Mercato Big Data in Europa per componente (hardware, software, servizi), per tipo di distribuzione (basato su cloud, on-premise), per applicazione (analisi dei clienti, analisi della supply chain, analisi di marketing, analisi dei prezzi, analisi spaziale, analisi della forza lavoro, analisi del rischio e del credito, analisi dei trasporti), per settore dell'utente finale (BFSI (servizi bancari, f
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
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| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 86,29 miliardi di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 138,01 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 7,98% |
| Segmento in più rapida crescita | Analisi dei clienti |
| Più grande Mercato | Regno Unito |
Panoramica del mercato
Europa
Il mercato europeo dei Big Data comprende le tecnologie e i servizi che consentono alle organizzazioni di elaborare, analizzare e ricavare informazioni da set di dati ampi e complessi generati da varie fonti, come social media, dati transazionali e dispositivi Internet of Things. Questo mercato è pronto per una crescita significativa guidata dal crescente volume di dati generati e dalla necessità delle organizzazioni di sfruttare questi dati per ottenere un vantaggio competitivo. Man mano che le aziende riconoscono il valore del processo decisionale basato sui dati, cresce la domanda di soluzioni di analisi avanzate in grado di estrarre informazioni fruibili da grandi quantità di dati. Inoltre, la crescente adozione del cloud computing sta facilitando un accesso più facile a strumenti e piattaforme big data, consentendo alle organizzazioni di scalare le proprie capacità di dati senza l'onere di ingenti investimenti infrastrutturali.
L'implementazione di rigide normative in materia di protezione dei dati e privacy, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati, sta anche contribuendo alla domanda di soluzioni big data robuste che garantiscano la conformità sfruttando efficacemente i dati. Inoltre, l'integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico con l'analisi big data sta migliorando la capacità delle organizzazioni di prevedere tendenze, automatizzare processi e personalizzare le esperienze dei clienti, stimolando ulteriormente la crescita del mercato. Settori come il commercio al dettaglio, l'assistenza sanitaria e la finanza stanno sfruttando in modo particolare i big data per migliorare il coinvolgimento dei clienti, ottimizzare le operazioni e mitigare i rischi. Con la continua evoluzione dei progressi tecnologici, tra cui lo sviluppo di strumenti di elaborazione dati più sofisticati e il crescente utilizzo dell'edge computing, si prevede che il mercato big data europeo si espanderà rapidamente. Le aziende che investono in capacità di big data non solo miglioreranno la loro efficienza operativa, ma otterranno anche informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti e sulle tendenze di mercato, posizionandosi per il successo in un panorama sempre più guidato dai dati.
Principali driver di mercato
Aumento della generazione di dati nei vari settori
La crescita esponenziale dei dati generati in vari settori è un fattore trainante primario del mercato europeo dei big data. La proliferazione di dispositivi digitali, piattaforme di social media e tecnologie Internet of Things ha portato a un volume di dati senza precedenti creato quotidianamente. Le organizzazioni ora raccolgono dati da più fonti, tra cui interazioni con i clienti, processi della supply chain e sistemi operativi. Questo afflusso di informazioni rappresenta sia una sfida che un'opportunità per le aziende che cercano di mantenere un vantaggio competitivo
Le aziende riconoscono che la capacità di sfruttare e analizzare questa vasta quantità di dati può portare a un migliore processo decisionale, a una maggiore efficienza operativa e a migliori informazioni sui clienti. La necessità di strumenti di analisi avanzati per elaborare e interpretare questi dati sta diventando sempre più critica. In settori come la vendita al dettaglio, ad esempio, le aziende stanno sfruttando l'analisi dei dati per comprendere il comportamento dei consumatori, ottimizzare i livelli di inventario e personalizzare gli sforzi di marketing. Allo stesso modo, nell'assistenza sanitaria, la capacità di analizzare i dati dei pazienti può portare a risultati migliori per i pazienti e a un'erogazione dell'assistenza sanitaria più efficiente.
Inoltre, l'ascesa delle tecnologie big data consente alle organizzazioni di archiviare ed elaborare grandi set di dati in modo più efficiente che mai. I metodi tradizionali di elaborazione dei dati spesso risultano insufficienti quando si tratta di enormi volumi di dati non strutturati. Le soluzioni big data, come i framework di elaborazione distribuita e l'archiviazione basata su cloud, consentono alle organizzazioni di affrontare queste sfide in modo efficace. Di conseguenza, le aziende in tutta Europa stanno investendo in tecnologie big data per sfruttare il potenziale delle loro risorse di dati, guidando la crescita del mercato europeo dei big data.
Adozione di analisi avanzate e intelligenza artificiale
La crescente adozione di analisi avanzate e intelligenza artificiale è un importante motore di crescita nel mercato europeo dei big data. Le organizzazioni stanno riconoscendo il valore dello sfruttamento di tecniche analitiche sofisticate per ottenere informazioni fruibili dai loro dati. L'analisi avanzata va oltre la tradizionale reportistica e l'analisi descrittiva impiegando tecniche come la modellazione predittiva, l'apprendimento automatico e il data mining. Queste metodologie consentono alle aziende di scoprire modelli, prevedere tendenze future e prendere decisioni basate sui dati con maggiore accuratezza.
L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nel potenziamento delle capacità di analisi dei big data. Grazie alla capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare correlazioni e tendenze che potrebbero non essere immediatamente evidenti agli analisti umani. Questa capacità consente alle organizzazioni di rispondere in modo più efficace alle mutevoli condizioni di mercato e di adattare di conseguenza le proprie strategie. Ad esempio, gli istituti finanziari stanno utilizzando analisi basate sull'intelligenza artificiale per rilevare transazioni fraudolente in tempo reale, riducendo al minimo le perdite e aumentando la fiducia dei clienti.
L'integrazione dell'intelligenza artificiale con le soluzioni big data facilita lo sviluppo di applicazioni intelligenti in grado di automatizzare i processi decisionali. Sfruttando la potenza dell'apprendimento automatico, le organizzazioni possono migliorare continuamente i propri modelli in base a nuovi input di dati, ottenendo previsioni e approfondimenti più accurati nel tempo. Questa adattabilità è particolarmente preziosa in settori dinamici, come l'e-commerce e le telecomunicazioni, dove le preferenze dei consumatori e le condizioni di mercato possono cambiare rapidamente.
Dato che le aziende riconoscono sempre di più i vantaggi dell'analisi avanzata e dell'intelligenza artificiale, la domanda di tecnologie e soluzioni Big Data continua a crescere. Si prevede che questa tendenza guiderà l'espansione del mercato Big Data europeo, poiché le organizzazioni cercano di migliorare le proprie capacità analitiche e ottenere un vantaggio competitivo.
Conformità normativa e governance dei dati
Il panorama in evoluzione della conformità normativa e della governance dei dati è un altro fattore chiave del mercato Big Data europeo. Poiché le organizzazioni raccolgono e analizzano grandi volumi di dati, devono orientarsi in una complessa rete di normative che disciplinano la privacy, la sicurezza e l'utilizzo dei dati. L'introduzione del Regolamento generale sulla protezione dei dati in Europa ha accresciuto la consapevolezza delle problematiche relative alla protezione dei dati e ha imposto misure di conformità più severe per le organizzazioni che gestiscono dati personali.
La conformità a queste normative richiede l'implementazione di solidi framework di governance dei dati e soluzioni di analisi che garantiscano che i dati siano gestiti e utilizzati in modo responsabile. Le organizzazioni devono essere in grado di dimostrare di raccogliere, elaborare e archiviare i dati in conformità ai requisiti legali. Questa esigenza di conformità determina la domanda di soluzioni big data che offrano funzionalità di governance integrate, come il tracciamento della discendenza dei dati, i controlli di accesso e le capacità di auditing.
Le organizzazioni che danno priorità alla governance dei dati possono trarre vantaggio da una migliore qualità e integrità dei dati, che in ultima analisi portano a risultati di analisi più accurati. Stabilendo politiche e procedure chiare per la gestione dei dati, le aziende possono mitigare i rischi associati alle violazioni dei dati e alle sanzioni normative. Questa attenzione alla governance dei dati si allinea con la tendenza più ampia di migliorare la responsabilità e la trasparenza aziendale, stimolando ulteriormente la crescita del mercato europeo dei big data.
Inoltre, le organizzazioni che affrontano con successo le sfide normative possono sfruttare i propri sforzi di conformità come elemento di differenziazione competitiva. Creando fiducia con clienti e stakeholder attraverso pratiche trasparenti sui dati, le aziende possono migliorare la propria reputazione e promuovere relazioni più solide. Pertanto, la crescente enfasi sulla conformità normativa e sulla governance dei dati funge da catalizzatore per gli investimenti in tecnologie e soluzioni Big Data.
Principali sfide di mercato
Normative sulla privacy e conformità dei dati
Una delle sfide più significative che il mercato Big Data europeo deve affrontare sono le severe normative sulla privacy e conformità dei dati che regolano la raccolta, l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. L'introduzione del Regolamento generale sulla protezione dei dati ha stabilito uno standard elevato per la protezione dei dati in tutta l'Unione Europea, imponendo requisiti rigorosi alle organizzazioni che gestiscono dati personali. Questo panorama normativo richiede alle aziende di implementare misure solide per garantire la conformità , tra cui l'ottenimento del consenso esplicito degli individui per l'elaborazione dei dati e la trasparenza in merito all'utilizzo dei dati.
Le organizzazioni devono investire risorse considerevoli nello sviluppo e nel mantenimento di quadri di conformità in linea con i requisiti normativi. Ciò comporta spesso l'assunzione di personale specializzato, l'esecuzione di audit regolari e l'implementazione di pratiche avanzate di governance dei dati. La mancata conformità a queste normative può comportare gravi sanzioni finanziarie e danni alla reputazione, creando una barriera significativa all'adozione di tecnologie big data.
La complessità di navigare tra più normative in diverse giurisdizioni complica ulteriormente gli sforzi di conformità . Mentre il Regolamento generale sulla protezione dei dati è un quadro unificante all'interno dell'Unione Europea, i singoli paesi possono avere ulteriori normative locali a cui le organizzazioni devono attenersi. Ciò crea un intricato panorama di conformità che può essere difficile da gestire per le aziende, in particolare per le multinazionali che operano in diversi paesi.
Le sfide poste dalle normative sulla privacy dei dati possono scoraggiare le organizzazioni dall'adottare pienamente le iniziative big data. Le preoccupazioni sulle violazioni dei dati e sulla privacy possono portare a una riluttanza a raccogliere e analizzare determinati tipi di dati, limitando il potenziale per informazioni preziose. Di conseguenza, le aziende devono trovare un delicato equilibrio tra lo sfruttamento dei dati per un vantaggio competitivo e la garanzia della conformità con gli standard normativi in evoluzione.
In questo contesto, le organizzazioni devono dare priorità agli investimenti in tecnologie di conformità e soluzioni di governance dei dati che possono aiutare a semplificare i loro sforzi per soddisfare i requisiti normativi. In caso contrario, non solo si rischia di ostacolare la loro capacità di sfruttare efficacemente i big data, ma si rischia anche di esporli a significativi rischi legali e finanziari. Poiché il panorama normativo continua a evolversi, le organizzazioni nel mercato europeo dei big data dovranno rimanere vigili e adattabili per affrontare queste sfide di conformità .
Problemi di qualità e integrazione dei dati
I problemi di qualità e integrazione dei dati rappresentano un'altra sfida significativa per il mercato europeo dei big data. Poiché le organizzazioni raccolgono dati da varie fonti, tra cui interazioni con i clienti, sistemi operativi e applicazioni di terze parti, garantire l'accuratezza, la coerenza e la completezza di questi dati diventa sempre più complesso. Una scarsa qualità dei dati può portare a informazioni fuorvianti e a un processo decisionale inefficace, compromettendo i potenziali vantaggi delle iniziative sui big data.
Una delle cause principali dei problemi di qualità dei dati è la prevalenza di dati non strutturati, che costituiscono una parte sostanziale del panorama dei dati. I dati non strutturati, come testo, immagini e contenuti dei social media, possono essere difficili da analizzare e integrare nei tradizionali framework di elaborazione dei dati. Di conseguenza, le organizzazioni potrebbero avere difficoltà a estrarre informazioni significative da questo tipo di dati, limitando la loro capacità di ottenere una comprensione completa delle loro operazioni e dei loro clienti.
Le sfide dell'integrazione dei dati derivano dall'uso di sistemi e applicazioni disparati all'interno delle organizzazioni. Molte aziende si affidano a sistemi legacy che non sono progettati per comunicare in modo efficace con le moderne tecnologie big data. Questa mancanza di interoperabilità può causare silos di dati, in cui informazioni preziose sono intrappolate in sistemi isolati e non possono essere sfruttate per l'analisi. Senza una visione unificata dei loro dati, le organizzazioni potrebbero perdere informazioni critiche che potrebbero guidare miglioramenti operativi e iniziative strategiche.
Per affrontare queste sfide, le organizzazioni devono dare priorità agli investimenti in soluzioni di gestione e integrazione della qualità dei dati. Ciò include l'implementazione di processi di pulizia dei dati per identificare e correggere le imprecisioni, nonché l'adozione di strumenti di integrazione avanzati che facilitino un flusso di dati senza interruzioni tra diversi sistemi. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero stabilire chiari framework di governance dei dati che definiscano la proprietà dei dati, gli standard e i processi per la gestione dei dati.
Il successo delle iniziative big data dipende dalla capacità di garantire dati di alta qualità che siano facilmente accessibili per l'analisi. Le organizzazioni che non riescono ad affrontare i problemi di qualità e integrazione dei dati potrebbero non essere in grado di sfruttare appieno il potenziale dei big data, ostacolando in ultima analisi la loro competitività sul mercato. Poiché il volume e la complessità dei dati continuano a crescere, affrontare queste sfide sarà fondamentale per le organizzazioni che cercano di prosperare nel mercato europeo dei big data.
Principali trend di mercato
Maggiore adozione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
L'integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sta rapidamente trasformando il panorama del mercato europeo dei big data. Le organizzazioni di vari settori stanno sfruttando sempre di più queste tecnologie avanzate per migliorare le capacità di analisi dei dati, guidare l'automazione e generare preziose informazioni. La combinazione di big data con intelligenza artificiale e apprendimento automatico consente alle aziende di analizzare grandi quantità di informazioni in tempo reale, consentendo loro di prendere decisioni informate e rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Poiché le organizzazioni riconoscono il potenziale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, si sta diffondendo una tendenza verso lo sviluppo di algoritmi personalizzati su misura per specifiche esigenze aziendali. Questa tendenza consente alle aziende di ricavare informazioni non solo accurate, ma anche fruibili. Ad esempio, gli istituti finanziari utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per rilevare transazioni fraudolente e valutare i rischi di credito in modo più efficace, con conseguente miglioramento dell'efficienza operativa e della gestione del rischio.
La proliferazione del cloud computing sta facilitando l'adozione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico all'interno del mercato europeo dei big data. Le piattaforme cloud offrono risorse scalabili che consentono alle organizzazioni di elaborare grandi set di dati senza la necessità di significativi investimenti iniziali in infrastrutture. Di conseguenza, le aziende di tutte le dimensioni possono accedere a sofisticati strumenti di analisi, democratizzando il processo decisionale basato sui dati.
Si prevede che la tendenza verso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel mercato europeo dei Big Data continuerà la sua traiettoria ascendente, con le aziende che danno sempre più priorità agli investimenti in queste tecnologie. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, le organizzazioni possono sbloccare nuove opportunità di crescita, migliorare le esperienze dei clienti e rimanere competitive in un mercato in continua evoluzione.
Crescita delle soluzioni per la privacy e la sicurezza dei dati
Con la continua espansione del mercato europeo dei Big Data, l'enfasi sulle soluzioni per la privacy e la sicurezza dei dati sta diventando sempre più pronunciata. Con il crescente volume di dati raccolti ed elaborati, le organizzazioni si trovano ad affrontare un controllo più rigoroso su come gestiscono e proteggono le informazioni sensibili. L'implementazione di rigide normative sulla privacy dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati, ha creato un'impellente necessità per le organizzazioni di dare priorità alle misure di sicurezza dei dati.
Una tendenza significativa nel mercato è lo sviluppo e l'adozione di soluzioni avanzate per la privacy e la sicurezza dei dati progettate per proteggere i dati durante tutto il loro ciclo di vita. Ciò include tecnologie di crittografia, archiviazione sicura dei dati e solidi meccanismi di controllo degli accessi che garantiscono che solo il personale autorizzato possa accedere alle informazioni sensibili. Le organizzazioni stanno investendo in framework di sicurezza completi che incorporano le migliori pratiche per la governance e la conformità dei dati, assicurando di mitigare i rischi associati alle violazioni dei dati e agli accessi non autorizzati.
L'aumento delle minacce informatiche e delle violazioni dei dati ha accresciuto la consapevolezza tra le organizzazioni sull'importanza della sicurezza dei dati. Di conseguenza, le aziende stanno adottando sempre più misure proattive, come l'esecuzione di regolari audit di sicurezza e l'implementazione di piani di risposta agli incidenti per salvaguardare i propri asset di dati. Questa tendenza è particolarmente diffusa nei settori con elevati requisiti normativi, come l'assistenza sanitaria e la finanza, dove le conseguenze delle violazioni dei dati possono essere particolarmente gravi.
Con l'evoluzione del mercato europeo dei Big Data, si prevede che la domanda di soluzioni per la privacy e la sicurezza dei dati crescerà . Le organizzazioni che danno priorità alla sicurezza dei dati non solo proteggeranno le loro preziose informazioni, ma miglioreranno anche la loro reputazione e creeranno fiducia con i clienti. Questa tendenza evidenzia l'importanza critica di integrare la privacy dei dati e le considerazioni sulla sicurezza in ogni aspetto delle iniziative sui big data.
Emergenza dell'edge computing
L'emergere dell'edge computing sta rimodellando le dinamiche del mercato europeo dei big data, offrendo alle organizzazioni modi innovativi per elaborare e analizzare i dati più vicini alla loro fonte. L'edge computing implica l'implementazione di risorse di elaborazione ai margini della rete, consentendo l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale senza fare affidamento su data center centralizzati. Questa tendenza è guidata dalla crescente necessità di informazioni immediate, soprattutto in settori come la produzione, i trasporti e l'assistenza sanitaria, dove un'analisi tempestiva dei dati può avere un impatto significativo sull'efficienza operativa.
Sfruttando l'edge computing, le organizzazioni possono ridurre la latenza, aumentare la velocità di elaborazione dei dati e migliorare le prestazioni complessive del sistema. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per le applicazioni che richiedono un processo decisionale in tempo reale, come veicoli autonomi, sistemi di produzione intelligenti e dispositivi Internet of Things. Con la continua crescita del volume di dati generati da queste applicazioni, la necessità di un'elaborazione efficiente all'edge diventa fondamentale.
L'edge computing facilita la raccolta e l'analisi dei dati in ambienti remoti o difficili in cui la connettività potrebbe essere limitata. Questa tendenza consente alle organizzazioni di sfruttare il valore dei dati generati in queste posizioni, consentendo loro di ottimizzare le operazioni, migliorare la sicurezza e migliorare le esperienze dei clienti. Ad esempio, in agricoltura, l'edge computing può supportare iniziative di agricoltura di precisione analizzando i dati raccolti dai sensori distribuiti sul campo, portando a una migliore gestione delle risorse e a maggiori rese.
Con il progredire del mercato europeo dei Big Data, si prevede che l'integrazione dell'edge computing diventerà più diffusa. Le organizzazioni che adottano questa tecnologia acquisiranno un vantaggio competitivo consentendo approfondimenti in tempo reale e guidando l'innovazione in vari settori. La tendenza verso l'edge computing rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui le organizzazioni affrontano l'elaborazione dei dati, portando in ultima analisi a una maggiore efficienza operativa e a migliori capacità decisionali
Insight segmentali
Componente
Nel 2023, il segmento software è emerso come componente dominante nel mercato europeo dei Big Data e si prevede che manterrà la sua leadership per tutto il periodo di previsione. Questa posizione dominante può essere attribuita alla crescente dipendenza delle organizzazioni da soluzioni di analisi avanzate, visualizzazione dei dati e gestione dei dati per sfruttare il potenziale dei big data. Poiché le aziende di vari settori riconoscono il valore degli insight basati sui dati, stanno investendo molto in soluzioni software che consentono loro di elaborare, analizzare e ricavare insight fruibili da grandi volumi di dati. Queste soluzioni software comprendono un'ampia gamma di funzionalità , tra cui integrazione dei dati, analisi predittiva e apprendimento automatico, tutte le quali svolgono un ruolo cruciale nell'ottimizzazione dell'efficienza operativa e dei processi decisionali. Inoltre, la crescente adozione di piattaforme software basate su cloud sta migliorando l'accessibilità e la scalabilità , consentendo alle organizzazioni di tutte le dimensioni di sfruttare le tecnologie big data senza l'onere di significativi investimenti infrastrutturali. Questa tendenza è particolarmente evidente in settori come sanità , finanza e vendita al dettaglio, dove il software di analisi dei dati è essenziale per migliorare le esperienze dei clienti, ottimizzare le supply chain e garantire la conformità normativa. Inoltre, poiché le organizzazioni continuano ad abbracciare iniziative di trasformazione digitale, si prevede che la domanda di soluzioni software che facilitino l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale aumenterà . Mentre i segmenti hardware e servizi rimangono importanti, è probabile che seguano l'esempio del software, che è sempre più visto come la spina dorsale delle strategie big data. Di conseguenza, la continua crescita del segmento software sarà alimentata dai continui progressi della tecnologia, dalla necessità di un processo decisionale basato sui dati migliorato e dal panorama in continua evoluzione dei requisiti aziendali, consolidando la sua posizione di leader di mercato nel mercato europeo dei Big Data.
Settore degli utenti finali
Nel 2023, il settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni è emerso come il settore degli utenti finali dominante nel mercato europeo dei Big Data e si prevede che manterrà questa posizione per tutto il periodo di previsione. L'affidamento del settore finanziario all'analisi dei dati è fondamentale, poiché le organizzazioni cercano di migliorare le esperienze dei clienti, migliorare la gestione del rischio e ottimizzare l'efficienza operativa. Con la crescente complessità delle transazioni finanziarie e i crescenti requisiti normativi, le istituzioni stanno sfruttando le soluzioni Big Data per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, consentendo loro di rilevare frodi, valutare i rischi di credito e conformarsi efficacemente a rigide normative. Inoltre, l'integrazione di analisi avanzate e intelligenza artificiale nel settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni consente alle aziende di sviluppare prodotti e servizi finanziari personalizzati, su misura per le esigenze individuali dei clienti, favorendo così relazioni più solide con i clienti e stimolando la crescita dei ricavi. L'ascesa delle soluzioni di digital banking e di pagamento mobile ha ulteriormente intensificato la domanda di tecnologie big data, poiché gli istituti finanziari si sforzano di ottenere informazioni sui comportamenti e le preferenze dei clienti. Inoltre, l'investimento del settore in tecnologie innovative come blockchain e apprendimento automatico per semplificare le operazioni e migliorare le misure di sicurezza rafforza la sua posizione dominante nel mercato. Mentre altri settori, tra cui sanità , vendita al dettaglio e produzione, stanno riconoscendo il valore dell'analisi big data, le sfide e le opportunità uniche presenti nel settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni assicurano la sua continua leadership nel mercato europeo dei big data. Poiché le organizzazioni in questo settore adottano sempre più strategie basate sui dati, la domanda di soluzioni di analisi avanzate continuerà probabilmente a crescere, consolidando il predominio del settore nei prossimi anni.
Informazioni sul paese
Nel 2023, il Regno Unito è emerso come la regione dominante nel mercato europeo dei Big Data e si prevede che manterrà questa posizione di leadership per tutto il periodo di previsione. La forte presenza del Regno Unito nel settore tecnologico, unita al suo consolidato settore dei servizi finanziari, ha spinto l'adozione dell'analisi dei big data in vari settori, tra cui vendita al dettaglio, assistenza sanitaria e governo. Il paese vanta una solida infrastruttura digitale e un vivace ecosistema di startup e aziende affermate specializzate in soluzioni big data, che ha facilitato l'innovazione e la collaborazione nel settore. Inoltre, la crescente attenzione al processo decisionale basato sui dati tra le organizzazioni nel Regno Unito ha portato a significativi investimenti nelle tecnologie big data, consentendo alle aziende di sfruttare il potenziale di vasti set di dati per migliorare l'efficienza operativa e migliorare l'esperienza dei clienti. La crescente enfasi sulla conformità normativa, in particolare nei settori finanziario e sanitario, ha ulteriormente accelerato la domanda di analisi dei big data, poiché le organizzazioni cercano di sfruttare le informazioni dai dati per soddisfare rigorosi requisiti legali. Le iniziative strategiche del Regno Unito volte a promuovere un'economia incentrata sui dati, tra cui il supporto per la ricerca e lo sviluppo nell'intelligenza artificiale e nella scienza dei dati, rafforzano la sua posizione di leader nel mercato europeo dei big data. Mentre altre regioni, come Germania e Francia, stanno facendo passi da gigante nell'adozione dei big data, si prevede che la combinazione di progressi tecnologici, un ambiente aziendale favorevole e un impegno per l'innovazione nel Regno Unito garantirà il suo continuo predominio sul mercato negli anni a venire.
Sviluppi recenti
- A ottobre 2024, Teradata ha annunciato una collaborazione strategica con NVIDIA per migliorare la piattaforma Teradata Vantage integrando NVIDIA AI, con l'obiettivo di avvantaggiare le grandi organizzazioni globali che utilizzano sia cloud pubblici che privati. Teradata sta incorporando i microservizi NVIDIA NeMo e NVIDIANIM nella piattaforma Vantage per accelerare i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale e facilitare lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni sia fondamentali che personalizzati, nonché flussi di lavoro agenti e applicazioni di generazione con recupero aumentato. I clienti avranno anche l'opportunità di distribuire i propri modelli personalizzati tramite NVIDIA AI Enterprise, una piattaforma software completa che fornisce sicurezza, supporto e stabilità di livello aziendale, massimizzando così il ritorno sull'investimento dai casi d'uso di intelligenza artificiale generativa.
- A settembre 2024, Teradata ha svelato la scaletta dei relatori e i punti salienti dell'agenda per Possible 2024Los Angeles, un evento globale dedicato all'innovazione e alla tecnologia dell'intelligenza artificiale. Questo evento di tre giorni approfondirà le soluzioni relative all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, ai dati e alle tecnologie cloud, con formazione pratica e sessioni di discussione. I partecipanti acquisiranno informazioni sulle analisi in-database progettate per ridurre al minimo i tempi di preparazione dei dati, accelerare la formazione del modello e aumentare la velocità di distribuzione del modello.
Principali attori del mercato
- IBM Corporation.
- Microsoft Corporation.
- Oracle Corporation
- SAP SE
- Amazon Web Services, Inc
- Alphabet, Inc.
- Teradata Corporation.
- Ideagenplc
- MetricStream, Inc
- TrueContext Corporation.
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