Рынок аналитики в Индии сегментирован по компонентам (услуги, программное обеспечение), по вертикалям (BFSI, электронная коммерция, здравоохранение, ИТ и телекоммуникации и другие), по типу (бизнес-аналитика, аналитика CRM, аналитика цепочек поставок, аналитика рисков и аналитика местоположения), по размеру организации (крупные компании, средние компании и стартапы), по региону, конкуренции, прогн

Аналитика — это область компьютерной науки, которая ищет полезные тенденции в данных с использованием арифметики, статистики и машинного обучения. Просеивание огромных наборов данных для поиска, понимания и обмена новыми идеями и информацией называется аналитикой или анализом данных. Это особенно полезно в областях, где регистрируется много данных или информации.

Рынок аналитики в Индиидрайверы и тенденции

Высокие темпы роста данных

К 2022 году в Индии будет использоваться 10 96 58 793 млн МБ данных, а среднегодовой темп роста (CAGR) составит почти 72,6%.

Резкий рост компаний электронной коммерции

Причина бурно развивающейся индустрии электронной коммерции в Индии предельно ясна. Она обусловлена всплеском проникновения Интернета, появлением глобальных игроков, ростом использования смартфонов, достижениями в области мобильных технологий, растущей потребительской базой миллениалов и ростом цифровых платежей. Хотя традиционные компании электронной коммерции сыграли значительную роль в повышении осведомленности и инициировании движения электронной коммерции в Индии, индийская индустрия электронной коммерции стремительно развивается. Кроме того, инициатива правительства Индии «Открытая сеть для цифровой коммерции» (ONDC) нацелена на демократизацию индустрии электронной коммерции, предоставляя равные условия для всех продавцов с точки зрения продукта, ценообразования, охвата и продаж. Однако, чтобы получить конкурентное преимущество в этой новой среде, продавцам по всей Индии придется мыслить по-другому. Один из способов сделать это — лучше понять своих клиентов, используя потребительские идеи и аналитику данных.

Инсайты и аналитика могут снабдить малый бизнес ценной информацией, которая поможет им принимать обоснованные решения относительно своих продуктов, ценообразования и маркетинговых стратегий. В прошлом у устоявшихся игроков было значительное преимущество с точки зрения доступа к ресурсам и данным. Однако с появлением аналитических инструментов малый бизнес, недавно созданные бренды и начинающие продавцы теперь могут получить доступ к той же информации, что и более крупные предприятия, что позволяет им конкурировать на более равных условиях.

Использование аналитики для лучшего понимания предпочтений и поведения покупателей позволяет продавцам адаптировать свои маркетинговые кампании, каталоги продуктов и предложения продуктов для удовлетворения этих потребностей. Например, потребительские идеи могут помочь продавцам оценить, как их клиенты предпочитают взаимодействовать с их продуктами. Это может включать информацию о том, какие типы изображений или видео продуктов наиболее эффективны для повышения конверсии, какие типы описаний продуктов наиболее убедительны или даже какие типы упаковки или вариантов доставки наиболее важны для их клиентов.

Это может помочь мелким продавцам получить конкурентное преимущество, поскольку они часто более гибки и способны быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Аналогичным образом потребительские идеи могут помочь компаниям определить тенденции и возможности на рынке, что позволит им создавать новые продукты или услуги, которые соответствуют потребностям и запросам их клиентов. Это может быть особенно важно для небольших предприятий, поскольку у них может не быть ресурсов для экспериментов или проведения обширных маркетинговых исследований.

Загрузить бесплатный пример отчета

Индийская банковская отрасль недавно приняла передовые банковские форматы, включая платежные и небольшие финансовые банки. Благодаря многим программам, таким как Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana и Post Payment Banks, Индия недавно сосредоточилась на расширении сферы своего банковского сектора. Такого рода проекты значительно улучшили финансовую доступность в Индии и продвинули кредитный цикл страны, наряду со значительными реформами банковского сектора, включая цифровые платежи, необанкинг, расширение индийских небанковских финансовых организаций и финтех. Банки создают рабочую среду, в которой данные являются основой стратегического планирования и принятия решений в результате. Аналитика данных в банковской сфере позволяет контекстуализировать и персонализировать свои продукты и услуги, чтобы лучше обслуживать своих потребителей и иметь простой клиентоориентированный подход к развитию бизнеса. Поскольку генерируется огромный объем данных, необходимость извлечения полезной информации становится обязательной. Поэтому аналитика данных имеет важное значение для улучшения бизнеса. Инициативы по аналитике данных могут помочь финансовым учреждениям предлагать клиентам полностью персонализированное обслуживание. Обрабатывая информацию, которую генерируют пользователи, можно узнать их предпочтения, привычки и потребности, чтобы предлагать индивидуальные услуги. Рынок поставил клиента и его данные в эпицентр, поскольку он должен предлагать им персонализированные и уникальные услуги. Кроме того, компании могут использовать всю эту информацию в процессах, где анализ данных необходим для принятия решенийот стратегий по увеличению доходов, повышению операционной эффективности, более быстрому реагированию на рыночные тенденции или получению конкурентного преимущества перед конкурентами.

Ниже приведены некоторые из приложений аналитики в банковской сфере

• Умный счетС помощью функциональных возможностей науки о данных и методов анализа логистической регрессии финансовые институты могут предложить клиенту новую концепцию счета с добавленной стоимостью — умный счет. Это позволяет банкам получать прогнозы будущих расходов и другие возможные краткосрочные или среднесрочные открытия, анализировать поведение потребителей на основе расходов, автоматическую категоризацию движений для консультаций по группам, сравнивать расходы с анонимными клиентами того же профиля и рекомендации по продуктам, которые соответствуют конкретным потребностям клиента.
• Эффективная аналитика потребителейАналитика данных в реальном времени помогает улучшить понимание клиентов и эффективную персонализацию. Сложные алгоритмы машинного обучения (ML) и методы анализа настроений клиентов могут предоставлять информацию об их поведении, общении в социальных сетях, их комментариях, мнениях и улучшать персонализацию, таким образом получая больше информации о пользователе.

Компании будут использовать машинное обучение для улучшенного принятия решений

В ближайшие годы машинное обучение по-прежнему будет оставаться основной тенденцией в аналитической отрасли. Компаниям необходимо разрабатывать методы для извлечения информации и повышения ценности из собираемых ими данных, и машинное обучение является ключом к этому. Компании всех размеров теперь могут легко интегрировать алгоритмы машинного обучения в свои процессы анализа данных из-за растущей доступности инструментов с открытым исходным кодом и облачных платформ. Кроме того, технологии автоматизированного машинного обучения (AutoML) делают машинное обучение более доступным, требуя минимального или нулевого участия человека, при этом позволяя предприятиям быстро создавать и развертывать модели машинного обучения. В результате организации, стремящиеся получить конкурентное преимущество на рынке, внедряют машинное обучение значительно быстрее.

В заключение следует сказать, что использование аналитики в Индии быстро меняет то, как компании ведут свою деятельность. Компании должны инвестировать в технологии, которые позволят принимать более эффективные и действенные решения, если они хотят оставаться конкурентоспособными в цифровую эпоху.

Растущее внедрение баз данных в отраслях

Объем данных значительно увеличивается за счет расширения использования цифровых решений в корпоративных секторах, включая банковское дело, здравоохранение, BFSI, розничную торговлю, сельское хозяйство и телекоммуникации/медиа. Например, использование искусственного интеллекта значительно изменило управление рисками, точное земледелие и борьбу с вредителями в сельскохозяйственном секторе.

Огромные объемы данных производятся умной техникой, почвенными датчиками и тракторами, оснащенными GPS. Огромные наборы данных, включая улучшенную оценку рисков, отслеживание поставок, естественные тенденции, оптимальные урожаи и многое другое, анализируются в сельском хозяйстве с помощью аналитики данных.

Компании используют ботов для автоматизации и реформирования функциональных контекстов аналогичным образом. Производство данных виртуальными помощниками, такими как Siri от Apple, Google Assistant и Amazon Alexa, также ошеломляет. Кроме того, сетевое подключение и технологические достижения смартфонов способствовали росту числа пользователей социальных сетей в стране.

Facebook, WhatsApp, YouTube, Instagram, Snapchat и другие социальные сайты создают огромные объемы данных. Поэтому прогнозируется, что промышленная революция приведет к появлению огромных наборов данных из-за усовершенствованных технологий в секторах, более широкого использования интеллектуальных приложений и разработки платформ социальных сетей. Таким образом, ожидается, что рост баз данных в секторах будет движущей силой рынка.

Индийский рынок аналитикипроблемы

Растущие опасения по поводу безопасности

Основные проблемы безопасности, связанные с технологией, включают создание поддельных данных и требование безопасности в режиме реального времени, среди прочего, конфиденциальность и безопасность данных потребителей. Некоторые из ключевых проблем, требующих внимания, включают удаленное хранение, неадекватное администрирование идентификационных данных, отсутствие инвестиций в безопасность систем и сетей, человеческие ошибки, связанные устройства и приложения Интернета вещей (IoT). Для организаций преодоление этих трудностей является важной задачей. Расширение рынка, вероятно, будет затруднено растущей потерей данных или кибератаками на хранящиеся данные клиентов по всему бизнесу.

Сегменты рынка

Индийский рынок аналитики сегментирован по компонентам, вертикалям, типу, размеру организации и региону. На основе компонента рынок сегментирован по услугам и программному обеспечению. На основе вертикалей рынок сегментирован на

Игроки рынка

Основные игроки рынка