Mercato Big Data in Germania, per componente (hardware, software, servizio), per tecnologia (analisi predittiva, apprendimento automatico, Hadoop), per dimensione dell'organizzazione (grandi imprese, piccole e medie imprese), per sviluppo (on-premise, cloud), per utente finale (BFSI, produzione, IT, governo, altri), per regione, concorrenza, previsioni e opportunità , 2019-2029F
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 CustomizationMercato Big Data in Germania, per componente (hardware, software, servizio), per tecnologia (analisi predittiva, apprendimento automatico, Hadoop), per dimensione dell'organizzazione (grandi imprese, piccole e medie imprese), per sviluppo (on-premise, cloud), per utente finale (BFSI, produzione, IT, governo, altri), per regione, concorrenza, previsioni e opportunità , 2019-2029F
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 4,51 miliardi di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 7,58 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 8,88% |
| Segmento in più rapida crescita | BFSI |
| Più grande Mercato | Germania sud-occidentale |
Panoramica del mercato
Germania
Il mercato Big Data comprende le tecnologie, i servizi e le soluzioni progettati per gestire, analizzare ed estrarre valore da grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Questo mercato include una gamma di prodotti come sistemi di archiviazione dati, framework di elaborazione dati, strumenti di analisi e piattaforme di visualizzazione. I componenti chiave dell'ecosistema Big Data riguardano la gestione dei dati, tra cui raccolta, integrazione e archiviazione, nonché analisi avanzate che utilizzano apprendimento automatico, intelligenza artificiale e metodi statistici per ricavare informazioni fruibili. Il mercato serve vari settori, tra cui finanza, sanità , vendita al dettaglio e governo, dove supporta il processo decisionale, migliora l'efficienza operativa e promuove l'innovazione. Poiché le organizzazioni riconoscono sempre di più il valore delle strategie basate sui dati, il mercato dei Big Data è guidato dal crescente volume e varietà di dati generati, dai progressi tecnologici e dalla necessità di analisi in tempo reale. Questo mercato dinamico continua a evolversi con tecnologie e metodologie emergenti che migliorano le capacità di elaborazione dei dati e offrono nuove intuizioni, rendendolo una componente critica della moderna business intelligence e pianificazione strategica.
Principali driver di mercato
Aumento della generazione e del consumo di dati
La crescita esponenziale della generazione e del consumo di dati è un fattore significativo del mercato tedesco dei Big Data. Con la proliferazione di dispositivi digitali, social media, sensori IoT (Internet of Things) e transazioni online, ogni secondo vengono generate enormi quantità di dati. In Germania, settori come la produzione, l'automotive, la finanza e la vendita al dettaglio sono in prima linea in questa esplosione di dati. L'ascesa delle iniziative di Industria 4.0 nel settore manifatturiero, ad esempio, ha portato all'implementazione di fabbriche intelligenti in cui sensori e dispositivi connessi producono dati in tempo reale. Questi dati vengono utilizzati per ottimizzare i processi, migliorare la qualità dei prodotti e potenziare l'efficienza della supply chain. Inoltre, la crescente adozione di strategie di trasformazione digitale da parte delle aziende tedesche spinge la necessità di soluzioni Big Data avanzate. Le organizzazioni stanno sfruttando l'analisi dei dati per ottenere informazioni sul comportamento dei clienti, sulle tendenze di mercato e sulle prestazioni operative. Ad esempio, i rivenditori stanno analizzando i modelli di acquisto dei consumatori per personalizzare gli sforzi di marketing e migliorare le esperienze dei clienti. Le istituzioni finanziarie utilizzano l'analisi dei dati per rilevare attività fraudolente, gestire i rischi e migliorare i processi decisionali. L'enorme volume e complessità dei dati generati richiedono sofisticate tecnologie Big Data per gestire, analizzare e ricavare informazioni fruibili da queste informazioni.
Il supporto del governo tedesco alla digitalizzazione e all'innovazione accelera ulteriormente la generazione di dati. Iniziative come la strategia digitale 2025 mirano a migliorare l'infrastruttura digitale della Germania e promuovere l'uso di tecnologie avanzate. Man mano che le aziende e gli enti del settore pubblico adottano queste tecnologie, la domanda di soluzioni Big Data continua a crescere. In sintesi, l'enorme aumento della generazione e del consumo di dati in vari settori è un fattore chiave del mercato Big Data in Germania, che spinge la domanda di soluzioni di analisi e gestione dati affidabili.
Progressi nelle tecnologie Big Data
I progressi nelle tecnologie Big Data sono un fattore importante del mercato Big Data tedesco. La rapida evoluzione di tecnologie come Hadoop, Apache Spark e framework di elaborazione distribuita ha notevolmente migliorato la capacità di elaborare e analizzare grandi set di dati. Queste tecnologie offrono soluzioni scalabili ed efficienti per la gestione di grandi quantità di dati, consentendo alle organizzazioni di ricavare informazioni preziose e prendere decisioni basate sui dati.
In Germania, le aziende stanno adottando sempre più queste tecnologie avanzate per rimanere competitive in un'economia basata sui dati. Ad esempio, l'industria automobilistica sfrutta le tecnologie Big Data per analizzare i dati sulle prestazioni dei veicoli, ottimizzare i processi di produzione e sviluppare soluzioni di guida autonoma. Allo stesso modo, il settore sanitario utilizza analisi avanzate per migliorare l'assistenza ai pazienti, prevedere epidemie e semplificare le operazioni.
L'integrazione di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (IA) con le tecnologie Big Data ha ulteriormente ampliato le loro capacità . Gli strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale possono identificare modelli e tendenze in grandi set di dati che sarebbero difficili da rilevare per gli esseri umani. Ciò aumenta l'accuratezza delle previsioni e consente un processo decisionale più efficace. Ad esempio, gli istituti finanziari utilizzano algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per analizzare le tendenze di mercato e prendere decisioni di investimento, mentre i rivenditori utilizzano l'intelligenza artificiale per personalizzare le raccomandazioni dei clienti e ottimizzare la gestione dell'inventario. Inoltre, lo sviluppo di soluzioni Big Data basate sul cloud offre flessibilità e scalabilità per le organizzazioni. Le piattaforme cloud forniscono accesso on-demand alle risorse di archiviazione ed elaborazione dei dati, consentendo alle aziende di scalare le proprie operazioni Big Data in base alle proprie esigenze. Ciò riduce la necessità di significativi investimenti iniziali in infrastrutture e consente alle organizzazioni di concentrarsi sull'estrazione di informazioni dai propri dati.
I progressi nelle tecnologie Big Data, tra cui framework di elaborazione distribuita, apprendimento automatico, intelligenza artificiale e soluzioni cloud, guidano la crescita del mercato Big Data in Germania. Queste tecnologie migliorano le capacità di elaborazione dei dati, consentono analisi sofisticate e supportano le esigenze in continua evoluzione delle aziende in vari settori.
Politiche e iniziative governative di supporto
Le politiche e le iniziative governative di supporto svolgono un ruolo fondamentale nel guidare il mercato Big Data tedesco. Il governo tedesco ha implementato varie strategie e programmi per promuovere la digitalizzazione, l'innovazione e l'adozione di tecnologie avanzate, tra cui i Big Data. Queste iniziative creano un ambiente favorevole per la crescita del mercato Big Data fornendo finanziamenti, risorse e supporto normativo.
Una delle iniziative chiave è la strategia digitale tedesca 2025, che mira a rafforzare l'infrastruttura digitale del paese e promuovere l'uso delle tecnologie digitali in vari settori. Questa strategia include misure per migliorare la connettività dei dati, supportare la ricerca e lo sviluppo e promuovere la collaborazione tra aziende, istituti di ricerca e agenzie governative. Promuovendo la digitalizzazione e l'innovazione, la strategia digitale 2025 incoraggia l'adozione di tecnologie e soluzioni Big Data. Inoltre, il governo tedesco supporta le attività di ricerca e sviluppo (R&S) relative ai Big Data tramite programmi di finanziamento e sovvenzioni. Questi programmi aiutano le aziende e gli istituti di ricerca a migliorare le loro capacità Big Data, a sviluppare nuove tecnologie e a esplorare casi d'uso innovativi. Le iniziative di ricerca sostenute dal governo contribuiscono anche allo sviluppo di nuove metodologie e best practice nell'analisi Big Data.
Le normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sono un altro ambito in cui le politiche governative hanno un impatto sul mercato Big Data. La Germania ha leggi severe sulla protezione dei dati, come la legge federale sulla protezione dei dati (BDSG) e il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che garantiscono la gestione responsabile dei dati personali. Mentre queste normative impongono determinati requisiti alle organizzazioni, guidano anche lo sviluppo di soluzioni Big Data sicure e conformi. Le aziende stanno investendo in tecnologie e pratiche che si allineano alle normative sulla protezione dei dati, creando una domanda di soluzioni che affrontino le preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza. Inoltre, l'attenzione del governo sullo sviluppo e l'istruzione delle competenze digitali supporta la crescita del mercato Big Data. I programmi volti a migliorare l'alfabetizzazione digitale e a formare la forza lavoro in data science e analisi contribuiscono alla disponibilità di professionisti qualificati necessari per implementare e gestire soluzioni Big Data.
Politiche e iniziative governative di supporto, tra cui strategie digitali, finanziamenti per R&S, normative sulla protezione dei dati e programmi di sviluppo delle competenze, sono i principali motori del mercato Big Data tedesco. Questi sforzi creano un ambiente favorevole per l'adozione e l'avanzamento delle tecnologie Big Data, promuovendo la crescita e l'innovazione nel settore.
Principali sfide del mercato
Problemi di privacy e sicurezza dei dati
Una delle sfide significative che il mercato Big Data tedesco deve affrontare è quella dei problemi di privacy e sicurezza dei dati. Poiché le organizzazioni si affidano sempre di più alle tecnologie Big Data per analizzare grandi quantità di informazioni, devono anche affrontare un crescente controllo su come gestiscono e proteggono i dati sensibili. In Germania, dove le normative sulla protezione dei dati sono particolarmente severe, garantire la conformità alle leggi sulla privacy durante la gestione e l'analisi di grandi set di dati rappresenta una sfida complessa.
Il panorama della privacy dei dati in Germania è disciplinato dalla legge federale sulla protezione dei dati (BDSG) e dal regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che impongono requisiti rigorosi sulla raccolta, l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. Queste normative sono progettate per salvaguardare le informazioni personali degli individui e garantire che le organizzazioni gestiscano i dati in modo responsabile. La conformità a queste normative richiede misure di protezione dei dati robuste, tra cui crittografia dei dati, anonimizzazione e controlli di accesso sicuri.
Le organizzazioni in Germania devono destreggiarsi tra questi requisiti normativi sfruttando al contempo le tecnologie Big Data. La sfida consiste nel bilanciare la necessità di un'analisi dettagliata dei dati con l'imperativo di proteggere la privacy individuale. Ad esempio, le aziende devono implementare meccanismi per rendere anonimi o pseudonimizzare i dati per impedire l'identificazione degli individui durante l'analisi. Questo processo può essere complesso e potrebbe richiedere tecniche e tecnologie avanzate, che possono aumentare i costi e la complessità della gestione dei dati. Inoltre, l'aumento delle violazioni dei dati e degli attacchi informatici rappresenta una minaccia significativa per la sicurezza dei dati. Poiché le organizzazioni raccolgono e archiviano grandi quantità di dati, diventano obiettivi allettanti per gli attori malintenzionati che cercano di sfruttare le vulnerabilità . Garantire la sicurezza dei sistemi Big Data contro tali minacce implica investire in misure di sicurezza avanzate, tra cui firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni e regolari audit di sicurezza. Tuttavia, la natura in evoluzione delle minacce informatiche implica che le organizzazioni debbano aggiornare e migliorare costantemente i propri protocolli di sicurezza, il che può richiedere molte risorse.
La sfida è ulteriormente aggravata dalla necessità di trasparenza e responsabilità nelle pratiche di gestione dei dati. Le organizzazioni devono fornire informazioni chiare alle persone su come i loro dati vengono raccolti, utilizzati e protetti. Questo requisito di trasparenza aggiunge un ulteriore livello di complessità alla gestione dei dati e richiede strategie di comunicazione efficaci.
Integrazione e gestione di diverse fonti di dati
Un'altra sfida importante nel mercato tedesco dei Big Data è l'integrazione e la gestione di diverse fonti di dati. Le organizzazioni hanno sempre più a che fare con un'ampia varietà di tipi di dati, tra cui dati strutturati da database, dati non strutturati da social media e documenti e dati semi-strutturati da file di registro e dati dei sensori. La gestione e l'integrazione di queste diverse fonti di dati in un formato coerente e utilizzabile presentano notevoli difficoltà tecniche e logistiche.
L'integrazione dei dati implica la combinazione di dati da più fonti per fornire una vista unificata per l'analisi. Questo processo richiede la capacità di gestire vari formati, strutture e fonti di dati, il che può essere complesso e richiedere molto tempo. In Germania, dove settori come la produzione, l'automotive e la finanza generano grandi volumi di dati da sistemi e piattaforme diversi, la sfida dell'integrazione diventa più pronunciata. Ad esempio, un'azienda automobilistica potrebbe dover integrare dati da sensori di veicoli, feedback dei clienti e sistemi di supply chain per ottenere informazioni complete sulle prestazioni del prodotto e sulla soddisfazione del cliente.
La complessità dell'integrazione dei dati è aggravata dalla necessità di garantire qualità e coerenza dei dati. Dati incoerenti o imprecisi possono portare ad analisi e decisioni inaffidabili. Le organizzazioni devono implementare processi di pulizia e convalida dei dati per affrontare problemi come voci duplicate, valori mancanti ed errori di formattazione. Questi processi richiedono strumenti e tecniche avanzati per garantire che i dati integrati siano accurati, completi e adatti all'analisi. Inoltre, la gestione di diverse fonti di dati richiede una governance e un'architettura dei dati solide. Le organizzazioni devono stabilire politiche e procedure chiare per la gestione dei dati, tra cui archiviazione dei dati, controllo degli accessi e gestione dei metadati. Sviluppare un'architettura dei dati scalabile e flessibile che possa adattarsi al crescente volume e alla varietà dei dati è essenziale per una gestione efficace.
La sfida di integrare e gestire diverse fonti di dati implica anche affrontare problemi di interoperabilità . Sistemi e applicazioni diversi possono utilizzare formati o protocolli di dati incompatibili, rendendo difficile combinare dati da diverse fonti. Le organizzazioni potrebbero dover investire in middleware o piattaforme di integrazione che facilitino lo scambio di dati e garantiscano la compatibilità tra sistemi diversi.
Principali tendenze di mercato
Maggiore adozione di soluzioni Big Data basate su cloud
Una delle tendenze più importanti nel mercato Big Data tedesco è la maggiore adozione di soluzioni Big Data basate su cloud. Poiché le organizzazioni in Germania cercano di migliorare le proprie capacità di gestione dei dati e di scalare le proprie operazioni in modo efficiente, le piattaforme basate su cloud offrono vantaggi significativi. Queste soluzioni forniscono flessibilità , scalabilità e convenienza, rispondendo alla crescente domanda di capacità di elaborazione e archiviazione dati robuste.
Le soluzioni Big Data basate su cloud, tra cui piattaforme come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform, offrono alle organizzazioni la possibilità di archiviare e analizzare grandi quantità di dati senza la necessità di un'infrastruttura on-premise sostanziale. Questo passaggio al cloud consente alle aziende di scalare le proprie operazioni sui dati in base alle proprie esigenze, riducendo l'onere della gestione di hardware e infrastrutture fisiche. Inoltre, le piattaforme cloud spesso includono strumenti e servizi avanzati per l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, che migliorano le capacità di analisi dei Big Data.
In Germania, l'adozione di soluzioni basate su cloud è guidata da diversi fattori. La necessità di elaborazione e analisi dei dati in tempo reale è aumentata poiché le aziende cercano di ottenere informazioni tempestive e prendere decisioni basate sui dati. Le soluzioni cloud facilitano questo offrendo accesso on-demand alle risorse di elaborazione e consentendo alle organizzazioni di elaborare dati su larga scala. Inoltre, il cloud fornisce un ambiente sicuro e conforme per la gestione dei dati sensibili, il che è fondamentale date le severe normative tedesche sulla protezione dei dati.
Un altro fattore che guida l'adozione di soluzioni Big Data basate su cloud è l'aumento delle iniziative di trasformazione digitale. Le aziende tedesche stanno sfruttando sempre di più le tecnologie cloud per modernizzare la propria infrastruttura IT e adottare approcci innovativi alla gestione dei dati. Questa tendenza è supportata dalla strategia digitale 2025 del governo tedesco, che promuove l'adozione di tecnologie digitali e lo sviluppo di infrastrutture digitali.
La crescente adozione di soluzioni Big Data basate su cloud in Germania riflette la crescente necessità di capacità di analisi e gestione dei dati scalabili, flessibili e convenienti. Mentre le organizzazioni continuano ad abbracciare la trasformazione digitale e cercano di sfruttare i propri dati per un vantaggio strategico, le piattaforme basate su cloud stanno diventando una componente centrale delle loro strategie Big Data.
fusione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico nell'analisi dei dati
L'emergere dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico (ML) nell'analisi dei dati è una tendenza significativa nel mercato Big Data tedesco. Le tecnologie AI e ML stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni analizzano e interpretano i dati, consentendo approfondimenti più sofisticati e accurati. Questa tendenza è guidata dalla crescente necessità di capacità di analisi avanzate e dal crescente volume e complessità dei dati.
Gli algoritmi AI e ML possono analizzare grandi set di dati, identificare modelli e fare previsioni con un elevato grado di accuratezza. In Germania, le aziende stanno sfruttando queste tecnologie per ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti, ottimizzare le operazioni e migliorare i processi decisionali. Ad esempio, nel settore finanziario, AI e ML vengono utilizzati per rilevare transazioni fraudolente, valutare il rischio di credito e automatizzare le strategie di trading. Nel commercio al dettaglio, queste tecnologie aiutano le aziende a personalizzare le esperienze dei clienti, gestire l'inventario e prevedere la domanda.
L'integrazione di AI e ML nell'analisi dei Big Data è anche guidata dai progressi della tecnologia e dalla disponibilità di strumenti e piattaforme sofisticati. Molte soluzioni Big Data basate su cloud ora includono funzionalità AI e ML, consentendo alle organizzazioni di implementare analisi avanzate senza richiedere una vasta competenza interna. Questa democratizzazione degli strumenti AI e ML semplifica l'adozione di queste tecnologie e l'integrazione nelle strategie sui dati da parte delle aziende. Inoltre, l'ascesa di AI e ML nell'analisi dei dati è supportata dalla continua ricerca e sviluppo nel settore. Gli istituti di ricerca e le aziende tecnologiche tedesche sono in prima linea nello sviluppo di algoritmi AI e ML innovativi, contribuendo al progresso dell'analisi dei Big Data. Anche la disponibilità di talenti specializzati in AI e ML e la crescita di startup focalizzate sull'AI in Germania guidano questa tendenza.
Segmental Insights
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Poiché le organizzazioni generano e raccolgono grandi quantità di dati, necessitano di potenti strumenti software per elaborare e analizzare queste informazioni in modo efficace. Piattaforme di analisi avanzate, strumenti di business intelligence e framework di apprendimento automatico sono essenziali per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili. Queste soluzioni software consentono alle aziende di scoprire tendenze, prevedere risultati futuri e prendere decisioni basate sui dati, guidando l'efficienza e l'innovazione in vari settori come finanza, sanità e produzione.
La complessità dei dati è cresciuta in modo significativo, comprendendo dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati provenienti da diverse fonti. Le soluzioni software sono progettate per gestire questa complessità integrando, gestendo e analizzando i dati da più fonti senza soluzione di continuità . Piattaforme di gestione dei dati, data warehouse e data lake sono esempi di software che facilitano questo processo, assicurando che le organizzazioni possano ricavare informazioni significative da set di dati diversi e voluminosi.
L'analisi dei dati in tempo reale è diventata sempre più importante per le aziende per rimanere competitive. Le soluzioni software che offrono capacità di elaborazione e analisi dei dati in tempo reale consentono alle organizzazioni di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, ottimizzare le operazioni e migliorare le esperienze dei clienti. Questa capacità in tempo reale è fondamentale per settori come la finanza, in cui è essenziale prendere decisioni tempestive.
La scalabilità e la flessibilità offerte dalle soluzioni software contribuiscono al loro predominio. Le piattaforme software basate su cloud forniscono accesso on-demand alle risorse di elaborazione e archiviazione dei dati, consentendo alle organizzazioni di scalare le proprie operazioni in modo efficiente senza significativi investimenti iniziali in infrastrutture fisiche.
Approfondimenti regionali
La Germania sud-occidentale ha detenuto la quota di mercato più ampia nel 2023.
La regione beneficia di un solido ecosistema di innovazione supportato da importanti istituti di ricerca e università . Istituzioni come il Karlsruhe Institute of Technology (KIT) e l'Università di Stoccarda guidano i progressi nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. Queste istituzioni collaborano con i leader del settore per sviluppare soluzioni e tecnologie Big Data all'avanguardia, promuovendo un ambiente dinamico per l'innovazione e l'applicazione.
La Germania sud-occidentale ha un'infrastruttura IT ben sviluppata, inclusi data center, servizi cloud e soluzioni di connettività . L'infrastruttura della regione supporta l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi efficienti di grandi set di dati, rendendola una sede attraente per le iniziative Big Data. La presenza di affermati fornitori di servizi IT e aziende tecnologiche migliora ulteriormente la capacità della regione di supportare e far progredire le tecnologie Big Data.
Anche le iniziative governative regionali e nazionali che promuovono la digitalizzazione e il progresso tecnologico contribuiscono al predominio della Germania sud-occidentale. Programmi e finanziamenti mirati a supportare la trasformazione digitale, la ricerca e lo sviluppo e l'innovazione creano un ambiente favorevole per la crescita del mercato dei Big Data.
Sviluppi recenti
- A gennaio 2024, Alibaba Cloud ha recentemente ospitato un AI and Big Data Summit a Singapore, dove ha presentato una suite completa di soluzioni di elaborazione AI e Big Data su misura per i mercati globali. Queste innovazioni sono in linea con l'obiettivo strategico di Alibaba Cloud di promuovere la trasformazione digitale guidata dall'AI per i clienti internazionali. Durante il summit, Alibaba Cloud ha introdotto una piattaforma di servizi AI senza server e prodotti Big Data avanzati con tecnologia di motore vettoriale. Questi nuovi strumenti sono progettati per migliorare significativamente lo sviluppo e l'applicazione dei modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, Alibaba Cloud ha annunciato il lancio globale di PAI-QuickStart, un prodotto che semplifica l'intero flusso di lavoro di modellazione dell'intelligenza artificiale, dalla formazione e distribuzione all'inferenza, sfruttando modelli open source ed eliminando la necessità di codifica.
- A maggio 2024, OM1 ha lanciato tre prodotti innovativiOM1 Orion, OM1 Lyra e OM1 Polaris, tutti basati su PhenOM, una piattaforma di fenotipizzazione digitale basata sull'intelligenza artificiale, pensata per la medicina personalizzata e la ricerca clinica. OM1 si è posizionata come leader nella fornitura di approfondimenti sulle prove del mondo reale (RWE) dal laboratorio al letto del paziente. Integrando tecnologie avanzate di intelligenza artificiale predittiva e generativa con dati clinici completi, l'azienda fornisce agli stakeholder del settore sanitario informazioni fruibili e capacità decisionali avanzate.
- A maggio 2023, IBM ha presentato IBM WatsonX, una piattaforma di dati e intelligenza artificiale all'avanguardia volta a consentire alle aziende di scalare e migliorare l'efficacia dell'intelligenza artificiale avanzata attraverso dati affidabili. Per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, le organizzazioni necessitano di un solido stack tecnologico per la formazione, la messa a punto e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale, inclusi modelli di base e funzionalità di apprendimento automatico. IBM WatsonX offre una soluzione completa e completa che integra dati affidabili, accelera l'elaborazione e garantisce la governance, con la flessibilità di operare in qualsiasi ambiente cloud.
Principali attori del mercato
- IBMCorporation
- MicrosoftCorporation
- AmazonWeb Services, Inc.
- OracleCorporation
- SAPSE
- HewlettPackard Azienda aziendale
- Cloudera,Inc.
- TeradataCorporation
- SplunkInc.
- SnowflakeInc.
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