Mercato della datafication: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, 2018-2028, segmentato per tipo (datafication comportamentale, datafication sociale, datafication geospaziale, datafication transazionale, datafication dei sensori), per applicazione (blockchain, AIOps, computing cognitivo, edge computing, FinOps, altri), per verticale (BFSI, sanità , IT e telecomu
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 datafication: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, 2018-2028, segmentato per tipo (datafication comportamentale, datafication sociale, datafication geospaziale, datafication transazionale, datafication dei sensori), per applicazione (blockchain, AIOps, computing cognitivo, edge computing, FinOps, altri), per verticale (BFSI, sanità , IT e telecomu
Si prevede che il mercato globale della datafication crescerà a un CAGR sano durante il periodo di previsione. Il termine "datafication" si riferisce al processo di trasformazione di vari tipi di informazioni in dati digitali, che possono quindi essere analizzati e utilizzati per guidare le decisioni aziendali. Il mercato della datafication si riferisce al settore in crescita specializzato nella raccolta, analisi e sfruttamento dei dati per scopi aziendali. La datafication è diventata sempre più diffusa grazie ai progressi della tecnologia, in particolare in aree come la raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei dati. Con la proliferazione di dispositivi digitali, sensori e piattaforme online, vengono generate continuamente grandi quantità di dati. Questi dati possono provenire da fonti come interazioni sui social media, transazioni online, dispositivi IoT, sensori e altre fonti digitali. La datafication ha il potenziale per rivoluzionare i settori, abilitare il processo decisionale basato sui dati e apportare cambiamenti trasformativi in vari aspetti della società .
Il mercato della datafication ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni, poiché sempre più aziende cercano di sfruttare i dati per ottenere un vantaggio competitivo. Questo mercato include un'ampia gamma di attori, dalle aziende di analisi dei dati e dalle società di software ai broker di dati e alle società di consulenza.
Alcuni dei principali fattori trainanti del mercato globale della datafication includono la crescente disponibilità di dati, la crescente importanza del processo decisionale basato sui dati e l'ascesa di tecnologie di analisi avanzate come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Poiché queste tendenze continuano a plasmare il panorama aziendale, è probabile che il mercato della datafication continuerà a crescere ed evolversi, offrendo nuove opportunità e sfide per le aziende di tutte le dimensioni.
La crescente disponibilità di dati sta alimentando la crescita del mercato
La disponibilità di grandi quantità di dati è uno dei principali fattori trainanti della crescita della datafication. Con l'ascesa di Internet e delle tecnologie digitali, ogni giorno vengono generati sempre più dati. Questi dati possono provenire da una varietà di fonti, come social media, sensori, dispositivi connessi e altro ancora.
La datafication si riferisce al processo di trasformazione di questi dati in preziose informazioni e conoscenze che possono essere utilizzate per guidare le decisioni aziendali e migliorare le prestazioni. Analizzando e interpretando questi dati, le aziende possono acquisire una comprensione più approfondita dei propri clienti, delle proprie attività e dei propri mercati e utilizzare questa conoscenza per prendere decisioni migliori.
Man mano che vengono trovati sempre più dati, le aziende si rivolgono sempre di più alla datafication per ottenere un vantaggio competitivo. Il mercato della datafication e del processo decisionale basato sui dati sta crescendo rapidamente, con le aziende che investono molto in tecnologie e strumenti che possono aiutarle a estrarre informazioni dai propri dati.
Nel complesso, la crescente disponibilità di dati sta guidando la crescita della datafication e si prevede che questa tendenza continuerà negli anni a venire.
Scarica il report di esempio gratuitoLa crescente importanza del processo decisionale basato sui dati porta a una maggiore domanda di datafication
La crescente importanza del processo decisionale basato sui dati ha portato a una maggiore domanda di datafication. La datafication si riferisce al processo di trasformazione di vari tipi di informazioni in dati digitali strutturati che possono essere analizzati utilizzando algoritmi informatici. Poiché le aziende e le organizzazioni si affidano sempre di più ai dati per prendere decisioni, la necessità di datafication è diventata essenziale.
La datafication consente alle aziende di raccogliere e analizzare dati da varie fonti, tra cui social media, feedback dei clienti e tendenze di mercato, per ottenere informazioni e prendere decisioni più consapevoli. Ciò può portare a risultati migliori, maggiore efficienza e risparmi sui costi. Ad esempio, la datafication può aiutare le aziende a identificare aree di miglioramento nelle loro operazioni, ottimizzare la loro supply chain e indirizzare i loro sforzi di marketing in modo più efficace.
La domanda di datafication è cresciuta in modo esponenziale negli ultimi anni poiché il processo decisionale basato sui dati è diventato una parte fondamentale di molti settori, tra cui finanza, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio e produzione. Con l'avvento dei big data e degli strumenti di analisi avanzati, le aziende hanno ora accesso a grandi quantità di dati che possono essere utilizzati per guidare le informazioni e prendere decisioni consapevoli. Di conseguenza, la capacità di raccogliere, archiviare e analizzare i dati è diventata un'abilità fondamentale per le organizzazioni che cercano di rimanere competitive nel mondo frenetico e basato sui dati di oggi.
Crescente domanda di connettività wireless ad alta velocità e bassa latenza per varie applicazioni
L'ascesa di tecnologie di analisi avanzate come l'intelligenza artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (ML) ha svolto un ruolo significativo nella crescita della datafication. Queste tecnologie hanno reso possibile elaborare e analizzare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato che mai. Gli algoritmi di IA e ML sono progettati per apprendere da modelli e approfondimenti nei dati e per fare previsioni e raccomandazioni basate su tale apprendimento. Di conseguenza, aziende e organizzazioni stanno utilizzando queste tecnologie per acquisire una comprensione più approfondita del comportamento dei clienti, delle tendenze di mercato e di altri fattori importanti che influenzano le loro operazioni. La datafication consente inoltre ad IA e ML di lavorare in modo più efficace fornendo loro grandi quantità di dati strutturati e non strutturati da cui imparare. Alimentando questi algoritmi con più dati, diventano più precisi ed efficaci nel prevedere i risultati e nell'identificare modelli che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di vedere. Nel complesso, l'ascesa dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico ha accelerato la tendenza verso la datafication, poiché le aziende cercano di sfruttare queste tecnologie per ottenere un vantaggio competitivo e comprendere meglio i propri clienti e le proprie operazioni.
Una scarsa qualità dei dati può portare a intuizioni e decisioni errate
Una scarsa qualità dei dati può avere un impatto significativo sull'accuratezza e l'affidabilità di intuizioni e decisioni basate su tali dati. Se i dati analizzati sono imprecisi o incompleti, possono portare a intuizioni e decisioni errate. Ad esempio, se ai dati mancano informazioni chiave o sono obsoleti, potrebbero non riflettere lo stato attuale dell'azienda o del settore analizzato. Anche i dati distorti possono portare a intuizioni e decisioni errate. La distorsione può verificarsi se i dati analizzati non sono rappresentativi della popolazione o se riflettono i pregiudizi di coloro che hanno raccolto i dati. Se i dati analizzati sono incoerenti o contraddittori, possono portare a intuizioni e decisioni errate. Ad esempio, se diverse fonti di dati forniscono informazioni contrastanti, potrebbe essere difficile determinare quale fonte sia più accurata. Errori nei dati come duplicati, voci errate o incongruenze di formattazione possono anche influenzare l'accuratezza di intuizioni e decisioni basate su tali dati. In assenza di una corretta governance dei dati, i dati possono diventare disorganizzati, difficili da accedere o inaffidabili, portando a intuizioni e decisioni errate. Pertanto, è essenziale garantire che i dati siano accurati, completi, imparziali, coerenti e gestiti correttamente per evitare di prendere intuizioni e decisioni errate basate su tali dati. Ciò può essere ottenuto tramite misure di controllo della qualità dei dati adeguate, tra cui profilazione dei dati, pulizia dei dati e convalida dei dati.
Sviluppi recenti
- Nel 2021, Google ha lanciato una nuova suite di strumenti di analisi e visualizzazione dei dati chiamata Google Analytics 4. Questa nuova versione della piattaforma è progettata per fornire informazioni più dettagliate sul comportamento degli utenti su più canali e dispositivi, tra cui app mobili e browser Web. Incorpora inoltre algoritmi di apprendimento automatico per aiutare le aziende a identificare tendenze e opportunità più rapidamente.
- IBM ha sfruttato la sua competenza in intelligenza artificiale e analisi dei dati per sviluppare nuove soluzioni per settori come sanità , finanza e produzione. Nel 2021, l'azienda ha lanciato una nuova piattaforma chiamata IBM Cloud Pak for Data, che integra più fonti di dati e fornisce strumenti per la governance dei dati, l'analisi e l'apprendimento automatico.
- Nel 2020, Oracle ha lanciato una nuova piattaforma chiamata Oracle Analytics Cloud, che consente agli utenti di creare e condividere facilmente visualizzazioni e approfondimenti dei dati. La piattaforma incorpora anche funzionalità di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a scoprire modelli e tendenze nascosti nei propri dati.
Segmentazione del mercato
In base al tipo, il mercato è segmentato in Behavioral Datafication, Social Datafication, Geospatial Datafication, Transactional Datafication e Sensor Datafication. In base all'applicazione, il mercato è ulteriormente segmentato in Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps e altri. In base alla verticale, il mercato è ulteriormente suddiviso in BFSI, Sanità , IT e telecomunicazioni, Vendita al dettaglio, Governo e difesa, Produzione e Media e intrattenimento.
Profili aziendali
IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) sono tra i principali attori che operano nel mercato globale della datafication.
| Attributo | Dettagli |
| Anno base | 2022 |
| Anni storici | 2018 – 2021 |
| Anno stimato | 2023 |
| Periodo di previsione | 2024 – 2028 |
| Unità quantitative | Ricavi in miliardi di USD e CAGR per il 2018-2022 e 2023E-2028F |
| Copertura del report | Previsione dei ricavi, quota aziendale, panorama competitivo, fattori di crescita e tendenze |
| Segmenti coperti | Per tipo Per applicazione Per verticale Per regione |
| Ambito regionale | Asia-Pacifico, Nord America, Europa, Medio Oriente e Africa e Sud America |
| Ambito nazionale | Cina, Giappone, India, Australia, Corea del Sud, Stati Uniti, Canada, Messico, Regno Unito, Germania, Francia, Spagna, Italia, Israele, Turchia, Arabia Saudita, Emirati Arabi Uniti, Sud Africa, Brasile, Argentina, Colombia |
| Aziende chiave profilate | IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) |
| Ambito di personalizzazione | Personalizzazione gratuita del report al 10% con l'acquisto. Aggiunta o modifica di paese, regione e ambito del segmento. |
| Prezzi e opzioni di acquisto | Approfitta delle opzioni di acquisto personalizzate per soddisfare le tue specifiche esigenze di ricerca. Esplora le opzioni di acquisto |
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