Глобальный рынок услуг по обработке больших данных и инжинирингу данных по типу услуг (моделирование данных, интеграция данных, аналитика, качество данных), по размеру организации (малые и средние предприятия, крупные предприятия), по бизнес-функции (финансы, маркетинг и продажи, HR, другие), по конечному пользователю (СМИ и телекоммуникации, BFSI, производство, правительство, другие), по региону,

Обзор рынка

Ожидается, что прогнозируемый размер мирового рынка услуг по обработке больших данных и инжинирингу данных достигнет 70,46 млрд долларов США к концу 2022 года, а среднегодовой темп роста (CAGR) в прогнозируемый период составит 16,27%.

Ключевые драйверы рынка

Экспоненциальный рост данных

Неустанный рост данных, часто называемый «взрывом данных», является основным фактором, движущим глобальный рынок услуг по обработке больших данных и инжинирингу данных. С появлением цифровых технологий, устройств Интернета вещей и социальных сетей объем, разнообразие и скорость генерации данных достигли беспрецедентных уровней. Организации во всех отраслях сталкиваются с огромными наборами данных, создавая спрос на услуги, которые могут эффективно управлять, обрабатывать и анализировать эту информацию. Услуги Big Data и Data Engineering Services предоставляют инфраструктуру и инструменты, необходимые для обработки этих огромных наборов данных, извлекая ценную информацию для принятия решений, инноваций и конкурентного преимущества.

Принятие решений на основе данных

В сегодняшнем бизнес-ландшафте, основанном на данных, организации все больше полагаются на данные для принятия обоснованных решений. Услуги Big Data и Data Engineering Services позволяют компаниям преобразовывать необработанные данные в действенные идеи. Используя эти услуги, организации получают возможность анализировать исторические закономерности, выявлять тенденции и прогнозировать будущие результаты. Принятие решений на основе данных повышает операционную эффективность, оптимизирует распределение ресурсов и способствует инновациям. Поскольку компании осознают важность стратегий, основанных на данных, спрос на услуги, обеспечивающие эффективную обработку и анализ данных, продолжает расти.

Расцвет облачных вычислений

Распространение облачных вычислений произвело революцию на рынке услуг по обработке больших данных и инжинирингу данных. Облачные платформы предлагают масштабируемые, экономически эффективные решения, которые обслуживают хранение, обработку и анализ огромных наборов данных. Облачные сервисы обеспечивают гибкость, позволяя организациям динамически масштабировать свою инфраструктуру по мере роста объемов данных. Эта масштабируемость особенно важна при обработке непредсказуемых рабочих нагрузок, обеспечивая оптимальную производительность без значительных первоначальных затрат. Доступность и простота развертывания облачных услуг Big Data и Data Engineering Services демократизировали их внедрение, позволив компаниям всех размеров использовать расширенные возможности обработки данных.

Достижения в области аналитики и ИИ

Конвергенция больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) проложила путь для расширенной аналитики, которая извлекает более глубокие знания из сложных наборов данных. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять скрытые закономерности, корреляции и аномалии, которые традиционные методы могут упускать из виду. По мере того, как предиктивная и предписывающая аналитика на основе ИИ приобретает все большую популярность, компании используют услуги Big Data и Data Engineering Services для создания и развертывания моделей ИИ. Эти услуги позволяют организациям разрабатывать и настраивать алгоритмы, которые улучшают качество обслуживания клиентов, оптимизируют операции и стимулируют инновации в различных отраслях.

Соблюдение нормативных требований и безопасность данных

Развивающийся нормативный ландшафт, включая такие нормативные акты, как GDPR и CCPA, уделяет все большее внимание конфиденциальности и безопасности данных. Организации вынуждены обеспечивать ответственную и безопасную обработку данных клиентов. Услуги по работе с большими данными и инженерии данных предлагают решения, которые помогают в управлении данными, шифровании и безопасной передаче данных. Эти услуги помогают организациям соблюдать правила, сохраняя при этом целостность конфиденциальной информации. Растущая осведомленность об утечках данных и потребность в надежных мерах безопасности стимулируют принятие этих услуг, укрепляя доверие между клиентами и заинтересованными сторонами.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Поскольку организации все больше полагаются на услуги по работе с большими данными и инженерии данных для извлечения информации и принятия решений, проблема обеспечения конфиденциальности и безопасности данных становится первостепенной. Огромные объемы обрабатываемых и хранимых данных создают привлекательные цели для кибератак и утечек данных. Обеспечение соответствия правилам защиты данных, таким как GDPR, HIPAA и CCPA, представляет собой значительное препятствие. Совмещение необходимости доступности данных со строгими мерами безопасности при навигации в меняющихся нормативных условиях является сложной задачей.

Масштабируемость и оптимизация производительности

Экспоненциальный рост данных представляет собой существенную проблему с точки зрения масштабируемости и оптимизации производительности. Поскольку предприятия генерируют и обрабатывают огромные объемы данных, традиционные фреймворки обработки данных часто испытывают трудности с эффективной обработкой нагрузки. Службам инжиниринга данных необходимо разрабатывать и внедрять передовые методы, такие как распределенные вычисления, параллельная обработка и обработка данных в реальном времени, чтобы гарантировать, что системы могут беспрепятственно масштабироваться и обеспечивать высокую производительность без узких мест.

Качество данных и интеграция

Разнообразие источников, из которых собираются данные, часто приводит к проблемам качества данных, согласованности и интеграции. Различные форматы данных, структуры и различные уровни точности данных могут препятствовать эффективности инициатив Big Data и Data Engineering. Решение этих проблем требует надежных стратегий очистки, преобразования и интеграции данных. Обеспечение точности, надежности и согласованности обрабатываемых данных имеет важное значение для получения значимых идей и принятия обоснованных решений.

Нехватка талантов и пробел в навыках

Быстро меняющийся ландшафт услуг по большим данным и инжинирингу данных привел к нехватке квалифицированных специалистов в этой области. Существует значительный разрыв между спросом на инженеров данных, ученых по данным и смежных должностях и наличием квалифицированных специалистов для заполнения этих должностей. Эта проблема усугубляется потребностью в экспертных знаниях в таких областях, как машинное обучение, искусственный интеллект и облачные технологии. Организации должны инвестировать в инициативы по обучению и повышению квалификации, чтобы сформировать рабочую силу, которая сможет эффективно управлять и использовать сложные экосистемы данных.

Управление затратами и демонстрация рентабельности инвестиций

Хотя инвестиции в услуги по большим данным и инжинирингу данных обещают предоставить ценные идеи и стимулировать рост бизнеса, управление сопутствующими расходами и демонстрация четкой окупаемости инвестиций (ROI) остаются проблемой. Внедрение и поддержка необходимой инфраструктуры, инструментов и талантов может быть дорогостоящим. Кроме того, количественная оценка ощутимых преимуществ инициатив, основанных на данных, с точки зрения получения дохода, экономии средств или повышения операционной эффективности может быть сложной задачей. Организациям необходимо разработать надежные метрики и аналитические структуры для точного измерения влияния своих инициатив в области данных.

Основные тенденции рынка

Эволюция в сторону обработки и аналитики данных в реальном времени

Одной из заметных тенденций, формирующих глобальный рынок услуг по инжинирингу больших данных и данных, является растущий сдвиг в сторону обработки и аналитики данных в реальном времени. Традиционных методов пакетной обработки больше недостаточно для удовлетворения потребностей современных предприятий, которым требуются мгновенные идеи для быстрого принятия решений. Организации внедряют структуры обработки данных в реальном времени, такие как Apache Kafka, и технологии, такие как потоковая обработка, для анализа и реагирования на данные по мере их генерации. Эта тенденция особенно актуальна в таких секторах, как электронная коммерция, финансы и Интернет вещей, где своевременные действия на основе актуальных данных имеют решающее значение. В результате службы инжиниринга данных фокусируются на разработке архитектур, которые поддерживают обработку с малой задержкой, гарантируя, что компании могут извлекать полезные сведения из своих данных в режиме реального времени.

Облачное проектирование данных и бессерверные вычисления

Миграция на облачные решения и принятие моделей бессерверных вычислений являются значительными тенденциями, влияющими на рынок больших данных и услуг инжиниринга данных. Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, предлагают масштабируемую и гибкую инфраструктуру, которая позволяет организациям хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных без необходимости значительных первоначальных инвестиций в оборудование. Бессерверные вычисления упрощают обработку данных за счет автоматического управления инфраструктурой, позволяя инженерам данных больше сосредоточиться на проектировании конвейеров данных и меньше на управлении базовой инфраструктурой. Эта тенденция стимулирует спрос на облачные услуги по инжинирингу данных, включая экспертизу в области облачного хранения данных, вычислений и интеграции.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные о бизнес-функциях

Основываясь на бизнес-функциях, сегмент маркетинга и продаж становится преобладающим сегментом, демонстрируя непоколебимое доминирование, прогнозируемое на протяжении всего прогнозируемого периода. Эта значимость подчеркивает важную роль, которую аналитические данные играют в формировании современных стратегий маркетинга и продаж. Поскольку компании стремятся привлекать клиентов все более персонализированным и целевым образом, использование больших данных и услуг по инжинирингу данных становится первостепенным. Сегмент маркетинга и продаж использует эти услуги для выявления моделей поведения потребителей, предпочтений и тенденций, тем самым позволяя организациям совершенствовать свои усилия по охвату и более эффективно адаптировать свои предложения. Преобразуя необработанные данные в действенные идеи, этот сегмент позволяет компаниям оптимизировать клиентский опыт, оптимизировать маркетинговые кампании и повысить коэффициенты конверсии продаж.

Понимание конечного пользователя

Основываясь на конечном пользователе, сегмент BFSI выступает в качестве грозного лидера, проявляя свое доминирование и формируя траекторию рынка в течение всего прогнозируемого периода. Командное присутствие этого сектора подчеркивает его стратегическое признание преобразующего потенциала больших данных и инженерии данных. Поскольку финансовые учреждения стремятся оставаться конкурентоспособными в ландшафте, все более управляемом данными, сегмент BFSI использует эти услуги для извлечения ценных идей, улучшения управления рисками, персонализации клиентского опыта и оптимизации операционной эффективности. Имея в своем распоряжении огромные объемы транзакционных и клиентских данных, банки и страховые компании развертывают услуги больших данных и инженерии данных для расшифровки шаблонов, обнаружения аномалий и адаптации продуктов и услуг для удовлетворения меняющихся потребностей своей клиентуры. Это доминирование означает приверженность сектора использованию передовых технологий, чтобы оставаться на переднем крае инноваций, создавая прецедент для других отраслей. Поскольку данные продолжают управлять ландшафтом финансовых услуг, влиятельное положение сегмента BFSI, как прогнозируется, сохранится, формируя траекторию глобального рынка больших данных и услуг по инжинирингу данных.

Загрузить бесплатный образец отчета

Региональные данные

Северная Америка по-прежнему твердо занимает позицию доминирования на мировом рынке больших данных и услуг по инжинирингу данных, подтверждая свою ключевую роль в формировании траектории отрасли. Северная Америка выделяется как значительный двигатель на рынке больших данных и услуг по инжинирингу данных. Эту известность можно объяснить концентрацией технологических гигантов, стартапов и предприятий, которые приняли принятие решений на основе данных в качестве краеугольного камня своей деятельности. Передовая ИТ-инфраструктура региона, значительные инвестиции в исследования и разработки, а также раннее внедрение новых технологий выдвинули его на передовые позиции. В частности, в Соединенных Штатах находится множество лидеров отрасли и инновационных стартапов, способствующих формированию культуры технологических инноваций и предпринимательства, которая способствовала росту этого сегмента рынка.

Последние события

• В феврале 2023 года возникло новаторское партнерство между Bright Data, мировым лидером в области веб-платформ данных, и Snowflake Data Cloud. Этот альянс открывает эпоху преобразований, в которой общедоступные наборы данных будут беспрецедентно быстро и эффективно доставляться клиентам. Благодаря этому сотрудничеству клиенты Snowflake могут получать доступ к наборам данных из Bright Data и использовать их без необходимости громоздких процессов копирования или передачи данных. Эта инновационная интеграция оптимизирует процесс получения данных, позволяя клиентам напрямую приобретать и использовать общедоступные наборы данных из Bright Data, и все это в экосистеме Snowflake Data Cloud.
• В январе 2023 года в технологическом ландшафте произошло значительное событиеDataStax, известный игрок в области ИИ в реальном времени, объявил о приобретении Kaskada, динамичной компании машинного обучения. Этот стратегический шаг демонстрирует приверженность DataStax укреплению своих возможностей в сфере решений на основе ИИ. Благодаря этому приобретению DataStax использует опыт Kaskada в области машинного обучения, тем самым повышая свою способность удовлетворять постоянно меняющиеся потребности современного бизнеса.
• В ноябре 2022 года значительный шаг потряс технологический и консалтинговый ландшафтAccenture, мировой лидер в области профессиональных услуг, объявил о приобретении ALBERT Inc., выдающейся японской компании в области науки о данных. Это стратегическое приобретение подчеркивает приверженность Accenture к расширению своих возможностей в области данных и искусственного интеллекта, снабжая компанию существенной командой опытных специалистов по данным. Интеграция опыта ALBERT в арсенал Accenture не только укрепляет ее возможности, но и позиционирует компанию для предоставления непревзойденной поддержки клиентам, которые будут проходить преобразующий путь переосмысления бизнеса в следующем десятилетии.

Ключевые игроки рынка