Размер мирового рынка программного обеспечения для обработки больших данных по типу программного обеспечения (база данных, управление данными), по способу развертывания (облачное, локальное), по вертикали (BFSI, производство), по конечному пользователю (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка программного обеспечения для больших данных

Размер рынка программного обеспечения для больших данных оценивался в 182,56 млрд долларов США в 2022 году и, по прогнозам, достигнет 557,13 млрд долларов США к 2030 году, увеличиваясь со CAGR на XX% с 2023 по 2030 год.

Огромный рост данных, а также резкое увеличение числа мобильных приложений и устройств Интернета вещей стимулируют развитие рынка программного обеспечения для больших данных. Отчет о мировом рынке программного обеспечения для больших данных дает целостную оценку рынка. Отчет предлагает комплексный анализ ключевых сегментов, тенденций, движущих сил, ограничений, конкурентной среды и факторов, которые играют существенную роль на рынке.

Определение глобального рынка программного обеспечения для больших данных

Большие данные относятся к большому набору данных, который расширяется экспоненциально. Это набор данных настолько большой и сложный, что традиционные системы управления данными не могут его хранить или проанализируйте его должным образом. Объемобъем данных важен. Вам придется обрабатывать большие объемы неструктурированных данных с низкой плотностью с помощью больших данных. Это могут быть неоцененные данные, такие как каналы данных Twitter, потоки кликов на веб-сайте или мобильном приложении или оборудование с датчиками. Для определенных предприятий это могут быть десятки гигабайт данных. Скоростьскорость, с которой данные принимаются и (возможно) обрабатываются, называется скоростью. Вместо того, чтобы копироваться на диск, данные обычно передаются напрямую в память. Некоторые подключенные к Интернету смарт-гаджеты работают в режиме реального времени или почти в реальном времени, что требует оценки и реагирования в момент.

Разнообразие относится к многочисленным типам представленных данных. Традиционные форматы данных были хорошо структурированы и могли быть просто импортированы в реляционную базу данных. Новые неструктурированные типы данных появились в результате роста больших данных. Неструктурированные и полуструктурированные типы данных, такие как текст, аудио и видео, требуют дальнейшей предварительной обработки для получения смысла и предоставления метаданных. Большие данные, несомненно, изменили правила игры в большинстве, если не во всех, видах современных отраслей за последние несколько лет, по словам влиятельных лиц отрасли, ученых и других значимых заинтересованных сторон. Поскольку Большие данные продолжают проникать в нашу повседневную жизнь, фокус сместился с шумихи на обнаружение истинной ценности их применения. Большинство предприятий преследуют многочисленные цели при реализации проектов Больших данных. Хотя основная цель большинства фирм заключается в улучшении качества обслуживания клиентов, другие цели включают снижение затрат, более целенаправленный маркетинг и оптимизацию существующих операций. Недавние утечки данных сделали повышение безопасности ключевой целью, которую проекты Больших данных пытаются охватить.

Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) использует большие данные для отслеживания активности на финансовом рынке. В настоящее время они используют сетевую аналитику и процессоры естественного языка для выявления незаконной торговой деятельности на финансовых рынках. Большие данные используются розничными трейдерами, крупными банками, хедж-фондами и другими так называемыми «большими парнями» на финансовых рынках для торговой аналитики, аналитики поддержки принятия решений до совершения торговых операций, измерения настроений и предиктивной аналитики, среди прочего. Борьба с отмыванием денег, управление рисками предприятий, «Знай своего клиента» и снижение риска мошенничества в значительной степени зависят от больших данных на этом рынке. 1010data, Streambase Systems, Panopticon Software, Nice Actimize и Quartet FS являются некоторыми из поставщиков больших данных в отрасли.

Обзор мирового рынка программного обеспечения для больших данных

Из-за огромного объема данных, создаваемых датчиками из Интернета вещей, спрос на программное обеспечение для больших данных со временем увеличился (IoT). Кроме того, рост искусственного интеллекта/машинного обучения (ML) как передовой технологии в программном обеспечении для управления данными и аналитики в сочетании с быстрой цифровизацией на развивающихся рынках стимулирует мировой спрос. Кроме того, растущая важность данных в современных компаниях, подкрепленная ростом технологических инвестиций, что приводит к углубленной оценке текущих бизнес-процессов, стимулирует расширение рынка. Из-за роста социальных сетей и мультимедиа, Интернета вещей (IoT), которые создали чрезмерный поток данных в структурированном или неструктурированном формате, объем данных, собираемых предприятиями, постоянно увеличивается. Например, за последние два года было создано около 90% мировых данных.

Данные, генерируемые машинами и людьми, растут в десять раз быстрее, чем типичные бизнес-данные. Например, машинные данные растут в 50 раз быстрее, чем человеческие данные. Большие данные по сути ориентированы на потребителя; подавляющее большинство данных генерируется клиентами, которые «всегда на связи». Большинство людей тратят от 4 до 6 часов в день на потребление и создание данных с помощью различных гаджетов и (социальных) приложений. Новые данные создаются в базе данных где-то по всему миру с каждым щелчком, смахиванием или общением. Поскольку теперь у каждого есть смартфон в кармане, объем созданных данных ошеломляет.

Растущий объем корпоративных данных, быстрый технический прогресс и падение средних цен продажи смарт-устройств — все это способствует созданию огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Более 80% данных, собираемых корпорациями, не хранятся в традиционной реляционной базе данных. Неструктурированные документы, сообщения в социальных сетях, машинные журналы, фотографии и другие источники — вот где они оказываются в ловушке. Многие компании изо всех сил пытаются справиться с потоком неструктурированных данных. Решения для больших данных имеют решающее значение для обработки данных для предприятий всех размеров, особенно в эпоху облачных вычислений. Неоспоримо, что для объединения и управления несколькими источниками больших данных и аналитики данных с целью извлечения максимальной выгоды требуется фреймворк.

Пользователи хранят конфиденциальные данные и информацию о деятельности компании на платформах больших данных. Однако в управлении документами и их хранении существуют различные возможные опасности и слабые стороны. Проблемы безопасности, связанные с утечками данных, непредвиденными инцидентами, уязвимостями приложений и потерей информации, становятся все более распространенными по мере роста популярности платформы. Опасения по поводу информационной безопасности и конфиденциальности могут повлиять на доходы в различных отраслях, включая образование и исследования, федеральные правительственные организации и финансовые услуги. Это может серьезно повредить репутации компании и, как следствие, подорвать доверие руководства. В результате могут быть применены уголовные наказания и даже правовые последствия. Храня конфиденциальную информацию и данные в базах данных и облаке, киберпреступники могут саботировать ключевую информацию компании и участвовать в незаконных транзакциях.

Использование таких технологий, как ИИ, машинное обучение, Интернет вещей, блокчейн и аналитика данных, трансформирует ландшафт больших данных. Интеграция таких технологий с большими данными позволяет компаниям улучшить свои возможности визуализации, делая сложные данные более удобными и доступными с помощью визуального представления. Методы машинного обучения используются в системах бизнес-аналитики для анализа структурированных и неструктурированных данных. Конечные пользователи могут анализировать данные и извлекать информацию о призах, продажах и количестве, чтобы охватить целевых клиентов, используя машинное обучение и аналитику данных в сочетании с технологиями больших данных. Это позволяет конечным пользователям прогнозировать будущие условия и более эффективно управлять компонентами транспортировки и цепочки поставок. Предприятия могут использовать решение ИИ для получения информации в реальном времени для улучшения безопасности сети, ускорения цифровых компаний и улучшения качества обслуживания клиентов. Бизнес-процессы, скорость принятия решений и качество обслуживания клиентов улучшаются, когда платформы больших данных и ИИ объединяются.

Ожидается, что рынок будет развиваться из-за растущего принятия таких технологий. Основные игроки рынка работают над заключением соглашений с другими компаниями, чтобы предоставлять улучшенные решения на основе ключевых технологий, таких как ИИ и другие. Проблема с любыми данными в любой организации заключается в том, что они всегда хранятся во многих местах и формах. Когда финансы отслеживают расходы на поставку, заработную плату и другие финансовые данные, как и должно быть, а информация с машин на производственном участке не интегрирована в базу данных производственного отдела, такая базовая деятельность, как просмотр производственных затрат, может оказаться непосильной для менеджера. Проблема изолированности становится еще более острой с большими данными. Это связано с огромным объемом данных, а также с разнообразием внутренних и внешних источников, а также с различными требованиями безопасности и конфиденциальности, которые необходимо соблюдать. Устаревшие системы также играют свою роль, затрудняя, если не невозможно, консолидацию данных для аналитических целей.

Глобальный рынок программного обеспечения для больших данныханализ сегментации

Глобальный рынок программного обеспечения для больших данных сегментирован по типу программного обеспечения, режиму развертывания, вертикали, конечному пользователю и географии.

Рынок программного обеспечения для больших данных по типу программного обеспечения

• База данных
• Аналитика и инструменты данных
• Управление данными
• Приложения для работы с данными
• Основные технологии

В зависимости от типа программного обеспечения рынок сегментируется на базы данных, аналитику и инструменты данных, управление данными, приложения для работы с данными и основные технологии. Аналитика данных и инструменты, как ожидается, будут занимать наибольшую долю рынка из-за растущей тенденции к принятию аналитики в бизнесе.

Рынок программного обеспечения для больших данных по режиму развертывания

• Облачный
• Локальный

В зависимости от режима развертывания рынок сегментируется на облачный и локальный. В прогнозируемый период сегмент публичного облака будет составлять большую долю рынка. Публичное облако представляет собой набор сетей, оборудования, хранилищ, приложений, сервисов и интерфейсов, поддерживаемых и принадлежащих третьей стороне, которые предоставляются другим организациям и отдельным лицам. Эти предприятия создают высокомасштабируемый центр обработки данных, который скрывает базовую технологию от конечного потребителя. Публичные облака жизнеспособны, потому что они часто обрабатывают очень простые или повторяющиеся задачи. Например, электронная почта является довольно простым приложением. В результате поставщик облачных услуг может оптимизировать среду, чтобы обслуживать большее количество клиентов.

Аналогичным образом поставщики публичных облачных хранилищ и вычислений оптимизируют свое оборудование и программное обеспечение для удовлетворения этих конкретных рабочих нагрузок. С другой стороны, традиционный центр обработки данных трудно оптимизировать, поскольку он поддерживает так много различных приложений и рабочих нагрузок. Публичное облако может быть весьма полезным, когда компания работает над сложным проектом анализа данных, требующим дополнительных циклов обработки. Кроме того, организации могут выбрать хранение данных в публичном облаке, где стоимость за гигабайт ниже, чем в локальном хранилище. Наиболее насущными проблемами с публичными облаками для больших данных являются требования безопасности и допустимая степень задержки.

Рынок программного обеспечения для больших данных по вертикали

• BFSI
• Государственное управление и оборона
• Здравоохранение и науки о жизни
• Производство
• Розничная торговля и потребительские товары
• СМИ и развлечения

На основе вертикали рынок сегментирован на BFSI, Правительство и оборона, Здравоохранение и науки о жизни, Производство, Розничная торговля и потребительские товары, а также СМИ и развлечения. Прогнозируется, что сегмент BFSI будет составлять больший размер рынка в течение прогнозируемого периода на основе вертикали. Большие данные набирают обороты во многих отраслях как способ увеличения прибыли и экономии затрат. BFSI, Производство, розничная торговля и потребительские товары, Правительство и оборона, Здравоохранение и науки о жизни, Телекоммуникации и ИТ, СМИ и развлечения, Транспорт и логистика и другие вертикали входят в число крупнейших пользователей программного обеспечения для больших данных. Ожидается, что в прогнозируемый период сегмент BFSI займет большую долю рынка. Необходимость отслеживания отзывов клиентов об услугах в режиме реального времени стимулирует внедрение больших данных в отраслевой вертикали BFSI.

Рынок программного обеспечения для больших данных по конечному пользователю

• Крупные предприятия
• МСП

В зависимости от конечного пользователя рынок сегментирован на крупные предприятия и МСП. Ожидается, что крупные предприятия будут подпитывать рынок, поскольку эти организации занимаются обработкой больших объемов данных.

Рынок программного обеспечения для больших данных по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальной мир

<a href="https//www.marketresearch.com/?attachment_id=269570" rel="attachmen