Taille du marché mondial de l'intelligence décisionnelle par composant (plateforme, solutions), par mode de déploiement (sur site, cloud), par secteur d'activité (BFSI, informatique et télécommunications, gouvernement), par taille d'entreprise (grandes entreprises, petites et moyennes entreprises), par portée géographique et prévisions

Taille et prévisions du marché de l'intelligence décisionnelle

La taille du marché de l'intelligence décisionnelle était évaluée à 8,49 milliards USD en 2021 et devrait atteindre 38,08 milliards USD d'ici 2030, avec un TCAC de 17,8 % de 2023 à 2030.

L'intelligence décisionnelle gagne en popularité parmi les entreprises en raison de son efficacité. En la mettant en œuvre, les entreprises peuvent améliorer les performances organisationnelles tout en offrant aux clients une meilleure expérience. Il s'agit d'une technique précise et abordable pour améliorer la prise de décision. La nécessité d'éliminer les risques particuliers associés à la prise de décision humaine est en hausse, et le développement du ML et de l'AL permet à un certain nombre d'industries d'utiliser pleinement l'intelligence décisionnelle, ce qui stimule la croissance du marché mondial de l'intelligence décisionnelle. Le rapport sur le marché mondial de l'intelligence décisionnelle fournit une évaluation holistique du marché. Le rapport propose une analyse complète des segments clés, des tendances, des moteurs, des contraintes, du paysage concurrentiel et des facteurs qui jouent un rôle substantiel sur le marché.

Définition du marché mondial de l'intelligence décisionnelle

L'intelligence artificielle (IA), l'analyse des données et les procédures de prise de décision sont toutes combinées dans le domaine de l'intelligence décisionnelle pour améliorer et optimiser la prise de décision. Cela implique l'utilisation d'une gamme de stratégies, de formules et d'instruments pour collecter, examiner et évaluer les données afin de porter des jugements judicieux et sensés. En combinant les informations basées sur les données avec le jugement humain, l'intelligence décisionnelle s'efforce de surmonter la complexité et l'incertitude qui accompagnent souvent la prise de décision. Afin de trouver des modèles, des tendances et des conséquences prospectives, elle utilise des analyses sophistiquées, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. Afin d'orienter les décideurs vers les meilleures options, elle prend également en compte des éléments tels que l'évaluation des risques, l'analyse des coûts et l'allocation des ressources.

En raison de la complexité des opérations des entreprises, de l'abondance des données et de la nécessité pour les organisations de prendre des décisions judicieuses et efficaces, le marché de l'intelligence décisionnelle s'est rapidement développé. De nombreux secteurs, notamment la finance, la santé, la fabrication, la vente au détail et les transports, utilisent des systèmes d'intelligence décisionnelle. Le marché offre une large gamme de produits, notamment des services de conseil, des algorithmes d'apprentissage automatique, des logiciels d'analyse prédictive, des outils de visualisation de données et des systèmes d'aide à la décision. Ces produits aident les entreprises à collecter, analyser et analyser des données pour produire des informations qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions.

Aperçu du marché mondial de l'intelligence décisionnelle

L'avènement de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) a considérablement contribué à la croissance et au potentiel de l'intelligence décisionnelle dans divers secteurs. Les technologies ML et IA fournissent des outils puissants pour analyser de grands volumes de données, identifier des modèles et faire des prédictions, qui sont des composants essentiels de l'intelligence décisionnelle. Les algorithmes ML et IA permettent aux organisations d'améliorer la précision des prévisions, d'obtenir des informations prédictives et d'automatiser les processus de prise de décision. En tirant parti de ces technologies, les solutions d'intelligence décisionnelle peuvent aider les organisations à prendre des décisions éclairées et basées sur les données dans un large éventail de cas d'utilisation. Des secteurs tels que les services financiers, les soins de santé et la gestion de la chaîne d'approvisionnement peuvent particulièrement bénéficier de l'intelligence décisionnelle alimentée par ML et IA. Ces industries traitent souvent des ensembles de données complexes et nécessitent une prise de décision précise et opportune pour optimiser leurs opérations.

Les techniques de ML et d'IA peuvent aider à analyser les données financières, détecter les fraudes, identifier les tendances dans les dossiers médicaux des patients, optimiser la logistique de la chaîne d'approvisionnement, etc. Ainsi, l'intelligence décisionnelle offre aux organisations un avantage concurrentiel en leur permettant de prendre des décisions plus précises et plus éclairées. En tirant parti des informations basées sur les données, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, améliorer l'allocation des ressources, minimiser les risques et améliorer l'expérience client. Ces gains d'efficacité contribuent à améliorer les performances et la rentabilité. La surcharge d'informations et la dépendance excessive aux systèmes d'aide à la décision (DSS) peuvent en effet constituer des contraintes dans le contexte de l'intelligence décisionnelle. Avec l'abondance des données et la capacité des systèmes d'intelligence décisionnelle à analyser de vastes quantités d'informations, les décideurs peuvent être confrontés à une surcharge d'informations. Lorsqu'ils sont confrontés à un déluge de données, il devient difficile d'identifier les informations les plus pertinentes et les plus exploitables. Les décideurs peuvent avoir du mal à filtrer les informations non pertinentes ou moins importantes, ce qui entraîne une confusion et une paralysie décisionnelle.

Il est essentiel de concevoir des systèmes d'intelligence décisionnelle qui fournissent des informations concises, significatives et exploitables pour atténuer le problème de la surcharge d'informations. Le jugement humain prend en compte des facteurs intangibles, tels que les émotions, l'éthique et la culture organisationnelle, qui ne peuvent pas toujours être capturés par les seules approches basées sur les données. Il est important d'intégrer l'expertise humaine et les connaissances du domaine dans les processus de prise de décision, en considérant les informations fournies par les systèmes d'intelligence décisionnelle comme complémentaires plutôt qu'exclusives. En outre, les organisations doivent tenir compte des considérations éthiques et s'assurer que les systèmes d'intelligence décisionnelle sont conçus et formés pour atténuer les biais et adhérer aux directives éthiques. Cependant, l'essor des développements de la technologie du big data offre une opportunité significative pour l'intelligence décisionnelle et l'intelligence économique exploitable.

L'intelligence décisionnelle, combinée à l'analyse du big data, peut faciliter la découverte de connaissances et l'analyse de texte. En analysant de grands volumes de données non structurées, telles que des documents, des publications sur les réseaux sociaux et des commentaires clients, les systèmes d'intelligence décisionnelle peuvent extraire automatiquement des informations pertinentes, résumer le contenu et effectuer une analyse des sentiments et une exploration d'opinion. Cela permet aux organisations d'obtenir une vision collective et de prendre des décisions basées sur les données en fonction d'une compréhension globale des données. De plus, en tirant parti des technologies du Big Data, les systèmes d'intelligence décisionnelle peuvent traiter et analyser les données en temps quasi réel, permettant aux organisations de prendre des décisions opportunes et éclairées. Cette veille stratégique exploitable permet aux organisations de réagir rapidement aux tendances du marché, aux demandes des clients et aux paysages concurrentiels, leur donnant ainsi un avantage concurrentiel.

Analyse de la segmentation du marché mondial de l'intelligence décisionnelle

Le marché mondial de l'intelligence décisionnelle est segmenté sur la base du composant, du mode de déploiement, du secteur vertical, de la taille de l'entreprise et de la géographie.

Marché de l'intelligence décisionnelle, par composant

• Plateforme
• Solutions
• Services

En fonction du composant, le marché est segmenté en plateforme, solutions et services. Le segment de la plateforme a été le plus grand contributeur, représentant près de la moitié de la part de marché mondiale de l'intelligence décisionnelle. Français Cela est principalement dû aux grandes entreprises informatiques telles que Google, Oracle, IBM et Microsoft, qui développent des plateformes d'intelligence décisionnelle pour aider les équipes informatiques à gérer les volumes croissants de données générées. Ces plateformes permettent aux organisations d'exploiter efficacement les données et de prendre des décisions éclairées. D'autre part, le segment des solutions devrait connaître le taux de croissance annuel composé (TCAC) le plus rapide, soit 17,0 %. Cette croissance est attribuée à l'utilisation de diverses méthodologies de prise de décision telles que l'IA, le ML, l'intelligence contextuelle et l'automatisation. Ces méthodologies sont combinées pour générer des recommandations commerciales exploitables et uniques qui peuvent être rapidement mises en œuvre, offrant ainsi une valeur commerciale significative.

Marché de l'intelligence décisionnelle, par mode de déploiement

• Sur site
• Cloud

En fonction du mode de déploiement, le marché est segmenté en sur site et en cloud. Le mode de déploiement sur site représentait la part la plus importante, capturant plus des deux tiers de la part de marché globale de l'intelligence décisionnelle. Français La préférence pour les déploiements sur site peut être attribuée à la protection et à la sécurité supérieures des données qu'ils offrent. Les solutions sur site permettent aux entreprises de garder le contrôle de leurs données et de se conformer à diverses normes réglementaires, ce qui est crucial pour les secteurs ayant des exigences strictes en matière de confidentialité des données. Cependant, le mode de déploiement cloud devrait connaître le TCAC le plus rapide de 16,7 %. Cette croissance est alimentée par l'adoption croissante des entrepôts de données cloud et des solutions d'intelligence décisionnelle basées sur le cloud. Les organisations tirent parti de l'évolutivité, de la flexibilité et de l'accessibilité des plateformes cloud pour résoudre des problèmes complexes de prise de décision.

Marché de l'intelligence décisionnelle, par secteur vertical

• BFSI
• IT & Telecom
• Gouvernement
• Commerce de détail et biens de consommation
• Santé
• Énergie et services publics
• Autres

En fonction du secteur vertical, le marché est segmenté en BFSI, IT & Telecom, Gouvernement, Commerce de détail et Biens de consommation, soins de santé, énergie et services publics, et autres. Le segment des soins de santé a affiché une part de revenus importante sur le marché de l'intelligence décisionnelle. Le secteur a reconnu le potentiel des techniques d'analyse innovantes, et de l'IA en particulier, pour améliorer les résultats des soins de santé, améliorer les soins aux patients et rationaliser les processus opérationnels.

L'intelligence décisionnelle permet aux organisations de soins de santé d'exploiter les données et les analyses pour une prise de décision éclairée dans divers aspects, tels que le diagnostic des patients, les plans de traitement, l'allocation des ressources et l'efficacité opérationnelle. Alors que l'IA et les techniques d'analyse continuent de progresser et de devenir plus précises, le secteur de la santé adopte de plus en plus de solutions d'intelligence décisionnelle. Ces solutions permettent aux professionnels de la santé d'exploiter la puissance des données et des analyses, ce qui conduit à des diagnostics plus précis, des traitements personnalisés et de meilleurs résultats pour les patients.

Marché de l'intelligence décisionnelle, par taille d'entreprise

• Grande entreprise
• Petite et moyenne entreprise

En fonction de la taille de l'entreprise, le marché est segmenté en grandes entreprises et petites et moyennes entreprises. Le segment des grandes entreprises représentait la plus grande part, capturant près des deux tiers du marché global de l'intelligence décisionnelle. Ce segment devrait maintenir sa domination tout au long de la période de prévision. Les grandes entreprises ont été les premières à adopter des solutions d'intelligence décisionnelle en raison de leur infrastructure robuste, de leurs volumes de données plus importants et de leurs ressources plus importantes à investir dans des capacités d'analyse avancées. Elles ont la capacité d'exploiter l'intelligence décisionnelle pour optimiser leurs opérations et stimuler la croissance de leur entreprise. Cependant, le segment des petites et moyennes entreprises (PME) devrait connaître le taux de croissance annuel composé (TCAC) le plus rapide, soit 16,7 %. Cette croissance peut être attribuée à la disponibilité croissante d'outils de business intelligence (BI) conviviaux qui nécessitent peu ou pas d'expérience en codage. Ces outils permettent aux PME de développer des applications BI robustes et facilitent l'automatisation et l'intégration de diverses opérations d'entreprise, notamment les personnes, les données, la technologie et les procédures.

Marché de l'intelligence décisionnelle, par géographie

• Amérique du Nord
• Europe
• Asie-Pacifique
• Amérique latine
• Moyen-Orient et Afrique

Sur la base d'une analyse régionale, le marché mondial de l'intelligence décisionnelle est classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique. L'Amérique du Nord détenait la plus grande part du marché de l'intelligence décisionnelle, représentant près d'un tiers du marché mondial. Cela peut être attribué aux technologies avancées de la région, notamment l'IA, le ML, les applications intelligentes et les requêtes en langage naturel. Les entreprises nord-américaines sont à l’avant-garde de l’adoption de solutions d’intelligence décisionnelle pour obtenir un avantage concurrentiel.

D’autre part, le marché de l’Asie-Pacifique devrait dominer en termes de revenus et afficher le taux de croissance annuel composé (TCAC) le plus rapide de 18,1 % au cours de la période de prévision. Les entreprises de la région Asie-Pacifique exploitent de plus en plus des approches décisionnelles techniques pour obtenir des résultats positifs substantiels et cohérents dans leurs processus décisionnels. Avec une attention croissante portée à la transformation numérique et à l’adoption de technologies avancées, l’Asie-Pacifique présente des opportunités importantes pour l’intelligence décisionnelle.

Acteurs clés

Le rapport d’étude « Marché mondial de l’intelligence décisionnelle » fournira des informations précieuses en mettant l’accent sur le marché mondial.

Les principaux acteurs

Notre analyse de marché fournit des informations détaillées sur les principaux acteurs, notamment des informations sur leurs états financiers, leurs portefeuilles de produits, leurs analyses comparatives de produits et leurs analyses SWOT. Outre les études de parts de marché, les stratégies de développement importantes, les avancées récentes et l'analyse du classement du marché des concurrents susmentionnés à l'échelle mondiale sont également incluses dans la section sur le paysage concurrentiel.

Principaux développements

• Provenir et Inovatec se sont associés en septembre 2022. Les emprunteurs de voitures auront accès aux solutions de risque de Provenir via la plateforme LOS d'Inovatec grâce à ce partenariat.
• Microsoft et P&G ont collaboré en juin 2022. Grâce à cette coopération, P&G peut améliorer ses capacités d'informatique de pointe, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour une visibilité en temps réel, ainsi que numériser et intégrer les données de plus de 100 sites de production à travers le monde. Les travailleurs de P&G pourront analyser les données de production et utiliser l'intelligence artificielle pour faire rapidement des choix qui font progresser le développement et ont un impact exponentiel.
• IBM a acheté Databand.ai en juin 2022. Grâce aux ressources accrues rendues possibles par cette acquisition, Databand.ai sera en mesure d'élargir la portée de ses capacités d'observabilité, permettant des connexions plus profondes avec davantage de technologies open source et à but lucratif qui alimentent la pile de données moderne. De plus, qu'elles utilisent Databand.ai en tant que logiciel en tant que service (SaaS) ou sous forme d'abonnement auto-hébergé, les entreprises auront un contrôle total sur la manière dont il est utilisé.
• Provenir avec Francisco Franch a annoncé en mars 2022 qu'ils aideraient le nombre croissant de sociétés de services financiers à la recherche d'outils de gestion des risques basés sur l'IA. Français sera en charge de la gestion des opérations commerciales, de l'expansion commerciale et des stratégies marketing de l'Espagne.

Périmètre du rapport

Rapports les plus tendance

Méthodologie de recherche des études de marché 

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Raisons d'acheter ce rapport

Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois des facteurs économiques et non économiques Fourniture de données sur la valeur marchande (en milliards USD) pour chaque segment et sous-segment Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide et dominer le marché Analyse par géographie mettant en évidence la consommation du produit/service dans la région ainsi que les facteurs qui affectent le marché dans chaque région Paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que les lancements de nouveaux services/produits, les partenariats, les expansions commerciales et les acquisitions au cours des cinq dernières années, des entreprises ont été profiléesProfils d'entreprise détaillés comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits,