インドの分析市場は、コンポーネント別（サービス、ソフトウェア）、業種別（BFSI、Eコマース、ヘルスケア、ITおよび通信、その他）、タイプ別（ビジネス分析、CRM分析、サプライチェーン分析、リスク分析、ロケーション分析）、組織規模別（大企業、中規模企業、新興企業）、地域別、競争、予測、機会別に分類されています。2029年

アナリティクスは、算術、統計、機械学習を使用してデータの有用な傾向を探すコンピュータサイエンスの分野です。膨大なデータセットをふるいにかけて、新しい洞察と情報を見つけ、理解し、共有することをアナリティクスまたはデータ分析と呼びます。これは、大量のデータや情報が記録されている分野で特に役立ちます。

インドのアナリティクス市場：推進要因と傾向

データの高い成長率：

2022年までに、インドでは10,96,58,793百万MBのデータが使用され、年平均成長率（CAGR）はほぼ72.6％になります。

eコマース企業の急増：

インドでeコマース業界が急成長している理由は明らかです。これは、インターネット普及率の急上昇、グローバル プレーヤーの出現、スマートフォン利用の増加、モバイル テクノロジーの進歩、ミレニアル世代の消費者基盤の急成長、デジタル決済の台頭によって推進されています。従来の e コマース企業は、インドでの e コマース運動の認知度向上と開始において重要な役割を果たしてきましたが、インドの e コマース業界は急速に進化しています。さらに、インド政府の Open Network for Digital Commerce (ONDC) イニシアチブは、e コマース業界を民主化し、製品、価格設定、リーチ、販売の面ですべての販売者に公平な競争の場を提供する態勢を整えています。ただし、この新しい環境で競争上の優位性を獲得するには、インド全土の販売者は考え方を変える必要があります。そのための方法の 1 つは、消費者の洞察とデータ分析を活用して顧客をより深く理解することです。

洞察と分析により、中小企業は製品、価格設定、マーケティング戦略について情報に基づいた決定を下すのに役立つ貴重な情報を得ることができます。過去には、既存のプレーヤーがリソースとデータへのアクセスに関して大きな優位性を持っていました。しかし、分析ツールの台頭により、中小企業、新しく設立されたブランド、および初めての販売者は、大企業と同じ情報にアクセスできるようになり、より対等な立場で競争できるようになりました。

分析を使用して顧客の好みや購買行動をより深く理解することで、販売者はマーケティング キャンペーン、製品カタログ、および製品の提供をそれらのニーズに合わせてカスタマイズできます。たとえば、消費者の洞察は、販売者が顧客が製品とどのように関わりたいかを判断するのに役立ちます。これには、製品のどのような種類の画像やビデオがコンバージョンを促進するのに最も効果的か、どのような種類の製品の説明が最も説得力があるか、さらには顧客にとってどのような種類のパッケージや配送オプションが最も重要なのかに関する情報が含まれる場合があります。

これにより、小規模な販売者はより機敏で、変化する市場状況に迅速に適応できるため、競争上の優位性を獲得できます。同様に、消費者の洞察は、企業が市場のトレンドと機会を特定するのに役立ち、顧客のニーズと要求を満たす新しい製品やサービスを生み出すことができます。これは、小規模な企業にとって特に重要です。小規模な企業には、実験や広範な市場調査を行うリソースがない可能性があるためです。

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インドの銀行業界は最近、決済銀行や小規模融資銀行などの最先端の銀行形式を採用しています。 Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana や Post Payment Banks などの多くのプログラムを通じて、インドは最近、銀行部門の範囲を拡大することに重点を置いています。 こうした種類のプロジェクトにより、インドの金融包摂が大幅に改善され、国の信用サイクルが推進されました。また、デジタル決済、ネオバンキング、インドの NBFC の拡大、フィンテックなどの銀行部門の重要な改革も行われました。 その結果、銀行は、データが戦略計画と意思決定の基盤となる作業環境を構築しています。 銀行のデータ分析により、製品やサービスを文脈に合わせてパーソナライズして消費者のニーズに応え、ビジネスを成長させるための顧客中心のアプローチを簡単に行うことができます。膨大な量のデータが生成されるため、有用な情報を抽出する必要性が急務となっています。したがって、データ分析はビジネスの改善に不可欠です。データ分析の取り組みは、金融機関が顧客に完全にパーソナライズされたサービスを提供するのに役立ちます。ユーザーが生成した情報を処理することで、ユーザーの好み、習慣、ニーズを把握し、個別のサービスを提供できます。市場は顧客とそのデータを震源地としており、パーソナライズされた独自のサービスを提供する必要があります。さらに、企業は、収益の増加、運用効率の改善、市場動向への迅速な対応、競合他社に対する競争上の優位性の獲得などの戦略から、意思決定にデータ分析が必要なプロセスで、このすべての情報を使用できます。

以下は、銀行における分析のアプリケーションの一部です。

• スマート アカウントデータ サイエンスの機能とロジスティック回帰分析手法の助けを借りて、金融機関は顧客にスマート アカウントという新しい付加価値アカウントの概念を提供できます。これにより、銀行は将来の費用の予測やその他の短期または中期的な発見を受け取ったり、費用に基づいて消費者行動を分析したり、グループ別に調査するための動きを自動的に分類したり、同じプロファイルの匿名のクライアントと費用を比較したり、クライアントの特定のニーズを満たす製品を推奨したりすることができます。
• 効率的な消費者分析リアルタイムのデータ分析は、顧客への理解を深め、効果的なパーソナライゼーションに役立ちます。高度な機械学習 (ML) アルゴリズムと顧客感情分析技術により、顧客の行動、ソーシャル メディアでのコミュニケーション、コメント、意見に関する情報を生成し、パーソナライゼーションを強化して、ユーザーに関するより多くの情報を得ることができます。

意思決定を強化するために機械学習を採用する企業

今後数年間、機械学習は分析業界の主要なトレンドであり続けるでしょう。企業は、収集しているデータから洞察を引き出し、価値を付加する方法を開発する必要があり、機械学習はそのための鍵となります。オープンソース ツールやクラウドベースのプラットフォームの利用可能性が高まっているため、あらゆる規模の企業が、データ分析プロセスに機械学習アルゴリズムを簡単に統合できるようになりました。さらに、自動機械学習 (AutoML) テクノロジにより、人間の関与をほとんどまたはまったく必要とせず、企業が機械学習モデルを迅速に構築して展開できるため、機械学習はより身近なものになっています。その結果、市場での競争優位性を獲得しようとする組織は、機械学習を非常に高い割合で採用しています。

結論として、インドでの分析の使用により、企業の業務運営方法が急速に変化しています。デジタル時代に競争力を維持したいのであれば、企業はより効率的で効果的な意思決定を可能にするテクノロジに投資する必要があります。

業界全体でのデータベースの採用の増加

銀行、医療、BFSI、小売、農業、通信/メディアなどの企業部門全体でデジタル ソリューションの使用が拡大し、データが大幅に増加しています。たとえば、人工知能の使用により、農業分野におけるリスク管理、精密農業、害虫駆除は大きく変化しました。

スマート機械、土壌センサー、GPS 搭載トラクターによって膨大なデータが生成されます。農業では、データ分析を使用して、リスク評価の改善、供給追跡、自然傾向、最適な作物などを含む膨大なデータセットが分析されます。

企業は同様にボットを使用して機能コンテキストを自動化および改革しています。Apple の Siri、Google Assistant、Amazon Alexa などの仮想アシスタントによるデータ生成も驚異的です。さらに、ネットワーク接続とスマートフォンの技術進歩により、全国的にソーシャルメディアユーザーが増加しました。

Facebook、WhatsApp、YouTube、Instagram、Snapchat などのソーシャルサイトは膨大な量のデータを作成します。したがって、産業革命により、セクターの技術の向上、スマートアプリの使用の増加、ソーシャルメディアプラットフォームの開発により、膨大なデータセットが生成されると予測されています。したがって、セクター全体でデータベースの増加が市場を牽引すると予想されます。

インドの分析市場課題

高まるセキュリティ上の懸念

この技術に関する主要なセキュリティ上の問題には、偽造データの生成やリアルタイム セキュリティの必要性、とりわけ消費者データのプライバシーとセキュリティなどがあります。注意が必要な主な問題には、リモート ストレージ、不適切な ID 管理、システムおよびネットワーク セキュリティへの投資不足、人的エラー、リンクされたデバイス、モノのインターネット (IoT) アプリケーションなどがあります。組織にとって、これらの困難を克服することは大きな取り組みです。市場拡大は、企業全体で保存されている顧客データに対するデータ損失やサイバー攻撃の増加によって妨げられる可能性があります。

市場セグメント

インドの分析市場は、コンポーネント、業種、タイプ、組織規模、および地域に分割されています。コンポーネントに基づいて、市場はサービスとソフトウェアに分割されています。業種別に、市場は次のように分類されます

市場プレーヤー

主要な市場プレーヤー