Dimensioni del mercato globale del software Big Data per tipo di software (database, gestione dati), per modalità di distribuzione (basato su cloud, on-premise), per verticale (BFSI, produzione), per utente finale (grandi imprese, PMI), per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato del software Big Data

Le dimensioni del mercato del software Big Data sono state valutate a 182,56 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che raggiungeranno i 557,13 miliardi di USD entro il 2030, crescendo a un CAGR del XX% dal 2023 al 2030.

L'enorme aumento dei dati, così come l'impennata del numero di app mobili e dispositivi IoT, stanno spingendo in avanti il mercato del software Big Data. Il rapporto sul mercato globale del software Big Data fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa dei segmenti chiave, delle tendenze, dei driver, delle limitazioni, del panorama competitivo e dei fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Definizione del mercato globale del software Big Data

I Big Data si riferiscono a una vasta raccolta di dati che si sta espandendo a un ritmo esponenziale. Si tratta di un set di dati così grande e complesso che i sistemi di gestione dei dati tradizionali non possono archiviare o analizzarlo correttamente. Volumeil volume di dati è importante. Dovrai elaborare grandi quantità di dati a bassa densità e non strutturati con i big data. Possono essere dati non valutati come feed di dati di Twitter, flussi di clic su un sito Web o un'app mobile o apparecchiature abilitate da sensori. Potrebbero essere decine di gigabyte di dati per alcune aziende. Velocitàla velocità con cui i dati vengono ricevuti e (forse) elaborati è definita velocità. Invece di essere copiati su un disco, i dati vengono solitamente trasmessi direttamente nella memoria. Alcuni gadget intelligenti connessi a Internet funzionano in tempo reale o quasi reale, rendendo necessaria una valutazione e una risposta al momento.

La varietà si riferisce ai numerosi tipi di dati presentati. I formati di dati tradizionali erano ben strutturati e potevano essere semplicemente importati in un database relazionale. Nuovi tipi di dati non strutturati si sono evoluti a seguito dell'ascesa dei big data. I tipi di dati non strutturati e semistrutturati, come testo, audio e video, richiedono un'ulteriore pre-elaborazione per ricavarne il significato e fornire metadati. I Big Data hanno senza dubbio cambiato le regole del gioco nella maggior parte, se non in tutti, i tipi di industrie moderne negli ultimi anni, secondo influencer del settore, accademici e altri importanti stakeholder. Mentre i Big Data continuano a pervadere la nostra vita quotidiana, l'attenzione si è spostata dall'hype alla scoperta del valore autentico della loro applicazione. La maggior parte delle aziende ha in mente numerosi obiettivi quando implementa progetti Big Data. Mentre lo scopo principale della maggior parte delle aziende è migliorare l'esperienza del cliente, altri obiettivi includono la riduzione dei costi, un marketing più mirato e la semplificazione delle operazioni esistenti. Le recenti violazioni dei dati hanno reso il miglioramento della sicurezza un obiettivo chiave che i progetti Big Data stanno cercando di abbracciare.

La Securities and Exchange Commission (SEC) utilizza i Big Data per tenere traccia dell'attività del mercato finanziario. Attualmente sta utilizzando analisi di rete ed elaboratori di linguaggio naturale per individuare attività di trading illegali nei mercati finanziari. I Big Data sono utilizzati da commercianti al dettaglio, grandi banche, hedge fund e altri cosiddetti "big boys" nei mercati finanziari per analisi di trading, analisi di supporto alle decisioni pre-trading, misurazione del sentiment e analisi predittiva, tra le altre cose. L'antiriciclaggio, la gestione del rischio aziendale della domanda, "Conosci il tuo cliente" e la mitigazione delle frodi dipendono in larga misura dai Big Data in questo mercato. 1010data, Streambase Systems, Panopticon Software, Nice Actimize e Quartet FS sono alcuni dei fornitori di Big Data del settore.

Panoramica del mercato globale del software Big Data

A causa dell'enorme quantità di dati creati dai sensori dell'Internet of Things, la domanda di software Big Data è aumentata nel tempo (IoT). Inoltre, l'ascesa dell'intelligenza artificiale/apprendimento automatico (ML) come tecnologia all'avanguardia nel software di gestione e analisi dei dati, combinata con la rapida digitalizzazione nei mercati emergenti, sta aumentando la domanda globale. Inoltre, la crescente importanza dei dati nelle aziende moderne, supportata da crescenti investimenti tecnologici, che si traducono in valutazioni approfondite degli attuali processi aziendali, sta guidando l'espansione del mercato. A causa dell'ascesa dei social media e dei multimedia, dell'Internet of Things (IoT), che ha prodotto un flusso eccessivo di dati in un formato strutturato o non strutturato, il volume di dati raccolti dalle aziende è in continua espansione. Ad esempio, negli ultimi due anni è stato creato circa il 90% dei dati mondiali.

I dati generati da macchine ed esseri umani stanno aumentando a una velocità dieci volte superiore rispetto ai tipici dati aziendali. Ad esempio, i dati delle macchine stanno crescendo a una velocità 50 volte superiore rispetto ai dati umani. I Big Data sono essenzialmente guidati e orientati al consumatore; la stragrande maggioranza dei dati è generata da clienti che sono "sempre connessi". La maggior parte delle persone trascorre dalle 4 alle 6 ore al giorno a consumare e produrre dati tramite una varietà di gadget e applicazioni (social). Nuovi dati vengono creati in un database da qualche parte nel mondo con ogni clic, scorrimento o comunicazione. Poiché tutti ora hanno uno smartphone in tasca, la quantità di dati creati è sbalorditiva.

Il crescente volume di dati aziendali, i rapidi progressi tecnici e il calo dei prezzi medi di vendita dei dispositivi intelligenti contribuiscono tutti alla creazione di enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Oltre l'80% dei dati raccolti dalle aziende non è archiviato in un database relazionale tradizionale. Documenti non strutturati, post sui social media, registri delle macchine, fotografie e altre fonti sono dove sono intrappolati. Molte aziende stanno lottando per tenere il passo con il flusso di dati non strutturati. Le soluzioni Big Data sono fondamentali per la gestione dei dati per aziende di tutte le dimensioni, soprattutto nell'era del cloud computing. È innegabile che sia necessario un framework per aggregare e gestire diverse fonti di big data e analisi dei dati al fine di estrarre il massimo valore.

Gli utenti conservano dati e informazioni sensibili sulle attività aziendali su piattaforme big data. Nella gestione e archiviazione dei documenti, tuttavia, ci sono vari possibili pericoli e debolezze. Le preoccupazioni sulla sicurezza relative a violazioni dei dati, incidenti imprevisti, vulnerabilità delle applicazioni e perdita di informazioni stanno diventando più diffuse man mano che la piattaforma cresce in popolarità. Le preoccupazioni sulla sicurezza delle informazioni e sulla privacy potrebbero influire sui ricavi in una varietà di settori, tra cui istruzione e ricerca, organizzazioni del governo federale e servizi finanziari. Ciò può danneggiare gravemente la reputazione di un'azienda e, di conseguenza, erodere la fiducia del management. Di conseguenza, potrebbero essere applicate sanzioni penali e persino ripercussioni legali. Conservando informazioni e dati sensibili nei database e nel cloud, i criminali informatici possono sabotare informazioni aziendali chiave e partecipare a transazioni illegali.

L'uso di tecnologie come AI, apprendimento automatico, IoT, blockchain e analisi dei dati sta trasformando il panorama dei big data. L'integrazione di tali tecnologie con i big data consente alle aziende di migliorare le proprie capacità di visualizzazione, rendendo i dati complessi più utilizzabili e accessibili tramite rappresentazione visiva. Le tecniche di apprendimento automatico sono utilizzate nei sistemi di business intelligence per analizzare dati strutturati e non strutturati. Gli utenti finali possono analizzare i dati e trarre spunti su premi, vendite e quantità per raggiungere i clienti target utilizzando l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati combinati con le tecnologie dei big data. Ciò consente agli utenti finali di prevedere le condizioni future e gestire i componenti di trasporto e della supply chain in modo più efficiente. Le aziende possono utilizzare la soluzione AI per ottenere spunti in tempo reale per migliorare la sicurezza della rete, accelerare le aziende digitali e offrire una migliore esperienza al cliente. I processi aziendali, la velocità decisionale e l'esperienza del cliente sono tutti migliorati quando le piattaforme big data e l'AI vengono combinate.

Si prevede che il mercato si svilupperà grazie alla crescente accettazione di tali tecnologie. I principali attori del mercato stanno lavorando per stipulare accordi con altre aziende al fine di fornire soluzioni migliorate basate su tecnologie chiave come l'AI e altre. Il problema con qualsiasi dato in qualsiasi organizzazione è che viene sempre conservato in molte posizioni e forme. Quando la finanza tiene traccia delle spese di fornitura, delle buste paga e di altri dati finanziari, come dovrebbe, e le informazioni provenienti dalle macchine nel reparto di produzione non sono integrate nel database del reparto di produzione, un'attività di base come l'analisi dei costi di produzione potrebbe essere opprimente per un manager. Il problema dei silos diventa più acuto con i big data. Ciò è dovuto al volume di dati, nonché alla varietà di fonti interne ed esterne, nonché ai vari requisiti di sicurezza e privacy che devono essere soddisfatti. Anche i sistemi legacy svolgono un ruolo, rendendo difficile, se non impossibile, il consolidamento dei dati ai fini analitici.

Mercato globale del software Big Dataanalisi della segmentazione

Il mercato globale del software Big Data è segmentato in base al tipo di software, alla modalità di distribuzione, al verticale, all'utente finale e alla geografia.

Mercato del software Big Data, per tipo di software

• Database
• Analisi e strumenti dei dati
• Gestione dei dati
• Applicazioni dati
• Tecnologie di base

In base al tipo di software, il mercato è segmentato in Database, Analisi e strumenti dei dati, Gestione dei dati, Applicazioni dati e Tecnologie di base. Si prevede che Data Analytics e Tools deterranno la quota di mercato maggiore a causa della crescente tendenza all'adozione dell'analisi nel business.

Mercato del software Big Data, per modalità di distribuzione

• Basato su cloud
• On-Premise

In base alla modalità di distribuzione, il mercato è segmentato in basato su cloud e on-premise. Durante il periodo previsto, il segmento del cloud pubblico rappresenterà una quota di mercato maggiore. Un cloud pubblico è una raccolta di reti, hardware, storage, applicazioni, servizi e interfacce gestiti e di proprietà di una terza parte che viene resa disponibile ad altre organizzazioni e individui. Queste aziende creano un data center altamente scalabile che nasconde la tecnologia sottostante al cliente finale. I cloud pubblici sono praticabili perché gestiscono spesso lavori molto semplici o ripetuti. Ad esempio, la posta elettronica è un'applicazione piuttosto semplice. Di conseguenza, un fornitore di servizi cloud può ottimizzare l'ambiente in modo da poter servire un gran numero di clienti.

Allo stesso modo, i provider di storage e calcolo cloud pubblici ottimizzano il loro hardware e software per soddisfare questi carichi di lavoro specifici. Il data center tradizionale, d'altro canto, è difficile da ottimizzare poiché supporta così tante applicazioni e carichi di lavoro diversi. Un cloud pubblico potrebbe essere molto utile quando un'azienda sta lavorando a un progetto di analisi dati complesso che richiede cicli di elaborazione aggiuntivi. Inoltre, le organizzazioni possono scegliere di archiviare i dati nel cloud pubblico, dove il costo per gigabyte è inferiore rispetto all'archiviazione in sede. Le sfide più urgenti con i cloud pubblici per grandi dati sono i requisiti di sicurezza e il grado di ritardo tollerabile.

Mercato del software Big Data, per verticale

• BFSI
• Governo e difesa
• Sanità e scienze della vita
• Produzione
• Vendita al dettaglio e beni di consumo
• Media e intrattenimento

In base al verticale, il mercato è segmentato in BFSI, Governo e difesa, Sanità e scienze della vita, Produzione, Vendita al dettaglio e beni di consumo e Media e intrattenimento. Si prevede che il segmento BFSI rappresenti una dimensione di mercato maggiore per tutto il periodo di proiezione, in base al verticale. I Big Data stanno guadagnando terreno in molti settori come un modo per aumentare i profitti e risparmiare sui costi. BFSI, Manufacturing, Retail e Consumer Goods, Government and Defense, Healthcare and Life Sciences, Telecommunications and IT, Media and Entertainment, Transportation and Logistics e altri verticali sono tra i maggiori utilizzatori di software Big Data. Durante il periodo di proiezione, si prevede che il segmento BFSI rappresenti una quota di mercato maggiore. La necessità di tracciare in tempo reale il feedback dei clienti sui servizi sta incrementando l'adozione dei big data nel settore verticale BFSI.

Mercato del software Big Data, per utente finale

• Grandi imprese
• PMI

In base all'utente finale, il mercato è segmentato in grandi imprese e PMI. Si prevede che le grandi imprese alimenteranno il mercato poiché queste organizzazioni comportano la gestione di una grande quantità di dati.

Mercato del software Big Data, per area geografica

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• Resto del mondo

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