Mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per componente (soluzione, servizio), per distribuzione (cloud e on-premise), per tipo di impresa (grandi imprese, piccole e medie imprese (PMI)), per applicazione (analisi del rischio finanziario, analisi di marketing e vendite, analisi dei clienti, anali
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 della scienza dei dati e dell'analisi predittiva: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per componente (soluzione, servizio), per distribuzione (cloud e on-premise), per tipo di impresa (grandi imprese, piccole e medie imprese (PMI)), per applicazione (analisi del rischio finanziario, analisi di marketing e vendite, analisi dei clienti, anali
| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 14,41 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 23,17% |
| Segmento in più rapida crescita | Piccole e medie imprese (PMI) |
| Mercato più grande | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva ha registrato una crescita notevole negli ultimi anni, spinta dalla crescente dipendenza dal processo decisionale basato sui dati in vari settori. Questo mercato comprende un ampio spettro di soluzioni e servizi progettati per estrarre informazioni fruibili dai dati, consentendo alle organizzazioni di migliorare l'efficienza operativa, ottimizzare i processi e ottenere un vantaggio competitivo. I principali fattori trainanti che alimentano la crescita del mercato includono la crescita esponenziale dei big data, i progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, i casi d'uso specifici del settore, l'adozione di una cultura basata sui dati e la ricerca di esperienze dei clienti migliorate attraverso la personalizzazione. Inoltre, l'implementazione del cloud è emersa come la scelta dominante per le organizzazioni grazie alla sua scalabilità , efficienza dei costi, accessibilità e capacità di integrazione. La flessibilità e l'agilità offerte dalle soluzioni di analisi dei dati basate su cloud hanno accelerato la loro adozione in diversi settori, rimodellando il panorama dell'analisi dei dati. Le grandi aziende svolgono un ruolo fondamentale nel guidare il mercato in avanti, sfruttando le loro risorse finanziarie, il volume di dati, la portata globale e le esigenze di conformità normativa per superare i confini dell'analisi dei dati. Queste organizzazioni stabiliscono gli standard del settore e ispirano l'innovazione nel settore.
Inoltre, il Nord America si erge come una forza dominante nel mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva, grazie ai suoi hub di innovazione tecnologica, all'adozione precoce di pratiche basate sui dati, all'accesso a set di dati estesi, a un solido ecosistema di aziende tecnologiche, a un solido ambiente normativo e a una presenza sul mercato globale. Nel complesso, il futuro del mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva è promettente poiché le organizzazioni di tutto il mondo riconoscono il potenziale trasformativo dell'analisi dei dati nel rimanere competitive e prosperare nell'era basata sui dati. Con i continui progressi della tecnologia e una crescente enfasi sull'uso etico e responsabile dei dati, questo mercato è pronto per un'espansione e un'innovazione sostenute negli anni a venire.
Principali fattori trainanti del mercato
Esplosione dei Big Datail catalizzatore che guida la scienza dei dati e l'analisi predittiva
Il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva sta vivendo una crescita senza precedenti, alimentata principalmente dall'esplosione dei big data. La proliferazione di dispositivi digitali, l'Internet delle cose (IoT) e la digitalizzazione dei processi aziendali hanno generato enormi volumi di dati. Le organizzazioni di tutti i settori stanno riconoscendo l'immenso valore nascosto in questi dati e si stanno rivolgendo sempre di più alla scienza dei dati e all'analisi predittiva per estrarre informazioni fruibili.
L'analisi dei Big Data consente alle organizzazioni di sfruttare dati strutturati e non strutturati da diverse fonti, tra cui social media, sensori, interazioni con i clienti e altro ancora. Questa ricchezza di informazioni offre opportunità per ottimizzare le operazioni, migliorare le esperienze dei clienti, potenziare il processo decisionale e ottenere un vantaggio competitivo.
In questa era basata sui dati, la capacità di elaborare, analizzare e ricavare informazioni da enormi set di dati è un fattore trainante primario del mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Poiché i dati continuano a crescere in modo esponenziale, si prevede che il mercato si espanderà ulteriormente, fornendo alle organizzazioni strumenti sempre più potenti per sbloccare il potenziale dei propri asset di dati.
Progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico
L'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (ML) sono diventati fattori trainanti fondamentali del mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Queste tecnologie consentono agli scienziati e agli analisti dei dati di creare modelli predittivi sofisticati, automatizzare i processi decisionali e scoprire informazioni preziose dai dati.
Gli algoritmi di IA e ML possono identificare modelli complessi, fare previsioni e apprendere continuamente dai dati, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati con una precisione e una velocità senza precedenti. Le applicazioni spaziano dalla manutenzione predittiva nella produzione alle raccomandazioni personalizzate nell'e-commerce e alla medicina di precisione nell'assistenza sanitaria.
I rapidi progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, insieme alla disponibilità di librerie open source e piattaforme di intelligenza artificiale basate su cloud, hanno democratizzato l'accesso a queste tecnologie. Di conseguenza, le aziende di tutte le dimensioni possono sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, rendendoli fattori chiave per la continua crescita del mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva.
Casi d'uso specifici del settore e integrazione verticale
La personalizzazione delle soluzioni di scienza dei dati e analisi predittiva per casi d'uso specifici del settore è un altro fattore significativo nel mercato. Le organizzazioni riconoscono sempre di più che le soluzioni di analisi generiche potrebbero non soddisfare appieno le loro sfide e i loro obiettivi unici. Di conseguenza, i fornitori di data science stanno adattando le loro offerte a settori specifici come sanità , finanza, vendita al dettaglio e produzione.
Queste soluzioni specifiche per settore sono dotate di modelli predefiniti, algoritmi specifici per dominio e flussi di lavoro di elaborazione dati progettati per soddisfare le esigenze e le normative specifiche di ogni settore verticale. Ad esempio, l'analisi predittiva nel settore sanitario può aiutare nella diagnosi delle malattie e nella pianificazione del trattamento, mentre gli istituti finanziari si affidano a modelli predittivi per la valutazione del rischio e il rilevamento delle frodi.
Questa tendenza verso l'integrazione verticale garantisce che le organizzazioni possano ricavare più valore dai propri dati sfruttando soluzioni di analisi ottimizzate per il loro settore. Riflette il crescente riconoscimento che la competenza di dominio e la conoscenza del settore sono essenziali per implementazioni di analisi predittive di successo.
Business Intelligence e cultura decisionale basata sui dati
L'adozione di una cultura decisionale basata sui dati all'interno delle organizzazioni è un fattore determinante per il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Le aziende stanno riconoscendo sempre di più che i dati sono una risorsa strategica che può fornire loro un vantaggio competitivo. Di conseguenza, c'è una crescente domanda di strumenti di analisi che consentano agli utenti aziendali di esplorare i dati, generare approfondimenti e prendere decisioni informate.
Le piattaforme di business intelligence (BI) e di analisi self-service sono in prima linea in questa tendenza. Consentono agli utenti non tecnici di accedere e analizzare i dati tramite interfacce intuitive, dashboard e report interattivi. Questi strumenti democratizzano l'accesso e l'analisi dei dati, riducendo la dipendenza dagli scienziati dei dati e rafforzando i decisori in tutti i reparti.
Una cultura basata sui dati incoraggia le organizzazioni a investire in soluzioni di analisi dei dati, stimolando la crescita del mercato. Poiché sempre più aziende danno priorità all'alfabetizzazione dei dati, alla democratizzazione dei dati e all'integrazione dell'analisi dei dati nelle operazioni quotidiane, la domanda di soluzioni di Data Science e analisi predittiva è destinata ad aumentare.
Miglioramento dell'esperienza del cliente e personalizzazione
Il miglioramento dell'esperienza del cliente tramite la personalizzazione basata sui dati è un importante motore del mercato di Data Science e analisi predittiva. Nell'attuale panorama aziendale ipercompetitivo, le organizzazioni si concentrano sulla fornitura di esperienze personalizzate ai clienti per aumentare la fedeltà e la soddisfazione.
L'analisi predittiva svolge un ruolo cruciale nel raggiungimento di questo obiettivo consentendo alle aziende di anticipare le preferenze e il comportamento dei clienti. Analizzando i dati storici e le interazioni in tempo reale, le organizzazioni possono personalizzare le raccomandazioni sui prodotti, le campagne di marketing e le interazioni con l'assistenza clienti.
Questa tendenza è particolarmente evidente nell'e-commerce, dove le raccomandazioni sui prodotti personalizzate basate sul comportamento dell'utente possono aumentare significativamente le vendite. Inoltre, settori come l'assistenza sanitaria stanno sfruttando l'analisi predittiva per offrire piani di trattamento personalizzati e migliorare i risultati per i pazienti.
La ricerca di una migliore esperienza del cliente e personalizzazione è un potente motore per il mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva, poiché le organizzazioni si sforzano di sfruttare i dati per creare interazioni significative e personalizzate con i propri clienti, portando in ultima analisi a una maggiore fedeltà dei clienti e a una crescita dei ricavi.
Principali sfide del mercato
Sfide relative alla privacy e alla conformità dei dati nella scienza dei dati e nell'analisi predittiva
Il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva deve affrontare sfide significative relative alla privacy e alla conformità dei dati. Poiché le organizzazioni raccolgono e analizzano grandi quantità di dati, devono districarsi tra complesse normative sulla protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), il California Consumer Privacy Act (CCPA) e molti altri. Garantire la conformità a queste normative estraendo al contempo informazioni utili dai dati rappresenta una sfida considerevole.
Gli scienziati dei dati e i professionisti dell'analisi devono confrontarsi con problemi come l'anonimizzazione dei dati sensibili, l'ottenimento del consenso appropriato per l'utilizzo dei dati e la gestione dei controlli di accesso ai dati per prevenire violazioni non autorizzate. La mancata risoluzione di queste sfide può comportare conseguenze legali, sanzioni finanziarie e danni alla reputazione di un'organizzazione.
Inoltre, il panorama in evoluzione delle normative sulla privacy dei dati nelle diverse regioni si aggiunge alla complessità . Trovare un equilibrio tra gestione responsabile dei dati, processo decisionale basato sui dati e conformità a normative diverse rimane una sfida significativa per il mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva.
Sfide di qualità dei dati e preelaborazione
La qualità dei dati e la preelaborazione sono sfide persistenti nel mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Dati di alta qualità sono essenziali per modelli predittivi accurati e informazioni utili. Tuttavia, i dati del mondo reale sono spesso disordinati, incoerenti e incompleti. Gli scienziati dei dati dedicano una parte significativa del loro tempo alla pulizia e alla preparazione dei dati prima che possano essere utilizzati per l'analisi, il che può essere un processo che richiede molto tempo e risorse.
Le sfide relative alla qualità dei dati includono la gestione dei valori mancanti, l'individuazione di valori anomali, la risoluzione delle incongruenze e la garanzia dell'integrità dei dati. Inoltre, i dati provenienti da varie fonti possono avere formati e strutture diversi, rendendo l'integrazione e la standardizzazione un'attività complessa.
Dato che le organizzazioni gestiscono set di dati sempre più grandi e diversificati, la necessità di strumenti e tecniche di preelaborazione dei dati affidabili diventa più pronunciata. Il mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva deve innovare continuamente per affrontare queste sfide, consentendo ai professionisti dei dati di concentrarsi sull'ottenimento di informazioni anziché lottare con problemi di qualità dei dati.
Sfide etiche e di pregiudizio nell'analisi predittiva
L'uso etico dei dati e la mitigazione dei pregiudizi nei modelli di analisi predittiva sono sfide urgenti per il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Poiché i modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico svolgono un ruolo centrale nel processo decisionale in vari settori, sono emerse preoccupazioni su equità , trasparenza e responsabilità .
I pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale possono comportare risultati discriminatori, rafforzando le disuguaglianze esistenti e perpetuando pregiudizi sistemici. Affrontare questa sfida implica l'identificazione e la mitigazione dei pregiudizi sia nei dati che negli algoritmi. Gli scienziati dei dati devono impegnarsi per l'equità , la trasparenza e l'interpretabilità nei loro modelli, il che può essere un compito complesso.
Inoltre, sorgono dilemmi etici quando si determina l'uso appropriato dell'analisi predittiva, soprattutto in aree sensibili come l'assistenza sanitaria, la giustizia penale e i prestiti. Trovare il giusto equilibrio tra processo decisionale basato sui dati e considerazioni etiche è una sfida continua.
Per affrontare queste sfide, le organizzazioni stanno adottando framework e linee guida etiche per l'intelligenza artificiale, investendo in strumenti di rilevamento e mitigazione dei pregiudizi e promuovendo la diversità nei team di data science per garantire un approccio più olistico e imparziale all'analisi predittiva.
Sfide di scalabilità e prestazioni
Le sfide di scalabilità e prestazioni sono diffuse nel mercato della data science e dell'analisi predittiva, soprattutto perché le organizzazioni hanno a che fare con volumi di dati in continua crescita. L'analisi di enormi set di dati in tempo reale o quasi reale richiede una potente infrastruttura di elaborazione e algoritmi efficienti.
Gli scienziati e gli analisti dei dati spesso si confrontano con problemi relativi alla scalabilità delle loro pipeline di analisi, ai tempi di addestramento dei modelli e alla capacità di gestire i dati in streaming. Queste sfide possono portare a tempi di analisi più lunghi, limitando l'agilità delle organizzazioni nel rispondere a condizioni aziendali in rapida evoluzione.
Per superare queste sfide, vengono sempre più adottate soluzioni basate su cloud e framework di elaborazione distribuita come Apache Hadoop e Apache Spark. Tuttavia, l'ottimizzazione degli algoritmi per l'elaborazione parallela e la riduzione dei colli di bottiglia computazionali rimangono sfide costanti per il mercato.
Garantire che i modelli di analisi predittiva possano funzionare in modo efficiente e su larga scala è fondamentale per le organizzazioni che cercano di sfruttare appieno il potenziale delle proprie risorse di dati.
Sfide di carenza di talenti e gap di competenze
Il mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva affronta una sfida continua di carenza di talenti e gap di competenze. La domanda di data scientist qualificati, ingegneri di apprendimento automatico e professionisti dell'analisi supera di gran lunga quella disponibile. Di conseguenza, le organizzazioni hanno difficoltà a trovare e trattenere individui con le competenze necessarie per guidare le proprie iniziative sui dati.
Questa sfida è esacerbata dalla rapida evoluzione della tecnologia e delle metodologie nel settore. I professionisti dei dati devono rimanere aggiornati sugli ultimi strumenti, tecniche e tendenze, il che richiede un apprendimento continuo e uno sviluppo professionale.
Inoltre, le organizzazioni spesso incontrano difficoltà nell'integrare i team di data science nei flussi di lavoro e nelle culture esistenti, il che comporta sfide di comunicazione e collaborazione tra data scientist e altre funzioni aziendali.
Per affrontare queste sfide legate a gap di talenti e competenze, le aziende stanno investendo in programmi di formazione e aggiornamento, sfruttando consulenza esterna ed esternalizzazione e adottando strumenti collaborativi per facilitare il lavoro di squadra interfunzionale. Colmare la carenza di talenti e il divario di competenze è fondamentale per le organizzazioni che cercano di sfruttare appieno il potenziale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva in un mercato altamente competitivo.
Principali tendenze di mercato
Analisi aumentatatrasformare la scienza dei dati con l'automazione
L'analisi aumentata sta rivoluzionando il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Questa tendenza prevede l'integrazione di algoritmi di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) negli strumenti di analisi dei dati per automatizzare e migliorare il processo decisionale. Le piattaforme di analisi aumentata possono scoprire automaticamente modelli nascosti, generare approfondimenti e persino suggerire azioni agli utenti aziendali, riducendo la necessità di competenze specialistiche in scienza dei dati.
Questa tendenza sta democratizzando l'analisi dei dati, consentendo a una gamma più ampia di professionisti di sfruttare la potenza dei dati. Le aziende stanno adottando soluzioni di analisi aumentata per ottenere un vantaggio competitivo prendendo decisioni basate sui dati in modo rapido ed efficiente. Poiché la domanda di automazione e di insight basati sui dati continua a crescere, l'analisi aumentata è destinata a dominare il mercato, rendendolo più accessibile e impattante che mai.
AI spiegabilegarantire trasparenza e fiducia nell'analisi predittiva
L'AI spiegabile (XAI) sta diventando sempre più importante nel mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Poiché i modelli di AI e ML sono integrati in vari processi aziendali, vi è una crescente necessità di trasparenza e interpretabilità . Le tecniche XAI consentono agli scienziati dei dati e agli utenti aziendali di comprendere perché un modello di AI effettua previsioni specifiche, scoprire potenziali pregiudizi e garantire equità e conformità alle normative.
Questa tendenza è guidata dalla necessità di creare fiducia nelle decisioni basate sull'AI, in particolare in settori come sanità , finanza e servizi legali. Poiché le organizzazioni cercano di fare previsioni etiche e imparziali, XAI sta diventando una componente fondamentale delle soluzioni di analisi predittiva. Nei prossimi anni, XAI continuerà ad acquisire importanza come tendenza di mercato, affrontando le sfide etiche e normative associate all'adozione dell'IA.
Edge Analyticsinformazioni in tempo reale ai margini della rete
L'analisi edge sta trasformando il panorama della scienza dei dati e dell'analisi predittiva avvicinando l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale alla fonte di generazione dei dati. Con la proliferazione di dispositivi e sensori Internet of Things (IoT), le organizzazioni si trovano ad affrontare enormi volumi di dati che necessitano di analisi immediate per ricavare informazioni fruibili.
L'analisi edge consente alle organizzazioni di elaborare e analizzare i dati ai margini della rete, riducendo la latenza e consentendo un processo decisionale più rapido. Questa tendenza è particolarmente cruciale in settori come la produzione, l'assistenza sanitaria e i veicoli autonomi, dove le informazioni in tempo reale sono fondamentali per l'efficienza operativa e la sicurezza.
Con la continua crescita dell'adozione di dispositivi IoT, si prevede che l'analisi edge diventi una pratica diffusa nella scienza dei dati e nell'analisi predittiva, offrendo alle organizzazioni la possibilità di estrarre valore dai dati alla velocità del business.
Privacy dei dati ed eticagarantire una scienza dei dati responsabile
La privacy dei dati e l'etica stanno plasmando sempre di più il mercato della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Con l'aumento delle violazioni dei dati e le preoccupazioni sull'uso etico dei dati, le organizzazioni sono sotto pressione per dare priorità alla protezione dei dati e alla gestione responsabile dei dati.
Di conseguenza, gli scienziati dei dati e le organizzazioni si stanno concentrando sull'implementazione di solide misure di privacy dei dati, sulla conformità alle normative sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA e sull'adozione di pratiche etiche di intelligenza artificiale. Questa tendenza si estende allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale che rispettano la privacy e l'equità , assicurando che le soluzioni di analisi predittiva non siano solo accurate, ma anche etiche e conformi.
La privacy dei dati e l'etica continueranno a essere importanti tendenze di mercato, influenzando lo sviluppo di soluzioni di analisi predittiva e scienza dei dati e plasmando il modo in cui le organizzazioni utilizzano i dati in modo responsabile in un mondo basato sui dati.
Soluzioni di analisi specifiche per settoreadattare l'analisi predittiva ai settori verticali
Il mercato globale della scienza dei dati e dell'analisi predittiva sta assistendo a una tendenza verso soluzioni di analisi specifiche per settore. Le organizzazioni stanno riconoscendo che gli approcci di analisi universali potrebbero non rispondere alle sfide e ai requisiti unici dei diversi settori verticali.
Di conseguenza, i fornitori di scienza dei dati e analisi predittiva stanno adattando le loro soluzioni a settori specifici, come sanità , finanza, vendita al dettaglio ed energia. Queste soluzioni specifiche per il settore offrono modelli, template e strumenti di analisi predefiniti, ottimizzati per le esigenze e i casi d'uso specifici di ogni settore.
Questa tendenza consente alle organizzazioni di ricavare più valore dai propri dati sfruttando soluzioni di analisi progettate esplicitamente per il loro settore. Riflette inoltre il crescente riconoscimento che l'esperienza di dominio e la conoscenza del settore sono fondamentali per implementazioni di analisi predittiva di successo.
Segmental Insights
Component Insights
Segmento di soluzioni
Le soluzioni nel segmento Data Science e analisi predittiva sono progettate per essere intuitive e accessibili sia agli scienziati dei dati che agli utenti aziendali. Spesso sono dotate di interfacce intuitive, funzionalità drag-and-drop e template predefiniti, rendendo più semplice per le organizzazioni implementare progetti di analisi senza la necessità di competenze tecniche approfondite. Questa facilità di implementazione accelera l'adozione di soluzioni.
Le aziende richiedono soluzioni scalabili che possano crescere insieme alle loro esigenze di dati e analisi. Le soluzioni di data science e analisi predittiva sono progettate per adattarsi a volumi di dati e complessità variabili. Man mano che le organizzazioni espandono le loro iniziative sui dati e i progetti di analisi, queste soluzioni possono essere facilmente ridimensionate per gestire set di dati più grandi e analisi più complesse.
Deployment Insights
Segmento cloud
L'implementazione cloud elimina la necessità di significativi investimenti di capitale iniziali in hardware e infrastruttura. Invece, le organizzazioni possono optare per un modello pay-as-you-go, pagando solo per le risorse informatiche che utilizzano. Questa efficienza dei costi è particolarmente interessante per le piccole e medie imprese (PMI) che potrebbero avere vincoli di budget.
Le soluzioni di data science e analisi predittiva basate su cloud possono essere implementate rapidamente rispetto alle alternative on-premise. Questo vantaggio di velocità di immissione sul mercato consente alle organizzazioni di avviare rapidamente progetti di analisi, ottenere informazioni prima e rispondere prontamente alle mutevoli dinamiche di mercato.
L'implementazione cloud facilita la facile accessibilità agli strumenti di analisi e ai dati da qualsiasi luogo con una connessione Internet. Questa accessibilità promuove la collaborazione tra team geograficamente dispersi, consentendo a data scientist, analisti e decisori di lavorare insieme senza problemi e condividere informazioni senza sforzo.
Le soluzioni di analisi dei dati basate su cloud possono integrarsi con altri servizi cloud come archiviazione dati, data warehousing e piattaforme di apprendimento automatico. Questa integrazione semplifica il processo di analisi dei dati end-to-end, dall'inserimento dei dati all'implementazione del modello, migliorando l'efficienza e riducendo l'attrito nel flusso di lavoro di analisi.
Approfondimenti regionali
Nord America
Le aziende nordamericane, in particolare negli Stati Uniti, hanno adottato una cultura basata sui dati in una fase iniziale. Le organizzazioni di vari settori riconoscono il valore dei dati nel prendere decisioni informate, migliorare le esperienze dei clienti e ottimizzare le operazioni. Questo approccio proattivo ha portato a investimenti sostanziali in strumenti, piattaforme e talenti di analisi dei dati.
La regione nordamericana vanta l'accesso a grandi quantità di dati grazie alle sue dimensioni e alla sua economia diversificata. Questa abbondanza di dati, che spazia dal comportamento dei clienti alle tendenze di mercato, fornisce un ambiente ideale per gli analisti e gli scienziati dei dati per sviluppare e perfezionare modelli di analisi predittiva. La disponibilità di set di dati ricchi e diversificati alimenta l'innovazione e la sperimentazione nel settore.
Sviluppi recenti
- A febbraio 2023, Afterpay, un "Acquista ora, paga dopo", ha scelto Cloudera Data Platform (CDP) di Cloudera per alimentare il proprio sistema di rilevamento delle frodi in tempo reale. La soluzione consente ad Afterpay di eseguire algoritmi avanzati di apprendimento automatico e analisi in streaming per rilevare e prevenire attività fraudolente in tempo reale. Ciò garantirebbe un'esperienza sicura e affidabile per i propri clienti.
- Google Cloud Next '2022, tenutosi nell'ottobre 2022, ha annunciato una serie di innovazioni in materia di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, analisi dei dati e sicurezza. L'obiettivo di Google era quello di fornire un cloud di dati altamente adattabile, accessibile e robusto che consentisse alle organizzazioni di utilizzare dati provenienti da diverse fonti, formati di archiviazione e approcci analitici su diversi provider cloud e piattaforme che soddisfano le loro esigenze.
Principali attori del mercato
- Accenture plc
- Vention, Inc.
- Absolutdata Analytics Pvt. Ltd.
- Salesforce, Inc.
- Manthan Software Services Pvt. Ltd.
- LatentView Analytics Private Limited
- Oracle Corporation
- SG Analytics, Inc.
- Mu Sigma Inc.
- Fractal Analytics Private Limited
| Per componente | Per Distribuzione | Per tipo di azienda | Per applicazione | Per utente finale | Per regione |
|
|
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy