Рынок аналитики больших данных По компонентам (решения и услуги), По способу развертывания (локально, в облаке и гибрид), По применению (аналитика рисков и мошенничества, оптимизация корпоративных хранилищ данных, Интернет вещей, аналитика клиентов, операционная аналитика, разведка безопасности и другие), По размеру организации (крупные предприятия и МСП), По отраслям (BFSI, здравоохранение, госуд

Обзор рынка

Ожидается, что прогнозируемый размер рынка аналитики больших данных достигнет 304,57 млрд долларов США к концу 2023 года, а среднегодовой темп роста (CAGR) в прогнозируемый период составит 14,81%.

Ключевые драйверы рынка

Увеличение генерации данных для стимулирования роста глобального рынка аналитики больших данных

Увеличение генерации данных служит основным катализатором роста рынка аналитики больших данных. В нынешнюю цифровую эпоху наблюдается значительный всплеск создания данных из различных источников, таких как социальные сети, устройства Интернета вещей, цифровые транзакции и корпоративные системы. Этот взрыв данных предоставляет организациям огромный и бесценный ресурс для получения информации и принятия обоснованных решений. Обилие данных позволяет компаниям анализировать и понимать поведение, предпочтения и тенденции клиентов с большей глубиной и точностью. Используя аналитику больших данных, компании могут выявлять скрытые закономерности, корреляции и ранее недоступные идеи. Это позволяет организациям принимать решения на основе данных, выявлять новые рыночные возможности и оптимизировать операции. Кроме того, растущее производство данных неразрывно связано с распространением цифровых технологий и подключений. С широким использованием смартфонов, платформ социальных сетей и онлайн-транзакций отдельные лица и компании оставляют цифровые следы, которые генерируют огромные объемы данных. Этот цифровой след предоставляет богатый источник информации, который можно использовать для целевого маркетинга, персонализированного обслуживания клиентов и повышения операционной эффективности. Рост производства данных также совпадает с появлением Интернета вещей (IoT), где взаимосвязанные устройства и датчики собирают и передают данные в режиме реального времени. Эти данные содержат ценную информацию о поведении потребителей, использовании продуктов, факторах окружающей среды и многом другом. Аналитика больших данных помогает организациям извлекать ценную информацию из данных, сгенерированных IoT, для улучшения разработки продуктов, оптимизации цепочек поставок и улучшения качества обслуживания клиентов. Кроме того, рост генерации данных предоставил компаниям возможности монетизировать активы данных. Используя аналитику больших данных, организации могут анализировать большие объемы данных и извлекать ценную информацию, которую можно упаковать в виде продуктов или услуг для клиентов. Эта модель монетизации данных открыла новые источники дохода и бизнес-модели, еще больше стимулируя рост рынка.

Растущий спрос на принятие решений на основе данных в бизнесе

Растущий спрос на персонализированный клиентский опыт

Глобальный рынок аналитики больших данных претерпевает значительную трансформацию, во многом обусловленную растущим принятием персонализированного клиентского опыта. Этот сдвиг парадигмы меняет подход компаний к привлечению и удержанию клиентов. Используя возможности обширного анализа данных, компании могут расшифровывать сложные закономерности и идеи об индивидуальных предпочтениях, поведении и потребностях. Это позволяет создавать индивидуальные продукты, услуги и маркетинговые стратегии, которые находят отклик на личном уровне, способствуя укреплению связей и лояльности к бренду. Поскольку организации стремятся обеспечить уникальное и релевантное взаимодействие, аналитика больших данных становится краеугольным камнем в обеспечении исключительных клиентских путей. Эта тенденция не только повышает удовлетворенность клиентов, но и позволяет компаниям принимать обоснованные решения, которые стимулируют рост доходов. Симбиотическая связь между персонализированным клиентским опытом и аналитикой больших данных подчеркивает ключевой фактор расширения рынка, готовый сформировать будущее того, как компании подключаются и обслуживают своих клиентов в глобальном масштабе.

Растущее внедрение облачных вычислений

Глобальный рынок аналитики больших данных переживает динамичный рост, обусловленный бурным внедрением облачных вычислений. Компании используют облачные платформы для эффективного хранения, обработки и анализа огромных объемов данных, открывая непревзойденную масштабируемость и экономическую эффективность. Облачная инфраструктура ускоряет получение информации на основе данных, позволяя организациям быстро извлекать выгоду из своих информационных активов. Эта симбиотическая связь между облачными вычислениями и аналитикой больших данных преобразует отрасли, стимулирует инновации и позиционирует рынок для устойчивого расширения.

Основные проблемы рынка

Растущие проблемы безопасности могут помешать росту рынка

Технологии представляют значительные проблемы безопасности, охватывающие такие проблемы, как генерация поддельных данных, необходимость обеспечения безопасности в реальном времени и защита конфиденциальности и безопасности данных клиентов. Решение этих проблем является критически важной задачей для организаций, требующих внимания, включая удаленное хранение, управление идентификацией, инвестиции в безопасность систем и сетей, человеческие ошибки, подключенные устройства и приложения Интернета вещей (IoT). Растущие инциденты потери данных и кибератаки, нацеленные на сохраненные данные клиентов в разных отраслях, готовы помешать росту рынка. Более того, ожидается, что соблюдение законов о конфиденциальности данных, таких как Закон о защите данных и конфиденциальности, Закон об информационных технологиях 2000 года, Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) и другие, будет создавать препятствия для внедрения решений.

Проблемы, связанные с нехваткой квалифицированных специалистов по аналитике больших данных

Глобальный рынок аналитики больших данных сталкивается с серьезным препятствием на пути к дальнейшему расширению, вызванным нехваткой квалифицированных специалистов в этой области. Сложная природа аналитики данных требует людей с глубоким пониманием обработки данных, статистического анализа и методов машинного обучения. Однако спрос на эти специализированные навыки намного превышает имеющийся кадровый резерв. Эта нехватка квалифицированных специалистов препятствует эффективному внедрению и использованию решений по аналитике больших данных в различных отраслях. Это не только замедляет темпы инноваций, но и ограничивает возможности организаций извлекать значимые идеи из своих данных. Для устранения этого дефицита требуются согласованные усилия в области образования, обучения и повышения квалификации, чтобы дать возможность новому поколению экспертов по данным, способных использовать весь потенциал аналитики больших данных и стимулировать ее дальнейший рост в глобальном масштабе.

Основные тенденции рынка

Рост искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО)

Глобальный рынок аналитики больших данных переживает глубокую трансформацию, катализируемую быстрым ростом искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти передовые технологии революционизируют анализ данных, обеспечивая автоматизированные и предиктивные идеи из огромных наборов данных. Алгоритмы ИИ и МО извлекают значимые закономерности, тенденции и корреляции, которые способствуют принятию обоснованных решений в различных отраслях. Они повышают точность, скорость и масштабируемость обработки данных, открывая более глубокие уровни понимания и раскрывая скрытые возможности. Поскольку компании все больше осознают ценность ИИ и МО в продвижении инноваций и конкурентных преимуществ, рынок аналитики больших данных готов к существенному росту, обусловленному синергетическими отношениями между аналитикой данных и интеллектуальными возможностями ИИ и МО.

Растущая потребность в соблюдении нормативных требований

Конвергенция аналитики больших данных и соблюдения нормативных требований является преобразующей синергией. Она позволяет организациям не только придерживаться правовых рамок, но и оптимизировать операции, улучшать управление данными и создавать культуру прозрачности. Поскольку глобальные правила продолжают развиваться, а строгие стандарты защиты данных становятся нормой, спрос на сложные решения для аналитики больших данных будет расти и дальше. Рост рынка подчеркивается ключевой ролью, которую он играет в оказании помощи компаниям в согласовании их практик обработки данных с нормативными требованиями, защите доверия потребителей и, в конечном итоге, процветании в среде, где соблюдение нормативных требований имеет первостепенное значение.

Сегментарные данные

Тип развертывания

Рынок аналитики больших данных сегментируется на локальные и облачные в зависимости от типа развертывания. Облачная аналитика больших данных удерживает доминирующий сегмент в течение всего прогнозируемого периода. Облачная аналитика больших данных представляет собой убедительное предложение, предлагая организациям гибкость, масштабируемость и экономическую эффективность, необходимые для борьбы с постоянно растущим объемом и сложностью данных. Благодаря развертыванию в облаке компании могут беспрепятственно получать доступ к обширным наборам данных и управлять ими без необходимости в обширных инвестициях в локальную инфраструктуру или ее обслуживании. Это не только оптимизирует операции, но и ускоряет развертывание аналитических возможностей, обеспечивая быструю аналитику и обоснованное принятие решений. В результате ожидается, что рынок аналитики больших данных на основе облачных технологий привлечет значительное внимание и будет испытывать существенный рост.

Тип развертывания

Рынок аналитики больших данных сегментируется на локальный и облачный на основе типа развертывания. Аналитика больших данных на основе облачных технологий удерживает доминирующий сегмент на протяжении всего прогнозируемого периода. Аналитика больших данных на основе облачных технологий представляет собой убедительное предложение, предлагая организациям гибкость, масштабируемость и экономическую эффективность, необходимые для борьбы с постоянно растущим объемом и сложностью данных. Благодаря развертыванию в облаке компании могут беспрепятственно получать доступ к обширным наборам данных и управлять ими без необходимости в обширных инвестициях в локальную инфраструктуру или ее обслуживании. Это не только оптимизирует операции, но и ускоряет развертывание аналитических возможностей, обеспечивая быструю аналитику и обоснованное принятие решений. В результате ожидается, что рынок аналитики больших данных на основе облачных технологий привлечет значительное внимание и будет испытывать существенный рост.

Аналитика типов компонентов

Рынок аналитики больших данных подразделяется на программное обеспечение и услуги на основе компонентов. Сегмент программного обеспечения занимал наибольшую долю рынка в 2022 году и, как ожидается, будет демонстрировать самый высокий среднегодовой темп роста в течение прогнозируемого периода. Доминирование сегмента программного обеспечения на рынке аналитики больших данных объясняется несколькими ключевыми факторами. Программные решения предоставляют широкий спектр аналитических платформ, инструментов и приложений для обработки больших и сложных наборов данных, позволяя организациям эффективно обрабатывать, анализировать и интерпретировать данные. Эти программные инструменты также облегчают применение передовых аналитических методов, таких как предиктивная аналитика и машинное обучение, предлагая ценную информацию. Более того, удобные для пользователя инструменты аналитики с самообслуживанием позволяют нетехническим пользователям самостоятельно исследовать и анализировать данные. Кроме того, программные решения предлагают масштабируемость и гибкость с вариантами локального или облачного развертывания. Рынок характеризуется динамичной экосистемой поставщиков решений, которые постоянно обновляют свои предложения. В целом, программное обеспечение играет решающую роль в обеспечении эффективного анализа данных, расширенных аналитических возможностей, аналитики самообслуживания, масштабируемости и инноваций на рынке аналитики больших данных.

Региональные данные

Ожидается, что Северная Америка получит значительную долю дохода в течение прогнозируемого периода. Регион может похвастаться выдающимися предприятиями в различных отраслях и широко внедряет программные решения. Соединенные Штаты готовы к быстрому росту из-за растущего спроса на инструменты расширенной аналитики, которые улучшают аналитику соответствия. Эти инструменты играют решающую роль в обнаружении мошенничества, нарушений политики и других форм неправомерного поведения в бизнесе. Страна вкладывает значительные средства в передовые технологии, такие как машинное обучение, Интернет вещей и искусственный интеллект, что приводит к генерации экспоненциальных данных для отраслей. Более того, Северная Америка неизменно лидирует в технологических достижениях и инновациях. Ее сильная экосистема, состоящая из технологических компаний, научно-исследовательских институтов и стартапов, сыграла важную роль в стимулировании разработки и внедрения решений для аналитики больших данных. Примечательно, что такие крупные технологические центры, как Кремниевая долина, сыграли ключевую роль в развитии и ускорении роста рынка.

Последние события

• В феврале 2023 года Канзасский университет (KU) с радостью объявляет о предстоящем запуске новой программы бакалавриата профессиональных исследований (BPS) со специализацией в области прикладной аналитики данных. Эта программа, реализуемая в уважаемой Школе профессиональных исследований (SPS), будет доступна онлайн на кампусе KU Edwards, начиная с осени 2023 года. Она представляет собой ценную возможность для студентов, имеющих степень младшего специалиста или эквивалентные часы обучения и проявляющих большой интерес к информационным технологиям, войти в быстрорастущую область анализа данных.
• В апреле 2022 года Wipro заключила партнерское соглашение с Data Robot, ведущей компанией в области дополненной аналитики, с целью усилить влияние бизнеса на потребителей, предоставив масштабируемые решения в области дополненной аналитики и поддержав их на пути к превращению в организацию, работающую на базе искусственного интеллекта. Это сотрудничество обеспечивает быстрое внедрение стратегий ИИ и помогает компаниям более эффективно извлекать пользу из своих данных.

Ключевые игроки рынка

• HIDGlobal Corporation
• HEREGlobal BV
• STMicroelectronicsN.V.
• SonitorTechnologies AS
• ZebraTechnologies Corporation
• HewlettPackard Enterprise Development LP
• MistSystems Inc.
• Broadcom,Inc.
• CiscoSystems, Inc.
• Acuity Brands, Inc.