Рынок инструментов встроенной аналитики — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по способу развертывания (локальный, облачный, гибридный), по возможностям интеграции (бесшовная интеграция, ограниченная интеграция), по функциональности (базовая аналитика, расширенная аналитика, аналитика с самообслуживанием), по отраслевой вертикали (BFSI, здравоохранен

Обзор рынка

Глобальный

Глобальный рынок инструментов встроенной аналитики переживает существенный рост, обусловленный растущим спросом на аналитику данных в реальном времени и интеграцией аналитики в бизнес-приложения. Встроенная аналитика позволяет организациям внедрять аналитические возможности непосредственно в программные приложения, тем самым позволяя пользователям взаимодействовать с данными, создавать отчеты и принимать решения на основе данных, не покидая своей основной рабочей среды. Такая бесшовная интеграция обеспечивает значительные преимущества, такие как улучшенное принятие решений, повышенная эффективность работы и более персонализированный пользовательский опыт. Распространение больших данных в сочетании с растущей важностью бизнес-аналитики (BI) в различных отраслях еще больше стимулирует внедрение встроенных аналитических инструментов.

Одним из основных факторов, способствующих росту рынка, является растущая потребность организаций в получении более глубокого понимания своих операционных данных. Традиционные аналитические решения часто требуют от пользователей переключения между различными платформами, что может быть трудоемким и неэффективным. Встроенная аналитика решает эту проблему, предлагая интуитивно понятные панели мониторинга, отчеты и визуализации в приложениях, с которыми пользователи уже знакомы. Это привело к широкому внедрению в таких секторах, как розничная торговля, здравоохранение, ИТ, финансовые услуги и производство, где быстрый доступ к действенным идеям имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности.

Технологические достижения, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), также сыграли решающую роль в развитии встроенной аналитики. Современные встроенные аналитические инструменты оснащены передовыми возможностями прогнозной и предписывающей аналитики, что позволяет организациям предвидеть будущие тенденции, оптимизировать процессы и стимулировать инновации. Кроме того, растущая тенденция аналитики самообслуживания набирает обороты, поскольку все больше организаций предоставляют своим нетехническим пользователям возможность доступа и анализа данных независимо. Этот сдвиг способствует разработке удобных для пользователя встроенных аналитических решений, требующих минимального участия ИТ-специалистов.

Ключевые движущие силы рынка

Рост спроса на принятие решений на основе данных

Одним из основных движущих сил глобального рынка инструментов встроенной аналитики является растущая потребность в принятии решений на основе данных в организациях. Поскольку компании накапливают огромные объемы данных из различных источников, все больше внимания уделяется использованию этих данных для получения действенных идей. Традиционные аналитические модели часто включают несколько платформ и разрозненных процессов, что затрудняет получение идей в реальном времени. Встроенная аналитика устраняет этот пробел, интегрируя аналитические возможности непосредственно в бизнес-приложения, позволяя пользователям получать доступ, анализировать и действовать на основе данных в рамках рабочего процесса. Эта бесшовная интеграция аналитики в повседневные операции приводит к более быстрому и обоснованному принятию решений, помогая компаниям оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Более того, такие отрасли, как розничная торговля, финансы, здравоохранение и производство, отдают приоритет стратегиям на основе данных для улучшения клиентского опыта, повышения операционной эффективности и стимулирования роста доходов. Рост спроса на видимость данных в реальном времени в сочетании с необходимостью создания более гибких и отзывчивых бизнес-моделей стимулирует внедрение решений встроенной аналитики во всем мире.

Распространение бизнес-аналитики и аналитики больших данных

Распространение бизнес-аналитики (BI) и аналитики больших данных является значительным драйвером роста рынка инструментов встроенной аналитики. Поскольку организации по всему миру принимают цифровую трансформацию, все больше внимания уделяется использованию данных для выявления тенденций, оптимизации процессов и получения конкурентного преимущества. Традиционные платформы BI часто требуют от пользователей перехода между различными системами для анализа данных, что может привести к неэффективности. Встроенная аналитика преодолевает это, интегрируя возможности анализа данных непосредственно в приложения, которые уже используют сотрудники, что позволяет им получать доступ к информации без переключения контекстов. Кроме того, экспоненциальный рост больших данных сделал для организаций насущной необходимостью поиск способов эффективного анализа больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Решения для встроенной аналитики, усовершенствованные за счет достижений в области искусственного интеллекта и машинного обучения, позволяют компаниям обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени, предоставляя им информацию, необходимую для принятия критически важных решений. Этот сдвиг в сторону более интегрированных решений BI в режиме реального времени стимулирует внедрение встроенной аналитики во многих отраслях.

Растущее внедрение аналитики самостоятельного обслуживания

Растущее внедрение аналитики самостоятельного обслуживания является ключевым фактором на рынке инструментов встроенной аналитики. Организации все больше внимания уделяют предоставлению возможностей нетехническим пользователям, таким как бизнес-менеджеры и сотрудники передовой линии, для самостоятельного анализа данных и создания отчетов. Инструменты аналитики самообслуживания, интегрированные в повседневные приложения, позволяют этим пользователям получать доступ к данным и исследовать их, не полагаясь в значительной степени на ИТ-отделы. Такая демократизация анализа данных не только ускоряет принятие решений, но и повышает общую производительность труда. Встроенные инструменты аналитики идеально соответствуют этой тенденции, встраивая интуитивно понятные панели мониторинга и функции отчетности непосредственно в бизнес-приложения, такие как CRM, ERP и HR-системы. Эти инструменты предлагают интерфейсы перетаскивания, настраиваемые визуализации и управляемую аналитику, что упрощает для неспециалистов получение информации из сложных данных. Поскольку компании стремятся стать более ориентированными на данные, спрос на встроенные решения аналитики самообслуживания растет, что стимулирует рост рынка. Кроме того, поскольку в конкурентных отраслях растет потребность в гибкости и реагировании, компании все чаще внедряют встроенную аналитику для предоставления информации в режиме реального времени на всех уровнях организации, что приводит к резкому росту спроса на решения для самообслуживания.

Интеграция передовых технологий, таких как ИИ и машинное обучение

Интеграция передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), является основным драйвером рынка для инструментов встроенной аналитики. Эти технологии трансформируют то, как организации используют данные, обеспечивая более сложную и прогнозную аналитику. Платформы встроенной аналитики, которые включают возможности ИИ и МО, могут автоматически обнаруживать закономерности, предсказывать тенденции и предоставлять действенные рекомендации, что делает их весьма ценными для предприятий, стремящихся оптимизировать операции. Например, встроенная аналитика на основе ИИ может использоваться в приложениях обслуживания клиентов для прогнозирования поведения клиентов, персонализации опыта и улучшения взаимодействия. Возможность встраивать прогнозную и предписывающую аналитику непосредственно в бизнес-приложения улучшает процессы принятия решений и позволяет организациям опережать изменения рынка. Более того, поскольку ИИ и МО становятся более доступными и экономически эффективными, компании из разных отраслей интегрируют эти технологии в свои аналитические стратегии. Рост спроса на аналитику на основе ИИ в сочетании с удобством встраивания этих возможностей непосредственно в операционное программное обеспечение стимулирует значительный рост рынка встроенных аналитических инструментов.

Основные проблемы рынка

Сложности интеграции

Одной из основных проблем на мировом рынке встроенных аналитических инструментов является сложность, связанная с интеграцией аналитических возможностей в существующие приложения. В отличие от автономных аналитических платформ, встроенная аналитика требует бесшовной интеграции в программные среды, что включает в себя согласование структур данных, обеспечение совместимости с существующей ИТ-инфраструктурой и поддержание согласованности данных в различных системах. Многие организации сталкиваются с трудностями при встраивании аналитики в свои устаревшие системы из-за различий в технологических стеках, устаревших архитектур и жестких прикладных фреймворков. Кроме того, процесс интеграции часто требует обширной настройки, что может увеличить затраты и сроки разработки. Даже после интеграции обеспечение того, чтобы встроенная аналитика обеспечивала постоянную производительность в различных средах и вариантах использования, остается технической проблемой. Компаниям также необходимо решать проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных во время интеграции, поскольку доступ к данным из нескольких источников может раскрыть конфиденциальную информацию, если не обращаться с ними осторожно. В результате потребность в специализированных навыках, трудоемкое развертывание и постоянные усилия по обслуживанию делают интеграцию значительным препятствием для многих организаций.

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Конфиденциальность и безопасность данных являются критически важными проблемами на мировом рынке инструментов встроенной аналитики. Поскольку встроенные инструменты аналитики получают доступ, анализируют и отображают конфиденциальную информацию непосредственно в бизнес-приложениях, организации должны обеспечить надежные меры защиты данных. Неспособность должным образом защитить данные может привести к утечкам, несанкционированному доступу и нарушениям соответствия, особенно в таких строго регулируемых отраслях, как здравоохранение, финансы и государственное управление. Решения для встроенной аналитики должны соответствовать глобальным нормам, таким как GDPR, CCPA и отраслевым стандартам. Это добавляет уровни сложности, поскольку аналитическая платформа должна поддерживать строгий контроль доступа, шифрование и маскировку данных, а также предоставлять информацию в реальном времени. Кроме того, с ростом зависимости от облачных решений для встроенной аналитики компании должны учитывать риски безопасности, связанные с хранением и обработкой данных на сторонних серверах. Обеспечение безопасного потока данных между приложениями и уровнями аналитики требует тщательного планирования и постоянного мониторинга, что затрудняет для организаций полное использование встроенной аналитики при защите своих информационных активов.

Высокие затраты на внедрение и эксплуатацию

Высокие затраты, связанные с внедрением и эксплуатацией инструментов встроенной аналитики, представляют собой значительную проблему для организаций, особенно для малых и средних предприятий (МСП). Первоначальные инвестиции, необходимые для приобретения и настройки программного обеспечения для встроенной аналитики, его интеграции в существующие приложения и обучения сотрудников, могут быть значительными. Более того, эксплуатационные расходы, связанные с поддержанием системы, ее регулярным обновлением и масштабированием по мере дальнейшего роста объемов данных, увеличивают финансовое бремя. Для организаций с ограниченными ресурсами эти расходы могут быть непомерно высокими. Кроме того, постоянная техническая поддержка и потребность в квалифицированном персонале для управления и оптимизации аналитической платформы увеличивают совокупную стоимость владения (TCO). Хотя некоторые поставщики встроенной аналитики предлагают гибкие модели ценообразования, такие как подписка или оплата по факту использования, совокупные расходы по-прежнему представляют собой проблему, особенно при рассмотрении долгосрочного роста и расширения. Для многих предприятий поиск баланса между потребностью в расширенной аналитике и управлением финансовыми ограничениями является деликатной задачей.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Нехватка квалифицированных специалистов с опытом в области аналитики данных, интеграции и встроенных систем является существенным препятствием на мировом рынке инструментов встроенной аналитики. Внедрение и управление встроенной аналитикой требуют специальных навыков в таких областях, как инженерия данных, разработка приложений и системная интеграция. Однако растет дефицит талантов, поскольку многие организации изо всех сил пытаются найти персонал, обладающий техническими знаниями, необходимыми для решения этих сложных задач. Эта нехватка навыков более выражена в регионах с менее зрелыми рынками аналитики или в отраслях, которые традиционно не сильно полагались на принятие решений на основе данных. Кроме того, быстрый темп технологического прогресса означает, что существующим сотрудникам необходимо постоянное повышение квалификации, чтобы оставаться в курсе последних инструментов и методологий. Нехватка квалифицированных ресурсов может привести к задержке развертывания, неэффективному использованию аналитических возможностей и, в конечном итоге, к упущенным возможностям. Чтобы смягчить эту проблему, компании все больше инвестируют в программы обучения, партнерские отношения с поставщиками аналитики и внедряют более интуитивные, удобные для пользователя решения для встроенной аналитики.

Проблемы масштабируемости

Масштабируемость является еще одной важной проблемой на мировом рынке инструментов для встроенной аналитики. По мере роста бизнеса и увеличения объемов данных решения для встроенной аналитики должны быть способны справляться с возросшими рабочими нагрузками без ущерба для производительности. Однако масштабирование встроенной аналитики не всегда является простым. Инфраструктура, поддерживающая аналитический движок, такая как хранилище данных, вычислительная мощность и пропускная способность сети, должна масштабироваться в тандеме для обеспечения стабильной производительности. Кроме того, по мере того, как все больше пользователей получают доступ к встроенной аналитической платформе, управление параллельными запросами и поддержание времени отклика становятся все более сложными. Многие организации испытывают трудности с оптимизацией баланса между стоимостью и масштабируемостью, особенно при работе с меняющимися рабочими нагрузками или сезонными всплесками спроса. Более того, масштабирование встроенного аналитического решения часто требует дополнительных ресурсов для мониторинга, управления и тонкой настройки системы, что еще больше усложняет процесс. Для компаний с глобальными операциями обеспечение того, чтобы встроенная аналитическая платформа могла масштабироваться в разных географических регионах и поддерживать различные источники данных, добавляет еще один уровень сложности.

Основные тенденции рынка

Расширенное внедрение интеграции ИИ и машинного обучения во встроенные аналитические инструменты

Одной из самых заметных тенденций на мировом рынке встроенных аналитических инструментов является растущая интеграция возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Поскольку компании стремятся к более продвинутым знаниям и автоматизированному принятию решений, ИИ и МО стали важнейшими компонентами встроенных аналитических решений. Эти технологии позволяют проводить предиктивную и предписывающую аналитику, позволяя организациям прогнозировать тенденции, выявлять аномалии и оптимизировать операции в режиме реального времени. Встроенная аналитика на основе ИИ не только повышает эффективность обработки данных, но и предоставляет более точные и действенные знания, помогая компаниям оставаться конкурентоспособными. Например, алгоритмы машинного обучения могут автоматически анализировать исторические данные для прогнозирования поведения клиентов, что позволяет разрабатывать целевые маркетинговые стратегии. Кроме того, ИИ может обеспечивать функции обработки естественного языка (NLP), позволяя пользователям запрашивать данные и получать знания в разговорном формате. Эта тенденция набирает обороты в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и розничную торговлю, где быстрое и разумное принятие решений имеет решающее значение. По мере того, как ИИ и МО продолжают развиваться, ожидается, что встроенные аналитические инструменты, использующие эти технологии, станут более сложными, предлагая более глубокие знания и более индивидуальные решения.

Рост аналитики самостоятельного обслуживания и расширение прав и возможностей нетехнических пользователей

Спрос на аналитику самостоятельного обслуживания быстро растет, поскольку организации стремятся демократизировать доступ к данным и предоставить нетехническим пользователям возможность самостоятельно анализировать данные. Традиционно аналитика ограничивалась экспертами по данным и ИТ-специалистами, что приводило к узким местам и задержкам в принятии решений. Однако современные встроенные аналитические инструменты разработаны с удобными интерфейсами, интуитивно понятными панелями управления и функцией перетаскивания, что позволяет даже нетехническим пользователям генерировать идеи без необходимости глубоких технических знаний. Этот сдвиг в сторону аналитики самостоятельного обслуживания особенно важен в таких отраслях, как розничная торговля, производство и здравоохранение, где сотрудникам первой линии необходим быстрый доступ к данным. Встраивая аналитику непосредственно в повседневные приложения, эти инструменты устраняют необходимость для пользователей переключаться между несколькими платформами, тем самым повышая производительность и принятие решений. Эта тенденция дополнительно подпитывается растущим внедрением облачных аналитических платформ, которые обеспечивают масштабируемость и гибкость. Поскольку все больше организаций осознают ценность предоставления сотрудникам возможностей самообслуживания, ожидается ускорение разработки встроенных аналитических решений, адаптированных для нетехнических пользователей.

Расширение встроенной аналитики по отраслевым вертикалям

Рынок встроенных аналитических инструментов переживает заметное расширение по широкому спектру отраслевых вертикалей, что обусловлено растущей потребностью в анализе данных в реальном времени в различных бизнес-средах. Хотя встроенная аналитика традиционно была сильна в таких секторах, как финансы и ИТ, теперь она значительно проникает в такие отрасли, как здравоохранение, розничная торговля и производство. Например, в здравоохранении встроенные аналитические инструменты используются для мониторинга данных пациентов в реальном времени, прогнозирования результатов лечения и оптимизации операционной эффективности. Розничные торговцы используют встроенную аналитику для улучшения клиентского опыта, предоставляя персонализированные рекомендации и оптимизируя управление цепочкой поставок. Производственные компании используют эти инструменты для улучшения производственных процессов, сокращения времени простоя и повышения общей операционной эффективности. Универсальность и адаптивность решений встроенной аналитики делают их применимыми в различных секторах промышленности, каждый из которых имеет уникальные варианты использования и требования. Поскольку компании продолжают искать способы использования данных для получения конкурентного преимущества, ожидается, что спрос на отраслевые инструменты встроенной аналитики будет расти, что приведет к дальнейшему расширению и диверсификации рынка.

Растущая важность управления данными и соответствия требованиям во встроенной аналитике

Поскольку использование встроенной аналитики становится все более распространенным, управление данными и соответствие требованиям стали критически важными проблемами для организаций. В связи с ужесточением таких правил, как GDPR в Европе и CCPA в США, компаниям необходимо гарантировать, что их решения встроенной аналитики соответствуют стандартам конфиденциальности и безопасности данных. Управление данными включает управление доступностью, удобством использования, целостностью и безопасностью данных, что имеет важное значение при внедрении аналитики в приложения, обрабатывающие конфиденциальную информацию. Организации теперь отдают приоритет решениям, которые предлагают надежные функции управления данными, включая контроль доступа на основе ролей, шифрование данных и аудиторские следы. Кроме того, соответствие отраслевым нормам становится ключевым критерием покупки встроенных аналитических инструментов, особенно в таких секторах, как здравоохранение, финансы и правительство, где обработка данных строго регулируется. Эта тенденция стимулирует разработку встроенных аналитических инструментов, которые не только предоставляют информацию, но и предлагают комплексные возможности управления данными. Поскольку правила конфиденциальности данных продолжают развиваться, компании будут все чаще искать встроенные аналитические решения, которые соответствуют как глобальным, так и региональным требованиям соответствия.

Сегментарные данные

Режим развертывания

Локальный сегмент

Более того, крупные предприятия с устоявшейся ИТ-инфраструктурой часто считают локальные решения более подходящими из-за их способности настраивать и интегрировать аналитические инструменты с существующими системами. Эти предприятия могут иметь сложные операционные среды, что требует высокой степени настройки, которую локальные решения могут лучше обеспечить. Кроме того, компании со значительными инвестициями в устаревшие системы могут предпочесть локальное развертывание, поскольку оно обеспечивает бесшовную интеграцию и позволяет избежать потенциальных сбоев, которые может повлечь за собой миграция в облако.

Производительность и надежность также являются ключевыми факторами, обуславливающими доминирование локального сегмента. Организации с высокими требованиями к обработке данных или работающие в регионах с ненадежным подключением к Интернету могут выбрать локальные решения для обеспечения стабильной производительности и минимизации простоев. Возможность управлять большими объемами данных локально, без зависимости от внешних сетей, обеспечивает значительное преимущество с точки зрения скорости и эффективности обработки данных.

Нежелание переходить на облачные решения из-за опасений по поводу суверенитета данных и привязки к поставщику продолжает поддерживать спрос на локальные встроенные аналитические инструменты. Для предприятий, работающих в регионах со строгими требованиями к месту нахождения данных или обеспокоенных потерей контроля над своими данными, локальное развертывание остается предпочтительным выбором. Такое сочетание безопасности, настройки, производительности и контроля укрепило доминирование сегмента on-premises на рынке встроенных аналитических инструментов в 2023 году.

Региональные аналитические данные

Северная Америка доминирует на мировом рынке встроенных аналитических инструментов в 2023 году.

Северная Америка имеет высокоразвитую экономику со зрелыми отраслями, которые в значительной степени полагаются на принятие решений на основе данных. Такие секторы, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство в США и Канаде, давно осознали важность аналитики для оптимизации операций, улучшения качества обслуживания клиентов и получения конкурентных преимуществ. Растущий спрос на аналитику в реальном времени и бесшовную интеграцию данных в этих отраслях ускорил принятие встроенных аналитических инструментов.

Еще одним фактором, поддерживающим доминирование Северной Америки, является благоприятная нормативная среда региона и передовые фреймворки конфиденциальности данных. Компании в Северной Америке испытывают все большее давление, чтобы соответствовать строгим правилам, таким как GDPR и CCPA, которые подчеркивают безопасность данных и управление. Встроенные аналитические инструменты, которые предлагают надежные функции соответствия, пользуются большим спросом, и североамериканские организации быстро внедряют решения, которые помогают им соответствовать этим требованиям, получая при этом полезные идеи.

Сильный акцент региона на цифровой трансформации и инновациях привел к значительным инвестициям в облачные вычисления, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Эти технологии являются важнейшими инструментами современных встроенных аналитических решений, позволяя организациям извлекать более глубокие идеи из своих данных. Благодаря высоким показателям внедрения ИИ и облачных платформ в Северной Америке интеграция встроенной аналитики стала естественным расширением для предприятий, стремящихся расширить свои аналитические возможности.

Последние разработки

• В мае 2024 года компания ROLLER объявила о запуске своего нового аналитического инструмента в сотрудничестве с Google BigQuery. Инструмент предназначен для предоставления расширенной аналитики данных, что позволяет предприятиям принимать решения на основе данных и оптимизировать операции. Благодаря интеграции с Google BigQuery решение предлагает масштабируемую обработку данных и аналитику в реальном времени, позволяя пользователям получать более глубокие знания о поведении клиентов, тенденциях продаж и операционной эффективности. Цель этого партнерства — предоставить клиентам ROLLER расширенные возможности отчетности и более точную аналитику, что в конечном итоге будет способствовать росту бизнеса и улучшению клиентского опыта.
• В октябре 2023 года Zuar объявила о стратегическом партнерстве с ThoughtSpot, лидером в области аналитики на основе ИИ. Целью этого сотрудничества является предоставление улучшенного, современного опыта работы с данными для общих клиентов за счет устранения основных барьеров для доступности и удобства использования данных. Благодаря этому партнерству надежная аналитическая инфраструктура Zuar будет бесшовно интегрироваться с интуитивно понятной платформой ThoughtSpot на основе ИИ, что позволит организациям использовать расширенную аналитику с большей эффективностью. Объединяя свои сильные стороны, обе компании стремятся предоставить предприятиям более глубокие, действенные идеи, способствуя принятию лучших решений и стимулируя рост на основе данных в различных отраслях.
• В апреле 2023 года Betterworks, ведущий поставщик решений для управления эффективностью, и Visier, известная платформа аналитики персонала, объявили о стратегическом партнерстве в области встроенной аналитики. Это сотрудничество призвано предоставить HR и руководителям по персоналу всестороннюю информацию о ключевых факторах успеха сотрудников в их организациях. Интегрируя расширенные аналитические возможности Visier непосредственно в платформу управления эффективностью Betterworks, партнерство позволяет руководителям отделов кадров получать доступ к практическим данным о вовлеченности, производительности и развитии сотрудников. Эти расширенные аналитические данные предназначены для разработки более эффективных стратегий повышения эффективности работы сотрудников, стимулирования вовлеченности и обеспечения общего успеха организации, в конечном итоге поддерживая принятие решений на основе данных в управлении рабочей силой.

Ключевые игроки рынка

• Microsoft Corporation
• Salesforce, Inc.
• QlikTechInternational AB
• CloudSoftware Group, Inc. 
• SisenseLtd.
• Domo, Inc.
• MicroStrategyIncorporated
• SAP SE
• ZohoCorporation Pvt. Ltd. 
• OracleCorporation
• Idera,Inc. 
• Infor Equity Holdings LLC