Рынок аналитики B2B Telecom — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу аналитики (описательная аналитика, предиктивная аналитика, предписывающая аналитика), по режиму развертывания (локальная, облачная, гибридная), по размеру предприятия (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по отраслевой вертикали (ИТ и телекоммуникации, BFSI, розни

Обзор рынка

Глобальный рынок аналитики телекоммуникаций B2B оценивался в 70,26 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 164,58 млрд долларов США к 2029 году с среднегодовым темпом роста 15,07% в течение прогнозируемого периода.

Глобальный рынок аналитики телекоммуникаций B2B переживает устойчивый рост, поскольку компании все больше полагаются на аналитические данные для оптимизации операций, улучшения качества обслуживания клиентов и улучшения процесса принятия решений. Аналитика телекоммуникаций относится к использованию инструментов и методов анализа данных для извлечения значимых аналитических сведений из больших объемов данных телекоммуникаций. С взрывным ростом данных из-за достижений в таких технологиях, как 5G, IoT и облачные вычисления, операторы связи вынуждены эффективно управлять этим огромным потоком информации. Аналитика телекоммуникаций B2B стала критически важным инструментом для поставщиков телекоммуникационных услуг, позволяя им увеличивать потоки доходов, улучшать удержание клиентов и снижать такие риски, как мошенничество и простои сети.

Одним из основных драйверов рынка является растущий спрос на лучшее управление клиентским опытом. По мере усиления конкуренции в телекоммуникационном секторе поставщики услуг обращаются к аналитике, чтобы глубже понять предпочтения, поведение и модели использования клиентов. Используя предиктивную аналитику и машинное обучение, компании могут предлагать персонализированные услуги, предугадывать потребности клиентов и снижать показатели оттока. Кроме того, аналитика телекоммуникаций позволяет операторам оптимизировать производительность сети, что приводит к повышению качества обслуживания и снижению эксплуатационных расходов. Информация, предоставляемая этими аналитическими инструментами, помогает в проактивном принятии решений, позволяя компаниям поддерживать превосходное качество обслуживания и обеспечивать удовлетворенность клиентов.

Интеграция передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и аналитика больших данных, значительно расширила возможности решений для аналитики в области телекоммуникаций. Аналитические платформы на основе ИИ могут обрабатывать огромные наборы данных в режиме реального времени, выявляя тенденции и аномалии, которые невозможно обнаружить аналитикам-людям. Это особенно полезно в таких областях, как обнаружение мошенничества, где быстрое выявление подозрительных действий может предотвратить значительные финансовые потери. Более того, рост технологии 5G и растущее внедрение устройств IoT привели к всплеску генерации данных, что еще больше подстегнуло спрос на сложные аналитические решения.

Ключевые драйверы рынка

Рост объема и сложности данных

Резкий рост данных, генерируемых телекоммуникационными сетями, вызванный распространением 5G, устройств IoT и облачных приложений, стал значительным драйвером рынка для аналитики в области телекоммуникаций B2B. Телекоммуникационные компании имеют дело с огромными объемами данных из различных источников, включая модели использования клиентами, показатели производительности сети, записи выставления счетов и взаимодействия в социальных сетях. Управление и извлечение полезной информации из таких сложных и разнообразных наборов данных является серьезной проблемой. Аналитические решения предлагают операторам связи инструменты, необходимые для обработки этой информации в режиме реального времени, выявления тенденций и принятия решений на основе данных. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, аналитика в сфере телекоммуникаций становится незаменимым ресурсом для телекоммуникационных компаний, стремящихся улучшить свои услуги, оптимизировать производительность сети и получить конкурентное преимущество. Ожидается, что эта тенденция будет усиливаться, поскольку компании все больше осознают ценность аналитики данных для повышения операционной эффективности и качества обслуживания клиентов, что способствует росту рынка.

Растущее внимание к управлению опытом клиентов

В условиях все более конкурентной среды телекоммуникаций опыт клиентов стал ключевым фактором отличия. Компании отдают приоритет использованию аналитики, чтобы глубже понять предпочтения, поведение и уровни удовлетворенности клиентов. Аналитика в сфере телекоммуникаций B2B предоставляет операторам информацию, необходимую для персонализации услуг, оптимизации взаимодействия с клиентами и проактивного решения проблем. Используя прогнозную аналитику и модели машинного обучения, поставщики телекоммуникационных услуг могут предвидеть потребности клиентов, сокращать отток и предлагать индивидуальные решения, которые отвечают требованиям как малого бизнеса, так и крупных предприятий. Поскольку ожидания клиентов продолжают меняться, особенно с ростом цифровых услуг, растет спрос на сложные аналитические инструменты, которые позволяют принимать решения в режиме реального времени и повышать вовлеченность клиентов. Эта ориентация на предоставление превосходного клиентского опыта является критически важным фактором для принятия аналитики телекоммуникаций B2B.

Растущая потребность в обнаружении мошенничества и обеспечении доходов

Утечка доходов и мошеннические действия создают серьезные проблемы для операторов связи, что приводит к значительным финансовым потерям. По мере расширения и усложнения телекоммуникационных сетей риски мошенничества возрастают, что делает надежные решения по обнаружению мошенничества и обеспечению доходов необходимыми. Аналитика телекоммуникаций B2B помогает операторам обнаруживать необычные закономерности, аномалии и подозрительные действия в обширных потоках данных, что позволяет вмешиваться на ранней стадии. Благодаря передовым алгоритмам искусственного интеллекта и машинного обучения аналитические инструменты могут постоянно обучаться и адаптироваться к возникающим угрозам, предлагая более точные и проактивные стратегии предотвращения мошенничества. Функции обеспечения доходов также выигрывают от аналитики, поскольку они помогают выявлять ошибки в выставлении счетов, несоответствия и другие проблемы, которые могут привести к потере доходов. Растущая угроза кибератак в сочетании с растущей сложностью процессов выставления счетов и начисления платы за телекоммуникации делает аналитику телекоммуникаций незаменимой для защиты доходов и поддержания финансовой стабильности.

Растущее внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в телекоммуникациях

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в аналитику телекоммуникаций является мощным драйвером рынка. Эти технологии позволяют телекоммуникационным компаниям автоматизировать процессы анализа данных, получать прогнозные сведения и оптимизировать принятие решений. Платформы аналитики на основе ИИ могут обрабатывать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, выявляя закономерности, прогнозируя будущие тенденции и предлагая действенные идеи. Поставщики телекоммуникационных услуг все чаще используют ИИ и МО для улучшения управления сетями, повышения качества обслуживания клиентов и оптимизации операций. Например, предиктивное обслуживание на основе ИИ позволяет операторам обнаруживать потенциальные сбои в сети до того, как они произойдут, сокращая время простоя и повышая надежность обслуживания. Растущая зависимость от ИИ и МО в аналитике телекоммуникаций обуславливает спрос на более продвинутые, интеллектуальные аналитические решения, которые могут предоставлять информацию в режиме реального времени и стимулировать рост бизнеса.

Основные проблемы рынка

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных

На глобальном рынке аналитики телекоммуникаций B2B обеспечение безопасности и конфиденциальности данных является серьезной проблемой. Операторы телекоммуникаций управляют огромными объемами конфиденциальной информации, включая данные клиентов и показатели производительности сети. Поскольку утечки данных и кибератаки становятся все более распространенными, поддержание надежных мер безопасности имеет решающее значение для защиты от несанкционированного доступа и кражи данных. Соблюдение таких норм, как GDPR в Европе и CCPA в США, добавляет еще один уровень сложности. Организации должны внедрять строгие протоколы защиты данных и технологии шифрования для снижения рисков. Кроме того, сложность интеграции мер безопасности с существующими системами и обеспечение постоянного мониторинга может истощать ресурсы и влиять на эффективность работы. Решение этих проблем требует проактивного подхода к кибербезопасности, включая регулярные аудиты, обучение сотрудников и инвестиции в передовые решения по безопасности.

Интеграция с устаревшими системами

Основной проблемой на рынке аналитики телекоммуникаций B2B является интеграция передовых аналитических решений с существующими устаревшими системами. Многие операторы связи используют устаревшие технологии, которые могут быть несовместимы с современными аналитическими платформами. Такая интеграция может быть сложной и дорогостоящей, часто требующей значительной настройки и переделки системы. Устаревшие системы могут не иметь необходимой инфраструктуры для поддержки обработки данных в реальном времени и расширенной аналитики, что ограничивает эффективность новых решений. Кроме того, процесс перехода может нарушить текущие операции и потребовать обширного обучения персонала. Преодоление этой проблемы требует тщательного планирования стратегии интеграции, инвестирования в решения промежуточного программного обеспечения и обеспечения масштабируемости и адаптации новых систем к будущим технологическим достижениям.

Проблемы качества данных и управления

Эффективная аналитика телекоммуникаций основана на высококачественных, точных данных. Однако операторы связи часто сталкиваются с проблемами, связанными с качеством данных и управлением. Данные могут поступать из разных источников, включая сетевое оборудование, взаимодействие с клиентами и сторонние приложения, что приводит к несоответствиям и неточностям. Обеспечение целостности данных включает внедрение надежных методов управления данными, стандартизацию форматов данных и установление процессов очистки и проверки данных. Кроме того, управление большими объемами данных требует эффективных решений для хранения и фреймворков управления данными. Низкое качество данных может привести к неверным выводам и принятию ошибочных решений, что повлияет на общую производительность бизнеса. Решение этих проблем требует инвестиций в инструменты и методы управления данными, чтобы гарантировать, что данные надежны и применимы.

Высокие затраты на внедрение

Внедрение решений расширенной аналитики может быть непомерно дорогим, особенно для небольших операторов связи. Расходы, связанные с приобретением, развертыванием и поддержкой аналитических платформ, могут быть значительными. Сюда входят расходы, связанные с лицензированием программного обеспечения, обновлением оборудования, хранением данных и квалифицированным персоналом. Кроме того, могут быть скрытые расходы, связанные с системной интеграцией, обучением и постоянной поддержкой. Высокие затраты на внедрение могут стать барьером для входа компаний, желающих использовать расширенную аналитику для получения конкурентного преимущества. Чтобы смягчить эту проблему, операторам связи необходимо тщательно оценить окупаемость инвестиций (ROI) аналитических решений, изучить экономически эффективные варианты развертывания и рассмотреть облачные решения, которые обеспечивают масштабируемость и более низкие первоначальные затраты.

Основные тенденции рынка

Расширенное внедрение ИИ и машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро трансформируют глобальный рынок аналитики телекоммуникаций B2B. Операторы связи используют аналитику на основе ИИ для получения действенных идей из обширных наборов данных, генерируемых их операциями. Алгоритмы ИИ и МО могут анализировать закономерности и тенденции в режиме реального времени, предоставляя прогностические идеи, которые помогают телекоммуникационным компаниям оптимизировать производительность сети, улучшать качество обслуживания клиентов и выявлять потенциальные проблемы до их обострения. Эта тенденция обусловлена потребностью в более точном прогнозировании, лучшей сегментации клиентов и более эффективном обнаружении мошенничества. Интеграция ИИ в платформы аналитики телекоммуникаций позволяет операторам автоматизировать рутинные задачи, улучшать процесс принятия решений и сокращать эксплуатационные расходы. По мере того как технологии искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают развиваться, их возможности расширяются, что позволяет телекоммуникационным компаниям извлекать более глубокие знания из своих данных и получать конкурентное преимущество на рынке.

Рост в области аналитики Интернета вещей и больших данных

Распространение устройств Интернета вещей (IoT) существенно влияет на рынок аналитики телекоммуникаций B2B. Поскольку число подключенных устройств продолжает расти, операторы связи сталкиваются с беспрецедентными объемами данных. Инструменты аналитики больших данных становятся необходимыми для управления и извлечения выгоды из этого потока данных. Телекоммуникационные компании используют аналитику больших данных для мониторинга производительности сети, оптимизации распределения ресурсов и улучшения обслуживания клиентов. Возможность обрабатывать и анализировать большие наборы данных в режиме реального времени позволяет операторам быстро принимать обоснованные решения, повышать операционную эффективность и предоставлять своим клиентам персонализированные услуги. Эта тенденция подчеркивает важность решений для расширенной аналитики, которые могут обрабатывать сложность и масштаб данных, генерируемых устройствами IoT.

Повышенное внимание к управлению клиентским опытом

Клиентский опыт (CX) стал критически важным направлением для операторов связи, что обусловливает спрос на решения для расширенной аналитики. Анализируя поведение, предпочтения и отзывы клиентов, телекоммуникационные компании могут получить представление о потребностях и ожиданиях клиентов. Эта информация позволяет им адаптировать свои услуги, предлагать персонализированные рекомендации и решать проблемы проактивно. Аналитические платформы, которые предоставляют информацию о взаимодействии с клиентами в режиме реального времени, помогают операторам повышать качество обслуживания, сокращать отток и повышать удовлетворенность клиентов. Тенденция к управлению CX подпитывается растущей конкуренцией в секторе телекоммуникаций и растущей важностью лояльности клиентов для стимулирования роста доходов.

Рост технологии 5G и ее влияние на аналитику

Развертывание технологии 5G меняет ландшафт аналитики в сфере телекоммуникаций. Благодаря более высокой скорости передачи данных, меньшей задержке и большей емкости сети 5G генерируют огромные объемы данных, требующие сложных аналитических решений. Операторы связи инвестируют в аналитические платформы, которые могут обрабатывать возросший объем данных и сложность, связанные с 5G. Эти платформы используются для мониторинга производительности сети, эффективного управления ресурсами и обеспечения оптимальной доставки услуг. Рост популярности 5G также стимулирует инновации в аналитике, поскольку операторы стремятся использовать новые источники данных и аналитические методы для максимизации преимуществ технологии 5G.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные о модели развертывания

Локальный сегмент

Возможности настройки и интеграции играют важную роль. Локальные решения могут быть адаптированы для удовлетворения конкретных потребностей и эксплуатационных требований операторов связи. Эта настройка распространяется на интеграцию с существующими системами и устаревшей инфраструктурой, что обеспечивает бесперебойное развертывание и согласование с ИТ-средой компании. Такая гибкость часто бывает сложной для достижения с помощью облачных решений, где возможности настройки могут быть ограничены.

Проблемы производительности и задержки способствуют доминированию локальной аналитики. Локальные решения могут предложить превосходную производительность и меньшую задержку по сравнению с облачными альтернативами, поскольку обработка данных происходит локально, а не через Интернет. Это имеет решающее значение для аналитики в реальном времени и немедленного принятия решений, которые необходимы для управления крупномасштабными телекоммуникационными сетями и предоставления высококачественных услуг.

Модель капитальных затрат, связанная с локальными решениями, соответствует финансовым стратегиям многих операторов связи. Хотя локальные системы требуют значительных первоначальных инвестиций, они часто приводят к более низким долгосрочным эксплуатационным расходам по сравнению с постоянной абонентской платой за облачные сервисы. Такая структура затрат может быть более благоприятной для крупных организаций со значительными бюджетами на инвестиции в технологии.

Региональные данные

Сильный рыночный спрос является еще одним фактором, способствующим этому. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, имеет зрелую и обширную телекоммуникационную инфраструктуру с высоким спросом на сложные аналитические решения. Этот спрос обусловлен необходимостью управлять огромными объемами данных, генерируемых обширными телекоммуникационными сетями, оптимизировать производительность сети и стимулировать рост бизнеса. Телекоммуникационные компании в этом регионе все больше инвестируют в аналитику, чтобы получить представление о поведении клиентов, оптимизировать операции и внедрять стратегии, основанные на данных. Высокие инвестиции в НИОКР еще больше укрепляют доминирование Северной Америки. Регион может похвастаться значительными инвестициями в исследования и разработки как из частного, так и из государственного секторов, которые подпитывают инновации в аналитике телекоммуникаций B2B. Эти инвестиции приводят к непрерывной эволюции аналитических инструментов и платформ, гарантируя североамериканским компаниям доступ к новейшим технологиям и возможностям.

Последние разработки

• В феврале 2024 года Nokia и Telecom Argentina представили стратегическое партнерство, направленное на развитие сетевых возможностей в Латинской Америке. В рамках этого сотрудничества платформа Nokia Network as Code в сочетании с ее порталом для разработчиков позволит разработчикам создавать инновационные варианты использования в потребительском, корпоративном и промышленном секторах. Эта инициатива направлена на стимулирование роста экосистемы Open Gateway GSMA, улучшение сетевых операций и эксплуатационной гибкости в регионе. Интегрируя передовые технологии Nokia, партнерство призвано ускорить цифровую трансформацию и создать новые возможности в телекоммуникационном ландшафте Латинской Америки.
• В июле 2024 года Singtel и SK Telecom заключили Меморандум о взаимопонимании (MoU) для совместного продвижения телекоммуникационных сетей следующего поколения. Это стратегическое сотрудничество направлено на стимулирование инноваций, повышение производительности сетей и улучшение безопасности при одновременном повышении качества обслуживания клиентов в течение следующих двух лет. Партнерство будет сосредоточено на использовании искусственного интеллекта (ИИ), инструментов оркестровки и расширении опыта в области виртуализации сетей. Эти усилия имеют решающее значение для создания основополагающих элементов, необходимых для эволюции в сторону технологии 6G. Интегрируя передовые решения и углубляя технологические знания, альянс готов сформировать будущее телекоммуникационной инфраструктуры.
• В мае 2024 года Airtel, ведущий индийский поставщик телекоммуникационных услуг, представил стратегическое долгосрочное партнерство с Google Cloud для продвижения облачных и генеративных технологий ИИ для индийских предприятий. Это сотрудничество призвано задействовать обширную клиентскую базу Airtel, которая включает 2000 крупных предприятий и более миллиона новых компаний. Партнерство будет сосредоточено на развертывании передовых решений ИИ, включая генеративный ИИ, используя комплексные наборы данных Airtel для совершенствования и улучшения этих технологий. Интегрируя надежные возможности Google Cloud с широким охватом рынка Airtel, альянс стремится предоставлять инновационные масштабируемые решения, которые стимулируют цифровую трансформацию в бизнес-ландшафте Индии.

Ключевые игроки рынка

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Cisco Systems, Inc.
• Nokia Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Ericsson AB
• SAS Institute Inc.
• Teradata Корпорация
• Accenture PLC
• Subex Ограничено
• Amdocs Limited