Рынок датафикации — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг., сегментированный по типу (поведенческая датафикация, социальная датафикация, геопространственная датафикация, транзакционная датафикация, сенсорная датафикация), по применению (блокчейн, AIOps, когнитивные вычисления, периферийные вычисления, финансовые операции и другие), по вертикали (BFSI, зд

Ожидается, что глобальный рынок датафикации будет расти со здоровым среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода. Термин «датафикация» относится к процессу преобразования различных типов информации в цифровые данные, которые затем можно анализировать и использовать для принятия бизнес-решений. Рынок датафикации относится к растущей отрасли, которая специализируется на сборе, анализе и использовании данных в деловых целях. Датафикация становится все более распространенной благодаря достижениям в области технологий, особенно в таких областях, как сбор, хранение и аналитика данных. С распространением цифровых устройств, датчиков и онлайн-платформ непрерывно генерируются огромные объемы данных. Эти данные могут поступать из таких источников, как взаимодействие в социальных сетях, онлайн-транзакции, устройства IoT, датчики и другие цифровые источники. Датафикация имеет потенциал для революции в отраслях, обеспечения принятия решений на основе данных и осуществления преобразующих изменений в различных аспектах общества.

Рынок датафикации в последние годы демонстрирует колоссальный рост, поскольку все больше компаний стремятся использовать данные для получения конкурентного преимущества. Этот рынок включает в себя широкий спектр игроковот фирм по анализу данных и компаний-разработчиков программного обеспечения до брокеров данных и консалтинговых фирм.

Некоторые из ключевых движущих сил мирового рынка датафикации включают в себя растущую доступность данных, растущую важность принятия решений на основе данных и рост передовых аналитических технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Поскольку эти тенденции продолжают формировать бизнес-ландшафт, вполне вероятно, что рынок датафикации будет продолжать расти и развиваться, предлагая новые возможности и задачи для предприятий всех размеров.

Повышение доступности данных подпитывает рост рынка

Доступность больших объемов данных является одним из ключевых драйверов роста датафикации. С развитием Интернета и цифровых технологий каждый день генерируется все больше данных. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как социальные сети, датчики, подключенные устройства и многое другое.

Датафикация относится к процессу превращения этих данных в ценные идеи и знания, которые могут использоваться для принятия бизнес-решений и повышения производительности. Анализируя и интерпретируя эти данные, компании могут глубже понять своих клиентов, их операции и свои рынки и использовать эти знания для принятия более обоснованных решений.

Поскольку все больше и больше данных обнаруживаются, компании все чаще обращаются к датафикации, чтобы получить конкурентное преимущество. Рынок датафикации и принятия решений на основе данных стремительно растет, и компании вкладывают значительные средства в технологии и инструменты, которые могут помочь им извлекать информацию из своих данных.

В целом, растущая доступность данных стимулирует рост датафикации, и ожидается, что эта тенденция сохранится в ближайшие годы.

Загрузить бесплатный пример отчета Растущая важность принятия решений на основе данных приводит к более высокому спросу на датафикацию

Растущая важность принятия решений на основе данных привела к более высокому спросу на датафикацию. Датафикация относится к процессу преобразования различных типов информации в структурированные цифровые данные, которые можно анализировать с помощью компьютерных алгоритмов. Поскольку предприятия и организации все больше полагаются на данные для принятия своих решений, необходимость в датафикации стала существенной.

Датафикация позволяет компаниям собирать и анализировать данные из различных источников, включая социальные сети, отзывы клиентов и рыночные тенденции, чтобы получать информацию и принимать более обоснованные решения. Это может привести к лучшим результатам, повышению эффективности и экономии средств. Например, датафикация может помочь компаниям определить области улучшения в своей деятельности, оптимизировать свою цепочку поставок и более эффективно нацеливать свои маркетинговые усилия.

Спрос на датафикацию вырос экспоненциально в последние годы, поскольку принятие решений на основе данных стало фундаментальной частью многих отраслей, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю и производство. С появлением больших данных и инструментов расширенной аналитики компании теперь имеют доступ к огромным объемам данных, которые можно использовать для получения информации и принятия обоснованных решений. В результате способность собирать, хранить и анализировать данные стала критически важным навыком для организаций, стремящихся оставаться конкурентоспособными в сегодняшнем быстро меняющемся мире, управляемом данными.

Растущий спрос на высокоскоростное и малозадерживаемое беспроводное подключение для различных приложений

Рост технологий расширенной аналитики, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), сыграл значительную роль в росте датафикации. Эти технологии позволили обрабатывать и анализировать большие объемы данных быстрее и точнее, чем когда-либо прежде. Алгоритмы ИИ и МО предназначены для обучения на основе закономерностей и понимания данных, а также для составления прогнозов и рекомендаций на основе этого обучения. В результате предприятия и организации используют эти технологии для более глубокого понимания поведения клиентов, рыночных тенденций и других важных факторов, влияющих на их деятельность. Датафикация также позволяет ИИ и МО работать более эффективно, предоставляя им большие объемы структурированных и неструктурированных данных для обучения. Предоставляя этим алгоритмам больше данных, они становятся более точными и эффективными в прогнозировании результатов и выявлении закономерностей, которые люди могут не заметить. В целом, рост ИИ и МО ускорил тенденцию к датафикации, поскольку предприятия стремятся использовать эти технологии для получения конкурентного преимущества и лучшего понимания своих клиентов и деятельности.

Низкое качество данных может привести к неверным выводам и решениям

Низкое качество данных может оказать существенное влияние на точность и надежность выводов и решений, основанных на этих данных. Если анализируемые данные неточны или неполны, это может привести к неверным выводам и решениям. Например, если в данных отсутствует ключевая информация или они устарели, они могут не отражать текущее состояние анализируемого бизнеса или отрасли. Предвзятые данные также могут привести к неверным выводам и решениям. Предвзятость может возникнуть, если анализируемые данные не являются репрезентативными для совокупности или отражают предвзятость тех, кто собирал данные. Если анализируемые данные непоследовательны или противоречивы, это может привести к неверным выводам и решениям. Например, если разные источники данных предоставляют противоречивую информацию, может быть сложно определить, какой источник более точный. Ошибки данных, такие как дубликаты, неверные записи или несоответствия форматирования, также могут повлиять на точность выводов и решений, основанных на этих данных. При отсутствии надлежащего управления данными данные могут стать неорганизованными, труднодоступными или ненадежными, что приведет к неверным выводам и решениям. Поэтому важно обеспечить точность, полноту, беспристрастность, последовательность и надлежащее управление данными, чтобы избежать принятия неверных выводов и решений на основе этих данных. Этого можно достичь с помощью надлежащих мер контроля качества данных, включая профилирование, очистку и проверку данных.

Последние разработки

• В 2021 году Google запустила новый набор инструментов аналитики и визуализации данных под названием Google Analytics 4. Эта новая версия платформы предназначена для предоставления более подробных сведений о поведении пользователей по различным каналам и устройствам, включая мобильные приложения и веб-браузеры. Она также включает алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь компаниям быстрее определять тенденции и возможности.
• IBM использует свой опыт в области ИИ и аналитики данных для разработки новых решений для таких отраслей, как здравоохранение, финансы и производство. В 2021 году компания запустила новую платформу под названием IBM Cloud Pak for Data, которая объединяет несколько источников данных и предоставляет инструменты для управления данными, анализа и машинного обучения.
• В 2020 году Oracle запустила новую платформу под названием Oracle Analytics Cloud, которая позволяет пользователям легко создавать и обмениваться визуализациями данных и аналитическими данными. Платформа также включает возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы помочь пользователям обнаруживать скрытые закономерности и тенденции в своих данных.

Сегментация рынка

По типу рынок сегментируется на поведенческие данные, социальные данные, геопространственные данные, транзакционные данные и данные датчиков. По применению рынок далее сегментируется на блокчейн, AIOps, когнитивные вычисления, периферийные вычисления, финооперации и другие. По вертикали рынок далее делится на BFSI, здравоохранение, ИТ и телекоммуникации, розничную торговлю, государственное управление и оборону, производство, а также СМИ и развлечения.

Профили компаний

IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) входят в число основных игроков, работающих на мировом рынке датафикации.