Mercato dell'analisi in streaming - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per tipo (software e servizi), per utente finale (BFSI, sanità , vendita al dettaglio e logistica, infrastrutture critiche, ospitalità e trasporti, difesa e sicurezza e altri verticali per utenti finali), per regione e per concorrenza 2019-2029
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 dell'analisi in streaming - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per tipo (software e servizi), per utente finale (BFSI, sanità , vendita al dettaglio e logistica, infrastrutture critiche, ospitalità e trasporti, difesa e sicurezza e altri verticali per utenti finali), per regione e per concorrenza 2019-2029
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 8,93 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 33,05% |
| Segmento in più rapida crescita | Vendita al dettaglio e logistica |
| Mercato più grande | Asia Pacifico |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dell'analisi in streaming è stato valutato a 8,93 miliardi di USD nel 2023 e si prevede che proietterà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 33,05% fino al 2029.
L'adozione delle pratiche dell'Industria 4.0 in vari settori ha ulteriormente accelerato la creazione di dati, creando opportunità per l'accettazione diffusa dell'analisi in tempo reale negli anni a venire. Molte multinazionali stanno collaborando con i governi per sostenere la crescita dei mercati del cloud pubblico e ibrido, sfruttando strumenti di streaming di dati in tempo reale per fornire soluzioni pratiche alla società . Ad esempio, Alibaba Cloud, in collaborazione con la Malaysia Digital Economy Corporation, ha lanciato il Malaysia Tianchi Big Data Program, una piattaforma che riunisce esperti di dati per collaborare e competere nello sviluppo di soluzioni per le sfide del mondo reale.
Principali driver di mercato
Progressi nel Deep Learning e nell'AI
Il mercato globale dell'analisi in streaming sta vivendo un'impennata significativa, spinta dai rapidi progressi nel Deep Learning e nell'intelligenza artificiale (AI). Queste innovazioni tecnologiche stanno rimodellando il panorama dell'analisi in streaming, offrendo capacità senza precedenti per la sorveglianza, la sicurezza e la business intelligence. Gli algoritmi di deep learning, un sottoinsieme dell'AI, consentono ai sistemi di analisi in streaming di apprendere automaticamente e migliorare le proprie prestazioni nel tempo, facilitando il riconoscimento avanzato degli oggetti, l'analisi del comportamento e il rilevamento delle anomalie. L'integrazione dell'AI nell'analisi in streaming comporta un cambiamento radicale nel modo in cui i dati di sorveglianza vengono elaborati e interpretati. I sistemi di videosorveglianza tradizionali spesso hanno difficoltà con la grande quantità di dati generati, il che porta a inefficienze nel rilevamento delle minacce. Tuttavia, con Streaming Analytics basato sull'intelligenza artificiale, i sistemi possono analizzare in modo intelligente i flussi video in tempo reale, distinguendo tra attività normali e potenziali minacce alla sicurezza. Questo approccio proattivo è particolarmente prezioso per identificare modelli o comportamenti insoliti che potrebbero passare inosservati dai metodi di sorveglianza convenzionali.
Uno dei principali fattori trainanti alla base dell'adozione del deep learning e dell'intelligenza artificiale in Streaming Analytics è la loro capacità di migliorare l'accuratezza e ridurre i falsi positivi. Queste tecnologie eccellono nel riconoscere e categorizzare oggetti, persone ed eventi con un elevato grado di precisione, riducendo al minimo le possibilità di falsi allarmi e migliorando l'affidabilità complessiva dei sistemi di sorveglianza. Oltre alle applicazioni di sicurezza, le aziende stanno sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale in Streaming Analytics per ottenere preziose informazioni e prendere decisioni. I rivenditori, ad esempio, possono utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare il comportamento dei clienti, ottimizzare i layout dei negozi e personalizzare le strategie di marketing. La capacità dell'IA di elaborare e comprendere dati visivi complessi apre nuove possibilità per i settori che cercano di estrarre informazioni fruibili dai filmati video.
Man mano che l'apprendimento profondo e l'IA continuano a evolversi, si prevede che la loro integrazione con Streaming Analytics guiderà le innovazioni nell'analisi predittiva, consentendo alle organizzazioni di anticipare e rispondere alle tendenze e alle minacce emergenti. Lo sviluppo in corso in questo campo sottolinea il ruolo fondamentale che le tecnologie di IA avanzate svolgono nel plasmare il futuro del mercato globale di Streaming Analytics, offrendo capacità senza pari in termini di sicurezza, sorveglianza e ottimizzazione aziendale.
Crescenti preoccupazioni per la sicurezza
Il mercato globale di Streaming Analytics sta vivendo una notevole ripresa, spinta principalmente dalle crescenti preoccupazioni che circondano la sicurezza in diversi settori. Mentre le società affrontano minacce in continua evoluzione, che vanno dalle attività criminali al terrorismo, la domanda di soluzioni di sorveglianza avanzate dotate di funzionalità di Streaming Analytics si è intensificata. Streaming Analytics svolge un ruolo fondamentale nel migliorare le misure di sicurezza impiegando tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento profondo. Questi progressi consentono ai sistemi di sorveglianza di andare oltre i metodi tradizionali, abilitando funzionalità come il rilevamento delle minacce in tempo reale, l'analisi del comportamento e l'identificazione delle anomalie. Nel regno della sicurezza pubblica, dei trasporti e delle infrastrutture critiche, l'integrazione di Streaming Analytics è diventata imperativa. Governi e organizzazioni in tutto il mondo stanno investendo in sofisticati sistemi di sorveglianza per monitorare e salvaguardare gli spazi pubblici. La capacità di Streaming Analytics di identificare e rispondere a potenziali minacce alla sicurezza in tempo reale fornisce un approccio proattivo per mitigare i rischi. Ciò è particolarmente cruciale per proteggere aree affollate, hub di trasporto e installazioni vitali.
Anche il settore della vendita al dettaglio ha assistito a un'impennata nell'adozione di Streaming Analytics per affrontare i problemi di sicurezza e ottimizzare l'efficienza operativa. Streaming Analytics consente ai rivenditori di analizzare il comportamento dei clienti, prevenire i furti e migliorare la sicurezza complessiva del negozio. Inoltre, la tecnologia contribuisce a migliorare le esperienze dei clienti fornendo informazioni su modelli e preferenze di acquisto. Inoltre, Streaming Analytics sta svolgendo un ruolo fondamentale nelle iniziative delle città intelligenti, supportando la sicurezza urbana, la gestione del traffico e la pianificazione urbana complessiva. Man mano che le città crescono e affrontano nuove sfide, l'implementazione di soluzioni avanzate di Streaming Analytics diventa parte integrante per garantire la sicurezza e il benessere dei residenti.
L'integrazione continua di Streaming Analytics con Internet of Things (IoT) e big data amplifica ulteriormente il suo impatto, offrendo capacità di analisi dei dati complete e in tempo reale. I molteplici vantaggi, tra cui l'economicità e i miglioramenti dell'efficienza operativa, posizionano Streaming Analytics come componente fondamentale per affrontare le crescenti preoccupazioni per la sicurezza del mondo moderno. Mentre le minacce alla sicurezza continuano a evolversi, il mercato globale di Streaming Analytics è pronto a svolgere un ruolo centrale nella salvaguardia di individui, beni e infrastrutture.
Principali sfide di mercato
Problemi di privacy
I problemi di privacy rappresentano una sfida formidabile, che getta un'ombra sul potenziale espansivo del mercato globale di Streaming Analytics. La crescente implementazione di sistemi di Streaming Analytics, pur offrendo numerosi vantaggi in termini di sicurezza ed efficienza operativa, ha suscitato crescenti preoccupazioni in merito alla protezione della privacy individuale. Poiché questi sistemi diventano più sofisticati, capaci di sorveglianza intricata e analisi comportamentale, la necessità di normative solide e quadri etici è diventata imperativa.
Una delle preoccupazioni principali riguarda la natura intrusiva di Streaming Analytics, soprattutto negli spazi pubblici. Il monitoraggio costante e la potenziale identificazione di individui tramite riconoscimento facciale o altri mezzi sollevano interrogativi sull'equilibrio tra sicurezza e diritto alla privacy. Raggiungere questo equilibrio è fondamentale per garantire che l'implementazione di Streaming Analytics non violi i diritti e le libertà fondamentali. Inoltre, il rischio di accesso non autorizzato ai feed video e il potenziale uso improprio dei dati raccolti esacerbano le preoccupazioni sulla privacy. La salvaguardia contro le violazioni dei dati e la garanzia di rigorosi controlli di accesso diventano componenti essenziali per creare fiducia tra individui e comunità che potrebbero essere soggetti a videosorveglianza.
Affrontare queste sfide alla privacy richiede uno sforzo collaborativo che coinvolga sviluppatori di tecnologie, decisori politici e gruppi di difesa. È fondamentale sviluppare e rispettare normative sulla privacy chiare e complete specifiche per Streaming Analytics. È possibile trovare un equilibrio tra l'abilitazione di soluzioni innovative e la salvaguardia dei diritti alla privacy individuali attraverso policy e framework trasparenti che regolano la raccolta, l'archiviazione e l'uso dei dati di Streaming Analytics. Inoltre, l'implementazione di tecnologie di miglioramento della privacy nei sistemi di Streaming Analytics, come tecniche di anonimizzazione e protocolli di crittografia, può contribuire ad attenuare i problemi di privacy. Fornire agli individui un maggiore controllo sui propri dati e garantire una comunicazione trasparente in merito allo scopo e all'ambito delle distribuzioni di Streaming Analytics sono passaggi essenziali per costruire la fiducia del pubblico.
Con l'evoluzione del settore, affrontare i problemi di privacy non sarà solo un imperativo legale ed etico, ma anche una necessità strategica per la crescita sostenuta del mercato globale di Streaming Analytics. Misure proattive per proteggere i diritti alla privacy possono favorire una maggiore accettazione delle soluzioni di Streaming Analytics, assicurando che i vantaggi di una maggiore sicurezza ed efficienza operativa siano realizzati senza compromettere la privacy individuale.
Costi iniziali elevati
Il mercato globale di Streaming Analytics si trova di fronte a un ostacolo significativo sotto forma di costi iniziali elevati, che rappresentano una potenziale barriera all'adozione diffusa in vari settori. L'implementazione di soluzioni avanzate di Streaming Analytics richiede ingenti investimenti iniziali che comprendono l'acquisizione di telecamere di alta qualità , hardware sofisticato e software specializzato. Questi costi possono essere particolarmente proibitivi per le piccole aziende, le organizzazioni con budget limitati o quelle che operano in ambienti economicamente vincolati.
La spesa associata all'implementazione di sistemi di Streaming Analytics non si limita esclusivamente all'acquisizione di hardware e software, ma si estende anche all'installazione, all'integrazione e alla personalizzazione. Le organizzazioni potrebbero dover investire in professionisti qualificati in grado di progettare, implementare e mantenere questi sistemi, contribuendo ulteriormente ai costi iniziali complessivi. Questo onere finanziario può scoraggiare i potenziali adottanti dall'adottare la tecnologia di Streaming Analytics, soprattutto nei settori in cui i vincoli di bilancio sono una considerazione significativa. Gli elevati costi iniziali possono anche avere un impatto sulla tempistica del ritorno sull'investimento (ROI), ritardando il momento in cui le organizzazioni iniziano a realizzare i vantaggi delle loro implementazioni di Streaming Analytics. Questo ritardo nel ROI può essere un fattore critico, in particolare per le aziende con risorse limitate o che operano con margini di profitto ridotti.
Per affrontare questa sfida, le parti interessate del settore, inclusi i fornitori di tecnologia, devono esplorare strategie per rendere le soluzioni di Streaming Analytics più convenienti. Ciò potrebbe comportare lo sviluppo di soluzioni più scalabili e modulari che consentano implementazioni graduali, consentendo alle organizzazioni di iniziare con funzionalità essenziali ed espandersi nel tempo. Inoltre, i progressi nei servizi di Streaming Analytics basati su cloud possono offrire un'alternativa più conveniente, eliminando la necessità di sostanziali investimenti hardware iniziali e consentendo alle organizzazioni di sfruttare la scalabilità e la flessibilità dell'infrastruttura cloud. Inoltre, una maggiore consapevolezza dei vantaggi a lungo termine di Streaming Analytics, come maggiore sicurezza, efficienza operativa e business intelligence, può aiutare le organizzazioni a giustificare i costi iniziali. Dimostrare il valore tangibile e i vantaggi competitivi offerti da Streaming Analytics può incoraggiare le aziende a considerare questi investimenti come strategici ed essenziali per la crescita futura, mitigando in ultima analisi le sfide poste dagli elevati costi iniziali nel mercato globale di Streaming Analytics.
Falsi positivi e negativi
Il mercato globale di Streaming Analytics affronta una sfida significativa sotto forma di falsi positivi e negativi, che possono potenzialmente ostacolare l'efficacia e l'adozione diffusa dei sistemi di Streaming Analytics. I falsi positivi si verificano quando il sistema identifica in modo errato un comportamento normale o non minaccioso come un problema di sicurezza, attivando allarmi o avvisi non necessari. Al contrario, i falsi negativi si verificano quando il sistema non riesce a rilevare una minaccia effettiva o un'attività anomala, portando potenzialmente a una violazione della sicurezza o a un evento critico perso. Il problema dei falsi positivi è particolarmente cruciale nelle applicazioni di sicurezza e sorveglianza in cui l'affidabilità del rilevamento delle minacce è fondamentale. Gli avvisi imprecisi possono portare a interventi non necessari, mettendo a dura prova le risorse e riducendo la fiducia nel sistema. Elevati tassi di falsi positivi possono anche causare affaticamento tra il personale di sicurezza, con conseguente riduzione della capacità di risposta e aumento della probabilità di trascurare minacce reali.
D'altro canto, i falsi negativi rappresentano un rischio ancora maggiore, poiché implicano un fallimento nell'identificare e rispondere alle minacce reali per la sicurezza. In scenari in cui un'azione tempestiva è fondamentale, come nella sicurezza pubblica o nella protezione delle infrastrutture critiche, le conseguenze delle minacce non rilevate possono essere gravi. La sfida consiste nel raggiungere un delicato equilibrio in cui il sistema sia sufficientemente sensibile da rilevare anomalie reali riducendo al minimo i falsi allarmi.
Per affrontare la sfida dei falsi positivi e negativi sono necessari continui progressi nelle tecnologie di base che guidano Streaming Analytics. Ciò include l'affinamento degli algoritmi di apprendimento automatico, il miglioramento delle capacità di riconoscimento degli oggetti e il miglioramento dell'accuratezza complessiva dell'analisi del comportamento. Inoltre, l'integrazione di informazioni contestuali e feed di dati in tempo reale può contribuire a un processo decisionale più informato, riducendo la probabilità di falsi allarmi. Inoltre, la collaborazione tra le parti interessate del settore, tra cui sviluppatori di tecnologie, utenti finali ed enti normativi, è essenziale per stabilire le migliori pratiche e gli standard che attenuano l'impatto dei falsi positivi e negativi. Man mano che il settore continua a evolversi, l'attenzione alla riduzione al minimo di queste imprecisioni sarà determinante per creare fiducia, migliorare l'efficacia complessiva delle soluzioni di Streaming Analytics e garantire la loro integrazione di successo in vari settori, tra cui sicurezza, vendita al dettaglio e iniziative per le smart city.
Principali tendenze di mercato
Focus su Business Intelligence e Retail Analytics
Il mercato globale di Streaming Analytics sta vivendo un cambiamento trasformativo con una crescente attenzione a Business Intelligence e Retail Analytics, che spinge la domanda di soluzioni di Streaming Analytics avanzate. Le aziende di vari settori, in particolare nel settore della vendita al dettaglio, stanno riconoscendo l'immenso potenziale di Streaming Analytics nell'estrazione di preziose informazioni e nell'ottimizzazione dell'efficienza operativa. Nel panorama della vendita al dettaglio, Streaming Analytics svolge un ruolo fondamentale nel rivoluzionare le esperienze dei clienti e le operazioni dei negozi. I rivenditori stanno sfruttando i dati video per ottenere informazioni approfondite sul comportamento, le preferenze e gli schemi di acquisto dei clienti. Gli strumenti di analisi avanzati consentono ai rivenditori di comprendere il traffico pedonale, analizzare i tempi di permanenza dei clienti e ottimizzare i layout dei negozi per il massimo coinvolgimento. Questo approccio basato sui dati consente ai rivenditori di prendere decisioni informate su posizionamento dei prodotti, strategie di marketing e gestione dell'inventario, migliorando in ultima analisi il percorso complessivo del cliente.
Inoltre, Streaming Analytics nel commercio al dettaglio si estende oltre la sorveglianza tradizionale, offrendo soluzioni innovative come conteggio delle persone, mappatura termica e riconoscimento facciale. Queste capacità non solo contribuiscono alla sicurezza, ma consentono anche ai rivenditori di personalizzare gli sforzi di marketing, migliorare le raccomandazioni sui prodotti e creare promozioni su misura in base ai dati demografici e alle preferenze dei clienti. Il risultato è un ambiente di vendita al dettaglio più reattivo e incentrato sul cliente. L'integrazione di Streaming Analytics nelle strategie di business intelligence non si limita al settore della vendita al dettaglio. In diversi settori, le organizzazioni stanno sfruttando la potenza dei dati video per prendere decisioni basate sui dati. Streaming Analytics facilita l'estrazione di informazioni significative dalle informazioni visive, aiutando nell'analisi delle tendenze, nell'ottimizzazione operativa e nel miglioramento complessivo delle prestazioni aziendali.
Poiché la domanda di business intelligence e analisi al dettaglio continua a crescere, i fornitori di Streaming Analytics stanno innovando per offrire soluzioni più sofisticate. L'integrazione di algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico consente un riconoscimento degli oggetti più accurato, analisi comportamentale e modellazione predittiva. Ciò, a sua volta, posiziona Streaming Analytics come uno strumento strategico per le aziende che cercano un vantaggio competitivo attraverso un processo decisionale basato sui dati. In conclusione, la convergenza di Streaming Analytics con business intelligence e analisi al dettaglio sta rimodellando il modo in cui le organizzazioni sfruttano i dati visivi per scopi strategici. Poiché le aziende riconoscono sempre di più il potenziale trasformativo di Streaming Analytics nell'ottenere informazioni fruibili, questa tendenza è pronta a guidare il mercato globale di Streaming Analytics, promuovendo una nuova era di innovazione basata sui dati in tutti i settori.
Iniziative per le città intelligenti che guidano la domanda
L'ondata di iniziative per le città intelligenti in tutto il mondo sta esercitando una profonda influenza sul mercato globale di Streaming Analytics, guidando una domanda sostanziale di soluzioni avanzate di sorveglianza e analisi. Con l'accelerazione dell'urbanizzazione, le città sono alle prese con la necessità di tecnologie innovative per affrontare sfide complesse relative alla sicurezza, all'efficienza e alla qualità della vita complessiva. Streaming Analytics è emerso come perno in queste iniziative di Smart City, offrendo un approccio poliedrico per migliorare la vita urbana.
Una delle principali applicazioni di Streaming Analytics all'interno delle iniziative di Smart City è nel regno della sicurezza pubblica. I sistemi di videosorveglianza dotati di analisi avanzate svolgono un ruolo fondamentale nel monitoraggio degli spazi pubblici, nell'identificazione di potenziali minacce alla sicurezza e nel facilitare una rapida risposta agli incidenti. Questo approccio proattivo alla sicurezza urbana si allinea perfettamente con gli obiettivi generali delle Smart City per creare ambienti più sicuri e protetti sia per i residenti che per i visitatori. La gestione del traffico è un altro aspetto critico in cui Streaming Analytics contribuisce in modo significativo alla visione di Smart City. L'integrazione di Streaming Analytics nei sistemi di monitoraggio del traffico consente l'analisi in tempo reale dei modelli di traffico, l'identificazione della congestione e l'ottimizzazione del flusso di traffico. Ciò non solo allevia le sfide associate alla mobilità urbana, ma contribuisce anche a ridurre le emissioni e a migliorare l'efficienza complessiva dei trasporti.
Inoltre, Streaming Analytics supporta la pianificazione urbana fornendo preziose informazioni sul movimento pedonale e veicolare, aiutando le autorità cittadine a prendere decisioni informate sullo sviluppo delle infrastrutture e l'allocazione delle risorse. Dall'ottimizzazione dei percorsi di trasporto pubblico al miglioramento della progettazione degli spazi pubblici, Streaming Analytics funge da strumento basato sui dati per modellare il tessuto fisico e sociale delle Smart City. La domanda di Streaming Analytics all'interno delle iniziative Smart City è alimentata dall'imperativo di creare ambienti urbani sostenibili, connessi e resilienti. Man mano che le città diventano più incentrate sui dati, l'integrazione di Streaming Analytics con altre tecnologie intelligenti, come Internet of Things (IoT) e analisi dei dati, ne amplifica ulteriormente l'impatto. In sostanza, la relazione simbiotica tra iniziative Smart City e Streaming Analytics sta rimodellando i paesaggi urbani, promuovendo l'innovazione e gettando le basi per un futuro tecnologicamente avanzato e socialmente reattivo.
Segmental Insights
End user Insights
Nei rivenditori al dettaglio, molte informazioni vengono catturate in video per la prevenzione delle perdite, l'analisi dei furti e la post-analisi quando si verifica un incidente. Pertanto, Streaming Analytics in tempo reale può svelare varie informazioni dai video acquisiti nei rivenditori e aiutare a migliorare le operazioni dei negozi e l'esperienza del cliente.
Inoltre, il settore della vendita al dettaglio globale si sta anche concentrando sull'implementazione di soluzioni innovative per aumentare la sicurezza e l'esperienza del cliente, per cui alcuni stanno implementando la tecnologia di riconoscimento facciale. Dalla sicurezza alla pubblicità , molte applicazioni di riconoscimento facciale vengono utilizzate nella vendita al dettaglio. Dall'invio di annunci personalizzati agli acquirenti identificati all'identificazione di genere, età e numero di clienti fino all'acquisizione del tempo di occhiata sui prodotti, le applicazioni sono infinite.
La spesa pubblicitaria globale è in costante aumento; l'anno scorso era di 722,84 milioni di USD. Inoltre, si prevede che la spesa pubblicitaria a livello mondiale raggiungerà circa 885 miliardi di USD entro la fine del 2024. Pertanto, una quota significativa della spesa è destinata all'acquisizione di informazioni sui consumatori per indirizzare il segmento di consumatori. È qui che Streaming Analytics trova un'opportunità fondamentale, dove Streaming Analytics può essere utilizzata per la mappatura del calore, i servizi ai clienti e la riduzione del calo al dettaglio. Le opportunità di crescita in questo spazio sono ampie per la crescita della tecnologia.
Approfondimenti regionali
L'Asia Pacifica è emersa come la regione dominante nel 2023, detenendo la quota di mercato più ampia. L'Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita nel mercato dell'analisi in streaming, a causa della crescente adozione di tecnologie digitali tra consumatori e aziende.
I principali fornitori del mercato dell'analisi in streaming nella regione stanno prendendo di mira le attività di tecnologia e R&S per investire di più e innovare le loro tecnologie già esistenti, il che sta alimentando la crescita del mercato dell'analisi in streaming nella regione. La crescente consapevolezza dell'analisi in streaming tra le PMI, che contribuiscono in modo significativo alla crescita economica con la loro quota di PIL che varia dal 20% al 50% nella maggior parte dei membri APEC, e la necessità di soluzioni di analisi dei dati stanno guidando la domanda in questa regione.
L'Asia sta emergendo come un hub per la tecnologia digitale, a livello globale. L'elevata penetrazione di Internet, soprattutto nel sud-est asiatico, e l'aumento del potere d'acquisto dei consumatori in tutta la regione, rendono la regione ideale per creare e testare nuove innovazioni. Molti attori stranieri stanno collaborando con quelli locali per sfruttare le opportunità emergenti nella regione Asia-Pacifico. Intel e Lenovo hanno collaborato per creare un'architettura di streaming in tempo reale su misura per il settore dei servizi finanziari che utilizza l'apprendimento automatico per convertire i dati grezzi in approfondimenti aziendali approfonditi, accelerando il rilevamento delle frodi.
Principali attori del mercato
- Cisco Systems Inc.
- Identiv Inc.
- Aventura Technologies Inc.
- Genetec Inc.
- Honeywell International Inc.
- Agent Video Intelligence Ltd
- Objectvideo Labs LLC
- Qognify Limited
- NEC Corporation
- Herta Security SL
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