Mercato delle piattaforme di data science - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per distribuzione (cloud e on-premise), per tipo di impresa (grandi imprese e piccole e medie imprese), per applicazione (assistenza clienti, operazioni aziendali, marketing, finanza e contabilità , logistica e altri), per settore (BFSI, IT e telecomunicazioni, sanità , ve
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 delle piattaforme di data science - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per distribuzione (cloud e on-premise), per tipo di impresa (grandi imprese e piccole e medie imprese), per applicazione (assistenza clienti, operazioni aziendali, marketing, finanza e contabilità , logistica e altri), per settore (BFSI, IT e telecomunicazioni, sanità , ve
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 57,22 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 25,73% |
| Segmento in più rapida crescita | Assistenza clienti |
| Mercato più grande | Nord America |
| Dimensioni del mercato (2023) | USD 228,07 miliardi |
Panoramica del mercato
Il mercato globale delle piattaforme di data science è stato valutato a 57,22 miliardi di USD nel 2023 e si prevede che registrerà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 25,73% fino al 2029. Vi è una crescente domanda di analisi avanzate e capacità di modellazione predittiva per ottenere informazioni sulle tendenze future, identificare modelli e ottimizzare i processi decisionali. Le piattaforme di data science forniscono gli strumenti e gli algoritmi necessari alle organizzazioni per sfruttare l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva.
Principali driver di mercato
Crescente domanda di analisi avanzate e modellazione predittiva
Il mercato globale delle piattaforme di data science sta vivendo un'impennata dovuta alla crescente domanda di analisi avanzate e modellazione predittiva in vari settori. Mentre le aziende si sforzano di ottenere un vantaggio competitivo nell'attuale ambiente basato sui dati, la necessità di strumenti e piattaforme sofisticati in grado di sfruttare la potenza dei big data e fornire informazioni fruibili è più critica che mai.
Le organizzazioni stanno riconoscendo il potenziale delle piattaforme di data science per svelare modelli, correlazioni e tendenze nascosti nei loro vasti set di dati. Queste piattaforme forniscono funzionalità di analisi avanzate, consentendo alle aziende di prendere decisioni basate sui dati, ottimizzare i processi e identificare nuove opportunità . La crescente consapevolezza dell'impatto trasformativo della modellazione predittiva sui risultati aziendali sta spingendo le aziende a investire in modo significativo nelle piattaforme di data science.
La crescente complessità delle fonti di dati, inclusi i dati strutturati e non strutturati, richiede strumenti di analisi avanzati in grado di gestire diversi tipi di dati. Le piattaforme di data science, con la loro capacità di integrare ed elaborare vari formati di dati, stanno diventando indispensabili per le aziende che cercano un approccio completo all'analisi dei dati.
La domanda di applicazioni di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (IA) sta alimentando l'adozione di piattaforme di data science. Le aziende stanno sfruttando queste tecnologie per automatizzare i processi, migliorare le esperienze dei clienti e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Di conseguenza, il mercato globale delle piattaforme di data science sta assistendo a una crescita sostanziale poiché le organizzazioni di tutti i settori riconoscono l'importanza strategica dell'analisi avanzata per raggiungere il successo aziendale.
Proliferazione di tecnologie Big Data e IoT
La proliferazione di tecnologie Big Data e Internet of Things (IoT) è un fattore chiave che spinge la crescita del mercato globale delle piattaforme di data science. Il volume, la velocità e la varietà crescenti di dati generati dai dispositivi IoT e da altre fonti hanno creato la necessità di piattaforme robuste in grado di gestire, elaborare e analizzare in modo efficiente questo massiccio afflusso di informazioni.
Le aziende stanno implementando piattaforme di data science per estrarre informazioni significative dalle grandi quantità di dati generate dai dispositivi IoT in tempo reale. Queste informazioni aiutano le organizzazioni a ottimizzare l'efficienza operativa, migliorare i processi decisionali e scoprire nuove opportunità di business. L'integrazione di big data e tecnologie IoT sta creando una sinergia che guida la domanda di piattaforme di data science avanzate in grado di gestire le complessità associate a questi diversi set di dati.
Settori come sanità , produzione e vendita al dettaglio stanno sfruttando la potenza combinata di big data e IoT per implementare la manutenzione predittiva, migliorare la gestione della supply chain e personalizzare le esperienze dei clienti. Man mano che le organizzazioni continuano a investire in implementazioni IoT e ad adottare analisi di big data, si prevede che la domanda di piattaforme di data science aumenterà , favorendo la crescita del mercato.
Crescente attenzione al processo decisionale basato sui dati e alla business intelligence
Il passaggio globale a un approccio incentrato sui dati nel processo decisionale e nella business intelligence è un fattore determinante che spinge l'espansione del mercato delle piattaforme di data science. Le organizzazioni di tutti i settori stanno riconoscendo il valore strategico dello sfruttamento dei dati per ottenere informazioni fruibili, migliorare i processi decisionali e guidare le prestazioni aziendali complessive.
Le piattaforme di data science svolgono un ruolo cruciale in questo panorama, fornendo strumenti e funzionalità che consentono alle aziende di estrarre informazioni significative dai propri dati. La crescente importanza della business intelligence e la necessità di analisi in tempo reale stanno spingendo le aziende a investire in piattaforme complete di data science che offrono un'ampia gamma di funzionalità , tra cui preparazione, esplorazione, modellazione e visualizzazione dei dati.
La capacità di trasformare dati grezzi in informazioni fruibili sta diventando un vantaggio competitivo fondamentale, spingendo le aziende a dare priorità al processo decisionale basato sui dati. Le piattaforme di data science consentono alle organizzazioni di ricavare valore dai propri dati scoprendo modelli, tendenze e correlazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Di conseguenza, i decisori possono fare scelte informate, ottimizzare le strategie e rispondere rapidamente alle mutevoli dinamiche di mercato.
L'integrazione delle piattaforme di data science con gli strumenti di business intelligence sta migliorando l'accessibilità delle informazioni a vari livelli di un'organizzazione. Questa democratizzazione del processo decisionale basato sui dati sta contribuendo all'adozione diffusa di piattaforme di data science, poiché le aziende cercano di dotare i dipendenti degli strumenti necessari per estrarre informazioni fruibili dalle fonti di dati.
La crescente domanda di analisi avanzate, la proliferazione di tecnologie big data e IoT e la crescente attenzione al processo decisionale basato sui dati e alla business intelligence sono tre fattori chiave che alimentano la crescita del mercato globale delle piattaforme di data science. Poiché le organizzazioni continuano a dare priorità ai dati come risorsa strategica, il mercato delle piattaforme di data science è pronto per un'espansione sostenuta, offrendo soluzioni innovative per soddisfare le esigenze in continua evoluzione di diversi settori.
Principali sfide di mercato
Problemi di sicurezza e privacy dei dati
Una delle principali sfide che il mercato globale delle piattaforme di data science deve affrontare è il problema persistente dei problemi di sicurezza e privacy dei dati. Poiché le organizzazioni si affidano sempre di più alle piattaforme di data science per elaborare e analizzare enormi volumi di informazioni sensibili, il rischio di violazioni dei dati e di accesso non autorizzato diventa una minaccia significativa. La natura stessa della scienza dei dati comporta la gestione di vasti set di dati, spesso contenenti informazioni di identificazione personale (PII), dati aziendali proprietari e informazioni riservate.
Le violazioni dei dati non solo hanno gravi implicazioni finanziarie, ma erodono anche la fiducia di clienti e partner. In un'epoca di rigide normative sulla protezione dei dati come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA), le aziende devono destreggiarsi tra complessi requisiti di conformità per garantire l'uso lecito ed etico dei dati. Le piattaforme di scienza dei dati, essendo al centro delle attività di elaborazione dei dati, devono implementare solide misure di sicurezza, protocolli di crittografia e controlli di accesso per salvaguardare le informazioni sensibili.
Poiché le piattaforme di scienza dei dati spesso implicano collaborazione e condivisione dei dati tra team, c'è bisogno di framework di governance dei dati sicuri. Bilanciare i requisiti della ricerca e dell'analisi collaborativa con l'imperativo di proteggere la privacy e prevenire l'uso improprio dei dati rappresenta una sfida considerevole. Affrontare queste preoccupazioni relative a sicurezza e privacy è fondamentale per la crescita e l'adozione sostenute di piattaforme di data science a livello globale.
Carenza di talenti e gap di competenze
Un'altra sfida significativa che il mercato globale delle piattaforme di data science deve affrontare è la carenza di professionisti qualificati e il crescente gap di competenze nel campo della data science. La crescente domanda di data scientist, ingegneri di machine learning e analisti ha superato la disponibilità di talenti qualificati, creando un panorama competitivo per individui qualificati. Questa carenza non solo influisce sull'implementazione e l'utilizzo di piattaforme di data science, ma ostacola anche l'efficacia complessiva delle iniziative basate sui dati all'interno delle organizzazioni.
Le piattaforme di data science sono strumenti potenti, ma il loro vero potenziale può essere realizzato solo se gestite da individui con una profonda conoscenza di metodi statistici, algoritmi di machine learning e linguaggi di programmazione. La complessità di queste piattaforme richiede una forza lavoro che possieda un mix di competenze di dominio, capacità analitiche e competenza nell'uso di strumenti di data science. Tuttavia, molte organizzazioni hanno difficoltà a trovare e trattenere tali talenti, il che comporta ritardi nell'implementazione dei progetti, un utilizzo non ottimale delle piattaforme e una riduzione del ritorno sugli investimenti.
Per affrontare questa sfida, il settore ha bisogno di sforzi globali per colmare il divario di competenze, inclusi programmi educativi, iniziative di formazione e lo sviluppo di interfacce user-friendly all'interno delle piattaforme di data science per consentire a una gamma più ampia di professionisti di sfruttare efficacemente le proprie capacità .
Problemi di integrazione e interoperabilitÃ
L'integrazione e l'interoperabilità rappresentano una sfida sostanziale per il mercato globale delle piattaforme di data science. Poiché le organizzazioni adottano una moltitudine di strumenti e tecnologie per vari aspetti delle loro operazioni, garantire un'integrazione senza soluzione di continuità tra le piattaforme di data science e i sistemi esistenti diventa un compito complesso. Le piattaforme di data science devono interfacciarsi con database, servizi cloud, strumenti di business intelligence e altre applicazioni aziendali per fornire una visione olistica di dati e approfondimenti.
Il raggiungimento di questa integrazione è spesso ostacolato da differenze nei formati dei dati, protocolli e problemi di compatibilità . I sistemi legacy potrebbero non essere progettati per funzionare senza problemi con le moderne piattaforme di data science, causando colli di bottiglia nel flusso di dati e limitando l'efficacia delle iniziative di analisi. La sfida è esacerbata negli ambienti multi-cloud, dove i dati possono essere distribuiti su diverse piattaforme e servizi.
Le sfide di interoperabilità hanno anche un impatto sulla collaborazione tra i team che lavorano su progetti di data science. Poiché i dati vengono condivisi e scambiati tra diversi strumenti e piattaforme, garantire coerenza, accuratezza e controllo delle versioni diventa un compito complesso. Le organizzazioni affrontano la sfida di creare un ecosistema di dati coeso in cui le piattaforme di data science possano interagire senza problemi con altre tecnologie, massimizzando il valore dei dati nell'intera azienda.
Le sfide della sicurezza e della privacy dei dati, della carenza di talenti e del divario di competenze, nonché i problemi di integrazione e interoperabilità presentano ostacoli significativi per il mercato globale delle piattaforme di data science. Per affrontare queste sfide è necessario un approccio multiforme che coinvolga innovazioni tecnologiche, quadri normativi, iniziative educative e collaborazione industriale per garantire la continua crescita e il successo delle piattaforme di data science in un mondo sempre più guidato dai dati.
Principali tendenze di mercato
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Il mercato globale delle piattaforme di data science sta subendo una significativa trasformazione con un netto spostamento verso l'integrazione dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) e l'adozione di pratiche di intelligenza artificiale responsabile. Questa tendenza riflette un crescente riconoscimento dell'importanza di trasparenza, correttezza e responsabilità nei processi decisionali basati sull'intelligenza artificiale in tutti i settori.
L'enfasi sulle pratiche di intelligenza artificiale responsabile va oltre la trasparenza e include considerazioni di rilevamento e mitigazione dei pregiudizi. Le piattaforme di data science sono sempre più dotate di strumenti e algoritmi progettati per identificare i pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale, garantendo così correttezza e risultati non discriminatori nei processi decisionali.
La collaborazione è facilitata tramite piattaforme di Data Science abilitate per XAI, che promuovono il lavoro di squadra interdisciplinare tra data scientist, esperti di settore e stakeholder. Questo ambiente collaborativo promuove la condivisione delle conoscenze, la convalida delle interpretazioni di AI e il miglioramento continuo dell'affidabilità e delle prestazioni del modello.
L'adozione di pratiche XAI e di AI responsabile è destinata a continuare a plasmare il panorama del mercato delle piattaforme di Data Science. Rimangono delle sfide, come affrontare la complessità delle tecniche XAI in diversi set di dati e applicazioni, nonché bilanciare la trasparenza con le preoccupazioni proprietarie nei settori competitivi.
Approfondimenti segmentali
Settore
Il segmento BFSI
Le piattaforme di Data Science svolgono un ruolo fondamentale nel settore BFSI per il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio. Analisi avanzate, algoritmi di apprendimento automatico e modellazione predittiva vengono impiegati per identificare modelli insoliti, rilevare attività fraudolente e valutare l'esposizione complessiva al rischio. C'è una crescente opportunità per le piattaforme di data science che offrono strumenti specializzati per il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio (AML) e l'analisi dei rischi. Poiché le istituzioni finanziarie cercano di stare al passo con le minacce in continua evoluzione, le piattaforme che forniscono analisi in tempo reale e capacità di gestione proattiva dei rischi sono molto richieste.
Il settore BFSI si sta concentrando sempre di più su strategie incentrate sul cliente, utilizzando piattaforme di data science per analizzare il comportamento, le preferenze e le interazioni dei clienti. La personalizzazione dei servizi, le campagne di marketing mirate e gli sforzi di fidelizzazione dei clienti sono guidati da approfondimenti derivati dall'analisi dei dati. Le piattaforme di data science che eccellono nell'analisi dei clienti, nella segmentazione e nel marketing personalizzato presentano un'opportunità significativa nel segmento BFSI. I fornitori che soddisfano l'esigenza di migliorare l'esperienza del cliente attraverso approfondimenti basati sui dati possono ottenere un vantaggio competitivo.
Approfondimenti regionali
Il Nord America è emerso come la regione dominante nel 2023, detenendo la quota di mercato più ampia. Il mercato nordamericano abbraccia un'ampia gamma di settori, tra cui finanza, sanità , tecnologia, produzione e vendita al dettaglio. Ogni settore ha requisiti di data science unici, che portano a un insieme diversificato di casi d'uso per le piattaforme di data science. I fornitori di piattaforme di data science possono trarre vantaggio dal panorama diversificato del settore offrendo soluzioni specifiche per il settore e opzioni di personalizzazione. Affrontare le esigenze uniche di settori come finanza, sanità e tecnologia consente ai fornitori di soddisfare un'ampia base di clienti.
Le organizzazioni nordamericane sono in prima linea nell'adozione di tecnologie avanzate come intelligenza artificiale (IA), apprendimento automatico (ML) e analisi dei big data. L'integrazione di queste tecnologie nelle piattaforme di data science è una tendenza importante nella regione. I fornitori che offrono piattaforme di data science con funzionalità avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono ben posizionati per soddisfare le esigenze delle aziende nordamericane. L'opportunità risiede nel fornire strumenti e framework che facilitino lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico sofisticati e applicazioni di analisi.
L'adozione di piattaforme di data science basate su cloud è prevalente in Nord America. Le organizzazioni sfruttano la scalabilità , la flessibilità e la convenienza delle soluzioni cloud. Inoltre, c'è una tendenza crescente verso distribuzioni cloud ibride per bilanciare i requisiti di prestazioni e sicurezza. I fornitori di cloud e i fornitori di piattaforme di data science possono collaborare per offrire soluzioni cloud senza soluzione di continuità su misura per le esigenze delle aziende nordamericane. Fornire opzioni di distribuzione ibride che si integrano con l'infrastruttura on-premise consente alle organizzazioni di sfruttare i vantaggi di entrambi gli ambienti cloud e on-premise.
L'analisi nordamericana del mercato globale delle piattaforme di data science evidenzia il predominio della regione, la diversificazione del settore, l'adozione di tecnologie avanzate, gli approcci incentrati sul cloud, l'enfasi sulla sicurezza e la privacy dei dati, le collaborazioni strategiche, le iniziative di sviluppo dei talenti e le considerazioni per il panorama normativo. I fornitori che allineano la propria offerta a queste tendenze e opportunità sono ben posizionati per prosperare in questo mercato dinamico e guidato dall'innovazione.
Sviluppi recenti
- A maggio 2024, ZS, una delle principali società di consulenza gestionale e tecnologica a livello mondiale, ha presentato la sua ultima iniziativala creazione di una divisione specializzata ZS Platform and Products. Questa nuova unità mira ad accelerare l'innovazione e facilitare la crescita del suo portafoglio di software-as-a-service (SaaS).
- A giugno 2024, Qlik, uno sviluppatore specializzato in analisi dei dati e tecnologia di integrazione, ha introdotto Qlik Talend Cloud, una nuova piattaforma di gestione dei dati basata sulla tecnologia derivata dall'acquisizione di Talend da parte di Qlik nel 2023. Parallelamente a questo lancio, Qlik ha anche lanciato un nuovo assistente AI progettato per sfruttare i dati non strutturati attraverso capacità generative.
Principali attori del mercato
- IBM Corporation
- DataRobot, Inc.
- Teradata Corporation
- Explorium Ltd.
- Tecton, Inc.
- Amazon.com, Inc.
- Cloud Software Group, Inc.
- Alteryx, Inc.
- Microsoft Corporation
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