le commerce électronique et à la médecine de précision dans les soins de santé.
Les progrès rapides des techniques d'IA et de ML, associés à la disponibilité de bibliothèques open source et de plateformes d'IA basées sur le cloud, ont démocratisé l'accès à ces technologies. En conséquence, les entreprises de toutes tailles peuvent exploiter la puissance de l'IA et du ML, ce qui en fait des moteurs clés de la croissance continue du marché de la science des données et de l'analyse prédictive.
Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie et intégration verticale
La personnalisation des solutions de science des données et d'analyse prédictive pour des cas d'utilisation spécifiques à l'industrie est un autre moteur important du marché. Les organisations reconnaissent de plus en plus que les solutions d'analyse génériques peuvent ne pas répondre pleinement à leurs défis et objectifs uniques. En conséquence, les fournisseurs de science des données adaptent leurs offres à des secteurs spécifiques tels que la santé, la finance, la vente au détail et la fabrication.
Ces solutions sectorielles spécifiques sont fournies avec des modèles prédéfinis, des algorithmes spécifiques au domaine et des flux de travail de traitement des données conçus pour répondre aux besoins et aux réglementations particuliers de chaque secteur vertical. Par exemple, l'analyse prédictive dans le domaine de la santé peut aider au diagnostic des maladies et à la planification du traitement, tandis que les institutions financières s'appuient sur des modèles prédictifs pour l'évaluation des risques et la détection des fraudes.
Cette tendance à l'intégration verticale garantit que les organisations peuvent tirer davantage de valeur de leurs données en exploitant des solutions d'analyse optimisées pour leur secteur. Elle reflète la reconnaissance croissante du fait que l'expertise du domaine et la connaissance de l'industrie sont essentielles pour des implémentations d'analyse prédictive réussies.
Business Intelligence et culture de prise de décision basée sur les données
L'adoption d'une culture de prise de décision basée sur les données au sein des organisations est un moteur convaincant du marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive. Les entreprises reconnaissent de plus en plus que les données sont un atout stratégique qui peut leur donner un avantage concurrentiel. Par conséquent, il existe une demande croissante d'outils d'analyse qui permettent aux utilisateurs professionnels d'explorer les données, de générer des informations et de prendre des décisions éclairées.
Les plateformes de Business Intelligence (BI) et d'analyse en libre-service sont à l'avant-garde de cette tendance. Elles permettent aux utilisateurs non techniques d'accéder aux données et de les analyser via des interfaces conviviales, des tableaux de bord et des rapports interactifs. Ces outils démocratisent l'accès et l'analyse des données, réduisant ainsi la dépendance aux data scientists et donnant plus de pouvoir aux décideurs de tous les services.
Une culture axée sur les données encourage les organisations à investir dans des solutions d'analyse de données, stimulant ainsi la croissance du marché. Alors que de plus en plus d'entreprises accordent la priorité à la maîtrise des données, à la démocratisation des données et à l'intégration de l'analyse des données dans les opérations quotidiennes, la demande de solutions de science des données et d'analyse prédictive est sur le point d'augmenter.
Expérience client et personnalisation améliorées
L'amélioration de l'expérience client grâce à la personnalisation basée sur les données est un moteur important du marché de la science des données et de l'analyse prédictive. Dans le contexte actuel de concurrence accrue, les entreprises s'efforcent de proposer des expériences personnalisées à leurs clients afin de les fidéliser et de les satisfaire.
L'analyse prédictive joue un rôle crucial dans la réalisation de cet objectif en permettant aux entreprises d'anticiper les préférences et le comportement des clients. En analysant les données historiques et les interactions en temps réel, les entreprises peuvent personnaliser les recommandations de produits, les campagnes marketing et les interactions avec le service client.
Cette tendance est particulièrement évidente dans le commerce électronique, où les recommandations de produits personnalisées basées sur le comportement des utilisateurs peuvent considérablement stimuler les ventes. En outre, des secteurs comme celui de la santé exploitent l'analyse prédictive pour proposer des plans de traitement personnalisés et améliorer les résultats des patients.
La quête d'une expérience client améliorée et de personnalisation est un puissant moteur pour le marché de la science des données et de l'analyse prédictive, car les organisations s'efforcent d'exploiter les données pour créer des interactions significatives et individualisées avec leurs clients, ce qui conduit finalement à une augmentation de la fidélité des clients et de la croissance des revenus.
Principaux défis du marché
Défis de confidentialité et de conformité des données dans la science des données et l'analyse prédictive
Le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive est confronté à des défis importants liés à la confidentialité et à la conformité des données. Alors que les organisations collectent et analysent de grandes quantités de données, elles doivent se conformer à des réglementations complexes en matière de protection des données, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD), la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) et bien d'autres. Assurer le respect de ces réglementations tout en extrayant des informations exploitables à partir des données constitue un défi considérable.
Les scientifiques des données et les professionnels de l'analyse doivent faire face à des problèmes tels que l'anonymisation des données sensibles, l'obtention d'un consentement approprié pour l'utilisation des données et la gestion des contrôles d'accès aux données pour empêcher les violations non autorisées. Le fait de ne pas relever ces défis peut entraîner des conséquences juridiques, des sanctions financières et nuire à la réputation d'une organisation.
En outre, l'évolution du paysage des réglementations sur la confidentialité des données dans différentes régions ajoute à la complexité. Trouver un équilibre entre le traitement responsable des données, la prise de décision basée sur les données et le respect de diverses réglementations reste un défi important pour le marché de la science des données et de l'analyse prédictive.
Défis liés à la qualité et au prétraitement des données
La qualité et le prétraitement des données sont des défis persistants sur le marché de la science des données et de l'analyse prédictive. Des données de haute qualité sont essentielles pour des modèles prédictifs précis et des informations exploitables. Cependant, les données du monde réel sont souvent désordonnées, incohérentes et incomplètes. Les data scientists passent une grande partie de leur temps à nettoyer et à préparer les données avant qu'elles ne puissent être utilisées à des fins d'analyse, ce qui peut être un processus long et gourmand en ressources.
Les défis liés à la qualité des données incluent la gestion des valeurs manquantes, la résolution des valeurs aberrantes, la résolution des incohérences et la garantie de l'intégrité des données. De plus, les données provenant de diverses sources peuvent avoir des formats et des structures différents, ce qui rend l'intégration et la normalisation une tâche complexe.
Alors que les organisations traitent des ensembles de données de plus en plus volumineux et diversifiés, le besoin d'outils et de techniques de prétraitement des données robustes devient plus prononcé. Le marché de la science des données et de l'analyse prédictive doit innover en permanence pour relever ces défis, permettant aux professionnels des données de se concentrer sur l'obtention d'informations plutôt que de lutter contre les problèmes de qualité des données.
Défis éthiques et de biais dans l'analyse prédictive
L'utilisation éthique des données et l'atténuation des biais dans les modèles d'analyse prédictive sont des défis urgents pour le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive. Les modèles d’IA et d’apprentissage automatique jouant un rôle central dans la prise de décision dans divers secteurs, des préoccupations en matière d’équité, de transparence et de responsabilité sont apparues.
Les biais dans les modèles d’IA peuvent entraîner des résultats discriminatoires, renforcer les inégalités existantes et perpétuer les biais systémiques. Pour relever ce défi, il faut identifier et atténuer les biais dans les données et les algorithmes. Les data scientists doivent s’efforcer d’assurer l’équité, la transparence et l’interprétabilité de leurs modèles, ce qui peut être une tâche complexe.
De plus, des dilemmes éthiques surviennent lorsqu’il s’agit de déterminer l’utilisation appropriée de l’analyse prédictive, en particulier dans des domaines sensibles comme les soins de santé, la justice pénale et les prêts. Trouver le juste équilibre entre la prise de décision basée sur les données et les considérations éthiques est un défi permanent.
Pour relever ces défis, les organisations adoptent des cadres et des lignes directrices éthiques en matière d'IA, investissent dans des outils de détection et d'atténuation des biais et encouragent la diversité au sein des équipes de science des données afin de garantir une approche plus holistique et impartiale de l'analyse prédictive.
Défis d'évolutivité et de performance
Les défis d'évolutivité et de performance sont courants sur le marché de la science des données et de l'analyse prédictive, en particulier lorsque les organisations traitent des volumes de données toujours croissants. L'analyse d'ensembles de données massifs en temps réel ou quasi réel nécessite une infrastructure informatique puissante et des algorithmes efficaces.
Les scientifiques et analystes de données sont souvent confrontés à des problèmes liés à l'évolutivité de leurs pipelines d'analyse, aux temps de formation des modèles et à la capacité à gérer les données en streaming. Ces défis peuvent allonger le temps d'obtention des informations, ce qui limite l'agilité des organisations à répondre à des conditions commerciales en évolution rapide.
Pour surmonter ces défis, les solutions basées sur le cloud et les cadres de calcul distribué comme Apache Hadoop et Apache Spark sont de plus en plus adoptés. Cependant, l'optimisation des algorithmes pour le traitement parallèle et la réduction des goulots d'étranglement informatiques restent des défis permanents pour le marché.
Il est essentiel de garantir que les modèles d'analyse prédictive peuvent fonctionner efficacement et à grande échelle pour les organisations qui cherchent à exploiter tout le potentiel de leurs actifs de données.
Défis liés à la pénurie de talents et au manque de compétences
Le marché de la science des données et de l'analyse prédictive est confronté à un défi permanent de pénurie de talents et de manque de compétences. La demande de data scientists, d'ingénieurs en apprentissage automatique et de professionnels de l'analyse qualifiés dépasse de loin le vivier de talents. En conséquence, les organisations ont du mal à trouver et à retenir des personnes possédant l'expertise nécessaire pour mener à bien leurs initiatives en matière de données.
Ce défi est exacerbé par l'évolution rapide de la technologie et des méthodologies dans le domaine. Les professionnels des données doivent se tenir au courant des derniers outils, techniques et tendances, ce qui nécessite un apprentissage continu et un développement professionnel.
De plus, les organisations ont souvent du mal à intégrer les équipes de science des données dans leurs flux de travail et cultures existants, ce qui entraîne des problèmes de communication et de collaboration entre les scientifiques des données et les autres fonctions commerciales.
Pour relever ces défis en matière de déficit de talents et de compétences, les entreprises investissent dans des programmes de formation et de perfectionnement, tirent parti du conseil externe et de l'externalisation et adoptent des outils collaboratifs pour faciliter le travail d'équipe interfonctionnel. Il est essentiel pour les entreprises qui cherchent à exploiter tout le potentiel de la science des données et de l'analyse prédictive sur un marché hautement concurrentiel de combler la pénurie de talents et le déficit de compétences.
Principales tendances du marché
Analytique augmentée transformer la science des données grâce à l'automatisation
L'analyse augmentée révolutionne le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive. Cette tendance implique l'intégration d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) dans des outils d'analyse de données pour automatiser et améliorer le processus de prise de décision. Les plateformes d'analyse augmentée peuvent automatiquement découvrir des modèles cachés, générer des informations et même suggérer des actions aux utilisateurs professionnels, réduisant ainsi le besoin d'expertise spécialisée en science des données.
Cette tendance démocratise l'analyse des données, permettant à un plus large éventail de professionnels d'exploiter la puissance des données. Les entreprises adoptent des solutions d'analyse augmentée pour obtenir un avantage concurrentiel en prenant des décisions basées sur les données rapidement et efficacement. Alors que la demande d'automatisation et d'informations basées sur les données continue de croître, l'analyse augmentée est appelée à dominer le marché, la rendant plus accessible et plus efficace que jamais.
L'IA explicable garantir la transparence et la confiance dans l'analyse prédictive
L'IA explicable (XAI) devient de plus en plus importante sur le marché de la science des données et de l'analyse prédictive. À mesure que les modèles d'IA et de ML sont intégrés dans divers processus commerciaux, le besoin de transparence et d'interprétabilité augmente. Les techniques XAI permettent aux scientifiques des données et aux utilisateurs professionnels de comprendre pourquoi un modèle d'IA fait des prédictions spécifiques, de découvrir des biais potentiels et de garantir l'équité et la conformité aux réglementations.
Cette tendance est motivée par la nécessité d'instaurer la confiance dans les décisions basées sur l'IA, en particulier dans des secteurs tels que la santé, la finance et les services juridiques. Alors que les organisations cherchent à faire des prédictions éthiques et impartiales, XAI devient un élément essentiel des solutions d'analyse prédictive. Dans les années à venir, l'IA XAI continuera de gagner en importance en tant que tendance du marché, répondant aux défis éthiques et réglementaires associés à l'adoption de l'IA.
Edge Analytics des informations en temps réel à la périphérie du réseau
Edge Analytics transforme le paysage de la science des données et de l'analyse prédictive en rapprochant le traitement et l'analyse des données en temps réel de la source de génération des données. Avec la prolifération des appareils et des capteurs de l'Internet des objets (IoT), les organisations sont confrontées à des volumes massifs de données qui nécessitent une analyse immédiate pour en tirer des informations exploitables.
Edge Analytics permet aux organisations de traiter et d'analyser les données à la périphérie du réseau, réduisant ainsi la latence et permettant une prise de décision plus rapide. Cette tendance est particulièrement cruciale dans des secteurs tels que la fabrication, la santé et les véhicules autonomes, où les informations en temps réel sont essentielles pour l'efficacité opérationnelle et la sécurité.
À mesure que l'adoption des appareils IoT continue de croître, l'analyse de pointe devrait devenir une pratique courante dans la science des données et l'analyse prédictive, offrant aux organisations la possibilité d'extraire de la valeur des données à la vitesse de l'entreprise.
Confidentialité et éthique des données garantir une science des données responsable
La confidentialité des données et l'éthique façonnent de plus en plus le marché de la science des données et de l'analyse prédictive. Avec l'augmentation des violations de données et des préoccupations concernant l'utilisation éthique des données, les organisations sont sous pression pour donner la priorité à la protection des données et à leur traitement responsable.
En conséquence, les scientifiques des données et les organisations se concentrent sur la mise en œuvre de mesures robustes de confidentialité des données, le respect des réglementations sur la protection des données telles que le RGPD et le CCPA, et l'adoption de pratiques d'IA éthiques. Cette tendance s'étend au développement de modèles d'IA qui respectent la confidentialité et l'équité, garantissant que les solutions d'analyse prédictive sont non seulement précises, mais aussi éthiques et conformes.
La confidentialité des données et l'éthique continueront d'être des tendances importantes du marché, influençant le développement de solutions de science des données et d'analyse prédictive et façonnant la manière dont les organisations utilisent les données de manière responsable dans un monde axé sur les données.
Solutions d'analyse spécifiques à l'industrie adapter l'analyse prédictive aux secteurs verticaux
Le marché mondial de la science des données et de l'analyse prédictive connaît une tendance vers des solutions d'analyse spécifiques à chaque secteur. Les organisations reconnaissent que les approches d'analyse universelles peuvent ne pas répondre aux défis et aux exigences uniques des différents secteurs verticaux.
En conséquence, les fournisseurs de science des données et d'analyse prédictive adaptent leurs solutions à des secteurs spécifiques, tels que la santé, la finance, la vente au détail et l'énergie. Ces solutions sectorielles proposent des modèles, des gabarits et des outils d'analyse prédéfinis, optimisés pour les besoins et les cas d'utilisation particuliers de chaque secteur.
Cette tendance permet aux organisations de tirer davantage de valeur de leurs données en exploitant des solutions d'analyse conçues explicitement pour leur secteur. Elle reflète également la reconnaissance croissante du fait que l'expertise du domaine et la connaissance du secteur sont essentielles pour la réussite des implémentations d'analyses prédictives.
Informations sectorielles
Informations sur les composants
Segment de solutions
Les solutions du segment Science des données et analyse prédictive sont conçues pour être conviviales et accessibles aux data scientists et aux utilisateurs professionnels. Elles sont souvent dotées d'interfaces conviviales, de fonctionnalités glisser-déposer et de modèles prédéfinis, ce qui permet aux organisations de mettre en œuvre plus facilement des projets d'analyse sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie. Cette facilité de mise en œuvre accélère l'adoption des solutions.
Les entreprises ont besoin de solutions évolutives capables de croître en même temps que leurs besoins en données et en analyse. Les solutions de science des données et d'analyse prédictive sont conçues pour s'adapter à des volumes de données et à une complexité variables. À mesure que les organisations développent leurs initiatives de données et leurs projets d'analyse, ces solutions peuvent évoluer de manière transparente pour gérer des ensembles de données plus volumineux et des analyses plus complexes.
Informations sur le déploiement
Segment Cloud
Le déploiement Cloud élimine le besoin d'investissements initiaux importants en capital dans le matériel et l'infrastructure. Au lieu de cela, les organisations peuvent opter pour un modèle de paiement à l'utilisation, en payant uniquement pour les ressources informatiques qu'elles utilisent. Cette rentabilité est particulièrement intéressante pour les petites et moyennes entreprises (PME) qui peuvent avoir des contraintes budgétaires.
Les solutions de science des données et d'analyse prédictive basées sur le Cloud peuvent être déployées rapidement par rapport aux alternatives sur site. Cet avantage de rapidité de mise sur le marché permet aux organisations de lancer rapidement des projets d'analyse, d'obtenir des informations plus tôt et de réagir rapidement à l'évolution de la dynamique du marché.
Le déploiement Cloud facilite l'accès aux outils d'analyse et aux données depuis n'importe quel endroit doté d'une connexion Internet. Cette accessibilité favorise la collaboration entre des équipes dispersées géographiquement, ce qui permet aux scientifiques des données, aux analystes et aux décideurs de travailler ensemble de manière transparente et de partager des informations sans effort.
Les solutions d'analyse de données basées sur le cloud peuvent s'intégrer à d'autres services cloud tels que le stockage de données, l'entreposage de données et les plateformes d'apprentissage automatique. Cette intégration rationalise le processus d'analyse de données de bout en bout, de l'ingestion de données au déploiement de modèles, améliorant l'efficacité et réduisant les frictions dans le flux de travail d'analyse.
Informations régionales
Amérique du Nord
Les entreprises nord-américaines, en particulier aux États-Unis, ont adopté très tôt une culture axée sur les données. Les organisations de divers secteurs reconnaissent la valeur des données pour prendre des décisions éclairées, améliorer l'expérience client et optimiser les opérations. Cette approche proactive a conduit à des investissements substantiels dans les outils, les plateformes et les talents d'analyse de données.
La région nord-américaine bénéficie d'un accès à de vastes quantités de données en raison de sa taille et de la diversité de son économie. Cette abondance de données, allant du comportement des clients aux tendances du marché, offre un environnement idéal aux scientifiques et analystes de données pour développer et affiner les modèles d'analyse prédictive. La disponibilité d'ensembles de données riches et diversifiés alimente l'innovation et l'expérimentation sur le terrain.
Développements récents
- En février 2023, Afterpay, une société de « Buy Now, Pay Later », a choisi la Cloudera Data Platform (CDP) de Cloudera pour alimenter son système de détection de fraude en temps réel. La solution permet à Afterpay d'exécuter des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et d'analyse en continu pour détecter et prévenir les activités frauduleuses en temps réel. Cela garantirait une expérience sécurisée et digne de confiance pour leurs clients.
- Google Cloud Next '2022, qui s'est tenu en octobre 2022, a annoncé une variété d'avancées dans l'IA et le ML, l'analyse de données et la sécurité. L'objectif de Google était de fournir un cloud de données hautement adaptable, accessible et robuste qui permet aux organisations d'utiliser des données provenant de sources, de formats de stockage et d'approches analytiques divers sur différents fournisseurs de cloud et plateformes qui répondent à leurs besoins.
Principaux acteurs du marché
- Accenture plc
- Vention, Inc.
- Absolutdata Analytics Pvt. Ltd.
- Salesforce, Inc.
- Manthan Software Services Pvt. Ltd.
- LatentView Analytics Private Limited
- Oracle Corporation
- SG Analytics, Inc.
- Mu Sigma Inc.
- Fractal Analytics Private Limited
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