Marché de la datafication – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, 2018-2028, segmenté par type (datafication comportementale, datafication sociale, datafication géospatiale, datafication transactionnelle, datafication de capteurs), par application (Blockchain, AIOps, informatique cognitive, informatique de pointe, FinOps, autres), par secteur vertical (BFSI,
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 CustomizationMarché de la datafication – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, 2018-2028, segmenté par type (datafication comportementale, datafication sociale, datafication géospatiale, datafication transactionnelle, datafication de capteurs), par application (Blockchain, AIOps, informatique cognitive, informatique de pointe, FinOps, autres), par secteur vertical (BFSI,
Le marché mondial de la datafication devrait croître à un TCAC sain au cours de la période de prévision. Le terme « datafication » fait référence au processus de transformation de divers types d'informations en données numériques, qui peuvent ensuite être analysées et utilisées pour orienter les décisions commerciales. Le marché de la datafication fait référence à l'industrie en pleine croissance qui se spécialise dans la collecte, l'analyse et l'exploitation des données à des fins commerciales. La datafication est devenue de plus en plus répandue en raison des progrès technologiques, en particulier dans des domaines tels que la collecte, le stockage et l'analyse des données. Avec la prolifération des appareils numériques, des capteurs et des plateformes en ligne, de vastes quantités de données sont générées en continu. Ces données peuvent provenir de sources telles que les interactions sur les réseaux sociaux, les transactions en ligne, les appareils IoT, les capteurs et d'autres sources numériques. La datafication a le potentiel de révolutionner les industries, de permettre une prise de décision basée sur les données et d'apporter des changements transformateurs dans divers aspects de la société.
Le marché de la datafication a connu une croissance considérable ces dernières années, car de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter les données pour obtenir un avantage concurrentiel. Ce marché comprend un large éventail d'acteurs, des sociétés d'analyse de données et des sociétés de logiciels aux courtiers en données et aux sociétés de conseil.
Certains des principaux moteurs du marché mondial de la datafication comprennent la disponibilité croissante des données, l'importance croissante de la prise de décision basée sur les données et l'essor des technologies d'analyse avancées telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Alors que ces tendances continuent de façonner le paysage commercial, il est probable que le marché de la datafication continuera de croître et d'évoluer, offrant de nouvelles opportunités et de nouveaux défis aux entreprises de toutes tailles.
La disponibilité croissante des données alimente la croissance du marché
La disponibilité de grandes quantités de données est l'un des principaux moteurs de la croissance de la datafication. Avec l'essor d'Internet et des technologies numériques, de plus en plus de données sont générées chaque jour. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que les médias sociaux, les capteurs, les appareils connectés, etc.
La datafication fait référence au processus de transformation de ces données en informations et connaissances précieuses qui peuvent être utilisées pour orienter les décisions commerciales et améliorer les performances. En analysant et en interprétant ces données, les entreprises peuvent acquérir une compréhension plus approfondie de leurs clients, de leurs opérations et de leurs marchés, et utiliser ces connaissances pour prendre de meilleures décisions.
Alors que de plus en plus de données sont disponibles, les entreprises se tournent de plus en plus vers la datafication pour obtenir un avantage concurrentiel. Le marché de la datafication et de la prise de décision basée sur les données connaît une croissance rapide, les entreprises investissant massivement dans des technologies et des outils qui peuvent les aider à extraire des informations de leurs données.
Dans l'ensemble, la disponibilité croissante des données stimule la croissance de la datafication, et cette tendance devrait se poursuivre dans les années à venir.
Télécharger un exemple de rapport gratuitL'importance croissante de la prise de décision basée sur les données conduit à une demande accrue de datafication
L'importance croissante de la prise de décision basée sur les données a conduit à une demande accrue de datafication. La datafication fait référence au processus de transformation de divers types d'informations en données numériques structurées qui peuvent être analysées à l'aide d'algorithmes informatiques. Les entreprises et les organisations s'appuyant de plus en plus sur les données pour prendre leurs décisions, le besoin de datafication est devenu essentiel.
La datafication permet aux entreprises de collecter et d'analyser des données provenant de diverses sources, notamment les médias sociaux, les commentaires des clients et les tendances du marché, afin d'obtenir des informations et de prendre des décisions plus éclairées. Cela peut conduire à de meilleurs résultats, à une efficacité accrue et à des économies de coûts. Par exemple, la datafication peut aider les entreprises à identifier les domaines d'amélioration de leurs opérations, à optimiser leur chaîne d'approvisionnement et à cibler plus efficacement leurs efforts marketing.
La demande de datafication a connu une croissance exponentielle ces dernières années, car la prise de décision basée sur les données est devenue un élément fondamental de nombreux secteurs, notamment la finance, la santé, la vente au détail et la fabrication. Avec l'avènement du big data et des outils d'analyse avancés, les entreprises ont désormais accès à de vastes quantités de données qui peuvent être utilisées pour générer des informations et prendre des décisions éclairées. En conséquence, la capacité à collecter, stocker et analyser des données est devenue une compétence essentielle pour les organisations qui cherchent à rester compétitives dans le monde actuel, axé sur les données et en évolution rapide.
Demande croissante de connectivité sans fil à haut débit et à faible latence pour diverses applications
L'essor des technologies d'analyse avancées telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) a joué un rôle important dans la croissance de la datafication. Ces technologies ont permis de traiter et d'analyser de grandes quantités de données plus rapidement et plus précisément que jamais auparavant. Les algorithmes d'IA et de ML sont conçus pour apprendre des modèles et des informations contenus dans les données, et pour faire des prédictions et des recommandations basées sur cet apprentissage. Par conséquent, les entreprises et les organisations utilisent ces technologies pour mieux comprendre le comportement des clients, les tendances du marché et d'autres facteurs importants qui affectent leurs opérations. La datafication permet également à l'IA et au ML de travailler plus efficacement en leur fournissant de grandes quantités de données structurées et non structurées à partir desquelles apprendre. En alimentant ces algorithmes avec davantage de données, ils deviennent plus précis et efficaces pour prédire les résultats et identifier les modèles que les humains ne peuvent pas voir. Dans l’ensemble, l’essor de l’IA et du ML a accéléré la tendance à la datafication, car les entreprises cherchent à tirer parti de ces technologies pour obtenir un avantage concurrentiel et mieux comprendre leurs clients et leurs opérations.
Une mauvaise qualité des données peut conduire à des informations et des décisions erronées
Une mauvaise qualité des données peut avoir un impact significatif sur la précision et la fiabilité des informations et des décisions basées sur ces données. Si les données analysées sont inexactes ou incomplètes, cela peut conduire à des informations et des décisions erronées. Par exemple, si les données manquent d’informations clés ou sont obsolètes, elles peuvent ne pas refléter l’état actuel de l’entreprise ou du secteur analysé. Les données biaisées peuvent également conduire à des informations et des décisions erronées. Un biais peut se produire si les données analysées ne sont pas représentatives de la population ou si elles reflètent les préjugés de ceux qui ont collecté les données. Si les données analysées sont incohérentes ou contradictoires, cela peut conduire à des informations et des décisions erronées. Par exemple, si différentes sources de données fournissent des informations contradictoires, il peut être difficile de déterminer quelle source est la plus précise. Les erreurs de données telles que les doublons, les entrées incorrectes ou les incohérences de formatage peuvent également affecter l'exactitude des informations et des décisions basées sur ces données. En l'absence d'une gouvernance des données appropriée, les données peuvent devenir désorganisées, difficiles d'accès ou peu fiables, ce qui conduit à des informations et des décisions erronées. Par conséquent, il est essentiel de s'assurer que les données sont exactes, complètes, impartiales, cohérentes et gérées correctement pour éviter de prendre des informations et de prendre des décisions erronées sur la base de ces données. Cela peut être réalisé grâce à des mesures de contrôle de la qualité des données appropriées, notamment le profilage, le nettoyage et la validation des données.
Développements récentsÂ
- En 2021, Google a lancé une nouvelle suite d'outils d'analyse et de visualisation de données appelée Google Analytics 4. Cette nouvelle version de la plateforme est conçue pour fournir des informations plus détaillées sur le comportement des utilisateurs sur plusieurs canaux et appareils, notamment les applications mobiles et les navigateurs Web. Elle intègre également des algorithmes d'apprentissage automatique pour aider les entreprises à identifier plus rapidement les tendances et les opportunités.
- IBM a mis à profit son expertise en matière d'IA et d'analyse de données pour développer de nouvelles solutions pour des secteurs tels que la santé, la finance et la fabrication. En 2021, la société a lancé une nouvelle plateforme appelée IBM Cloud Pak for Data, qui intègre plusieurs sources de données et fournit des outils de gouvernance, d'analyse et d'apprentissage automatique des données.
- En 2020, Oracle a lancé une nouvelle plateforme appelée Oracle Analytics Cloud, qui permet aux utilisateurs de créer et de partager facilement des visualisations et des informations sur les données. La plateforme intègre également des capacités d'apprentissage automatique et d'IA pour aider les utilisateurs à découvrir des modèles et des tendances cachés dans leurs données.
Segmentation du marché
En fonction du type, le marché est segmenté en datafication comportementale, datafication sociale, datafication géospatiale, datafication transactionnelle et datafication de capteurs. En fonction de l'application, le marché est encore segmenté en blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps et autres. Sur la base du secteur vertical, le marché est subdivisé en BFSI, santé, informatique et télécommunications, vente au détail, gouvernement et défense, fabrication, et médias et divertissement.
Profils d'entreprise
IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) comptent parmi les principaux acteurs opérant sur le marché mondial de la datafication.
| Attribut | Détails |
| Année de base | 2022 |
| Années historiques | 2018 – 2021 |
| Année estimée | 2023 |
| Période de prévision | 2024 – 2028 |
| Unités quantitatives | Chiffre d'affaires en milliards USD et TCAC pour 2018-2022 et 2023E-2028F |
| Couverture du rapport | Prévisions de chiffre d'affaires, part de marché de l'entreprise, paysage concurrentiel, facteurs de croissance et tendances |
| Segments couverts | Par type Par application Par secteur vertical Par région |
| Portée régionale | Asie-Pacifique, Amérique du Nord, Europe, Moyen-Orient et Afrique et Amérique du Sud |
| Périmètre du pays | Chine, Japon, Inde, Australie, Corée du Sud, États-Unis, Canada, Mexique, Royaume-Uni, Allemagne, France, Espagne, Italie, Israël, Turquie, Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Brésil, Argentine, Colombie |
| Principales entreprises présentées | IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) |
| Périmètre de personnalisation | Personnalisation gratuite du rapport à 10 % avec l'achat. Ajout ou modification de paramètres de pays, de région et Portée du segment. |
| Options de tarification et d'achat | Bénéficiez d'options d'achat personnalisées pour répondre exactement à vos besoins de recherche. Découvrez les options d'achat |
| Format de livraison | PDF et Excel par e-mail (nous pouvons également fournir la version modifiable du rapport au format PPT/pdf sur demande spéciale) |
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