Размер мирового рынка технологий извлечения информации IE по типу технологии, по модели развертывания, по применению, по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка технологий извлечения информации IE

Размер рынка технологий извлечения информации IE в 2023 году оценивался в 8,3 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 23,4 млрд долларов США к 2030 году, увеличившись со CAGR в 11,1% в прогнозируемый период 2024-2030 годов.

Глобальные драйверы рынка технологий извлечения информации IE

Движущие силы рынка технологий извлечения информации IE могут зависеть от различных факторов. К ним могут относиться

• Растущий интерес к анализу данныхкомпании в различных секторах начали понимать, насколько важно извлекать информацию из огромных объемов неструктурированных данных. Для преобразования неструктурированных данных в структурированные данные, которые можно изучить для углубленного анализа, необходима технология извлечения информации.
• Растущая потребность в автоматизацииНеобходимость автоматизации обработки и анализа информации росла вместе с объемом данных. Компании могут сэкономить время и деньги, используя технологию извлечения информации для автоматизации извлечения соответствующих данных из различных источников.
• Прогресс в обработке естественного языка (NLP)Возможности систем извлечения информации улучшаются благодаря постоянным разработкам в технологии обработки естественного языка. Эти достижения позволили извлекать информацию из текстового материала, которая была более точной и контекстно-зависимой.
• Растущее использование машинного обучения и ИИсоздание и применение сложных решений по извлечению информации подпитывалось широким признанием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различных отраслях. Эти технологические достижения приводят к созданию более точных и гибких систем.
• Потребности в регулировании и соответствииточное и эффективное извлечение информации требовалось для соответствия стандартам соответствия и регулирования в таких секторах, как банковское дело, здравоохранение и юриспруденция. Автоматизированные методы могут помочь обеспечить соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных.
• Растущее количество неструктурированной информацииэкспоненциальный рост неструктурированных данных — текста, фотографий и мультимедиа — потребовал использования передовых технологий для извлечения значимой информации. Этот спрос удовлетворялся технологиями извлечения информации, которые преобразовывали неструктурированные данные в структурированные форматы.
• Улучшение клиентского опытатехнологии извлечения информации использовались в розничной торговле и электронной коммерции для улучшения клиентского опыта. Это влечет за собой сбор соответствующих сведений о продукте, отзывов клиентов и анализ настроений из нескольких источников.
• Обнаружение мошенничества и управление рискамив таких отраслях, как финансы и страхование, извлечение информации было необходимо для обнаружения мошенничества и управления рисками. Автоматизированные системы могли собирать соответствующие данные и немедленно выявлять нарушения, снижая риски.
• Многоязычное извлечение и глобализацияпотребность в системах извлечения информации, которые могли бы обрабатывать и понимать текст на разных языках, росла по мере того, как компании расширялись на международном уровне. Развитие более адаптируемых и нейтральных по отношению к языку методов извлечения было подстегнуто этой тенденцией глобализации.
• Объединение других технологийтехнологии извлечения информации часто включались в более крупные пакеты бизнес-аналитики и аналитики данных, создавая синергетический эффект, который улучшал общие процедуры принятия решений на основе данных.

Глобальные ограничения рынка технологий извлечения информации IE

Несколько факторов могут выступать в качестве ограничений или проблем для рынка технологий извлечения информации IE. К ним могут относиться

• Сложность неструктурированных данныхнеструктурированные данные могут быть сложны для эффективного анализа и могут включать текст в различных форматах, фотографии и мультимедийную информацию. Системы извлечения информации ограничены внутренней сложностью неструктурированных данных, поскольку они должны постоянно адаптироваться для обработки различных типов данных.
• Надежность и качество исходных данныхкачество исходных данных оказывает большое влияние на правильность и надежность процесса извлечения информации. На производительность алгоритмов извлечения могут влиять предвзятости, несоответствия или ошибки во входных данных, что может привести к ненадежным результатам.
• Расходы на интеграцию и внедрениемогут быть существенные расходы, связанные с использованием технологий извлечения информации и их интеграцией в текущие системы. Это покрывает расходы на физическую инфраструктуру, лицензии на программное обеспечение и трудоемкую задачу развертывания и обслуживания систем квалифицированными специалистами.
• Проблемы конфиденциальности и безопасности данныхпроблемы безопасности данных и конфиденциальности возникают при извлечении информации из конфиденциальных данных. Для защиты извлеченной информации организациям необходимо принять строгие меры безопасности, особенно если они обрабатывают персональные данные (PII) или данные частных компаний.
• Отсутствие стандартизациитехнологии извлечения информации испытывают трудности из-за неоднородности типов и структур данных. Архитектура различных источников может различаться, что затрудняет создание универсальных моделей извлечения, которые безупречно работают с любым типом данных.
• Постоянное развитие контекста и языкаконтекстные тонкости могут со временем меняться из-за динамической природы языка. Системам извлечения информации может быть сложно приспособиться к изменяющемуся контексту и использованию языка; чтобы быть эффективными, их необходимо регулярно обновлять и улучшать.
• Проблемы с совместимостьюодним из потенциальных ограничений является необходимость обеспечения совместимости используемых вами в настоящее время систем и баз данных. Может быть сложно интегрировать методы извлечения информации с различными программными системами бесшовным образом.
• Опасения по поводу предвзятости и этикиИзвлечение информации имеет этические проблемы, особенно в таких областях, как анализ настроений и сбор мнений. Пользователи и органы власти обеспокоены возможностью алгоритмических предвзятостей и моральными последствиями автоматизированного принятия решений на основе извлечения информации.
• Ограниченные решения, эксклюзивные для отраслиОбщие решения по извлечению информации могут не всегда полностью соответствовать отраслевым требованиям. Наличие настраиваемых функций или настроек, которые удовлетворяют конкретным потребностям определенных предприятий, может стать ограничением.
• Противодействие изменениямОдним из ограничений может быть сопротивление внедрению новых процедур и технологий. Компании могут неохотно переходить с традиционных методов на технологию извлечения информации, особенно если они не знают или не понимают ее преимуществ.

Анализ сегментации глобального рынка технологий извлечения информации IE

Глобальный рынок технологий извлечения информации IE сегментирован на основе типа технологии, модели развертывания, области применения и географии.

Рынок технологий извлечения информации IE по типу технологии

• Обработка естественного языка (NLP)решения по извлечению информации на основе NLP сосредоточены на понимании и обработке человеческого языка, что позволяет извлекать сущности, связи и настроения из текстовых данных.
• Машинное обучение (ML)Извлечение информации на основе ML основано на алгоритмах, которые могут обучаться и адаптироваться к шаблонам в данных. Сюда входят контролируемые и неконтролируемые методы обучения для извлечения информации из различных источников.
• Распознавание образовтехнологии распознавания образов идентифицируют и извлекают информацию на основе предопределенных шаблонов или структур, что делает их эффективными для конкретных случаев использования с четко определенными форматами.

Рынок технологий извлечения информации IE, по модели развертывания

• Локальноелокальные решения предполагают развертывание технологий извлечения информации в инфраструктуре организации, обеспечивая больший контроль над данными и безопасностью.
• Облачноеоблачные решения используют инфраструктуру облачных вычислений, предлагая масштабируемость, гибкость и доступ из любой точки мира. Это особенно выгодно для организаций с динамическими вычислительными потребностями.

Рынок технологий извлечения информации IE, по применению

• Извлечение текстаизвлечение текста включает извлечение структурированной информации из неструктурированных текстовых данных, включая документы, статьи и веб-контент.
• Анализ изображений и мультимедиаизвлечение информации из изображений и мультимедиа включает анализ визуального и аудиоконтента для извлечения соответствующей информации, такой как объекты, настроения или контекст.
• Интеллектуальный анализ данныхизвлечение информации поддерживает интеллектуальный анализ данных и аналитику, выявляя закономерности, тенденции и идеи в больших наборах данных, помогая в процессах принятия решений.
• Анализ настроенийанализ настроений включает извлечение субъективной информации из текста для определения выраженного настроения или мнения, что ценно для понимания отзывов клиентов и настроений рынка.

Рынок технологий извлечения информации IE, по География

• Северная Америкарыночные условия и спрос в США, Канаде и Мексике.
• Европаанализ рынка технологий извлечения информации IE в европейских странах.
• Азиатско-Тихоокеанский регионфокус на таких странах, как Китай, Индия, Япония, Южная Корея и другие.
• Ближний Восток и Африкаизучение динамики рынка в регионах Ближнего Востока и Африки.
• Латинская Америкаосвещение рыночных тенденций и событий в странах Латинской Америки.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке технологий извлечения информации IE являются

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services (AWS)
• Oracle
• SAP
• Cisco Системы
• Intel

Область отчета

Самые популярные отчеты