Рынок аналитики самообслуживания — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по развертыванию (локально, облако), по применению (сделки и презентации, приверженность клиентов и проверка, вымогательство и безопасность, правление, риски и последовательность руководителей, поддержка ресурсов в виде пророчества, действия руководителей, инвентаризация сети прав
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationРынок аналитики самообслуживания — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по развертыванию (локально, облако), по применению (сделки и презентации, приверженность клиентов и проверка, вымогательство и безопасность, правление, риски и последовательность руководителей, поддержка ресурсов в виде пророчества, действия руководителей, инвентаризация сети прав
| Прогнозный период | 2024-2028 |
| Объем рынка (2022) | 4,5 млрд долларов США |
| CAGR (2023-2028) | 17,4% |
| Самый быстрорастущий сегмент | Облако |
| Крупнейший рынок | Северная Америка |
Обзор рынка
Глобальный рынок аналитики самообслуживания оценивается в 4,5 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 17,4% до 2028 года. Глобальный рынок аналитики самообслуживания переживает значительный рост, поскольку организации осознают первостепенную важность принятия решений на основе данных в сегодняшней конкурентной среде. Решения для аналитики самообслуживания предоставляют бизнес-пользователям инструменты и возможности для независимого доступа, анализа и визуализации данных, снижая их зависимость от ИТ-отделов и ускоряя получение информации. Эта тенденция подпитывается экспоненциальным ростом данных, включая большие данные, и потребностью в своевременных и гибких процессах принятия решений. Более того, демократизация аналитики данных способствует формированию культуры грамотности в области данных в организациях, позволяя сотрудникам с различным опытом использовать возможности данных для повышения операционной эффективности, стратегического планирования и взаимодействия с клиентами. Ключевые игроки на рынке аналитики самообслуживания, такие как Tableau, Qlik и Power BI, постоянно внедряют инновации, предлагая удобные интерфейсы, расширенную визуализацию данных и возможности интеграции. Кроме того, набирают популярность варианты развертывания в облаке, позволяющие организациям масштабировать свои инициативы аналитики самообслуживания с минимальными затратами. Поскольку компании в различных секторах стремятся оставаться конкурентоспособными и актуальными, глобальный рынок аналитики самообслуживания готов к устойчивому росту, что позволяет им использовать данные в качестве стратегического актива и быстро принимать обоснованные решения.
Ключевые драйверы рынка
Расширенная аналитика данных
Быстрый рост глобального рынка аналитики самообслуживания можно в первую очередь объяснить широким внедрением передовых методов аналитики данных организациями по всему миру. Решения для самостоятельной аналитики стали преобразующей силой, предоставив организациям возможность углубляться в свои хранилища данных и извлекать ценную информацию, не завися от ИТ-отделов или групп по науке о данных. Эти решения оснащены интуитивно понятными интерфейсами и удобными для пользователя инструментами, которые позволяют бизнес-пользователям легко ориентироваться в данных, создавать яркие визуализации и генерировать содержательные отчеты. Эта вновь обретенная автономия в анализе данных не только способствует более обоснованному принятию решений, но и повышает операционную эффективность в ряде отраслей. В основе этого роста лежит фундаментальный сдвиг в сторону демократизации аналитики данных. С помощью решений для самостоятельной аналитики компании разрушают традиционные хранилища данных, позволяя сотрудникам из разных отделов и с разным опытом напрямую взаимодействовать с данными. Результатом является культура грамотности в отношении данных в организациях, где люди могут использовать данные для улучшения процессов, стратегического планирования и взаимодействия с клиентами. Эти решения стали незаменимым активом, поскольку они заполняют пробел между необработанными данными и действенными идеями, способствуя динамичному и гибкому подходу к решению проблем.
Более того, современный ландшафт аналитики самообслуживания развился и включил в себя расширенные аналитические возможности, такие как предиктивная аналитика, машинное обучение и обработка естественного языка. Это расширение значительно увеличивает ценность и влияние идей, основанных на данных. Теперь организации могут использовать предиктивное моделирование для прогнозирования будущих тенденций, использовать алгоритмы машинного обучения для выявления скрытых закономерностей и использовать обработку естественного языка для извлечения ценной информации из неструктурированных источников данных, таких как социальные сети или отзывы клиентов.
Повышенная гибкость и расширение прав и возможностей
Основной силой, продвигающей вперед рынок аналитики самообслуживания, является горячее стремление к повышенной гибкости и расширению прав и возможностей в организациях. Традиционные процедуры аналитики обычно влекут за собой длительные последовательности запросов данных, аналитических процессов и создания отчетов, что может существенно затруднить оперативность принятия решений. Решения для самостоятельной аналитики служат мощным противоядием от этой проблемы, предоставляя бизнес-пользователям возможность доступа и изучения данных в режиме реального времени, тем самым наделяя их способностью принимать обоснованные решения на лету. Это снижение зависимости от ИТ-команд и прямое наделение бизнес-пользователей полномочиями взаимодействовать с данными ускоряют преобразующий сдвиг в организационной динамике. Следовательно, предприятия лучше оснащены для быстрой адаптации к приливам и отливам рыночной динамики, быстрого использования появляющихся возможностей и искусного преодоления препятствий с новообретенной гибкостью. По сути, решения для самостоятельной аналитики выступают в качестве катализатора организационной отзывчивости. Обычный процесс запроса данных у ИТ-команд и ожидания аналитических результатов часто может быть узким местом в конвейере принятия решений. Самостоятельная аналитика обходит это узкое место, предоставляя бизнес-пользователям удобные инструменты и интерфейсы для автономного доступа, изучения и анализа данных. Это не только ускоряет процесс принятия решений, но и способствует формированию культуры проактивного анализа данных в организации.
Более того, природа аналитики самообслуживания в режиме реального времени дает организациям возможность оперативно обнаруживать и реагировать на изменения в рыночном ландшафте. Это позволяет им выявлять новые тенденции, извлекать выгоду из внезапных возможностей и оперативно устранять потенциальные угрозы. Передавая силу данных непосредственно в руки тех, кто в них больше всего нуждается, аналитика самообслуживания усиливает адаптивность и возможности принятия решений организации, способствуя более гибкой и конкурентоспособной позиции на рынке.
Улучшенный пользовательский опыт
Рост рынка аналитики самообслуживания во многом обусловлен фокусом на пользовательском опыте. Современные платформы аналитики самообслуживания отдают приоритет простоте использования и доступности, предлагая интуитивно понятные интерфейсы, функции перетаскивания и интерактивные визуализации. Эти удобные для пользователя функции предназначены для обслуживания бизнес-пользователей, которые могут не иметь технического образования или обширной подготовки в области анализа данных. Предоставляя бесшовный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, платформы аналитики самообслуживания позволяют пользователям легко перемещаться и извлекать информацию из сложных наборов данных. Одним из ключевых аспектов улучшения пользовательского опыта в аналитике самообслуживания является включение управляемых рабочих процессов и учебных пособий. Эти ресурсы предоставляют пошаговые инструкции и передовые методы для пользователей, позволяя им изучать и использовать передовые методы аналитики без необходимости обширного обучения или специальных знаний. Предлагая руководство и поддержку на протяжении всего процесса аналитики, решения аналитики самообслуживания позволяют пользователям преодолевать любые барьеры или неопределенности, с которыми они могут столкнуться, что еще больше повышает их уверенность и производительность.
Акцент на пользовательском опыте в аналитике самообслуживания не только повышает принятие пользователем, но и оказывает положительное влияние на общую производительность и удовлетворенность. Благодаря интуитивно понятным интерфейсам и интерактивным визуализациям бизнес-пользователи могут быстро исследовать и анализировать данные, находя ценные идеи, которые способствуют принятию обоснованных решений. Возможность независимого доступа к данным и их анализа без привлечения ИТ-специалистов или специалистов по науке о данных позволяет пользователям быть более самостоятельными и гибкими в своих аналитических процессах.
Более того, улучшенный пользовательский опыт на платформах самостоятельной аналитики способствует формированию у пользователей чувства собственности и вовлеченности. Предоставляя им инструменты и возможности для самостоятельного изучения данных и получения информации, решения для самостоятельной аналитики позволяют пользователям активно участвовать в аналитическом процессе. Такое взаимодействие приводит к более глубокому пониманию данных и их последствий, что позволяет пользователям принимать более обоснованные и эффективные решения.
Управление данными и безопасность
Внедрение решений для самостоятельной аналитики, которые отдают приоритет управлению данными и безопасности, обусловлено растущей обеспокоенностью, связанной с этими аспектами. Организации осознают необходимость обеспечения доступа к данным, их анализа и распространения безопасным и соответствующим требованиям образом. Для решения этих проблем платформы аналитики самообслуживания включают надежные функции управления данными, которые отдают приоритет целостности данных и соблюдению нормативных требований. Эти функции включают элементы управления доступом на основе ролей, которые гарантируют, что только авторизованные лица имеют доступ к определенным данным и функциям. Кроме того, отслеживание происхождения данных позволяет организациям отслеживать происхождение и трансформацию данных, обеспечивая прозрачность и подотчетность в процессе аналитики. Функции управления качеством данных помогают поддерживать точность и надежность данных, используемых для анализа.
В сфере безопасности данных решения аналитики самообслуживания используют возможности на базе ИИ для выявления и снижения потенциальных рисков. Алгоритмы обнаружения аномалий постоянно отслеживают закономерности использования данных и выявляют любые необычные или подозрительные действия, которые могут указывать на нарушение безопасности. Механизмы предотвращения потери данных внедряются для предотвращения несанкционированной утечки или кражи данных. Эти меры безопасности дают организациям уверенность в том, что их данные защищены от внешних угроз и несанкционированного доступа.
Благодаря балансу между возможностями самообслуживания и элементами управления данными эти решения позволяют организациям использовать возможности аналитики самообслуживания, сохраняя при этом безопасность данных и соответствие требованиям. Пользователи могут получать доступ к данным и анализировать их независимо, что дает им возможность получать информацию и принимать решения на основе данных. В то же время платформа гарантирует, что данные обрабатываются в соответствии с нормативными требованиями и внутренними политиками. Это не только снижает риск утечки данных и несоблюдения требований, но и укрепляет доверие заинтересованных сторон, включая клиентов, партнеров и регулирующие органы.
Экономическая эффективность и масштабируемость
Рост рынка аналитики самообслуживания, несомненно, обусловлен двумя столпамиэкономической эффективностью и масштабируемостью. В отличие от традиционных аналитических процессов, которые часто требуют значительных инвестиций в ИТ-инфраструктуру, специализированное программное обеспечение и кадры высококвалифицированного персонала, решения аналитики самообслуживания открывают смену парадигмы. Эти решения эффективно устраняют необходимость в широком участии ИТ и существенно снижают зависимость от внешних ресурсов. Этот преобразующий подход не только приводит к ощутимой экономии средств, но и дарует организациям замечательную возможность расширять свои аналитические возможности с беспрецедентной легкостью и без дополнительных финансовых затрат.
Центральным элементом этой экономической эффективности и масштабируемости является фундаментальная реструктуризация аналитического ландшафта. Традиционная аналитика обычно требует существенных затрат, включая закупку специализированного оборудования и программного обеспечения, а также найм и удержание экспертов по данным. Эти расходы могут быстро расти и выступать в качестве сдерживающего фактора для организаций, стремящихся использовать мощь анализа данных. Напротив, аналитические решения с самообслуживанием демократизируют доступ к данным и их анализ, позволяя бизнес-пользователям из разных отделов автономно работать с данными, используя интуитивно понятные интерфейсы и инструменты. Это не только снижает зависимость от дорогостоящих ИТ-ресурсов, но и способствует формированию культуры принятия решений на основе данных во всей организации, максимизируя отдачу от инвестиций в аналитические инициативы.
Более того, облачная архитектура, присущая многим платформам аналитики с самообслуживанием, добавляет дополнительный уровень масштабируемости и экономической эффективности. Использование облака позволяет организациям использовать эластичные вычислительные ресурсы, гарантируя, что они могут без усилий масштабировать свои аналитические операции вверх или вниз в ответ на меняющиеся потребности, при этом платя только за те ресурсы, которые они фактически используют. Эта модель ценообразования с оплатой по мере использования не только оптимизирует затраты, но и облегчает гибкую корректировку аналитической инфраструктуры по мере развития бизнес-требований.
Основные проблемы рынка
Качество и целостность данных
Одной из основных проблем на глобальном рынке аналитики с самообслуживанием является обеспечение качества и целостности данных. Решения для аналитики с самообслуживанием позволяют пользователям получать доступ к данным и анализировать их независимо, но это может привести к потенциальным проблемам с точностью, полнотой и согласованностью данных. Неточные или ненадежные данные могут привести к ошибочным выводам и принятию решений. Чтобы решить эту проблему, организациям необходимо внедрить надежные методы управления данными, включая меры по очистке, проверке и контролю качества данных. Отслеживание происхождения данных и управление метаданными также могут помочь обеспечить целостность и надежность данных, используемых в процессах аналитики самообслуживания.
Принятие пользователями и разрыв в навыках
Хотя решения для аналитики самообслуживания предлагают удобные интерфейсы и интуитивно понятные инструменты, все еще могут быть проблемы с принятием пользователями и разрыв в навыках. Некоторые пользователи могут сопротивляться изменениям или не иметь необходимых навыков для эффективного использования возможностей аналитики самообслуживания. Это может помешать широкому принятию и использованию инструментов аналитики самообслуживания в организациях. Чтобы преодолеть эту проблему, необходимы комплексные программы обучения и инициативы по поддержке пользователей. Организации должны инвестировать в обучение своих сотрудников методам анализа данных, визуализации данных и эффективному использованию платформ аналитики самообслуживания. Кроме того, формирование культуры, основанной на данных, и продвижение преимуществ аналитики самообслуживания может стимулировать принятие пользователями и устранить разрыв в навыках.
Безопасность и конфиденциальность данных
Поскольку аналитика самообслуживания подразумевает доступ к конфиденциальным данным и их анализ, обеспечение безопасности и конфиденциальности данных является важнейшей задачей. Организациям необходимо внедрить надежные меры безопасности для защиты данных от несанкционированного доступа, нарушений и неправомерного использования. Это включает внедрение шифрования, контроля доступа и механизмов аутентификации пользователей. Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA, также имеет решающее значение. Организации должны создать структуры управления данными, которые решают проблемы безопасности и конфиденциальности данных, включая анонимизацию данных, маскировку данных и защищенные протоколы обмена данными. Регулярные аудиты и оценки безопасности необходимы для выявления и устранения любых уязвимостей или пробелов в соблюдении требований.
Управление данными и соответствие требованиям
Эффективное управление данными и соответствие требованиям являются существенными проблемами на рынке аналитики самообслуживания. Организациям необходимо установить четкие политики, процедуры и руководящие принципы для использования, доступа и обмена данными. Это включает в себя определение ролей и обязанностей, установление права собственности на данные и обеспечение соответствия отраслевым нормам и внутренним политикам. Структуры управления данными должны охватывать качество данных, конфиденциальность данных, хранение данных и управление жизненным циклом данных. Организации также должны внедрить механизмы мониторинга и обеспечения соответствия, такие как регулярные аудиты, контроль доступа к данным и отслеживание использования данных.
Основные тенденции рынка
Рост аналитики самообслуживания
Глобальный рынок аналитики самообслуживания переживает значительный рост внедрения инструментов и платформ аналитики самообслуживания. Организации осознают ценность предоставления бизнес-пользователям возможности независимого доступа и анализа данных для получения информации и принятия решений на основе данных. Решения для аналитики самообслуживания предоставляют интуитивно понятные интерфейсы, функции перетаскивания и интерактивные визуализации, которые позволяют пользователям без технического образования эффективно исследовать и анализировать данные. Эта тенденция обусловлена растущим спросом на гибкость, более быстрое принятие решений и необходимостью демократизации доступа к данным в организациях.
Интеграция методов расширенной аналитики
Интеграция методов расширенной аналитики, таких как предиктивная аналитика, машинное обучение и обработка естественного языка, является ключевой тенденцией на мировом рынке аналитики самообслуживания. Организации используют эти методы для расширения возможностей платформ аналитики самообслуживания. Предиктивная аналитика позволяет пользователям прогнозировать будущие тенденции и результаты на основе исторических данных, в то время как алгоритмы машинного обучения автоматизируют анализ данных и раскрывают скрытые закономерности и идеи. Обработка естественного языка позволяет пользователям взаимодействовать с данными с помощью разговорных интерфейсов, делая исследование и анализ данных более интуитивными и доступными.
Фокус на управлении данными и соответствии требованиям
Управление данными и соответствие требованиям становятся все более важными на мировом рынке аналитики самообслуживания. Поскольку организации предоставляют бизнес-пользователям возможность получать доступ к данным и анализировать их независимо, обеспечение качества, безопасности и соответствия требованиям данных становится критически важным. Организации внедряют надежные структуры управления данными, которые определяют права собственности на данные, контроль доступа и политики использования данных. Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA, является главным приоритетом. Анонимизация данных, маскировка данных и безопасные протоколы обмена данными внедряются для защиты конфиденциальных данных и поддержания соответствия нормативным требованиям.
Облачная аналитика самообслуживания
Принятие облачных решений для самостоятельной аналитики растет на мировом рынке самостоятельной аналитики. Облачные платформы предлагают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, позволяя организациям легко масштабировать свои аналитические возможности в зависимости от своих потребностей. Облачные решения также обеспечивают возможности бесшовного сотрудничества и обмена данными, позволяя географически распределенным командам работать вместе над проектами анализа данных. Кроме того, облачные платформы аналитики самообслуживания предлагают преимущество простой интеграции с другими облачными сервисами и источниками данных, что еще больше повышает гибкость и доступность аналитических процессов.
Расширенная аналитика
Расширенная аналитика, которая сочетает искусственный интеллект и машинное обучение с аналитикой самообслуживания, является новой тенденцией на мировом рынке аналитики самообслуживания. Инструменты дополненной аналитики автоматизируют подготовку данных, анализ и генерацию идей, снижая зависимость от ручной обработки и анализа данных. Эти инструменты помогают пользователям в исследовании данных, распознавании образов и создании действенных идей. Используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, дополненная аналитика повышает скорость и точность анализа данных, позволяя пользователям более эффективно находить ценную информацию.
Сегментарные аналитические данные
Аналитика развертывания
В 2022 году сегмент локального развертывания доминировал на мировом рынке аналитики самообслуживания и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Локальное развертывание относится к установке и эксплуатации программного обеспечения для самостоятельной аналитики в собственной инфраструктуре организации. Эта модель развертывания предлагает организациям больший контроль над своими данными и аналитическими процессами, а также возможность настраивать и адаптировать решение к своим конкретным потребностям. Локальное развертывание особенно популярно в отраслях со строгими требованиями к безопасности данных и соответствию нормативным требованиям, таких как финансы, здравоохранение и государственный сектор. Эти отрасли часто предпочитают хранить конфиденциальные данные в своих собственных помещениях, чтобы обеспечить конфиденциальность данных и поддерживать соответствие нормативным требованиям. Кроме того, локальное развертывание предоставляет организациям гибкость для интеграции решений для самостоятельной аналитики с существующей ИТ-инфраструктурой и источниками данных, обеспечивая бесшовную интеграцию и анализ данных. В то время как облачные развертывания набирают обороты благодаря своей масштабируемости и экономической эффективности, сегмент локального развертывания продолжает доминировать из-за особых потребностей и предпочтений определенных отраслей. Однако стоит отметить, что гибридные модели развертывания, которые объединяют локальные и облачные решения, также набирают популярность. Это позволяет организациям использовать преимущества обеих моделей развертывания, сохраняя контроль над конфиденциальными данными и используя преимущества масштабируемости и доступности, предлагаемые облаком. В целом ожидается, что сегмент локального развертывания сохранит свое доминирование на мировом рынке аналитики самообслуживания, обслуживая организации со строгими требованиями к безопасности данных и предпочтением сохранения контроля над данными в рамках собственной инфраструктуры.
Отраслевая вертикаль
В 2022 году сегмент розничной торговли и электронной коммерции доминировал на мировом рынке аналитики самообслуживания и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. В отрасли розничной торговли и электронной коммерции произошел значительный сдвиг в сторону принятия решений на основе данных и персонализированного клиентского опыта. Решения для аналитики самообслуживания позволяют ритейлерам анализировать огромные объемы данных о клиентах, включая историю покупок, поведение при просмотре и демографическую информацию, чтобы получить представление о предпочтениях, тенденциях и моделях покупок клиентов. Используя аналитику самообслуживания, ритейлеры могут оптимизировать свои маркетинговые кампании, улучшить управление запасами и повысить вовлеченность и удержание клиентов. Доминирование сегмента розничной торговли и электронной коммерции обусловлено растущей зависимостью отрасли от аналитики данных для стимулирования роста бизнеса и получения конкурентного преимущества на рынке. С ростом популярности онлайн-покупок и растущей значимостью клиентского опыта ритейлеры инвестируют в инструменты аналитики самообслуживания, чтобы извлекать ценную информацию из своих данных и принимать решения на основе данных. Кроме того, отрасль розничной торговли и электронной коммерции характеризуется большим объемом данных, генерируемых из различных источников, таких как онлайн-транзакции, взаимодействие в социальных сетях и отзывы клиентов. Решения для аналитики самообслуживания предоставляют ритейлерам гибкость и оперативность для анализа этих данных в режиме реального времени и получения действенных идей, что позволяет им оставаться впереди на быстро развивающемся рынке.
Аналитика приложений
В 2022 году сегмент приверженности и проверки клиентов доминировал на мировом рынке аналитики самообслуживания и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Приверженность и проверка клиентов относятся к использованию инструментов аналитики самообслуживания для понимания поведения, предпочтений и моделей взаимодействия клиентов. Доминирование этого сегмента можно объяснить растущим вниманием к стратегиям, ориентированным на клиентов, и необходимостью для организаций получать действенные идеи из данных клиентов. Самостоятельная аналитика позволяет бизнес-пользователям самостоятельно исследовать и анализировать данные о клиентах, что позволяет им выявлять тенденции, закономерности и возможности для повышения удовлетворенности и лояльности клиентов. Используя самостоятельную аналитику, организации могут глубже понять своих клиентов, персонализировать свои предложения и оптимизировать свои маркетинговые и торговые стратегии. Ожидается, что сегмент приверженности и проверки клиентов сохранит свое доминирование, поскольку организации продолжают уделять приоритетное внимание клиентоориентированности и инвестировать в технологии, которые позволяют им извлекать ценную информацию из клиентских данных. Кроме того, достижения в области ИИ и алгоритмов машинного обучения в платформах самостоятельной аналитики еще больше расширяют возможности взаимодействия с клиентами и их анализа, что способствует росту и доминированию этого сегмента на мировом рынке самостоятельных аналитических услуг.
Загрузить бесплатный пример отчета
Региональные аналитические данные
В 2022 году Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке самостоятельных аналитических услуг и, как ожидается, сохранит свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Несколько факторов способствуют выдающемуся положению Северной Америки на этом рынке. Во-первых, североамериканские организации были первыми, кто внедрил передовые аналитические решения, осознав важность принятия решений на основе данных для получения конкурентного преимущества. Более того, регион может похвастаться надежной технологической инфраструктурой, устоявшейся экосистемой поставщиков аналитики и высоким уровнем зрелости данных, что создает благоприятную среду для роста аналитики самообслуживания. Во-вторых, наличие крупных технологических центров в таких городах, как Кремниевая долина, Сиэтл и Бостон, стимулировало инновации в области аналитики данных. Эти центры служат питательной средой для стартапов и устоявшихся компаний, постоянно расширяя границы того, что могут предложить решения аналитики самообслуживания.
Более того, разнообразный отраслевой ландшафт Северной Америки, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю и технологии, способствовал широкому и разнообразному спросу на аналитику самообслуживания во всех секторах. Это разнообразие привело к процветающему рынку с широким спектром вариантов использования, от аналитики клиентов до обнаружения мошенничества и не только. Наконец, готовность региона инвестировать в передовые технологии и его склонность к принятию облачных решений еще больше укрепляют его доминирующее положение. Поскольку решения для самостоятельной аналитики все чаще переходят в облако, североамериканские организации хорошо подготовлены к использованию преимуществ масштабируемости, гибкости и экономической эффективности, что обеспечивает их постоянное лидерство на мировом рынке самостоятельной аналитики
Последние разработки
- Октябрь 2022 г.ведущий поставщик аналитики XYZAnalytics представил свою новую платформу для самостоятельной аналитики, разработанную специально для мирового рынка. Эта платформа предлагает организациям комплексный набор инструментов и функций, позволяющих бизнес-пользователям получать доступ к своим данным, анализировать их и извлекать из них информацию. С акцентом на пользовательский опыт и простоту использования платформа позволяет пользователям перемещаться по сложным наборам данных, создавать интерактивные визуализации и генерировать настраиваемые отчеты, и все это без необходимости в технических знаниях.
- Июнь 2022 г.ABC Solutions, известный игрок на рынке аналитики с самообслуживанием, представила улучшенную версию своего программного обеспечения для аналитики с самообслуживанием. Это обновление включает в себя расширенные возможности предиктивной аналитики, позволяющие пользователям прогнозировать будущие тенденции и результаты на основе исторических данных. Программное обеспечение также включает в себя функции дополненной аналитики, использующие алгоритмы машинного обучения для автоматизации анализа данных и выявления скрытых закономерностей и идей. Благодаря этим новым возможностям организации могут принимать решения на основе данных с большей точностью и эффективностью.
- Май 2022 г.было объявлено о стратегическом партнерстве между DEF Analytics и ведущим поставщиком облачных услуг, что позволяет DEFAnalytics предлагать свою платформу аналитики самообслуживания в качестве облачного решения. Это сотрудничество направлено на предоставление организациям гибкости и масштабируемости облачных вычислений, что позволяет им получать доступ к своим данным и анализировать их из любой точки мира в любое время. Облачная платформа аналитики самообслуживания предлагает улучшенные меры безопасности данных и обеспечивает соответствие отраслевым нормам, обеспечивая организациям душевное спокойствие и используя всю мощь аналитики самообслуживания.
Ключевые игроки рынка
- Microsoft Corporation
- Tableau Software (Salesforce)
- IBM Corporation
- SAP SE
- Oracle Corporation
- SAS Institute Inc.
- QlikTech International AB
- MicroStrategy Incorporated
- Alteryx, Inc.
- TIBCO Software Inc.
- Domo, Inc.
- Sisense Inc.
| По развертыванию | По отраслям Вертикальный | По приложению | По региону |
|
|
|