Европейский рынок больших данных По компонентам (оборудование, программное обеспечение, услуги), По типу развертывания (облачный, локальный), По применению (аналитика клиентов, аналитика цепочки поставок, маркетинговая аналитика, аналитика цен, пространственная аналитика, аналитика рабочей силы, аналитика рисков и кредитов, транспортная аналитика), По отраслям конечного пользователя (BFSI (банковс

Обзор рынка

Европа

Европейский рынок больших данных охватывает технологии и услуги, которые позволяют организациям обрабатывать, анализировать и извлекать информацию из больших и сложных наборов данных, полученных из различных источников, таких как социальные сети, транзакционные данные и устройства Интернета вещей. Этот рынок готов к значительному росту, обусловленному растущим объемом генерируемых данных и необходимостью для организаций использовать эти данные для получения конкурентного преимущества. Поскольку компании осознают ценность принятия решений на основе данных, растет спрос на передовые аналитические решения, которые могут извлекать полезную информацию из огромных объемов данных. Кроме того, растущее внедрение облачных вычислений облегчает доступ к инструментам и платформам больших данных, позволяя организациям масштабировать свои возможности обработки данных без бремени обширных инвестиций в инфраструктуру.

Внедрение строгих правил в отношении защиты данных и конфиденциальности, таких как Общий регламент по защите данных, также способствует спросу на надежные решения для больших данных, которые обеспечивают соответствие требованиям при эффективном использовании данных. Кроме того, интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения с аналитикой больших данных расширяет возможности организаций по прогнозированию тенденций, автоматизации процессов и персонализации клиентского опыта, что еще больше стимулирует рост рынка. Такие отрасли, как розничная торговля, здравоохранение и финансы, особенно используют большие данные для улучшения взаимодействия с клиентами, оптимизации операций и снижения рисков. Поскольку технологические достижения продолжают развиваться, включая разработку более сложных инструментов обработки данных и более широкое использование периферийных вычислений, ожидается, что рынок больших данных в Европе будет быстро расширяться. Компании, инвестирующие в возможности больших данных, не только повысят свою операционную эффективность, но и получат более глубокое понимание поведения клиентов и рыночных тенденций, позиционируя себя для успеха в ландшафте, все более ориентированном на данные.

Ключевые драйверы рынка

Увеличение генерации данных в разных отраслях

Экспоненциальный рост данных, генерируемых в разных секторах, является основным драйвером европейского рынка больших данных. Распространение цифровых устройств, платформ социальных сетей и технологий Интернета вещей привело к беспрецедентному объему ежедневно создаваемых данных. Теперь организации собирают данные из нескольких источников, включая взаимодействие с клиентами, процессы цепочки поставок и операционные системы. Этот приток информации представляет собой как проблему, так и возможность для предприятий, стремящихся сохранить конкурентное преимущество

Компании признают, что способность использовать и анализировать этот огромный объем данных может привести к улучшению принятия решений, повышению операционной эффективности и лучшему пониманию клиентов. Потребность в передовых аналитических инструментах для обработки и интерпретации этих данных становится все более важной. Например, в таких отраслях, как розничная торговля, компании используют аналитику данных для понимания поведения потребителей, оптимизации уровней запасов и персонализации маркетинговых усилий. Аналогичным образом, в здравоохранении способность анализировать данные пациентов может привести к улучшению результатов лечения пациентов и более эффективному предоставлению медицинских услуг.

Более того, рост технологий больших данных позволяет организациям хранить и обрабатывать большие наборы данных эффективнее, чем когда-либо прежде. Традиционные методы обработки данных часто не справляются с большими объемами неструктурированных данных. Решения для больших данных, такие как распределенные вычислительные фреймворки и облачное хранилище, позволяют организациям эффективно решать эти проблемы. В результате предприятия по всей Европе инвестируют в технологии больших данных, чтобы использовать потенциал своих информационных активов, что способствует росту европейского рынка больших данных.

Внедрение расширенной аналитики и искусственного интеллекта

Растущее внедрение расширенной аналитики и искусственного интеллекта является важным фактором роста европейского рынка больших данных. Организации осознают ценность использования сложных аналитических методов для получения действенных сведений из своих данных. Расширенная аналитика выходит за рамки традиционной отчетности и описательной аналитики, используя такие методы, как предиктивное моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Эти методологии позволяют компаниям выявлять закономерности, прогнозировать будущие тенденции и принимать решения на основе данных с большей точностью.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в расширении возможностей аналитики больших данных. Благодаря способности быстро обрабатывать огромные объемы данных алгоритмы искусственного интеллекта могут выявлять корреляции и тенденции, которые могут быть не сразу очевидны для аналитиков-людей. Эта возможность позволяет организациям более эффективно реагировать на меняющиеся рыночные условия и соответствующим образом адаптировать свои стратегии. Например, финансовые учреждения используют аналитику на основе искусственного интеллекта для обнаружения мошеннических транзакций в режиме реального времени, минимизируя потери и повышая доверие клиентов.

Интеграция искусственного интеллекта с решениями для больших данных облегчает разработку интеллектуальных приложений, которые могут автоматизировать процессы принятия решений. Используя возможности машинного обучения, организации могут постоянно совершенствовать свои модели на основе новых входных данных, что со временем приводит к более точным прогнозам и выводам. Эта адаптивность особенно ценна в динамичных отраслях, таких как электронная коммерция и телекоммуникации, где предпочтения потребителей и рыночные условия могут быстро меняться.

Поскольку компании все больше осознают преимущества передовой аналитики и искусственного интеллекта, спрос на технологии и решения для больших данных продолжает расти. Ожидается, что эта тенденция будет способствовать расширению европейского рынка больших данных, поскольку организации стремятся улучшить свои аналитические возможности и получить конкурентное преимущество.

Соблюдение нормативных требований и управление данными

Развивающийся ландшафт соблюдения нормативных требований и управления данными является еще одним ключевым фактором европейского рынка больших данных. Поскольку организации собирают и анализируют большие объемы данных, им приходится ориентироваться в сложной сети правил, регулирующих конфиденциальность, безопасность и использование данных. Введение Общего регламента по защите данных в Европе повысило осведомленность о проблемах защиты данных и потребовало более строгих мер по обеспечению соответствия для организаций, обрабатывающих персональные данные.

Соблюдение этих регламентов требует внедрения надежных структур управления данными и аналитических решений, которые гарантируют ответственное управление и использование данных. Организации должны иметь возможность продемонстрировать, что они собирают, обрабатывают и хранят данные в соответствии с требованиями законодательства. Эта потребность в соответствии стимулирует спрос на решения для больших данных, которые предлагают встроенные функции управления, такие как отслеживание происхождения данных, контроль доступа и возможности аудита.

Организации, которые отдают приоритет управлению данными, могут получить выгоду от повышения качества и целостности данных, что в конечном итоге приведет к более точным результатам аналитики. Устанавливая четкие политики и процедуры для управления данными, компании могут снизить риски, связанные с утечками данных и нормативными штрафами. Такой акцент на управлении данными соответствует более широкой тенденции повышения корпоративной ответственности и прозрачности, что еще больше стимулирует рост европейского рынка больших данных.

Кроме того, организации, которые успешно справляются с нормативными трудностями, могут использовать свои усилия по обеспечению соответствия в качестве конкурентного преимущества. Укрепляя доверие клиентов и заинтересованных сторон с помощью прозрачных методов работы с данными, компании могут улучшить свою репутацию и укрепить отношения. Таким образом, все большее внимание к соблюдению нормативных требований и управлению данными служит катализатором инвестиций в технологии и решения для больших данных.

Основные проблемы рынка

Правила конфиденциальности и соответствия данных

Одной из наиболее существенных проблем, с которыми сталкивается рынок больших данных в Европе, являются строгие правила конфиденциальности и соответствия данных, которые регулируют сбор, хранение и обработку данных. Введение Общего регламента по защите данных установило высокий стандарт защиты данных во всем Европейском союзе, налагая строгие требования на организации, которые обрабатывают персональные данные. Этот нормативный ландшафт требует от компаний внедрения надежных мер для обеспечения соответствия, включая получение явного согласия от отдельных лиц на обработку данных и обеспечение прозрачности в отношении использования данных.

Организации должны вкладывать значительные ресурсы в разработку и поддержание структур соответствия, которые соответствуют нормативным требованиям. Это часто включает в себя найм специализированного персонала, проведение регулярных аудитов и внедрение передовых методов управления данными. Несоблюдение этих правил может привести к серьезным финансовым штрафам и репутационному ущербу, что создает значительный барьер для внедрения технологий больших данных.

Сложность навигации по многочисленным правилам в разных юрисдикциях еще больше усложняет усилия по обеспечению соответствия. Хотя Общий регламент по защите данных является объединяющей структурой в Европейском союзе, в отдельных странах могут действовать дополнительные местные правила, которых организации должны придерживаться. Это создает сложную среду соответствия, в которой предприятиям может быть сложно ориентироваться, особенно многонациональным корпорациям, работающим в разных странах.

Проблемы, связанные с правилами конфиденциальности данных, могут удерживать организации от полного внедрения инициатив в области больших данных. Опасения по поводу утечек данных и нарушений конфиденциальности могут привести к нежеланию собирать и анализировать определенные типы данных, что ограничивает потенциал для получения ценных сведений. Следовательно, предприятия должны найти тонкий баланс между использованием данных для получения конкурентного преимущества и обеспечением соответствия меняющимся нормативным стандартам.

В этом контексте организации должны отдавать приоритет инвестициям в технологии обеспечения соответствия и решения по управлению данными, которые могут помочь оптимизировать их усилия по выполнению нормативных требований. Невыполнение этого требования может не только ограничить их способность эффективно использовать большие данные, но и подвергнуть их значительным юридическим и финансовым рискам. Поскольку нормативно-правовая база продолжает меняться, организациям на европейском рынке больших данных необходимо сохранять бдительность и адаптироваться для решения этих проблем соответствия.

Проблемы качества и интеграции данных

Проблемы качества и интеграции данных представляют собой еще одну серьезную проблему для европейского рынка больших данных. Поскольку организации собирают данные из различных источников, включая взаимодействие с клиентами, операционные системы и сторонние приложения, обеспечение точности, согласованности и полноты этих данных становится все более сложным. Низкое качество данных может привести к вводящим в заблуждение выводам и неэффективному принятию решений, подрывая потенциальные преимущества инициатив в области больших данных.

Одной из основных причин проблем с качеством данных является распространенность неструктурированных данных, которые составляют значительную часть ландшафта данных. Неструктурированные данные, такие как текст, изображения и контент социальных сетей, могут быть сложными для анализа и интеграции в традиционные фреймворки обработки данных. В результате организации могут испытывать трудности с извлечением значимых сведений из этого типа данных, что ограничивает их способность получить всестороннее представление о своих операциях и клиентах.

Проблемы интеграции данных возникают из-за использования разрозненных систем и приложений в организациях. Многие предприятия полагаются на устаревшие системы, которые не предназначены для эффективного взаимодействия с современными технологиями больших данных. Такое отсутствие взаимодействия может привести к образованию изолированных хранилищ данных, где ценная информация оказывается в изолированных системах и не может быть использована для анализа. Без единого представления своих данных организации могут упустить важные сведения, которые могли бы способствовать улучшению работы и стратегическим инициативам.

Для решения этих проблем организации должны отдавать приоритет инвестициям в решения по управлению качеством данных и интеграции. Это включает в себя внедрение процессов очистки данных для выявления и исправления неточностей, а также внедрение передовых инструментов интеграции, которые обеспечивают бесперебойный поток данных между различными системами. Кроме того, организации должны создать четкие структуры управления данными, которые определяют права собственности на данные, стандарты и процессы для управления данными.

Успех инициатив в области больших данных зависит от способности обеспечить высококачественные данные, которые легко доступны для анализа. Организации, которые не решают проблемы качества и интеграции данных, могут оказаться неспособными в полной мере использовать потенциал больших данных, что в конечном итоге помешает их конкурентоспособности на рынке. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, решение этих проблем будет иметь решающее значение для организаций, стремящихся преуспеть на европейском рынке больших данных.

Основные тенденции рынка

Расширенное внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция технологий искусственного интеллекта и машинного обучения быстро трансформирует ландшафт европейского рынка больших данных. Организации в различных секторах все чаще используют эти передовые технологии для расширения возможностей аналитики данных, автоматизации и получения ценных идей. Сочетание больших данных с искусственным интеллектом и машинным обучением позволяет компаниям анализировать огромные объемы информации в режиме реального времени, что позволяет им принимать обоснованные решения и быстро реагировать на изменения рынка.

Поскольку организации осознают потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения, растет тенденция к разработке индивидуальных алгоритмов, адаптированных к конкретным бизнес-потребностям. Эта тенденция позволяет компаниям получать не только точные, но и действенные сведения. Например, финансовые учреждения используют алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций и более эффективной оценки кредитных рисков, что приводит к повышению операционной эффективности и управлению рисками.

Распространение облачных вычислений способствует внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения на европейском рынке больших данных. Облачные платформы предлагают масштабируемые ресурсы, которые позволяют организациям обрабатывать большие наборы данных без необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. В результате компании всех размеров могут получить доступ к сложным аналитическим инструментам, демократизируя принятие решений на основе данных.

Ожидается, что тенденция к искусственному интеллекту и машинному обучению на европейском рынке больших данных продолжит свою восходящую траекторию, при этом компании все больше отдают приоритет инвестициям в эти технологии. Используя мощь искусственного интеллекта и машинного обучения, организации могут открывать новые возможности для роста, улучшать качество обслуживания клиентов и оставаться конкурентоспособными на постоянно развивающемся рынке.

Рост решений по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных

Поскольку европейский рынок больших данных продолжает расширяться, акцент на решениях по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных становится все более выраженным. С ростом объема собираемых и обрабатываемых данных организации сталкиваются с повышенным вниманием к тому, как они управляют и защищают конфиденциальную информацию. Внедрение строгих правил конфиденциальности данных, таких как Общий регламент по защите данных, создало для организаций настоятельную необходимость в приоритетном порядке мер безопасности данных.

Значительной тенденцией на рынке является разработка и внедрение передовых решений по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных, предназначенных для защиты данных на протяжении всего их жизненного цикла. Это включает в себя технологии шифрования, безопасное хранение данных и надежные механизмы контроля доступа, которые гарантируют, что доступ к конфиденциальной информации может получить только уполномоченный персонал. Организации инвестируют в комплексные структуры безопасности, которые включают в себя передовые практики управления данными и соответствия требованиям, гарантируя, что они снижают риски, связанные с утечками данных и несанкционированным доступом.

Рост киберугроз и утечек данных повысил осведомленность организаций о важности безопасности данных. В результате предприятия все чаще принимают упреждающие меры, такие как проведение регулярных аудитов безопасности и реализация планов реагирования на инциденты для защиты своих информационных активов. Эта тенденция особенно распространена в отраслях с высокими нормативными требованиями, таких как здравоохранение и финансы, где последствия утечек данных могут быть особенно серьезными.

По мере развития европейского рынка больших данных ожидается рост спроса на решения по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных. Организации, которые отдают приоритет безопасности данных, не только защитят свою ценную информацию, но и укрепят свою репутацию и доверие клиентов. Эта тенденция подчеркивает критическую важность интеграции вопросов конфиденциальности и безопасности данных во все аспекты инициатив в области больших данных.

Появление периферийных вычислений

Появление периферийных вычислений меняет динамику европейского рынка больших данных, предлагая организациям инновационные способы обработки и анализа данных ближе к их источнику. Периферийные вычисления предполагают развертывание вычислительных ресурсов на периферии сети, что позволяет обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, не полагаясь на централизованные центры обработки данных. Эта тенденция обусловлена растущей потребностью в немедленной информации, особенно в таких отраслях, как производство, транспорт и здравоохранение, где своевременный анализ данных может существенно повлиять на эффективность работы.

Используя периферийные вычисления, организации могут сократить задержку, повысить скорость обработки данных и улучшить общую производительность системы. Эта возможность особенно выгодна для приложений, требующих принятия решений в реальном времени, таких как автономные транспортные средства, интеллектуальные производственные системы и устройства Интернета вещей. Поскольку объем данных, генерируемых этими приложениями, продолжает расти, потребность в эффективной обработке на периферии становится первостепенной.

Периферийные вычисления облегчают сбор и анализ данных в удаленных или сложных условиях, где подключение может быть ограничено. Эта тенденция позволяет организациям использовать ценность данных, генерируемых в этих местах, что позволяет им оптимизировать операции, повышать безопасность и улучшать качество обслуживания клиентов. Например, в сельском хозяйстве периферийные вычисления могут поддерживать инициативы точного земледелия, анализируя данные, собранные с датчиков, развернутых на местах, что приводит к лучшему управлению ресурсами и повышению урожайности.

По мере развития европейского рынка больших данных ожидается, что интеграция периферийных вычислений станет более распространенной. Организации, которые используют эту технологию, получат конкурентное преимущество, обеспечивая аналитику в реальном времени и стимулируя инновации в различных секторах. Тенденция к периферийным вычислениям представляет собой значительный сдвиг в подходе организаций к обработке данных, что в конечном итоге приводит к повышению операционной эффективности и улучшению возможностей принятия решений

Сегментарные идеи

Компонент

В 2023 году сегмент программного обеспечения стал доминирующим компонентом на европейском рынке больших данных и, как ожидается, сохранит свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Это доминирование можно объяснить растущей зависимостью организаций от передовых решений по аналитике, визуализации данных и управлению данными для использования потенциала больших данных. Поскольку предприятия в различных отраслях осознают ценность идей, основанных на данных, они вкладывают значительные средства в программные решения, которые позволяют им обрабатывать, анализировать и извлекать действенные идеи из огромных объемов данных. Эти программные решения охватывают широкий спектр функций, включая интеграцию данных, предиктивную аналитику и машинное обучение, все из которых играют решающую роль в оптимизации операционной эффективности и процессов принятия решений. Кроме того, растущее внедрение облачных программных платформ повышает доступность и масштабируемость, позволяя организациям всех размеров использовать технологии больших данных без бремени значительных инвестиций в инфраструктуру. Эта тенденция особенно очевидна в таких секторах, как здравоохранение, финансы и розничная торговля, где программное обеспечение для анализа данных имеет важное значение для улучшения клиентского опыта, оптимизации цепочек поставок и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Кроме того, поскольку организации продолжают принимать инициативы цифровой трансформации, ожидается рост спроса на программные решения, которые облегчают обработку и аналитику данных в реальном времени. Хотя сегменты оборудования и услуг остаются важными, они, вероятно, последуют примеру программного обеспечения, которое все чаще рассматривается как основа стратегий больших данных. Следовательно, постоянный рост сегмента программного обеспечения будет подпитываться постоянными достижениями в области технологий, потребностью в улучшении принятия решений на основе данных и постоянно меняющимся ландшафтом бизнес-требований, укрепляя его позицию лидера рынка на европейском рынке больших данных.

Отрасль конечного пользователя

В 2023 году сектор банковских, финансовых услуг и страхования стал доминирующей отраслью конечного пользователя на европейском рынке больших данных, и ожидается, что он сохранит эту позицию в течение всего прогнозируемого периода. Зависимость финансового сектора от аналитики данных имеет первостепенное значение, поскольку организации стремятся улучшить качество обслуживания клиентов, улучшить управление рисками и оптимизировать операционную эффективность. С ростом сложности финансовых транзакций и растущими нормативными требованиями учреждения используют решения для работы с большими данными для анализа огромных объемов данных в режиме реального времени, что позволяет им обнаруживать мошенничество, оценивать кредитные риски и эффективно соблюдать строгие правила. Кроме того, интеграция передовой аналитики и искусственного интеллекта в банковском секторе, секторе финансовых услуг и страховании позволяет компаниям разрабатывать персонализированные финансовые продукты и услуги, соответствующие индивидуальным потребностям клиентов, тем самым способствуя укреплению отношений с клиентами и росту доходов. Рост цифрового банкинга и решений для мобильных платежей еще больше усилил спрос на технологии больших данных, поскольку финансовые учреждения стремятся получить представление о поведении и предпочтениях клиентов. Кроме того, инвестиции сектора в инновационные технологии, такие как блокчейн и машинное обучение, для оптимизации операций и усиления мер безопасности укрепляют его доминирующее положение на рынке. В то время как другие отрасли, включая здравоохранение, розничную торговлю и производство, также признают ценность аналитики больших данных, уникальные проблемы и возможности, существующие в банковском секторе, секторе финансовых услуг и страхования, обеспечивают его постоянное лидерство на европейском рынке больших данных. Поскольку организации в этом секторе все чаще принимают стратегии, основанные на данных, спрос на передовые аналитические решения, вероятно, продолжит расти, укрепляя доминирование сектора в ближайшие годы.

Аналитика по странам

В 2023 году Великобритания стала доминирующим регионом на европейском рынке больших данных, и ожидается, что она сохранит эту лидирующую позицию в течение всего прогнозируемого периода. Сильное присутствие Великобритании в технологическом секторе в сочетании с ее хорошо развитой отраслью финансовых услуг способствовало принятию аналитики больших данных в различных секторах, включая розничную торговлю, здравоохранение и государственное управление. Страна может похвастаться надежной цифровой инфраструктурой и яркой экосистемой стартапов и устоявшихся компаний, специализирующихся на решениях для больших данных, что способствовало инновациям и сотрудничеству в этой области. Кроме того, растущее внимание к принятию решений на основе данных среди организаций в Великобритании привело к значительным инвестициям в технологии больших данных, что позволило компаниям использовать потенциал обширных наборов данных для повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Растущее внимание к соблюдению нормативных требований, особенно в секторах финансов и здравоохранения, еще больше ускорило спрос на аналитику больших данных, поскольку организации стремятся использовать выводы из данных для соответствия строгим правовым требованиям. Стратегические инициативы Великобритании, направленные на содействие экономике, ориентированной на данные, включая поддержку исследований и разработок в области искусственного интеллекта и науки о данных, укрепляют ее позицию лидера на европейском рынке больших данных. В то время как другие регионы, такие как Германия и Франция, также добиваются успехов в принятии больших данных, ожидается, что сочетание технологических достижений, благоприятной деловой среды и приверженности инновациям в Соединенном Королевстве обеспечит ему дальнейшее доминирование на рынке в ближайшие годы.

Последние разработки

• В октябре 2024 года Teradata объявила о стратегическом сотрудничестве с NVIDIA с целью усовершенствования платформы Teradata Vantage путем интеграции NVIDIA AI, направленной на пользу крупным глобальным организациям, использующим как публичные, так и частные облака.Teradata включает микросервисы NVIDIA NeMo и NVIDIANIM в платформу Vantage для ускорения рабочих нагрузок искусственного интеллекта и упрощения разработки как базовых, так и настраиваемых больших языковых моделей, а также агентских рабочих процессов и приложений генерации дополненной извлечения. Клиенты также получат возможность развертывать собственные пользовательские модели с помощью NVIDIA AI Enterprise, комплексной программной платформы, которая обеспечивает безопасность, поддержку и стабильность корпоративного уровня, тем самым максимизируя отдачу от инвестиций в сценарии использования генеративного искусственного интеллекта.
• В сентябре 2024 года компания Teradata представила список докладчиков и основные моменты повестки дня Possible 2024Los Angeles, глобального мероприятия, посвященного инновациям и технологиям искусственного интеллекта. Это трехдневное мероприятие будет посвящено решениям, связанным с искусственным интеллектом и машинным обучением, данными и облачными технологиями, включая практическое обучение и секционные сессии. Участники получат представление об аналитике в базе данных, разработанной для минимизации времени подготовки данных, ускорения обучения модели и повышения скорости развертывания модели.

Ключевые игроки рынка

• Корпорация IBM.
• Корпорация Microsoft.
• Корпорация Oracle
• SAP SE
• Amazon Web Services, Inc
• Alphabet, Inc.
• Teradata Corporation.
• Ideagenplc
• MetricStream, Inc
• TrueContext Corporation