Dimensioni del mercato globale dell'intelligence decisionale per componente (piattaforma, soluzioni), per modalità di distribuzione (on-premise, cloud), per settore verticale (BFSI, IT e telecomunicazioni, governo), per dimensione aziendale (grandi imprese, piccole e medie imprese), per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato dell'intelligence decisionale

Le dimensioni del mercato dell'intelligence decisionale sono state valutate a 8,49 miliardi di USD nel 2021 e si prevede che raggiungeranno i 38,08 miliardi di USD entro il 2030, con un CAGR del 17,8% dal 2023 al 2030.

L'intelligence decisionale sta guadagnando popolarità tra le aziende grazie alla sua efficacia. Implementandola, le aziende possono migliorare le prestazioni organizzative offrendo ai clienti un'esperienza migliore. È una tecnica precisa e conveniente per migliorare il processo decisionale. La necessità di eliminare particolari rischi associati al processo decisionale umano è in aumento e lo sviluppo di ML e AL sta consentendo a numerosi settori di utilizzare appieno l'intelligence decisionale, che sta guidando la crescita del mercato mondiale dell'intelligence decisionale. Il rapporto Global Decision Intelligence Market fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa di segmenti chiave, tendenze, driver, vincoli, panorama competitivo e fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Definizione del mercato globale Decision Intelligence

Intelligenza artificiale (IA), analisi dei dati e procedure decisionali sono tutte combinate nel campo dell'intelligenza decisionale per migliorare e ottimizzare il processo decisionale. Ciò comporta l'utilizzo di una gamma di strategie, formule e strumenti per raccogliere, esaminare e valutare i dati al fine di formulare giudizi saggi e sensati. Fondendo intuizioni basate sui dati con il giudizio umano, l'intelligenza decisionale si sforza di superare la complessità e l'incertezza che spesso accompagnano il processo decisionale. Per trovare modelli, tendenze e conseguenze potenziali, si avvale di analisi sofisticate, apprendimento automatico e modellazione predittiva. Per indirizzare i decisori verso le migliori opzioni, tiene anche conto di elementi come la valutazione del rischio, l'analisi dei costi e l'allocazione delle risorse.

A causa della complessità delle operazioni aziendali, dell'abbondanza di dati e della necessità per le organizzazioni di prendere decisioni sagge ed efficaci, il mercato dell'intelligenza decisionale si è espanso rapidamente. Molti settori, tra cui finanza, sanità, produzione, vendita al dettaglio e trasporti, utilizzano sistemi di intelligenza decisionale. Il mercato offre un'ampia gamma di prodotti, tra cui servizi di consulenza, algoritmi di apprendimento automatico, software di analisi predittiva, strumenti di visualizzazione dei dati e sistemi di supporto alle decisioni. Questi prodotti aiutano le aziende a raccogliere, analizzare e analizzare i dati per produrre informazioni utili a prendere decisioni migliori.

Panoramica del mercato globale dell'intelligence decisionale

L'avvento dell'apprendimento automatico (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI) ha contribuito in modo significativo alla crescita e al potenziale dell'intelligence decisionale in vari settori. Le tecnologie ML e AI forniscono potenti strumenti per analizzare grandi volumi di dati, identificare modelli e fare previsioni, che sono componenti essenziali dell'intelligence decisionale. Gli algoritmi ML e AI consentono alle organizzazioni di migliorare l'accuratezza delle previsioni, ottenere informazioni predittive e automatizzare i processi decisionali. Sfruttando queste tecnologie, le soluzioni di intelligence decisionale possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate e basate sui dati in un'ampia gamma di casi d'uso. Settori come i servizi finanziari, l'assistenza sanitaria e la gestione della supply chain possono trarre particolare vantaggio dall'intelligence decisionale basata su ML e AI. Questi settori spesso gestiscono set di dati complessi e richiedono decisioni accurate e tempestive per ottimizzare le loro operazioni.

Le tecniche di ML e AI possono aiutare ad analizzare i dati finanziari, rilevare le frodi, identificare le tendenze nelle cartelle cliniche dei pazienti, ottimizzare la logistica della supply chain e altro ancora. Pertanto, l'intelligenza decisionale fornisce alle organizzazioni un vantaggio competitivo consentendo loro di prendere decisioni più accurate e informate. Sfruttando approfondimenti basati sui dati, le aziende possono ottimizzare le loro operazioni, migliorare l'allocazione delle risorse, ridurre al minimo i rischi e migliorare le esperienze dei clienti. Questi guadagni di efficienza contribuiscono a migliorare le prestazioni e la redditività. Il sovraccarico di informazioni e l'eccessiva dipendenza dai sistemi di supporto alle decisioni (DSS) possono effettivamente fungere da vincoli nel contesto dell'intelligenza decisionale. Con l'abbondanza di dati e la capacità dei sistemi di intelligenza decisionale di analizzare grandi quantità di informazioni, i decisori potrebbero trovarsi di fronte a un sovraccarico di informazioni. Quando si presenta un diluvio di dati, diventa difficile identificare gli approfondimenti più pertinenti e fruibili. I decisori potrebbero avere difficoltà a filtrare informazioni irrilevanti o meno importanti, il che porta a confusione e paralisi decisionale.

È fondamentale progettare sistemi di intelligence decisionale che forniscano informazioni concise, significative e fruibili per mitigare il problema del sovraccarico di informazioni. Il giudizio umano tiene conto di fattori intangibili, come emozioni, etica e cultura organizzativa, che non possono sempre essere catturati da soli approcci basati sui dati. È importante integrare l'esperienza umana e la conoscenza del dominio nei processi decisionali, considerando le informazioni fornite dai sistemi di intelligence decisionale come complementari piuttosto che esclusive. Inoltre, le organizzazioni devono affrontare considerazioni etiche e garantire che i sistemi di intelligence decisionale siano progettati e formati per mitigare i pregiudizi e aderire alle linee guida etiche. Tuttavia, l'ondata di sviluppi della tecnologia dei big data presenta un'importante opportunità per l'intelligence decisionale e l'intelligence aziendale fruibile.

L'intelligence decisionale, combinata con l'analisi dei big data, può facilitare la scoperta della conoscenza e l'analisi del testo. Analizzando grandi volumi di dati non strutturati, come documenti, post sui social media e feedback dei clienti, i sistemi di intelligence decisionale possono estrarre automaticamente informazioni rilevanti, riassumere i contenuti ed eseguire analisi del sentiment e opinion mining. Ciò consente alle organizzazioni di ottenere informazioni collettive e prendere decisioni basate sui dati sulla base di una comprensione completa dei dati. Inoltre, sfruttando le tecnologie big data, i sistemi di intelligence decisionale possono elaborare e analizzare i dati quasi in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni tempestive e informate. Questa business intelligence fruibile consente alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle tendenze di mercato, alle richieste dei clienti e ai panorami competitivi, offrendo loro un vantaggio competitivo.

Analisi della segmentazione del mercato globale dell'intelligence decisionale

Il mercato globale dell'intelligence decisionale è segmentato in base a componente, modalità di distribuzione, settore verticale, dimensioni aziendali e area geografica.

Mercato dell'intelligence decisionale, per componente

• Piattaforma
• Soluzioni
• Servizi

In base al componente, il mercato è segmentato in piattaforma, soluzioni e servizi. Il segmento della piattaforma è stato il maggiore contributore, rappresentando quasi la metà della quota di mercato globale dell'intelligence decisionale. Ciò è principalmente guidato dalle principali aziende IT come Google, Oracle, IBM e Microsoft, che stanno sviluppando piattaforme di intelligence decisionale per aiutare i team IT a gestire i crescenti volumi di dati generati. Queste piattaforme consentono alle organizzazioni di sfruttare i dati in modo efficace e prendere decisioni informate. D'altro canto, si prevede che il segmento delle soluzioni registrerà il tasso di crescita annuale composto (CAGR) più rapido del 17,0%. Questa crescita è attribuita all'uso di varie metodologie decisionali come AI, ML, intelligenza contestuale e automazione. Queste metodologie vengono combinate per generare raccomandazioni aziendali uniche e praticabili che possono essere implementate rapidamente, offrendo un valore aziendale significativo.

Mercato dell'intelligence decisionale, per modalità di distribuzione

• On-premise
• Cloud

In base alla modalità di distribuzione, il mercato è segmentato in On-premise e Cloud. La modalità di distribuzione on-premise ha rappresentato la quota maggiore, catturando oltre due terzi della quota di mercato complessiva dell'intelligence decisionale. La preferenza per le distribuzioni on-premise può essere attribuita alla protezione e alla sicurezza dei dati superiori che offre. Le soluzioni on-premise consentono alle aziende di mantenere il controllo sui propri dati e di conformarsi a vari standard normativi, il che è fondamentale per i settori con rigorosi requisiti sulla privacy dei dati. Tuttavia, si prevede che la modalità di distribuzione cloud registrerà il CAGR più rapido del 16,7%. Questa crescita è alimentata dalla crescente adozione di data warehouse cloud e soluzioni di intelligence decisionale basate su cloud. Le organizzazioni stanno sfruttando la scalabilità, la flessibilità e l'accessibilità delle piattaforme cloud per risolvere complessi problemi decisionali.

Mercato dell'intelligence decisionale, per settore verticale

• BFSI
• IT e telecomunicazioni
• Governo
• Vendita al dettaglio e beni di consumo
• Sanità
• Energia e servizi di pubblica utilità
• Altro

In base al settore verticale, il mercato è segmentato in BFSI, IT e telecomunicazioni, Governo, Vendita al dettaglio e beni di consumo, Sanità, Energia e servizi di pubblica utilità e altro. Il segmento sanitario ha mostrato una quota di fatturato importante nel mercato dell'intelligence decisionale. Il settore ha riconosciuto il potenziale delle tecniche di analisi innovative, e in particolare dell'intelligenza artificiale, per migliorare i risultati sanitari, potenziare l'assistenza ai pazienti e semplificare i processi operativi.

L'intelligenza decisionale consente alle organizzazioni sanitarie di sfruttare dati e analisi per un processo decisionale informato su vari aspetti, come diagnosi del paziente, piani di trattamento, allocazione delle risorse ed efficienza operativa. Man mano che le tecniche di intelligenza artificiale e analisi continuano a progredire e a diventare più precise, il settore sanitario sta adottando sempre più soluzioni di intelligence decisionale. Queste soluzioni consentono ai professionisti sanitari di sfruttare la potenza dei dati e delle analisi, portando a diagnosi più accurate, trattamenti personalizzati e risultati migliori per i pazienti.

Mercato dell'intelligenza decisionale, per dimensione aziendale

• Grandi imprese
• Piccole e medie imprese

In base alle dimensioni aziendali, il mercato è segmentato in Grandi imprese e Piccole e medie imprese. Il segmento delle grandi imprese ha rappresentato la quota maggiore, catturando quasi due terzi dell'intero mercato dell'intelligenza decisionale. Si prevede che questo segmento manterrà il suo predominio per tutto il periodo previsto. Le grandi aziende sono state le prime ad adottare soluzioni di decision intelligence grazie alla loro solida infrastruttura, ai maggiori volumi di dati e alle maggiori risorse da investire in capacità di analisi avanzate.

Hanno la capacità di sfruttare la decision intelligence per ottimizzare le loro operazioni e guidare la crescita aziendale. Tuttavia, si prevede che il segmento delle piccole e medie imprese (PMI) registrerà il tasso di crescita annuale composto (CAGR) più rapido del 16,7%. Questa crescita può essere attribuita alla crescente disponibilità di strumenti di business intelligence (BI) intuitivi che richiedono poca o nessuna esperienza di codifica. Questi strumenti consentono alle PMI di sviluppare solide applicazioni di BI e semplificano l'automazione e l'integrazione di varie operazioni aziendali, tra cui persone, dati, tecnologia e procedure.

Mercato della decision intelligence, per area geografica

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• America Latina
• Medio Oriente e Africa

In base all'analisi regionale, il mercato globale della decision intelligence è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico, America Latina e Medio Oriente e Africa. Il Nord America deteneva la quota maggiore del mercato dell'intelligence decisionale, rappresentando quasi un terzo del mercato globale. Ciò può essere attribuito alle tecnologie avanzate della regione, tra cui AI, ML, app intelligenti e query in linguaggio naturale. Le aziende nordamericane sono in prima linea nell'adozione di soluzioni di intelligence decisionale per ottenere un vantaggio competitivo.

D'altro canto, si prevede che il mercato nell'area Asia-Pacifico dominerà in termini di fatturato e mostrerà il tasso di crescita annuale composto (CAGR) più rapido del 18,1% durante il periodo di previsione. Le aziende nella regione Asia-Pacifico stanno sempre più sfruttando approcci decisionali ingegnerizzati per ottenere risultati positivi sostanziali e costanti nei loro processi decisionali. Con una crescente attenzione alla trasformazione digitale e all'adozione di tecnologie avanzate, l'area Asia-Pacifico presenta significative opportunità per l'intelligence decisionale.

Attori chiave

Il rapporto di studio "Global Decision Intelligence Market" fornirà preziose informazioni con un'enfasi sul mercato globale. I principali attori del mercato sono GOOGLE, IBM, Oracle, Microsoft, Board International, Cerebra, Domo, LLC, Clarifai, Diwo.ai, H2O.AI, Intel, Metaphacts, PACE REVENUE, Peak.ai, PARETOS, PROVENIR, QUANTELLIA, Systems Technology Group, Pyramid Analytics, Tellius e Course5i.

La nostra analisi di mercato fornisce informazioni approfondite sugli attori chiave, tra cui informazioni sui loro bilanci finanziari, portafogli di prodotti, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT. Insieme alla ricerca sulla quota di mercato, importanti strategie di sviluppo, recenti progressi e analisi del ranking di mercato dei suddetti concorrenti a livello globale sono inclusi anche nella sezione del panorama competitivo.

Sviluppi chiave

• Provenir e Inovatec hanno stretto una partnership a settembre 2022. Grazie alla partnership, i mutuatari di auto avranno accesso alle soluzioni di rischio di Provenir tramite la piattaforma LOS di Inovatec.
• Microsoft e P&G hanno collaborato a giugno 2022. Grazie alla cooperazione, P&G può migliorare le sue capacità di edge computing, intelligenza artificiale e apprendimento automatico per una visibilità in tempo reale, nonché digitalizzare e integrare i dati da oltre 100 sedi di produzione in tutto il mondo. I lavoratori di P&G saranno in grado di analizzare i dati di produzione e utilizzare l'intelligenza artificiale per prendere rapidamente decisioni che promuovano lo sviluppo e abbiano un impatto esponenziale.
• IBM ha acquistato Databand.ai a giugno 2022. Con le maggiori risorse rese possibili da questa acquisizione, Databand.ai sarà in grado di ampliare la portata delle sue capacità di osservabilità, consentendo connessioni più profonde con tecnologie più open source e a scopo di lucro che alimentano il moderno data stack. Inoltre, sia che si utilizzi Databand.ai come software-as-a-service (SaaS) o come abbonamento self-hosted, le aziende avranno il controllo totale su come viene utilizzato.
• Provenir con Francisco Franch ha annunciato a marzo 2022 che aiuterà il crescente numero di società di servizi finanziari alla ricerca di strumenti di rischio basati sull'intelligenza artificiale. Il francese sarà responsabile della gestione delle operazioni di vendita, dell'espansione aziendale e delle strategie di marketing della Spagna.

Ambito del rapporto

Rapporti sulle tendenze principali

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

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Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di USD) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che dovrebbero assistere alla crescita più rapida e dominare il mercato Analisi per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali, e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilateAmpi profili aziendali comprendenti panoramica aziendale, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti,