Рынок потоковой аналитики — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (программное обеспечение и услуги), по конечному пользователю (BFSI, здравоохранение, розничная торговля и логистика, критическая инфраструктура, гостиничный бизнес и транспорт, оборона и безопасность и другие вертикали конечных пользователей), по региону и по конкуренции 2019–20

Обзор рынка

Глобальный рынок потоковой аналитики оценивался в 8,93 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 33,05% до 2029 года.

Принятие практик Industry 4.0 в различных секторах еще больше ускорило создание данных, создавая возможности для широкого принятия аналитики в реальном времени в ближайшие годы. Многие транснациональные корпорации сотрудничают с правительствами, чтобы поддержать рост рынков публичных и гибридных облаков, используя инструменты потоковой передачи данных в реальном времени для предоставления обществу практических решений. Например, Alibaba Cloud в сотрудничестве с Malaysia Digital Economy Corporation запустила Malaysia Tianchi Big Data Program — платформу, которая объединяет экспертов по данным для совместной работы и конкуренции в разработке решений для реальных задач.

Ключевые драйверы рынка

Достижения в области глубокого обучения и искусственного интеллекта

Глобальный рынок потоковой аналитики переживает значительный всплеск, вызванный быстрым развитием глубокого обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологические прорывы меняют ландшафт потоковой аналитики, предоставляя беспрецедентные возможности для наблюдения, безопасности и бизнес-аналитики. Алгоритмы глубокого обучения, подмножество ИИ, позволяют системам потоковой аналитики автоматически обучаться и улучшать свою производительность с течением времени, способствуя улучшенному распознаванию объектов, анализу поведения и обнаружению аномалий. Интеграция ИИ в потоковую аналитику вносит преобразующий сдвиг в способ обработки и интерпретации данных наблюдения. Традиционные системы видеонаблюдения часто испытывают трудности с огромным объемом генерируемых данных, что приводит к неэффективности обнаружения угроз. Однако с помощью потоковой аналитики на основе ИИ системы могут интеллектуально анализировать видеопотоки в режиме реального времени, различая обычные действия и потенциальные угрозы безопасности. Этот проактивный подход особенно ценен для выявления необычных шаблонов или поведения, которые могут остаться незамеченными при использовании традиционных методов наблюдения.

Одним из ключевых факторов внедрения глубокого обучения и ИИ в потоковой аналитике является их способность повышать точность и сокращать количество ложных срабатываний. Эти технологии отлично распознают и классифицируют объекты, людей и события с высокой степенью точности, сводя к минимуму вероятность ложных срабатываний и повышая общую надежность систем наблюдения. Помимо приложений безопасности, компании используют возможности ИИ в потоковой аналитике для получения ценных сведений и принятия решений. Например, розничные торговцы могут использовать ИИ для анализа поведения клиентов, оптимизации планировки магазинов и персонализации маркетинговых стратегий. Способность ИИ обрабатывать и понимать сложные визуальные данные открывает новые возможности для отраслей, стремящихся извлекать полезную информацию из видеоматериалов.

Поскольку глубокое обучение и ИИ продолжают развиваться, ожидается, что их интеграция с потоковой аналитикой будет стимулировать инновации в предиктивной аналитике, позволяя организациям предвидеть и реагировать на возникающие тенденции и угрозы. Продолжающееся развитие в этой области подчеркивает ключевую роль, которую передовые технологии ИИ играют в формировании будущего глобального рынка потоковой аналитики, предлагая непревзойденные возможности в области безопасности, наблюдения и оптимизации бизнеса.

Растущие проблемы безопасности

Глобальный рынок потоковой аналитики переживает существенный подъем, в первую очередь обусловленный растущими проблемами безопасности в различных секторах. Поскольку общества сталкиваются с меняющимися угрозами, начиная от преступной деятельности и заканчивая терроризмом, спрос на передовые решения для наблюдения, оснащенные возможностями потоковой аналитики, усилился. Потоковая аналитика играет ключевую роль в повышении мер безопасности за счет использования передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение. Эти достижения позволяют системам наблюдения выходить за рамки традиционных методов, обеспечивая такие функции, как обнаружение угроз в реальном времени, анализ поведения и идентификация аномалий. В сфере общественной безопасности, транспорта и критической инфраструктуры интеграция потоковой аналитики стала обязательной. Правительства и организации по всему миру инвестируют в сложные системы наблюдения для мониторинга и защиты общественных пространств. Способность потоковой аналитики выявлять и реагировать на потенциальные угрозы безопасности в реальном времени обеспечивает упреждающий подход к снижению рисков. Это особенно важно для обеспечения безопасности многолюдных мест, транспортных узлов и жизненно важных объектов.

В секторе розничной торговли также наблюдается всплеск внедрения потоковой аналитики для решения проблем безопасности и оптимизации операционной эффективности. Потоковая аналитика позволяет розничным торговцам анализировать поведение покупателей, предотвращать кражи и повышать общую безопасность магазинов. Кроме того, эта технология способствует улучшению качества обслуживания покупателей, предоставляя информацию о моделях и предпочтениях покупок. Более того, потоковая аналитика играет ключевую роль в инициативах умного города, поддерживая городскую безопасность, управление дорожным движением и общее городское планирование. По мере того, как города растут и сталкиваются с новыми вызовами, развертывание передовых решений потоковой аналитики становится неотъемлемой частью обеспечения безопасности и благополучия жителей.

Продолжающаяся интеграция потоковой аналитики с Интернетом вещей (IoT) и большими данными еще больше усиливает ее влияние, предлагая комплексные возможности анализа данных в реальном времени. Многогранные преимущества, включая повышение экономической эффективности и эксплуатационной эффективности, позиционируют потоковую аналитику как критически важный компонент в решении растущих проблем безопасности в современном мире. Поскольку угрозы безопасности продолжают развиваться, глобальный рынок потоковой аналитики готов играть центральную роль в защите людей, активов и инфраструктуры.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности

Проблемы конфиденциальности представляют собой серьезную проблему, бросающую тень на обширный потенциал глобального рынка потоковой аналитики. Растущее развертывание систем потоковой аналитики, предлагая многочисленные преимущества с точки зрения безопасности и эффективности работы, вызвало растущие опасения относительно защиты личной конфиденциальности. Поскольку эти системы становятся все более сложными, способными к сложному наблюдению и поведенческому анализу, потребность в надежных правилах и этических рамках становится настоятельной.

Одна из основных проблем связана с навязчивой природой потоковой аналитики, особенно в общественных местах. Постоянный мониторинг и потенциальная идентификация лиц с помощью распознавания лиц или других средств поднимают вопросы о балансе между безопасностью и правом на неприкосновенность частной жизни. Достижение этого баланса имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы внедрение потоковой аналитики не нарушало основные права и свободы. Более того, риск несанкционированного доступа к видеопотокам и потенциальное неправомерное использование собранных данных усугубляют проблемы конфиденциальности. Защита от утечек данных и обеспечение строгого контроля доступа становятся важнейшими компонентами в построении доверия между отдельными лицами и сообществами, которые могут подвергаться видеонаблюдению.

Решение этих проблем конфиденциальности требует совместных усилий с участием разработчиков технологий, политиков и групп поддержки. Разработка и соблюдение четких и всеобъемлющих правил конфиденциальности, специфичных для потоковой аналитики, имеет решающее значение. Достижение баланса между внедрением инновационных решений и защитой индивидуальных прав на конфиденциальность может быть достигнуто с помощью прозрачных политик и рамок, которые регулируют сбор, хранение и использование данных потоковой аналитики. Кроме того, внедрение технологий повышения конфиденциальности в системах потоковой аналитики, таких как методы анонимизации и протоколы шифрования, может способствовать смягчению проблем конфиденциальности. Предоставление людям большего контроля над своими данными и обеспечение прозрачной коммуникации относительно цели и сферы применения потоковой аналитики являются важными шагами в формировании общественного доверия.

По мере развития отрасли решение проблем конфиденциальности станет не только юридическим и этическим императивом, но и стратегической необходимостью для устойчивого роста глобального рынка потоковой аналитики. Проактивные меры по защите прав на конфиденциальность могут способствовать большему принятию решений потоковой аналитики, гарантируя, что преимущества повышенной безопасности и операционной эффективности будут реализованы без ущерба для личной конфиденциальности.

Высокие начальные затраты

Глобальный рынок потоковой аналитики сталкивается с существенным препятствием в виде высоких начальных затрат, что создает потенциальный барьер для широкого внедрения в различных отраслях. Внедрение передовых решений потоковой аналитики требует существенных первоначальных инвестиций, охватывающих приобретение высококачественных камер, сложного оборудования и специализированного программного обеспечения. Эти расходы могут быть особенно непомерными для малого бизнеса, организаций с ограниченным бюджетом или тех, кто работает в экономически ограниченных условиях.

Расходы, связанные с развертыванием систем потоковой аналитики, не ограничиваются только приобретением оборудования и программного обеспечения, но также распространяются на установку, интеграцию и настройку. Организациям может потребоваться инвестировать в квалифицированных специалистов, способных проектировать, внедрять и обслуживать эти системы, что еще больше увеличивает общие первоначальные затраты. Это финансовое бремя может удержать потенциальных пользователей от внедрения технологии потоковой аналитики, особенно в секторах, где бюджетные ограничения являются существенным фактором. Высокие первоначальные затраты также могут повлиять на сроки возврата инвестиций (ROI), задерживая момент, когда организации начнут осознавать преимущества своих внедрений потоковой аналитики. Эта задержка возврата инвестиций может быть критическим фактором, особенно для предприятий с ограниченными ресурсами или тех, кто работает с жесткой нормой прибыли.

Чтобы решить эту проблему, заинтересованным сторонам отрасли, включая поставщиков технологий, необходимо изучить стратегии, чтобы сделать решения потоковой аналитики более рентабельными. Это может включать разработку более масштабируемых и модульных решений, которые допускают поэтапное внедрение, позволяя организациям начинать с основных функций и расширяться с течением времени. Кроме того, достижения в облачных службах потоковой аналитики могут предложить более доступную альтернативу, устраняя необходимость в существенных первоначальных инвестициях в оборудование и позволяя организациям использовать масштабируемость и гибкость облачной инфраструктуры. Кроме того, возросшая осведомленность о долгосрочных преимуществах потоковой аналитики, таких как повышенная безопасность, операционная эффективность и бизнес-аналитика, может помочь организациям оправдать первоначальные затраты. Демонстрация ощутимой ценности и конкурентных преимуществ, предлагаемых потоковой аналитикой, может побудить предприятия рассматривать эти инвестиции как стратегические и необходимые для будущего роста, в конечном итоге смягчая проблемы, связанные с высокими первоначальными затратами на мировом рынке потоковой аналитики.

Ложные положительные и отрицательные результаты

Мировой рынок потоковой аналитики сталкивается с серьезной проблемой в виде ложных положительных и отрицательных результатов, которые потенциально могут препятствовать эффективности и широкому внедрению систем потоковой аналитики. Ложные срабатывания происходят, когда система неправильно идентифицирует неугрозу или нормальное поведение как проблему безопасности, вызывая ненужные тревоги или оповещения. И наоборот, ложные отрицательные срабатывания происходят, когда система не может обнаружить фактическую угрозу или аномальную активность, что потенциально приводит к нарушению безопасности или пропуску критического события. Проблема ложных положительных срабатываний особенно важна в приложениях безопасности и наблюдения, где надежность обнаружения угроз имеет первостепенное значение. Неточные оповещения могут привести к ненужным вмешательствам, перегрузке ресурсов и снижению доверия к системе. Высокие показатели ложных положительных срабатываний также могут привести к усталости персонала службы безопасности, что приводит к снижению реагирования и повышению вероятности пропуска реальных угроз.

С другой стороны, ложные отрицательные срабатывания представляют еще больший риск, поскольку они подразумевают неспособность идентифицировать и реагировать на фактические угрозы безопасности. В сценариях, где своевременные действия имеют решающее значение, например, в сфере общественной безопасности или защиты критической инфраструктуры, последствия пропущенных угроз могут быть серьезными. Задача заключается в достижении тонкого баланса, при котором система достаточно чувствительна, чтобы обнаруживать настоящие аномалии, сводя к минимуму ложные тревоги.

Решение проблемы ложных срабатываний и ложных отрицательных сигналов требует постоянного совершенствования базовых технологий, лежащих в основе потоковой аналитики. Это включает в себя совершенствование алгоритмов машинного обучения, улучшение возможностей распознавания объектов и повышение общей точности анализа поведения. Кроме того, интеграция контекстной информации и потоков данных в реальном времени может способствовать более обоснованному принятию решений, снижая вероятность ложных тревог. Более того, сотрудничество между заинтересованными сторонами отрасли, включая разработчиков технологий, конечных пользователей и регулирующие органы, имеет важное значение для установления передовых практик и стандартов, которые смягчают влияние ложных срабатываний и ложных отрицательных сигналов. Поскольку отрасль продолжает развиваться, фокус на минимизации этих неточностей будет играть важную роль в укреплении доверия, повышении общей эффективности решений потоковой аналитики и обеспечении их успешной интеграции в различные секторы, включая безопасность, розничную торговлю и инициативы умного города.

Основные тенденции рынка

Фокус на бизнес-аналитике и аналитике розничной торговли

Глобальный рынок потоковой аналитики переживает трансформационный сдвиг с растущим вниманием к бизнес-аналитике и аналитике розничной торговли, что стимулирует спрос на передовые решения потоковой аналитики. Компании в различных отраслях, особенно в секторе розничной торговли, осознают огромный потенциал потоковой аналитики в извлечении ценных сведений и оптимизации операционной эффективности. В сфере розничной торговли потоковая аналитика играет ключевую роль в революционном изменении клиентского опыта и работы магазинов. Ритейлеры используют видеоданные для получения глубокого понимания поведения, предпочтений и моделей покупок клиентов. Расширенные аналитические инструменты позволяют ритейлерам понимать поток посетителей, анализировать время пребывания клиентов и оптимизировать планировку магазина для максимального вовлечения. Этот подход на основе данных позволяет ритейлерам принимать обоснованные решения о размещении продуктов, маркетинговых стратегиях и управлении запасами, в конечном итоге улучшая общее взаимодействие с клиентами.

Более того, потоковая аналитика в розничной торговле выходит за рамки традиционного наблюдения, предлагая инновационные решения, такие как подсчет людей, тепловое картирование и распознавание лиц. Эти возможности не только способствуют безопасности, но и позволяют ритейлерам персонализировать маркетинговые усилия, улучшать рекомендации по продуктам и создавать индивидуальные акции на основе демографических данных и предпочтений клиентов. Результатом является более отзывчивая и ориентированная на клиента розничная среда. Интеграция потоковой аналитики в стратегии бизнес-аналитики не ограничивается сектором розничной торговли. В различных отраслях организации используют возможности видеоданных для принятия решений на основе данных. Потоковая аналитика облегчает извлечение значимых идей из визуальной информации, помогая в анализе тенденций, оптимизации операций и общем повышении эффективности бизнеса.

Поскольку спрос на бизнес-аналитику и аналитику розничной торговли продолжает расти, поставщики потоковой аналитики внедряют инновации, чтобы предлагать более сложные решения. Интеграция искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения обеспечивает более точное распознавание объектов, поведенческий анализ и предиктивное моделирование. Это, в свою очередь, позиционирует потоковую аналитику как стратегический инструмент для предприятий, стремящихся к конкурентному преимуществу за счет принятия решений на основе данных. В заключение следует отметить, что конвергенция потоковой аналитики с бизнес-аналитикой и аналитикой розничной торговли меняет то, как организации используют визуальные данные в стратегических целях. Поскольку предприятия все больше осознают преобразующий потенциал потоковой аналитики в получении действенных идей, эта тенденция готова стимулировать глобальный рынок потоковой аналитики, способствуя новой эре инноваций на основе данных в различных отраслях.

Инициативы умных городов стимулируют спрос

Рост инициатив умных городов во всем мире оказывает глубокое влияние на глобальный рынок потоковой аналитики, стимулируя существенный спрос на передовые решения для наблюдения и аналитики. По мере ускорения урбанизации города сталкиваются с необходимостью инновационных технологий для решения сложных задач, связанных с безопасностью, эффективностью и общим качеством жизни. Потоковая аналитика стала стержнем в этих начинаниях Smart City, предлагая многогранный подход к улучшению городской жизни.

Одним из основных применений потоковой аналитики в инициативах Smart City является сфера общественной безопасности. Системы видеонаблюдения, оснащенные передовой аналитикой, играют ключевую роль в мониторинге общественных пространств, выявлении потенциальных угроз безопасности и содействии быстрому реагированию на инциденты. Этот проактивный подход к городской безопасности органично сочетается с общими целями Smart Cities по созданию более безопасной и защищенной среды для жителей и гостей. Управление дорожным движением является еще одним важным аспектом, в котором потоковая аналитика вносит значительный вклад в видение Smart City. Интеграция потоковой аналитики в системы мониторинга дорожного движения позволяет в реальном времени анализировать схемы дорожного движения, выявлять заторы и оптимизировать транспортный поток. Это не только облегчает проблемы, связанные с городской мобильностью, но и способствует сокращению выбросов и повышению общей эффективности транспорта.

Кроме того, потоковая аналитика поддерживает городское планирование, предоставляя ценную информацию о движении пешеходов и транспортных средств, помогая городским властям принимать обоснованные решения о развитии инфраструктуры и распределении ресурсов. От оптимизации маршрутов общественного транспорта до улучшения дизайна общественных пространств потоковая аналитика служит инструментом на основе данных для формирования физической и социальной структуры умных городов. Спрос на потоковую аналитику в рамках инициатив умных городов обусловлен необходимостью создания устойчивой, связанной и устойчивой городской среды. Поскольку города становятся все более ориентированными на данные, интеграция потоковой аналитики с другими интеллектуальными технологиями, такими как Интернет вещей (IoT) и аналитика данных, еще больше усиливает ее влияние. По сути, симбиотическая связь между инициативами Smart City и потоковой аналитикой меняет городские ландшафты, способствует инновациям и закладывает основу для технологически продвинутого и социально ответственного будущего.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные конечного пользователя

В розничной торговле большой объем информации фиксируется в видео для предотвращения потерь, анализа краж и последующего анализа в случае возникновения несчастного случая. Таким образом, потоковая аналитика в реальном времени может извлечь различные аналитические данные из видео, снятых в розничной торговле, и помочь улучшить работу магазинов и качество обслуживания клиентов.

Более того, глобальный сектор розничной торговли также фокусируется на внедрении инновационных решений для повышения безопасности и качества обслуживания клиентов, для чего некоторые внедряют технологию распознавания лиц. От безопасности до рекламы, в розничной торговле используется множество приложений для распознавания лиц. От отправки персонализированной рекламы идентифицированным покупателям до определения пола, возраста и количества клиентов и фиксации времени взгляда на продуктах — возможности безграничны.

Глобальные расходы на рекламу неуклонно растут; В прошлом году он составил 722,84 млн долларов США. Кроме того, ожидается, что расходы на рекламу во всем мире к концу 2024 года достигнут около 885 млрд долларов США. Таким образом, значительная доля расходов идет на получение информации о потребителях для целевого потребительского сегмента. Именно здесь потоковая аналитика находит отличную возможность, где потоковая аналитика может использоваться для теплового картирования, обслуживания клиентов и сокращения убыли розничной торговли. Возможности роста в этой области достаточны для роста технологии.

Региональные аналитики

Азиатско-Тихоокеанский регион стал доминирующим регионом в 2023 году, удерживая самую большую долю рынка. Азиатско-Тихоокеанский регион является самым быстрорастущим регионом на рынке потоковой аналитики из-за возросшего внедрения цифровых технологий среди потребителей и предприятий.

Ведущие поставщики рынка потоковой аналитики в регионе ориентируются на технологические и научно-исследовательские мероприятия, чтобы больше инвестировать и обновлять свои уже существующие технологии, все это подпитывает рост рынка потоковой аналитики в регионе. Повышение осведомленности о потоковой аналитике среди МСП, которые вносят значительный вклад в экономический рост, поскольку их доля в ВВП составляет от 20% до 50% в большинстве стран-членов АТЭС, а также потребность в решениях для аналитики данных стимулируют спрос в этом регионе.

Азия становится центром цифровых технологий в глобальном масштабе. Высокое проникновение интернета, особенно в Юго-Восточной Азии, и рост покупательной способности потребителей во всем регионе делают регион идеальным для создания и тестирования новых инноваций. Многие иностранные игроки сотрудничают с местными игроками, чтобы использовать новые возможности в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Intel и Lenovo объединились для создания архитектуры потоковой передачи в реальном времени, адаптированной для сферы финансовых услуг, которая использует машинное обучение для преобразования необработанных данных в глубокие бизнес-понимания, ускоряя обнаружение мошенничества.

Ключевые игроки рынка

• Cisco Systems Inc.
• Identiv Inc.
• Aventura Technologies Inc.
• Genetec Inc.
• Honeywell International Inc.
• Agent Video Intelligence Ltd
• Objectvideo Labs LLC
• Qognify Limited
• NEC Corporation
• Herta Security SL