Рынок платформ цифрового интеллекта — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компоненту (оптимизация энергопотребления, аналитика, управление данными), по точке контакта (мобильные устройства, социальные сети, веб, киоск, электронная почта), по размеру организации (МСП, крупные предприятия), по региону, по конкуренции, 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок платформ цифрового интеллекта оценивался в 13,8 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 10,8% до 2029 года. Глобальный рынок платформ цифрового интеллекта переживает значительный рост, обусловленный растущей потребностью предприятий в получении действенных идей из огромных объемов цифровых данных. Эти платформы объединяют расширенную аналитику, машинное обучение и искусственный интеллект для анализа различных источников данных, таких как взаимодействие с клиентами, онлайн-поведение и маркетинговые кампании. Преобразуя необработанные данные в значимые идеи, организации могут принимать обоснованные решения, оптимизировать операционную эффективность и персонализировать клиентский опыт. Ключевые особенности платформ цифрового интеллекта включают аналитику в реальном времени, предиктивное моделирование и инструменты визуализации, которые позволяют компаниям понимать рыночные тенденции, предпочтения клиентов и конкурентную среду. Более того, распространение цифровых каналов и внедрение облачных вычислений еще больше подпитывают расширение рынка, обеспечивая бесшовную интеграцию данных и масштабируемость. Поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными в цифровую эпоху, инвестиции в платформы цифрового интеллекта имеют важное значение для раскрытия ценных идей, которые стимулируют рост, инновации и принятие стратегических решений в различных отраслях по всему миру.

Ключевые драйверы рынка

Рост объема и разнообразия цифровых данных

Экспоненциальный рост цифровых данных, генерируемых в результате онлайн-транзакций, взаимодействия в социальных сетях, устройств Интернета вещей и цифрового контента, стал основным драйвером рынка платформ цифрового интеллекта (DIP). Организации во всех отраслях завалены огромными объемами данных, которые содержат ценные идеи о поведении клиентов, рыночных тенденциях и операционной эффективности. DIP играют решающую роль в использовании этих данных, применяя передовую аналитику, алгоритмы машинного обучения и методы предиктивного моделирования. Эти платформы позволяют компаниям консолидировать и анализировать различные источники данных в режиме реального времени, извлекая действенные идеи, которые стимулируют принятие обоснованных решений и операционные улучшения.

Поскольку компании стремятся получить конкурентное преимущество, способность эффективно использовать и использовать большие данные стала обязательной. Платформы цифровой разведки позволяют организациям выявлять скрытые закономерности, корреляции и тенденции в обширных наборах данных, которые традиционные аналитические инструменты могут упускать из виду. Предоставляя полную видимость клиентских поездок, покупательского поведения и эффективности кампаний, DIP позволяют маркетологам персонализировать клиентский опыт, оптимизировать маркетинговые стратегии и повышать лояльность клиентов. Более того, масштабируемость и гибкость облачных решений DIP облегчают бесшовную интеграцию и анализ данных, поддерживая гибкое принятие решений и адаптивные бизнес-стратегии в быстро меняющемся цифровом ландшафте.

Повышение внимания к оптимизации клиентского опыта

Клиентский опыт (CX) стал критически важным конкурентным отличием в современной бизнес-среде, побуждая организации отдавать приоритет инвестициям в платформы цифровой разведки. DIP позволяют компаниям получать глубокие знания о поведении, предпочтениях и настроениях клиентов в нескольких цифровых точках соприкосновения. Используя расширенную аналитику и алгоритмы на основе ИИ, организации могут сегментировать клиентов на основе моделей поведения, прогнозировать будущие действия и предоставлять персонализированный опыт в режиме реального времени.

DIP облегчают целостное картирование пути клиента, позволяя компаниям выявлять болевые точки, оптимизировать воронки конверсии и улучшать общий CX. Благодаря возможностям анализа настроений и социального прослушивания организации могут отслеживать отзывы клиентов, тенденции настроений и восприятие бренда в цифровых каналах, обеспечивая проактивное взаимодействие и своевременные вмешательства. Способность быстро реагировать на потребности и предпочтения клиентов не только способствует удовлетворенности клиентов, но и стимулирует удержание и пропаганду клиентов. В цифровой экономике, где потребители ожидают бесперебойного и персонализированного взаимодействия, компании должны постоянно внедрять инновации и оптимизировать свои стратегии CX. Платформы цифрового интеллекта предоставляют аналитическую мощь, необходимую для преобразования необработанных данных в действенные идеи, которые стимулируют улучшения CX, программы лояльности и целевые маркетинговые кампании. Согласовывая цифровые инициативы со стратегиями, ориентированными на клиентов, организации могут выделиться на рынке и развивать долгосрочные отношения с клиентами, основанные на доверии и удовлетворенности.

Быстрое внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Быстрое внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) значительно стимулирует рост рынка платформ цифрового интеллекта (DIP). Возможности ИИ и МО, встроенные в DIP, позволяют организациям автоматизировать и улучшать процессы анализа данных, раскрывая более глубокие идеи и возможности прогнозирования из больших и сложных наборов данных. Эти технологии позволяют компаниям выполнять расширенное моделирование данных, обнаружение аномалий и распознавание образов, которые необходимы для принятия решений на основе данных и оптимизации бизнес-операций.

DIP на основе ИИ облегчают обработку данных и принятие решений в реальном времени, позволяя организациям быстро реагировать на изменения рынка и требования клиентов. Используя алгоритмы на основе ИИ, компании могут автоматизировать повторяющиеся задачи, персонализировать взаимодействие с клиентами и оптимизировать операционные рабочие процессы в функциях маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Возможность предоставлять гиперперсонализированный опыт на основе предиктивной аналитики повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов, обеспечивая конкурентное преимущество на переполненных рынках. ИИ и МО обеспечивают непрерывное обучение и совершенствование в рамках DIP, адаптируя алгоритмы на основе новых входных данных и развивающейся динамики бизнеса. Эта возможность адаптивного интеллекта повышает точность и актуальность генерируемых идей, позволяя организациям опережать конкурентов и предвидеть будущие тенденции. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают развиваться, их интеграция в DIP расширяет возможности в таких областях, как обработка естественного языка (NLP), распознавание изображений и предиктивное моделирование, что еще больше стимулирует рост рынка и инновации.

Расширение IoT и подключенных устройств

Распространение устройств Интернета вещей (IoT) и подключенных экосистем стимулирует спрос на платформы цифрового интеллекта, способные управлять и анализировать огромные потоки данных, генерируемых IoT. Устройства IoT, от интеллектуальных приборов до промышленных датчиков, генерируют огромные объемы данных в реальном времени, которые предоставляют ценную информацию об эффективности работы, потребностях в предиктивном обслуживании и поведении клиентов. DIP, оснащенные возможностями аналитики IoT, позволяют организациям использовать мощь данных IoT, извлекать действенные идеи и оптимизировать процессы принятия решений. Интегрируя данные IoT с другими источниками, такими как платформы данных клиентов (CDP) и системы планирования ресурсов предприятия (ERP), компании получают полную видимость своих операций, цепочек поставок и взаимодействий с клиентами.

DIP с поддержкой IoT поддерживают проактивный мониторинг и предиктивную аналитику, помогая организациям выявлять потенциальные проблемы до их эскалации, оптимизировать распределение ресурсов и улучшать предоставление услуг. Возможность использовать данные IoT в реальном времени для предиктивного обслуживания, прогнозирования спроса и персонализированного обслуживания клиентов повышает операционную эффективность и обеспечивает конкурентное преимущество в различных отраслях, включая производство, здравоохранение, транспорт и розничную торговлю. Поскольку внедрение устройств IoT продолжает ускоряться в разных отраслях, ожидается, что спрос на передовые платформы цифрового интеллекта, способные использовать и анализировать данные IoT в реальном времени, будет расти. DIP, оснащенные возможностями аналитики IoT, позволяют организациям открывать новые возможности для инноваций, повышения эффективности и решений, ориентированных на клиента, стимулируя расширение рынка и поощряя инициативы цифровой трансформации во всем мире.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности данных и соответствия

Глобальный рынок платформ цифровой разведки вращается вокруг конфиденциальности данных и соответствия строгим нормативным требованиям, таким как GDPR, CCPA и другим во всем мире. DIP собирают, обрабатывают и анализируют огромные объемы конфиденциальных данных из различных источников, включая взаимодействия с клиентами, транзакции и поведенческие модели. Обеспечение того, чтобы эти данные обрабатывались в соответствии с нормативными стандартами, при сохранении доверия клиентов, представляет собой серьезные проблемы для организаций.

Соблюдение правил защиты данных требует от DIP внедрения надежного шифрования данных, методов анонимизации и контроля доступа для защиты личной информации. Однако преодоление сложностей международных законов о передаче данных, различных нормативных толкований и меняющихся требований соответствия добавляет уровни сложности. Для многонациональных организаций гармонизация практик конфиденциальности данных в разных юрисдикциях при сохранении операционной эффективности остается сложной задачей. Более того, репутационные и финансовые риски, связанные с утечками данных или несоблюдением требований, подчеркивают критическую важность приоритетности конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям в экосистеме DIP. Решение этих проблем требует постоянных инвестиций в технологии повышения конфиденциальности, строгие структуры управления данными и непрерывное обучение и подготовку персонала, работающего с конфиденциальными данными. Организации должны принять проактивный подход к конфиденциальности данных, проводя регулярные аудиты, внедряя прозрачные практики обработки данных и сотрудничая с юридическими и комплаенс-командами для эффективного ориентирования в меняющихся нормативных условиях. Отдавая приоритет конфиденциальности данных и соблюдению требований как неотъемлемым компонентам своих стратегий DIP, организации могут снизить риски, повысить доверие клиентов и выделиться на конкурентных рынках.

Сложность интеграции и разрозненность данных

Еще одной важной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок платформ цифрового интеллекта, является сложность, связанная с интеграцией разрозненных источников данных и преодолением разрозненности данных в организациях. DIP полагаются на агрегацию и анализ данных из нескольких внутренних и внешних источников, включая системы CRM, платформы ERP, каналы социальных сетей, устройства IoT и сторонних поставщиков данных. Однако эти источники данных часто работают разрозненно, что приводит к фрагментированным ландшафтам данных, которые препятствуют всестороннему пониманию и целостному принятию решений. Сложность интеграции возникает из-за разрозненных форматов данных, несовместимых систем и различных стандартов качества данных в разных организационных подразделениях и у внешних партнеров. Эта фрагментация препятствует способности DIP предоставлять единое представление о поведении клиентов, рыночных тенденциях и эксплуатационных показателях, ограничивая эффективность стратегий, основанных на данных. Более того, устаревшие ИТ-инфраструктуры и устаревшие методы управления данными еще больше усугубляют проблемы интеграции, замедляя скорость обработки данных и ставя под угрозу своевременность и точность информации, предоставляемой DIP.

Угрозы и уязвимости кибербезопасности

Значительной проблемой, с которой сталкивается рынок глобальных платформ цифровой разведки (DIP), является постоянно меняющийся ландшафт угроз и уязвимостей кибербезопасности. DIP обрабатывают и анализируют огромные объемы конфиденциальных данных, что делает их привлекательными целями для киберпреступников, стремящихся использовать уязвимости и получить несанкционированный доступ к ценной информации. Такие угрозы, как утечки данных, атаки программ-вымогателей и вредоносные вторжения, представляют серьезные риски для организаций, использующих DIP, потенциально приводя к потере данных, финансовому ущербу и репутационному вреду. Сложность угроз кибербезопасности усугубляется быстрыми темпами развития технологий и все большей изощренностью векторов атак. Киберпреступники постоянно адаптируют свою тактику, чтобы избегать обнаружения и использовать слабые места в инфраструктурах DIP и протоколах безопасности. Более того, взаимосвязанная природа цифровых экосистем и распространение устройств IoT еще больше расширяют поверхность атак, требуя надежных мер кибербезопасности для эффективной защиты от многовекторных угроз.

Решение проблем кибербезопасности в контексте DIP требует проактивного подхода к обнаружению угроз, реагированию на инциденты и управлению уязвимостями. Организации должны внедрять комплексные структуры кибербезопасности, которые включают расширенную аналитику угроз, непрерывный мониторинг и адаптивные средства контроля безопасности. Это включает в себя развертывание аналитики на основе ИИ для обнаружения аномального поведения, внедрение протоколов шифрования для защиты данных при передаче и хранении, а также обеспечение строгого контроля доступа для смягчения внутренних угроз. Развитие культуры осведомленности и обучения в области кибербезопасности среди сотрудников имеет решающее значение для смягчения человеческих ошибок и повышения устойчивости к атакам социальной инженерии. Сотрудничество с экспертами по кибербезопасности, поставщиками аналитики угроз и отраслевыми коллегами также может усилить защиту и обеспечить возможности упреждающего поиска угроз. Отдавая приоритет кибербезопасности как фундаментальному компоненту своих стратегий DIP, организации могут смягчать риски, защищать конфиденциальные данные и поддерживать непрерывность работы перед лицом развивающихся киберугроз.

Нехватка навыков и привлечение талантов

Постоянной проблемой на рынке глобальных платформ цифровой разведки (DIP) является нехватка квалифицированных специалистов, способных эффективно управлять, анализировать и интерпретировать сложные цифровые данные. DIP требуют экспертных знаний в области науки о данных, машинного обучения, алгоритмов ИИ и статистического моделирования для получения действенных идей из больших наборов данных и достижения значимых бизнес-результатов. Однако спрос на специалистов по данным, аналитиков по кибербезопасности и специалистов по ИИ превышает имеющийся кадровый резерв, что создает пробел в навыках, который препятствует полной реализации потенциала DIP. Нехватка квалифицированных специалистов усугубляется быстрым развитием технологий и специализированными знаниями, необходимыми для эффективного использования возможностей DIP. Организации сталкиваются с трудностями в наборе и удержании талантов с необходимыми техническими навыками и экспертными знаниями в предметной области для навигации по разнообразным ландшафтам данных, интеграции новых технологий и внедрения инновационных решений на основе данных. Более того, конкуренция за лучшие таланты со стороны технологических гигантов, стартапов и консалтинговых фирм еще больше усугубляет проблему приобретения талантов на конкурентном рынке труда.

Чтобы решить проблему нехватки навыков на рынке DIP, организации должны инвестировать в инициативы по развитию рабочей силы, программы обучения и партнерские отношения с образовательными учреждениями для формирования потока квалифицированных специалистов. Предложение возможностей непрерывного обучения, сертификации по новым технологиям и практического опыта работы с платформами DIP может привлекать и удерживать таланты, одновременно способствуя развитию культуры инноваций и обмена знаниями внутри организации. Использование внешних ресурсов, таких как поставщики управляемых услуг и консалтинговые фирмы, может дополнять внутренние возможности, предоставляя доступ к специализированным знаниям и передовым отраслевым практикам. Сотрудничество с академическими кругами, отраслевыми ассоциациями и профессиональными сетями также способствует обмену знаниями, развитию навыков и набору разнообразных кадровых резервов. Отдавая приоритет стратегиям приобретения талантов и развития навыков, организации могут преодолеть проблемы, вызванные нехваткой навыков, и максимизировать ценность, получаемую от своих инвестиций в платформы цифрового интеллекта.

Основные тенденции рынка

Интеграция ИИ и машинного обучения

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в платформы цифрового интеллекта является ключевой тенденцией, формирующей ландшафт рынка. Алгоритмы ИИ и МО все чаще используются для расширения возможностей этих платформ, позволяя проводить расширенный анализ данных, прогнозные исследования и автоматизацию. Одним из ключевых факторов этой тенденции является экспоненциальный рост объема и сложности данных, с которыми традиционные аналитические инструменты не могут эффективно справиться. Платформы цифрового интеллекта, оснащенные ИИ и МО, могут быстро обрабатывать большие наборы данных, выявлять закономерности и генерировать действенные идеи в режиме реального времени.

Платформы цифрового интеллекта на базе ИИ играют важную роль в обеспечении персонализированного клиентского опыта и повышении операционной эффективности в различных отраслях. Например, в электронной коммерции платформы на основе ИИ могут глубоко анализировать поведение потребителей, прогнозировать модели покупок и рекомендовать продукты, соответствующие индивидуальным предпочтениям. Аналогичным образом, в здравоохранении эти платформы могут анализировать данные пациентов, чтобы предлагать персонализированные планы лечения или прогнозировать потенциальные риски для здоровья. Интеграция ИИ и МО не только повышает точность и скорость принятия решений, но и позволяет организациям оставаться конкурентоспособными в быстро меняющемся цифровом ландшафте.

Фокус на предиктивной аналитике

Тенденция на мировом рынке платформ цифровой аналитики — это растущее внимание к предиктивной аналитике. Традиционные инструменты бизнес-аналитики в первую очередь предлагают исторические сведения, тогда как предиктивная аналитика использует передовые алгоритмы для прогнозирования будущих тенденций и результатов на основе исторических моделей данных. Организации все чаще внедряют платформы цифровой аналитики, которые включают возможности предиктивной аналитики для прогнозирования рыночных тенденций, поведения клиентов и операционной эффективности.

Предиктивная аналитика позволяет принимать проактивные решения, заранее выявляя потенциальные возможности и риски. Например, в финансах эти платформы могут прогнозировать колебания рынка или обнаруживать мошеннические действия в режиме реального времени, тем самым минимизируя финансовые риски. В маркетинге предиктивная аналитика может прогнозировать темпы оттока клиентов, оптимизировать рекламные кампании и персонализировать маркетинговые стратегии на основе предиктивной информации. Используя возможности предиктивной аналитики в платформах цифровой разведки, компании могут получить конкурентное преимущество, принимая обоснованные решения и быстро адаптируясь к меняющейся динамике рынка.

Интеграция ИИ и машинного обучения революционизирует платформы цифровой разведки, расширяя возможности обработки данных и обеспечивая персонализированный опыт в различных секторах. Одновременно с этим акцент на предиктивной аналитике дает организациям возможность прогнозировать тенденции и поведение, тем самым способствуя упреждающему принятию решений и стратегическому планированию. Эти тенденции подчеркивают преобразующее влияние платформ цифровой разведки на стимулирование инноваций, эффективности и конкурентоспособности на мировом рынке.

Рост обработки данных в реальном времени

Значительным развитием платформ цифровой разведки является растущее внимание к возможностям обработки данных в реальном времени. Традиционная аналитика часто опиралась на пакетную обработку, что могло приводить к задержкам между сбором данных и получением полезных идей. Однако с развитием технологий обработки данных в реальном времени на платформах цифровой разведки организации теперь могут анализировать данные и действовать на их основе по мере их генерации.

Обработка данных в реальном времени имеет решающее значение в таких отраслях, как финансы, телекоммуникации и кибербезопасность, где своевременные идеи могут напрямую влиять на бизнес-решения и операционную эффективность. Например, в финансовой торговле обработка данных в реальном времени позволяет трейдерам быстро реагировать на изменения рынка и эффективно совершать сделки. В телекоммуникациях она облегчает немедленный мониторинг сети и устранение неполадок, обеспечивая бесперебойную доставку услуг. Кроме того, в кибербезопасности обработка данных в реальном времени помогает оперативно обнаруживать и реагировать на угрозы, снижая потенциальные риски для организационных данных и инфраструктуры.

Интегрируя возможности обработки данных в реальном времени в платформы цифровой разведки, организации могут добиться повышенной гибкости, оперативности и скорости принятия решений. Эта тенденция подчеркивает растущий спрос на мгновенные идеи и действенную аналитику в современной быстро меняющейся бизнес-среде.

Расширение интеграции IoT

Интернет вещей (IoT) продолжает расширять свое присутствие в отраслях, стимулируя интеграцию данных IoT в платформы цифрового интеллекта. Устройства IoT генерируют огромные объемы данных с датчиков, машин и подключенных устройств, предоставляя ценную информацию об операциях, поведении потребителей и условиях окружающей среды. Платформы цифрового интеллекта, которые включают возможности агрегации и анализа данных IoT, позволяют организациям использовать это богатство информации для улучшения принятия решений и повышения операционной эффективности.

Например, в производстве платформы цифрового интеллекта с поддержкой IoT могут отслеживать производительность оборудования в режиме реального времени, прогнозировать потребности в обслуживании и оптимизировать производственные процессы на основе аналитических данных. В розничной торговле интеграция данных IoT позволяет персонализировать взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальных полок, управления запасами и целевых акций на основе поведения в магазине. Более того, в умных городах данные IoT могут информировать о решениях по городскому планированию, оптимизировать транспортный поток и повышать общественную безопасность.

Расширение интеграции IoT в платформы цифрового интеллекта подчеркивает растущую важность использования взаимосвязанных устройств и источников данных для стимулирования инноваций и конкурентного преимущества. Эффективно используя данные IoT, организации могут открывать новые возможности для повышения эффективности, экономии средств и улучшения качества обслуживания клиентов в цифровом взаимосвязанном мире.

Сегментарные аналитические данные

Компонентные аналитические данные

Сегмент аналитических компонентов стал доминирующей силой на мировом рынке платформ цифрового интеллекта и готов сохранить свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Аналитика играет решающую роль в платформах цифрового интеллекта, позволяя организациям извлекать значимую информацию из огромных объемов данных. Эти платформы используют передовые аналитические методы, включая алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, для выявления закономерностей, тенденций и корреляций в наборах данных. Используя аналитику, компании могут принимать решения на основе данных, оптимизировать операции и повышать общую эффективность в различных секторах, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство. Растущее внедрение платформ цифровой разведки на основе аналитики обусловлено растущей важностью аналитических данных для получения конкурентного преимущества, улучшения качества обслуживания клиентов и стимулирования инноваций. Поскольку организации продолжают отдавать приоритет аналитике данных для извлечения действенных идей из своих информационных активов, ожидается, что сегмент компонентов аналитики останется доминирующим, подкрепленным постоянными достижениями в аналитических возможностях и интеграцией технологий на основе ИИ.

Аналитика точек касания

Сегмент мобильных точек касания стал доминирующей силой на мировом рынке платформ цифровой разведки и, как ожидается, сохранит свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Мобильные точки касания охватывают взаимодействия и вовлечения, осуществляемые с помощью мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, которые стали повсеместными в повседневной жизни и деловых операциях. Платформы цифровой разведки, которые фокусируются на мобильных точках касания, позволяют организациям отслеживать и анализировать поведение, предпочтения и взаимодействия пользователей в мобильных приложениях и на мобильных веб-сайтах. Эта возможность имеет решающее значение для компаний, стремящихся оптимизировать свои мобильные стратегии, улучшить пользовательский опыт и повысить вовлеченность клиентов.

Доминирование сегмента мобильных точек контакта обусловлено несколькими факторами. Во-первых, быстрое распространение мобильных устройств по всему миру значительно увеличило объем генерируемых мобильных данных, что дает ценную информацию о поведении потребителей и рыночных тенденциях. Во-вторых, мобильные платформы предлагают уникальные возможности для персонализированного маркетинга и целевой рекламы на основе местоположения, контекста и предпочтений пользователя, которые можно эффективно использовать с помощью платформ цифрового интеллекта. В-третьих, достижения в области мобильной аналитики и технологий на базе искусственного интеллекта позволяют обрабатывать данные в режиме реального времени и получать полезные сведения, что позволяет компаниям быстро принимать обоснованные решения.

Ожидается, что доминирование сегмента мобильных точек контакта сохранится, поскольку использование мобильных устройств продолжает расти, что обусловлено технологическими достижениями, ростом проникновения смартфонов и меняющимися ожиданиями потребителей в отношении бесшовного мобильного опыта. Организации в различных отраслях, включая розничную торговлю, электронную коммерцию, СМИ и развлечения, все больше внимания уделяют стратегиям, ориентированным на мобильные устройства, чтобы эффективно охватить и взаимодействовать со своей аудиторией. Платформы цифровой разведки, специализирующиеся на мобильных точках соприкосновения, продолжат играть ключевую роль в оказании помощи компаниям в извлечении выгоды из этих тенденций, предоставляя комплексную аналитику, инструменты оптимизации и действенные идеи, адаптированные для мобильных сред. Таким образом, сегмент мобильной точки соприкосновения готов оставаться на передовой глобального рынка платформ цифровой разведки, стимулируя инновации и формируя будущее стратегий цифрового взаимодействия во всем мире.

Региональные идеи

Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке платформ цифровой разведки и, как ожидается, сохранит свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Доминирование Северной Америки можно объяснить несколькими факторами. Во-первых, в регионе расположено большое количество технологически ориентированных предприятий в различных секторах, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и СМИ, которые являются первопроходцами в использовании платформ цифровой разведки. Эти организации отдают приоритет инновациям и используют передовую аналитику и технологии ИИ для получения конкурентных преимуществ и стимулирования роста бизнеса. Во-вторых, Северная Америка может похвастаться надежной экосистемой поставщиков технологий, включая ведущих поставщиков платформ цифрового интеллекта, разработчиков программного обеспечения и поставщиков ИТ-услуг, которые способствуют непрерывной эволюции и внедрению сложных решений цифрового интеллекта.

Северная Америка выигрывает от благоприятной нормативной среды и крупных инвестиций в исследования и разработки, способствуя технологическому прогрессу платформ цифрового интеллекта. Правительственные инициативы, направленные на содействие цифровой трансформации и расширение возможностей аналитики данных, также способствуют доминированию региона на рынке. Кроме того, обширная инфраструктура облачных вычислений и центров обработки данных в Северной Америке обеспечивает эффективное управление и обработку данных, что необходимо для масштабируемой и оперативной аналитики, предлагаемой платформами цифрового интеллекта.

Ожидается, что доминирование Северной Америки на мировом рынке платформ цифрового интеллекта сохранится, поскольку организации продолжают отдавать приоритет процессам принятия решений на основе данных и инвестировать в передовые аналитические решения. Лидирующие позиции региона подкрепляются постоянными технологическими инновациями, стратегическим партнерством между поставщиками технологий и предприятиями и культурой принятия цифровой трансформации во всех отраслях. Более того, растущее внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в платформы цифрового интеллекта еще больше усиливает конкурентное преимущество Северной Америки в использовании данных для бизнес-анализа и операционной эффективности. Сильная технологическая инфраструктура Северной Америки, инновационная экосистема и проактивное внедрение решений цифрового интеллекта выводят ее на передовые позиции на мировом рынке платформ цифрового интеллекта. Поскольку организации все больше осознают стратегическую ценность аналитики данных и аналитики в реальном времени, Северная Америка готова сохранить свое доминирование и стимулировать непрерывный рост и инновации в сфере цифрового интеллекта во всем мире.

Последние разработки

• В ноябре 2022 года IBM представила комплексный пакет, который объединяет функции бизнес-аналитики, планирования, бюджетирования и прогнозирования в единый пакет. Этот пакет включает централизованный хаб, где клиенты могут получать доступ и использовать аналитические активы, созданные с помощью инструментов различных поставщиков.
• В октябре 2022 года Oracle запустила ряд новых функций в своем пакете решений для обработки данных и аналитики. Эти усовершенствования в Oracle Fusion Analytics охватывают аналитику клиентского опыта (CX), управления человеческим капиталом (HCM), планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления цепочками поставок (SCM). Лица, принимающие решения, теперь имеют доступ к готовой библиотеке, содержащей более 2000 лучших ключевых показателей эффективности (KPI), панелей мониторинга и отчетов, что упрощает мониторинг показателей эффективности в соответствии со стратегическими целями.

Ключевые игроки рынка

• Adobe Inc.
• IBM Corporation
• Salesforce Inc.
• Oracle Corporation
• Google LLC
• M