Рынок потоковой аналитики по режиму развертывания (локально, в облаке), применению (обнаружение мошенничества, прогнозное управление активами, управление рисками, продажи и маркетинг) и региону на 2024–2031 гг.

Оценка рынка потоковой аналитики – 2024–2031 гг.

Экспоненциальный рост данных в реальном времени из различных источников, включая устройства IoT и социальные сети. и онлайн-транзакции требуют немедленной обработки и анализа для получения действенной информации. Кроме того, организации быстро осознают конкурентные преимущества принятия решений на основе данных в режиме реального времени для повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и извлечения выгоды из возникающих возможностей. Согласно прогнозам, рыночные продажи в 2024 году превысят 30,12 миллиарда долларов США и достигнут 252,12 миллиарда долларов США к 2031 году.

Кроме того, технологические усовершенствования, такие как рост облачных вычислений, структур распределенных вычислений и Методы машинного обучения упростили управление огромными объемами потоковых данных и извлечение значимой информации в больших объемах. Ожидается, что в ближайшие годы рынок потоковой аналитики будет устойчиво расти и в период с 2024 по 2031 год будет расти с CAGR примерно на 33,56 %.

Рынок потоковой аналитикиопределение / Обзор

Потоковая аналитика – это практика непрерывного мониторинга и обработки потоков данных в реальном времени с целью извлечения ценной информации и принятия быстрых мер. Его приложения разнообразныот финансов для обнаружения мошенничества и алгоритмической торговли до здравоохранения для мониторинга пациентов и обнаружения вспышек заболеваний, розничной торговли для персонализированного маркетинга и управления запасами в реальном времени, а также производства для прогнозного обслуживания и контроля качества. Будущее потоковой аналитики кажется многообещающим, поскольку улучшения в таких технологиях, как периферийные вычисления, позволяют быстрее и эффективнее обрабатывать данные ближе к источнику данных, что приводит к снижению задержек и повышению масштабируемости. Кроме того, внедрение методов искусственного интеллекта и машинного обучения расширит возможности систем потоковой аналитики, что позволит проводить более продвинутый анализ и автоматизировать процессы принятия решений в режиме реального времени, что изменит то, как компании используют данные для достижения конкурентного преимущества и продвижения инноваций. .

Будет ли растущий спрос на устройства IoT и онлайн-транзакции стимулировать рынок потоковой аналитики?

Растущая потребность в устройствах IoT, а также рост онлайн-транзакций транзакции являются основными факторами, способствующими росту рынка потоковой аналитики. Устройства Интернета вещей постоянно генерируют огромные объемы данных от датчиков, подключенных устройств и машин в различных отраслях, включая производство, здравоохранение, транспорт и умные города. Эти данные часто чувствительны ко времени, что требует быстрого анализа для получения действенной информации, такой как прогнозирование поломок оборудования, оптимизация операций и повышение качества продукции. Платформы потоковой аналитики позволяют предприятиям обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, что позволяет быстрее принимать решения и принимать упреждающие меры на основе полученных данных.

Рост онлайн-транзакций в электронной коммерции, банковском деле и Платформы цифровых платежей собирают огромные объемы данных о поведении пользователей, тенденциях покупок и обнаружении мошенничества. Традиционные подходы к пакетной обработке неэффективны для правильного управления этим потоком данных, поскольку им не хватает скорости и гибкости, необходимых для быстрого обнаружения аномалий или мошеннических действий. Решения потоковой аналитики позволяют компаниям проверять эти транзакции в режиме реального времени, выявляя потенциальное мошенническое поведение или распознавая тенденции, чтобы немедленно настроить маркетинговую деятельность и улучшить качество обслуживания клиентов.

Кроме того, с увеличением количества устройств IoT и Интернета транзакций растет, спрос на потоковую аналитику, по прогнозам, увеличится еще больше. Организации понимают конкурентные преимущества использования аналитики в реальном времени для оптимизации операций, улучшения взаимодействия с клиентами и быстрого извлечения выгоды из появляющихся возможностей. В результате ожидается, что рынок потоковой аналитики значительно вырастет благодаря более широкому распространению устройств IoT и расширению цифровой экономики. Эта тенденция подчеркивает важность потоковой аналитики, позволяющей компаниям в полной мере использовать свои активы данных и оставаться конкурентоспособными на современном быстро развивающемся рынке, управляемом данными.

Индустрия потоковой аналитики развивается благодаря технологическим достижениям, в частности растущее использование облачных вычислений, платформ распределенных вычислений, таких как Apache Spark и Kafka, а также внедрение методов машинного обучения. Облачные вычисления предлагают масштабируемую и экономически эффективную инфраструктуру для обработки и анализа огромных объемов потоковых данных, в то время как платформы распределенных вычислений обеспечивают обработку и анализ данных в реальном времени в широком масштабе. Кроме того, использование алгоритмов машинного обучения расширяет возможности платформ потоковой аналитики, позволяя получать прогнозную информацию и автоматизировать принятие решений, что повышает спрос на решения потоковой аналитики во всех отраслях.

Например, в феврале 2024 года компания Imperial разработала новый поток машинного обучения в магистратуре по прикладной математике. Кафедра математики разработала направление научных вычислений и машинного обучения.

Может ли отсутствие интеграции потоковых решений со старыми системами препятствовать росту рынка потоковой аналитики?

Отсутствие интеграции потоковых решений со старыми системами может препятствовать росту рынка потоковой аналитики. Поскольку многие организации имеют устаревшие системы, которые не предназначены для работы с современными технологиями, такими как большие данные и аналитика в реальном времени, может быть сложно внедрить решения потоковой аналитики, не нарушая работу существующих систем. Это может привести к дополнительным затратам и времени, потраченным на интеграцию, что можно рассматривать как препятствие для внедрения.

Более того, могут возникнуть проблемы совместимости между устаревшими системами и современными решениями потоковой аналитики, что приводит к потеря данных или неточный анализ. Это может привести к отсутствию доверия к системе потоковой аналитики и нежеланию полностью ее внедрить.

Чтобы решить эту проблему, поставщики решений потоковой аналитики предлагают услуги интеграции, которые помогают организациям подключать свои устаревшие системы к потоковой передаче. аналитические платформы. Они также разрабатывают решения, совместимые с широким спектром систем и технологий, чтобы обеспечить плавную интеграцию и поток данных между различными платформами.

Проблема балансирования масштабируемости и сложности обработки данных в реальном времени с Точность и своевременность аналитической информации могут загнать в тупик рынок потоковой аналитики, создавая серьезные технические проблемы для предприятий. Масштабирование инфраструктуры для обработки огромных объемов потоковых данных в режиме реального времени требует значительных инвестиций в вычислительные ресурсы и знания, а обеспечение точности и своевременности аналитических данных требует сложных алгоритмов и процедур управления качеством данных. Неспособность успешно решить эти проблемы может привести к узким местам в обработке, ошибкам в данных и задержкам в получении соответствующей информации, что в конечном итоге снижает полезность систем потоковой аналитики и ограничивает их внедрение в различных отраслях.

По категориям. Проницательность

Будет ли растущий спрос на облачное программное обеспечение стимулировать рынок потоковой аналитики?

Ожидается, что растущий спрос на облачное программное обеспечение будет стимулировать рынок потоковой аналитики в ближайшие годы. В последние годы распространение облачных вычислений значительно возросло благодаря их многочисленным преимуществам, включая масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность. Облачные решения потоковой аналитики позволяют организациям обрабатывать и анализировать данные в реальном времени из различных источников, включая устройства Интернета вещей, социальные сети и онлайн-транзакции, более эффективно и экономично, чем традиционные локальные решения.

Облачные решения также обеспечивают большую доступность и возможности совместной работы, позволяя командам работать вместе более эффективно, независимо от их местоположения. В результате организации могут быстро и легко масштабировать свои возможности потоковой аналитики по мере роста объемов данных, не неся при этом значительных затрат на оборудование или инфраструктуру.

Кроме того, облачные решения потоковой аналитики предлагают расширенные функции безопасности, гарантируя, что конфиденциальные данные защищены от несанкционированного доступа и киберугроз. Поскольку организации продолжают переводить свою деятельность в облако, ожидается, что спрос на облачные решения потоковой аналитики будет расти, что будет способствовать росту рынка потоковой аналитики.

Помимо преимуществ облачных вычислений, Ожидается, что существует несколько других факторов, которые будут способствовать росту рынка потоковой аналитики, включая растущее распространение устройств IoT, рост онлайн-транзакций и внедрение методов машинного обучения в платформы потоковой аналитики. Ожидается, что все эти факторы будут способствовать расширению рынка потоковой аналитики в ближайшие годы.

Например, в марте 2023 года Snowflake, стартап Data Cloud, представил Telecom Data Cloud, который объединяет платформу данных Snowflake с решениями, поставляемыми Snowflake и партнерами, а также отраслевыми наборами данных. Облако телекоммуникационных данных помогает поставщикам телекоммуникационных услуг устранять разрозненность данных в своих организациях и во всей экосистеме, позволяя им легко и безопасно получать доступ к данным практически в реальном времени, обогащать их моделями машинного обучения (ML), а затем обмениваться ими и анализировать. это позволяет принимать более обоснованные решения.

Режим локального развертывания на рынке потоковой аналитики растет более быстрыми темпами из-за растущей потребности в безопасной и контролируемой обработке данных, особенно в строго регулируемых отраслях, таких как финансы. и здравоохранение. Локальное программное обеспечение позволяет организациям сохранять полный контроль над своими данными, обеспечивая соответствие отраслевым нормам и законам о конфиденциальности данных. Он также обеспечивает большую настройку и гибкость, позволяя компаниям адаптировать свои решения потоковой аналитики к своим конкретным потребностям и инфраструктуре.

Повысит ли рост использования продаж и маркетинга рынок потоковой аналитики?

Увеличение продаж и маркетинговых операций может привести к резкому развитию рынка потоковой аналитики. Отделы продаж и маркетинга собирают множество информации из различных источников, включая контакты с клиентами, посещения веб-сайтов, участие в социальных сетях и рекламные кампании. Эти данные часто бывают большими, разнообразными и чувствительными ко времени, что требует анализа в реальном времени для извлечения действенной информации и быстрого принятия обоснованных решений.

Решения для потоковой аналитики позволяют компаниям собирать и анализировать данные в режиме реального времени. позволяя им выявлять тенденции, отслеживать эффективность кампаний, персонализировать маркетинговые усилия и динамически совершенствовать стратегии продаж. Компании, использующие потоковую аналитику, могут получить более глубокое представление о поведении, предпочтениях и отношениях потребителей, что позволит им лучше корректировать свои методы продаж и маркетинга, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами, повысить коэффициент конверсии и, в конечном итоге, увеличить доход.

Ожидается, что самым быстрорастущим сегментом на рынке потоковой аналитики станет обнаружение мошенничества. Экспоненциальный рост данных в реальном времени из различных источников, таких как устройства IoT и онлайн-транзакции, привел к увеличению мошеннических действий, поэтому для компаний крайне важно обнаруживать и предотвращать мошенничество в режиме реального времени. Платформы потоковой аналитики позволяют организациям непрерывно отслеживать и обрабатывать потоки данных в реальном времени, что помогает быстро выявлять и предотвращать мошеннические действия. Кроме того, включение методов искусственного интеллекта и машинного обучения в системы потоковой аналитики расширяет возможности обнаружения мошенничества, тем самым стимулируя рост рынка потоковой аналитики.

Получить доступ к методологии рыночных отчетов потоковой аналитики

По стране/региону

Будет ли растущее распространение онлайн-транзакций в Северной Америке стимулировать рынок потоковой аналитики?

Растущее признание онлайн-транзакций в Северной Америке является важнейшим элементом, стимулирующим развитие рынка потоковой аналитики в регионе. По мере того, как все больше потребителей приобретают товары и услуги через цифровые каналы, количество и сложность данных, генерируемых в результате этих транзакций, увеличиваются. Эти данные содержат важную информацию о поведении, вкусах и покупательских привычках потребителей, которую организации могут использовать для улучшения качества обслуживания клиентов, персонализации маркетинговых усилий и оптимизации операций.

Однако типичные методы пакетной обработки часто не справляются с этой задачей. огромный объем и характер этих данных в режиме реального времени. Решения потоковой аналитики представляют собой привлекательное решение, позволяющее предприятиям собирать, анализировать данные и действовать на основе данных в режиме реального времени, что позволяет им обнаруживать мошенническую деятельность, выявлять закономерности и мгновенно принимать решения на основе данных.

В североамериканской индустрии потоковой аналитики наблюдается рост внедрения анализа данных в реальном времени в широком спектре предприятий. Поскольку компании в сфере финансов, здравоохранения, розничной торговли и производства осознают ценность использования аналитической информации в режиме реального времени для принятия решений и достижения конкурентных преимуществ, спрос на решения для потоковой аналитики быстро растет.

Кроме того, технологии такие улучшения, как развитие облачных вычислений, инфраструктур распределенных вычислений и алгоритмов машинного обучения, упростили обработку огромных объемов потоковых данных и извлечение значимой информации в масштабе. Более того, растущая распространенность устройств IoT и всплеск онлайн-транзакций способствуют расширению рынка потоковой аналитики в Северной Америке.

Будут ли растущие тенденции правительственных инициатив способствовать проектам «умного города» в Азиатско-Тихоокеанском регионе и стимулировать их развитие? рынок потоковой аналитики?

В последние годы в Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается растущая тенденция к инициативам «умного города». Правительства таких стран, как Китай, Индия и Сингапур, вкладывают значительные средства в проекты умных городов, чтобы улучшить качество жизни своих граждан и решить городские проблемы, такие как пробки на дорогах, управление энергопотреблением и общественная безопасность.

В результате существует высокий спрос на передовые технологии, которые могут помочь городам управлять и анализировать огромные объемы данных, генерируемых инфраструктурой умного города. Именно здесь в игру вступает программное обеспечение для потоковой аналитики. Программное обеспечение потоковой аналитики позволяет городам обрабатывать и анализировать данные в реальном времени от датчиков, камер и других подключенных устройств, чтобы принимать более обоснованные решения и повышать эффективность работы. Например, данные с дорожных камер и датчиков можно анализировать в режиме реального времени, чтобы оптимизировать транспортный поток и уменьшить заторы.

С ростом внедрения инициатив «умного города» в Азиатско-Тихоокеанском регионе растет спрос на потоковую аналитику. Ожидается, что в ближайшие годы объем программного обеспечения значительно увеличится. Это дает поставщикам программного обеспечения прекрасную возможность разрабатывать и предлагать инновационные решения, которые могут помочь правительствам и городам достичь своих целей в области умного города.

Рынок потоковой аналитики в Азиатско-Тихоокеанском регионе быстро расширяется благодаря растущему проникновению Интернета, широкое внедрение смартфонов и растущая активность электронной коммерции во всем регионе. Такое развитие цифровых подключений привело к беспрецедентному объему данных из различных источников, включая датчики, платформы социальных сетей и онлайн-транзакции. Поскольку организации стремятся извлечь выгоду из ценности этого огромного и диверсифицированного ландшафта данных, растет спрос на решения для потоковой аналитики, которые обрабатывают, анализируют и генерируют полезную информацию в режиме реального времени. Компании могут использовать эту информацию для оптимизации операций, улучшения качества обслуживания клиентов и извлечения выгоды из появляющихся возможностей, тем самым стимулируя рост рынка потоковой аналитики в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

Конкурентная среда

Конкурентная среда Рынок потоковой аналитики включает в себя широкий спектр компаний, предлагающих инновационные решения и услуги, адаптированные к конкретным потребностям отрасли. Эти игроки часто специализируются в нишевых областях, таких как обработка данных в реальном времени, прогнозная аналитика или периферийные вычисления, предоставляя своим клиентам уникальные ценные предложения. Кроме того, рынок характеризуется партнерством, сотрудничеством и стратегическими альянсами между поставщиками технологий, поставщиками облачных услуг и представителями отрасли с целью улучшения своих предложений и расширения охвата рынка. Кроме того, появление стартапов и технологических новаторов, использующих передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, еще больше усиливает конкуренцию в сфере потоковой аналитики, стимулируя инновации и расширяя границы для удовлетворения растущих потребностей клиентов и рыночных тенденций.

В число известных игроков, работающих на рынке потоковой аналитики, входят

• IBM Corporation
• Informatica
• Microsoft
• SAP SE.
• Striim, Inc.
• Oracle Corporation
• SAS Institute, Inc.
• SQLstream, Inc.
• Software AG
• TIBCO Software Inc.

Последние разработки

• В январе 2024 г. потоковые графики, платформа для потоковой аналитики, основанная MIRAI, агентство влиятельной рекламы и маркетинга. Агентство предоставляет консультационные услуги, партнерскую программу для авторов, комплексное управление кампаниями, рыночные данные и анализ.
• В ноябре 2023 года ADA, компания по преобразованию данных и цифровой трансформации, заключила партнерское соглашение с Databricks, компанией, занимающейся данными и искусственным интеллектом. , чтобы повысить ценность бизнеса за счет объединения искусственного интеллекта (ИИ) и данных. Партнерство позволило ADA интегрировать свой опыт в области данных и искусственного интеллекта с Databricks, тем самым объединив науку о данных, обработку данных, машинное обучение и потоковую аналитику в комплексной платформе.
• В августе 2023 года Microsoft объявила о приобретении Activision. Blizzard, Inc. предоставит инновационные игры игрокам на всех устройствах. Сделка с Activision Blizzard, Inc. была направлена на укрепление корпоративной культуры и стимулирование роста бизнеса.
• В августе 2023 года Confluent, Inc. установила отношения с Google Cloud. Расширение отношений позволило пользователям менять свои компании. с данными в реальном времени и модернизировать свои платформы данных, обеспечив надежный мост от локальных мультиоблачных систем к Google Cloud.

Область отчета

Потоковая передача Рынок аналитики по категориям

Режим развертывания

• Локально
• Облако

Приложение< /h3>

• Обнаружение мошенничества
• Прогнозное управление активами
• Управление рисками
• Продажи и маркетинг

Регион

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Средний Восток & Африка

Методология исследования рынка