Рынок платформ для обработки и анализа данных — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по развертыванию (облачные и локальные), по типу предприятия (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по применению (поддержка клиентов, бизнес-операции, маркетинг, финансы и бухгалтерский учет, логистика и другие), по отраслям (BFSI, ИТ и телекоммуникации,

Обзор рынка

Глобальный рынок платформ для обработки и анализа данных оценивался в 57,22 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 25,73% до 2029 года. Растет спрос на расширенную аналитику и возможности прогнозного моделирования для получения информации о будущих тенденциях, выявления закономерностей и оптимизации процессов принятия решений. Платформы науки о данных предоставляют инструменты и алгоритмы, необходимые организациям для использования машинного обучения и предиктивной аналитики.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на расширенную аналитику и предиктивное моделирование

Глобальный рынок платформ науки о данных переживает мощный всплеск из-за растущего спроса на расширенную аналитику и предиктивное моделирование в различных отраслях. Поскольку компании стремятся получить конкурентное преимущество в сегодняшней среде, управляемой данными, потребность в сложных инструментах и платформах, которые могут использовать мощь больших данных и предоставлять действенные идеи, становится более важной, чем когда-либо.

Организации осознают потенциал платформ науки о данных для раскрытия скрытых закономерностей, корреляций и тенденций в своих обширных наборах данных. Эти платформы предоставляют расширенные возможности аналитики, позволяя компаниям принимать решения на основе данных, оптимизировать процессы и выявлять новые возможности. Растущее понимание преобразующего влияния предиктивного моделирования на результаты бизнеса побуждает предприятия вкладывать значительные средства в платформы науки о данных.

Возрастающая сложность источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, требует расширенных аналитических инструментов, которые могут обрабатывать различные типы данных. Платформы науки о данных с их способностью интегрировать и обрабатывать различные форматы данных становятся незаменимыми для предприятий, ищущих комплексный подход к анализу данных.

Спрос на приложения машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) подпитывает принятие платформ науки о данных. Компании используют эти технологии для автоматизации процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и оптимизации распределения ресурсов. В результате глобальный рынок платформ науки о данных переживает существенный рост, поскольку организации из разных отраслей осознают стратегическую важность расширенной аналитики для достижения успеха в бизнесе.

Распространение технологий больших данных и Интернета вещей

Распространение технологий больших данных и Интернета вещей (IoT) является ключевым фактором, способствующим росту глобального рынка платформ науки о данных. Растущий объем, скорость и разнообразие данных, генерируемых устройствами IoT и другими источниками, создали потребность в надежных платформах, которые могут эффективно управлять, обрабатывать и анализировать этот огромный поток информации.

Предприятия развертывают платформы науки о данных для извлечения значимых идей из огромных объемов данных, генерируемых устройствами IoT в режиме реального времени. Эти идеи помогают организациям оптимизировать операционную эффективность, улучшить процессы принятия решений и открыть новые бизнес-возможности. Интеграция больших данных и технологий IoT создает синергию, которая стимулирует спрос на передовые платформы науки о данных, способные справляться со сложностями, связанными с этими разнообразными наборами данных.

Такие отрасли, как здравоохранение, производство и розничная торговля, используют объединенную мощь больших данных и IoT для внедрения предиктивного обслуживания, улучшения управления цепочками поставок и персонализации клиентского опыта. Поскольку организации продолжают инвестировать в развертывание IoT и внедрять аналитику больших данных, ожидается, что спрос на платформы науки о данных будет расти, что будет способствовать росту рынка.

Растущее внимание к принятию решений на основе данных и бизнес-аналитике

Глобальный сдвиг в сторону подхода, ориентированного на данные, в принятии решений и бизнес-аналитике является значительным фактором, способствующим расширению рынка платформ науки о данных. Организации во всех секторах признают стратегическую ценность использования данных для получения действенных идей, улучшения процессов принятия решений и повышения общей эффективности бизнеса.

Платформы науки о данных играют решающую роль в этой области, предоставляя инструменты и возможности, которые позволяют компаниям извлекать значимую информацию из своих данных. Растущая важность бизнес-аналитики и потребность в аналитике в реальном времени заставляют компании инвестировать в комплексные платформы науки о данных, которые предлагают широкий спектр функций, включая подготовку данных, исследование, моделирование и визуализацию.

Возможность превращать необработанные данные в действенные идеи становится ключевым конкурентным преимуществом, побуждая компании отдавать приоритет принятию решений на основе данных. Платформы науки о данных позволяют организациям извлекать ценность из своих данных, раскрывая закономерности, тенденции и корреляции, которые могут быть не очевидны сразу. В результате лица, принимающие решения, могут делать обоснованный выбор, оптимизировать стратегии и быстро реагировать на меняющуюся динамику рынка.

Интеграция платформ науки о данных с инструментами бизнес-аналитики повышает доступность идей на различных уровнях организации. Эта демократизация принятия решений на основе данных способствует широкому внедрению платформ науки о данных, поскольку компании стремятся предоставить сотрудникам инструменты, необходимые для извлечения действенной информации из источников данных.

Растущий спрос на расширенную аналитику, распространение больших данных и технологий Интернета вещей, а также растущее внимание к принятию решений на основе данных и бизнес-аналитике являются тремя ключевыми факторами, способствующими росту мирового рынка платформ науки о данных. Поскольку организации продолжают отдавать приоритет данным как стратегическому активу, рынок платформ науки о данных готов к устойчивому расширению, предлагая инновационные решения для удовлетворения меняющихся потребностей различных отраслей.

Ключевые проблемы рынка

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных

Одной из главных проблем, с которой сталкивается мировой рынок платформ науки о данных, является постоянная проблема проблем безопасности и конфиденциальности данных. Поскольку организации все больше полагаются на платформы науки о данных для обработки и анализа огромных объемов конфиденциальной информации, риск утечки данных и несанкционированного доступа становится значительной угрозой. Сама природа науки о данных подразумевает обработку огромных наборов данных, часто включающих персональные данные (PII), фирменные деловые данные и конфиденциальную информацию.

Утечки данных не только имеют серьезные финансовые последствия, но и подрывают доверие клиентов и партнеров. В эпоху строгих правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA), предприятиям приходится следовать сложным требованиям соответствия, чтобы гарантировать законное и этичное использование данных. Платформы науки о данных, являющиеся ядром деятельности по обработке данных, должны внедрять надежные меры безопасности, протоколы шифрования и средства контроля доступа для защиты конфиденциальной информации.

Поскольку платформы науки о данных часто подразумевают сотрудничество и обмен данными между командами, необходимы безопасные структуры управления данными. Баланс между требованиями совместных исследований и анализа и необходимостью защиты конфиденциальности и предотвращения неправомерного использования данных представляет собой значительную проблему. Решение этих проблем безопасности и конфиденциальности имеет решающее значение для устойчивого роста и принятия платформ науки о данных во всем мире.

Нехватка талантов и разрыв в навыках

Еще одной значительной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок платформ науки о данных, является нехватка квалифицированных специалистов и увеличивающийся разрыв в навыках в области науки о данных. Растущий спрос на специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и аналитиков опережает доступность квалифицированных талантов, создавая конкурентную среду для квалифицированных специалистов. Этот дефицит не только влияет на развертывание и использование платформ науки о данных, но и препятствует общей эффективности инициатив, основанных на данных, в организациях.

Платформы науки о данных являются мощными инструментами, но их истинный потенциал может быть реализован только при использовании людьми с глубоким пониманием статистических методов, алгоритмов машинного обучения и языков программирования. Сложность этих платформ требует рабочей силы, которая обладает сочетанием экспертных знаний в предметной области, аналитических навыков и мастерства в использовании инструментов науки о данных. Однако многие организации испытывают трудности с поиском и удержанием таких талантов, что приводит к задержкам в реализации проектов, неоптимальному использованию платформ и снижению окупаемости инвестиций.

Чтобы решить эту проблему, отрасли необходимы комплексные усилия по устранению разрыва в навыках, включая образовательные программы, инициативы по обучению и разработку удобных интерфейсов в платформах науки о данных, чтобы позволить более широкому кругу специалистов эффективно использовать свои возможности.

Проблемы интеграции и взаимодействия

Интеграция и взаимодействие представляют собой существенную проблему для глобального рынка платформ науки о данных. Поскольку организации внедряют множество инструментов и технологий для различных аспектов своей деятельности, обеспечение бесшовной интеграции между платформами науки о данных и существующими системами становится сложной задачей. Платформы науки о данных должны взаимодействовать с базами данных, облачными сервисами, инструментами бизнес-аналитики и другими корпоративными приложениями для обеспечения целостного представления данных и идей.

Достижению этой интеграции часто препятствуют различия в форматах данных, протоколах и проблемы совместимости. Устаревшие системы могут быть не предназначены для бесперебойной работы с современными платформами науки о данных, что приводит к узким местам в потоке данных и ограничивает эффективность аналитических инициатив. Проблема усугубляется в многооблачных средах, где данные могут быть распределены по разным платформам и сервисам.

Проблемы взаимодействия также влияют на сотрудничество между командами, работающими над проектами науки о данных. Поскольку данные совместно используются и обмениваются между различными инструментами и платформами, обеспечение согласованности, точности и контроля версий становится сложной задачей. Организации сталкиваются с проблемой создания целостной экосистемы данных, в которой платформы науки о данных могут беспрепятственно взаимодействовать с другими технологиями, максимизируя ценность данных на всем предприятии.

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных, нехватка талантов и пробелы в навыках, а также проблемы интеграции и взаимодействия представляют собой значительные препятствия для глобального рынка платформ науки о данных. Решение этих проблем требует многогранного подхода, включающего технологические инновации, нормативные рамки, образовательные инициативы и отраслевое сотрудничество, чтобы обеспечить постоянный рост и успех платформ науки о данных в мире, все больше управляемом данными.

Основные тенденции рынка

F

Глобальный рынок платформ науки о данных претерпевает значительную трансформацию с выраженным сдвигом в сторону интеграции объяснимого ИИ (XAI) и принятия практик ответственного ИИ. Эта тенденция отражает растущее признание важности прозрачности, справедливости и подотчетности в процессах принятия решений на основе ИИ в различных отраслях.

Акцент на ответственных практиках ИИ выходит за рамки прозрачности и включает в себя соображения обнаружения и смягчения предвзятости. Платформы науки о данных все чаще оснащаются инструментами и алгоритмами, предназначенными для выявления предвзятости в моделях ИИ, тем самым обеспечивая справедливость и недискриминационные результаты в процессах принятия решений.

Сотрудничество облегчается с помощью платформ науки о данных с поддержкой XAI, способствуя междисциплинарной командной работе между учеными по данным, экспертами в предметной области и заинтересованными сторонами. Эта совместная среда способствует обмену знаниями, проверке интерпретаций ИИ и постоянному повышению надежности и производительности моделей.

Принятие XAI и ответственных практик ИИ готово продолжить формировать ландшафт рынка платформ науки о данных. Остаются проблемы, такие как решение сложности методов XAI в различных наборах данных и приложениях, а также баланс между прозрачностью и проблемами собственности в конкурентных отраслях.

Сегментарные идеи

Отрасль

Сегмент BFSI

Платформы науки о данных играют важную роль в секторе BFSI для обнаружения мошенничества и управления рисками. Расширенная аналитика, алгоритмы машинного обучения и предиктивное моделирование используются для выявления необычных закономерностей, обнаружения мошеннических действий и оценки общей подверженности риску. Растет возможность для платформ науки о данных, которые предлагают специализированные инструменты для обнаружения мошенничества, борьбы с отмыванием денег (AML) и аналитики рисков. Поскольку финансовые учреждения стремятся опережать развивающиеся угрозы, платформы, предоставляющие аналитику в реальном времени и возможности упреждающего управления рисками, пользуются большим спросом.

Сектор BFSI все больше внимания уделяет стратегиям, ориентированным на клиентов, используя платформы науки о данных для анализа поведения, предпочтений и взаимодействий клиентов. Персонализация услуг, целевые маркетинговые кампании и усилия по удержанию клиентов обусловлены идеями, полученными из аналитики данных. Платформы науки о данных, которые преуспевают в аналитике клиентов, сегментации и персонализированном маркетинге, представляют собой значительную возможность в сегменте BFSI. Поставщики, удовлетворяющие потребность в улучшении клиентского опыта с помощью аналитических данных, могут получить конкурентное преимущество.

Региональные аналитические данные

Северная Америка стала доминирующим регионом в 2023 году, удерживая самую большую долю рынка. Североамериканский рынок охватывает широкий спектр отраслей, включая финансы, здравоохранение, технологии, производство и розничную торговлю. Каждая отрасль предъявляет уникальные требования к науке о данных, что приводит к разнообразному набору вариантов использования платформ науки о данных. Поставщики платформ науки о данных могут извлечь выгоду из разнообразного отраслевого ландшафта, предлагая отраслевые решения и варианты настройки. Удовлетворение уникальных потребностей таких секторов, как финансы, здравоохранение и технологии, позволяет поставщикам обслуживать широкую клиентскую базу.

Североамериканские организации находятся на переднем крае внедрения передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и аналитика больших данных. Интеграция этих технологий в платформы науки о данных является заметной тенденцией в регионе. Поставщики, предлагающие платформы науки о данных с передовыми возможностями ИИ и МО, хорошо подготовлены к удовлетворению потребностей североамериканских предприятий. Возможность заключается в предоставлении инструментов и фреймворков, которые облегчают разработку сложных моделей машинного обучения и аналитических приложений.

Внедрение облачных платформ науки о данных распространено в Северной Америке. Организации используют масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность облачных решений. Кроме того, растет тенденция к гибридным облачным развертываниям для баланса требований к производительности и безопасности. Поставщики облачных услуг и поставщики платформ науки о данных могут сотрудничать, чтобы предлагать бесшовные облачные решения, адаптированные к потребностям североамериканских предприятий. Предоставление вариантов гибридного развертывания, которые интегрируются с локальной инфраструктурой, позволяет организациям использовать преимущества как облачных, так и локальных сред.

Анализ глобального рынка платформ для обработки данных в Северной Америке подчеркивает доминирование региона, диверсификацию отрасли, внедрение передовых технологий, облачно-ориентированные подходы, акцент на безопасности и конфиденциальности данных, стратегическое сотрудничество, инициативы по развитию талантов и соображения относительно нормативно-правовой базы. Поставщики, которые согласуют свои предложения с этими тенденциями и возможностями, имеют хорошие возможности для процветания на этом динамичном и инновационном рынке.

Последние события

• В мае 2024 года ZS, ведущая глобальная фирма по управленческому консалтингу и технологиям, представила свою последнюю инициативусоздание специализированного подразделения ZS Platform and Products. Это новое подразделение нацелено на ускорение инноваций и содействие росту своего портфеля программного обеспечения как услуги (SaaS).
• В июне 2024 года компания Qlik, разработчик, специализирующийся на технологиях анализа данных и интеграции, представила Qlik Talend Cloud, новую платформу управления данными, созданную на основе технологии, полученной в результате приобретения Qlik компании Talend в 2023 году. Наряду с этим запуском Qlik также представила нового помощника на основе искусственного интеллекта, предназначенного для использования неструктурированных данных с помощью генеративных возможностей.

Ключевые игроки рынка

• IBM Corporation
• DataRobot, Inc.
• Teradata Corporation
• Explorium Ltd.
• Tecton, Inc.
• Amazon.com, Inc. 
• Cloud Software Group, Inc. 
• Alteryx, Inc.
• Microsoft Corporation