Größe, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse von Big Data und Analytics, nach Typ (Datenintegration, Datenspeicherung und Datenpräsentation), nach Anwendung (IoT und M2M) und regionaler Prognose bis 2035

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BIG DATA UND ANALYTICS-MARKTÜBERBLICK

Der globale Big Data- und Analytics-Markt wird voraussichtlich von 444,63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 1333,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 ansteigen und zwischen 2026 und 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 13 % wachsen.

Big Data und Analytics beziehen sich auf Techniken zur Verwaltung und Analyse riesiger, komplexer Datenmengen, die zu operativer Business Intelligence führen. Diese Datensätze werden aufgrund ihrer Eigenschaften, die als „drei Vs Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt" bezeichnet werden und aus sozialen Medien, intelligenten IoT-Geräten und Transaktionssystemen stammen, als Big Data bezeichnet. Für solche Daten greifen herkömmliche Methoden nicht, weshalb moderne Tools wie Datenvisualisierung, Data Mining und Data-Learning-Algorithmen zum Einsatz kommen. Der Prozess umfasst die Initialisierung gesammelter Daten mit vordefinierten Formaten oder Datenbanken, die Wartung, Datenverarbeitung und erweiterte Datenanalyse. Techniken wie die Visualisierung wandeln Datensätze in Karten oder Abbildungen um und erleichtern so das Erkennen von Anomalien, Trends und anderen Mustern. Analysetools werden vor Ort oder als Software-as-a-Service-Lösungen in den Bereichen Kundenanalyse, Lieferkette, Marketing, Risikobewertung und Mitarbeiter bereitgestellt.

Big-Data-Analysen werden in den Bereichen Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel und Fertigung eingesetzt und haben das Geschäftsumfeld radikal verändert. Sie tragen dazu bei, Entscheidungen zu verbessern, die Effizienz zu steigern und durch die Identifizierung von Datenmustern und zukünftige Trendprognosen einzigartige Kundenerlebnisse zu bieten. So konzentriert sich der Einzelhandel beispielsweise auf das Kundenverhalten, um gezielte Marketingmaßnahmen zu ergreifen, und im Gesundheitswesen fördert er eine bessere Versorgung durch die Betonung von Behandlungsansätzen. Deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysemethoden werden auf Geschäftsinnovationen angewendet und passen sich den Marktbedürfnissen und Erkenntnissen für die weitere Entwicklung an. Allein dieser Grund verdeutlicht den Wettbewerbsvorteil, den Unternehmen durch die tabellarische Darstellung wichtiger Informationsströme, die Steigerung der Produktivität und die Förderung von Innovationen erzielen.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Verbesserte Datennutzung im Gesundheitswesen zur Beschleunigung des Marktwachstums

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Während des COVID-19-Ausbruchs unterstützten Anwendungen von Big Data und Analysen die Überwachung, Prophezeiung und Zeitplanung. Ärzte waren in der Lage, die Häufigkeit von Infektionen anhand großer Datensätze zu verfolgen, geographische Regionen zu lokalisieren, in denen Infektionen auftreten könnten, und sogar die Regionen abzuschätzen, in denen Infektionen wahrscheinlich auftreten würden, und so deren Entstehung zu verhindern. Fortschrittliche Technologien verbesserten die Impfstoffentwicklung, indem sie die Methoden zur Auswertung klinischer Studienergebnisse und zur Bestimmung der besten Wirkstoffkombinationen vereinfachten. Fortschrittliche Technologien verbesserten die Impfstoffentwicklung, indem sie die Methoden zur Auswertung klinischer Studienergebnisse und zur Bestimmung der besten Wirkstoffkombinationen vereinfachten. Auch die Reaktionen im öffentlichen Gesundheitswesen verbesserten sich, wobei datengestützte Erkenntnisse die Richtlinien zu sozialer Distanzierung, Quarantänemaßnahmen und Ressourcenzuweisung leiten. Die Innovationen aus dieser Zeit haben die Gesundheitspraktiken verändert und die Bedeutung der Analytik für die Verbesserung der Vorbereitung und die Verbesserung der globalen Gesundheitsergebnisse hervorgehoben.    

NEUESTE TRENDS

Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um den Markt voranzutreiben

Die Verbesserung dieser Big-Data- und Analysetools durch die Einbindung künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechniken schafft einen riesigen Markt für diese Tools bei verschiedenen Unternehmensorganisationen. Automatisierte Software analysiert große Datenmengen und macht es dank der Automatisierung durch künstliche Intelligenz einfacher, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und minimalen Rechenfehlern zu verarbeiten. Doch selbst in Fällen, in denen die Daten stark strukturiert sind, erfassen herkömmliche Algorithmen nicht alle Kombinationen und gegenseitigen Abhängigkeiten in den Daten, die zu den Ergebnissen beitragen, und verbessern so Vorhersagen und Entscheidungsfindung. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, Echtzeitinformationen zu erfassen, Kundenbeziehungen anzupassen, die Effizienz zu steigern und Risiken zu mindern. Durch die Integration von KI und maschinellem Lernen wird die Anwendung von Big Data schrittweise in allen Sektoren mit dynamischen Preisgestaltungstechniken, Erkennung von Kreditkartenbetrug und Lieferkettenmanagement ausgeweitet.

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BIG DATA- UND ANALYTICS-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in Datenintegration, Datenspeicherung und Datenpräsentation kategorisiert werden

• Datenintegration: Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen kombiniert, um eine einzige Datenbank für die Analyse zu bilden. Unternehmen beschäftigen sich mit Problemen im Zusammenhang mit der dezentralen Natur von Daten, die aus internen Systemen als Quellen von Clouds stammen. Der Markt für Datenintegration wächst weltweit aufgrund des wachsenden Problems der Komplexität von Datenumgebungen. Fortschrittliche Integrationstools bieten Funktionen wie Datenprofilierung, Qualitätsmanagement und Governance, die die Datenqualität gewährleisten. Mit der zunehmenden Verbreitung cloudbasierter Lösungen steigt auch die Nachfrage nach solchen Lösungen, insbesondere zur Erfassung und Analyse von Daten.

• Datenspeicherung: Datenspeicherung wird in Technologien verwendet, um große Mengen an Informationen aus einer oder mehreren Quellen sicher aufzubewahren. Dadurch wird auch der Bedarf an Lösungen, die gut mit strukturierten und unstrukturierten Daten umgehen können, relevanter. Dies gilt insbesondere für die Datenspeicherung und damit verbundene Lösungen, da immer mehr Unternehmen auf Cloud-Lösungen umsteigen, da diese schneller und kostengünstiger sind. Unternehmen beginnen, sich für Unternehmen zu entscheiden, die eine Kombination aus Ressourcen vor Ort und in der Cloud bereitstellen. Neue Technologien bei Speichermedien, beispielsweise SSDs und verteilten Dateisystemen, verbessern die Datenabrufraten und die Zuverlässigkeit.

• Datenpräsentation: Datenpräsentation ist der allgemeine Prozess der Präsentation von Material, das aus der Big-Data-Analyse mithilfe von Tools wie grafischen und schriftlichen Berichten gewonnen wurde. Der Bedarf an natürlichen und benutzerfreundlichen Tools zur Unterstützung der Datenvisualisierung ist gestiegen, da sie bei der Analyse komplexer Daten helfen. Zu den Tools, die schnell unverzichtbar werden, gehören Datenvisualisierungen wie Dashboards, interaktive Berichte und leistungsstarke Software. Einzelpersonen und Organisationen erhalten branchenübergreifend Echtzeitdaten, um die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen. Diese Präsentationstools werden durch KI automatisiert und stellen so sicher, dass komplexe Daten auch Benutzern zugänglich gemacht werden, die möglicherweise nicht einmal Programmiersprachen verstehen.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in LoT und M2M kategorisiert werden.

• LoT: Das Internet der Dinge (IoT) verbindet Geräte, die über Sensoren und intelligente Geräte riesige Datenmengen generieren. Die Analyse solcher Daten erfordert Big-Data-Analysen, um unter anderem Erkenntnisse über die Leistung der Geräte, die Nutzung durch die Benutzer und die Produktivität zu gewinnen. Durch prädiktive Analysen können Geräteausfälle im Voraus vorhergesagt werden, sodass Wartungsarbeiten durchgeführt werden können, bevor sie ausfallen. IoT und Big Data steigern die Effektivität in bestimmten Bereichen, darunter Smart Cities, Gesundheitswesen und Fertigungsindustrie. Diese ergänzenden Funktionen verbessern die Überwachung und Kontrolle in Echtzeit und können auf eine Vielzahl von Unternehmen angewendet werden.

• M2M: Machine to Machine (M2M) bezieht sich auf die direkte Kommunikation zwischen Geräten und fördert die Automatisierung in der Fertigungs- und Logistikbranche. M2M-Kommunikationsinteraktionsdaten werden durch Big-Data-Analysen gesammelt und verarbeitet, um bestimmte Trends im Prozess zu verstehen und den Gesamtprozess zu optimieren. Die Anwendung von Echtzeit-Steuerungstechniken bezieht sich auf die Fähigkeit, den Zustand und die Produktivität der Ausrüstung zu überwachen, um den Einsatz von Vorhersagetechniken in Wartungsplänen zu erleichtern. M2M-Analysen verbessern die Organisation, indem sie Ressourcen verwalten, Kosten senken und sicherstellen, dass fundierte Entscheidungen getroffen werden. Dies führt zu geringeren Ausgaben und einer verbesserten Gesamtproduktivität der Organisation.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Exponentielle Datengenerierung zur Ankurbelung des Marktes

Das Datenvolumen nimmt rasant zu und wird auf 175 Zettabyte geschätzt. Dieser Zustrom hat verschiedene Ursachen, darunter soziale Medien, IoT-Geräte, digitale Transaktionen und viele andere Online-Aktivitäten, was zu großen Mengen hochdefinierter und nicht identifizierter Daten führt. Da das Datenvolumen in Unternehmen zunimmt, wird die Verwaltung und Analyse dieser Daten zu einer Herausforderung. Dies führt zu einem Bedarf an einer Lösung für komplexe Analysen, die für die Durchführung der Analyse und die Ermittlung nützlicher Daten erforderlich sind. Zur Verarbeitung und Analyse nutzen die Unternehmen fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Cloud Computing Wachstum des Big-Data- und Analytics-Marktes. Sie helfen Unternehmen, Effizienzen und Muster zu verstehen und sogar evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, wodurch Unternehmen in einer Welt, die sich hin zu einer datengesteuerten Welt wandelt, eine vorteilhafte Position einnehmen.

Der Aufstieg des Cloud Computing hat den Markt revolutioniert und erweitert

Cloud Computing hat erheblich zugenommen und die Art und Weise, wie der kommerzielle Sektor mit der Datenspeicherung und Datenverarbeitung umgeht, völlig verändert. Die Implementierung von Cloud Analytics hilft Unternehmen dabei, große und komplexe Dateneinblicke zu gewinnen, ohne erhebliche Anfangsinvestitionen in die Infrastruktur zu tätigen. Diese Verschiebung ermöglicht auch eine präzise Kontrolle über die Rechenressourcen, sodass Unternehmen optimale Leistung und geringen Overhead erzielen können. Aufgrund der Erschwinglichkeit und der mit der Implementierung verbundenen Einfachheit können vor allem KMU in die Cloud einsteigen und Analysetools erhalten, die ursprünglich von großen Organisationen implementiert wurden. Cloud Computing verbessert auch die Datenverarbeitung in Echtzeit, da es Unternehmen ermöglicht, schneller effektive Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig können Unternehmen die Skalierbarkeit ihrer Datenspeicherung und -analyse problemlos erweitern, was sie sehr flexibel macht.

Zurückhaltender Faktor

Hohe Infrastrukturkosten und Komplexität behindern den Markt

Der Einsatz von Big Data und Analytics kann verschiedene kapitalintensive und andere Kosten für Hardware, Software und Personal mit sich bringen. Die Einführung von Big-Data-Lösungen ist in vielen KMU kein Luxus, was bedeutet, dass viele Unternehmen es sich nicht leisten können oder nicht in der Lage sind, es in ihre Abläufe zu integrieren. Die Kosten für leistungsstarke Server- und Speichersysteme sowie die Kosten für Datenanalysetools sind recht hoch und können für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus erschweren die Hardware-, Software- und Betriebsanforderungen für die Erstellung und Implementierung von Big-Data-Systemen die Einführung. Ein weiterer Kostenfaktor ist der Bedarf an Fachpersonal für die Datenspeicherung oder gar für die Datenanalyse. Solche Herausforderungen können die Effektivität der Big-Data-Nutzung durch KMU verringern und ihre Wettbewerbsvorteile in Branchen verringern, die stark auf datengesteuerte Entscheidungsfindung angewiesen sind. Dies sind jedoch einige der Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind. Mit der Entwicklung von Cloud-Lösungen werden die Optionen jedoch erschwinglicher und skalierbarer.

Gelegenheit

Wachsende Nachfrage in verschiedenen Branchen, um Marktchancen zu schaffen

Der Bedarf an Big Data und Analysen nimmt erheblich zu und betrifft das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, den Einzelhandel und die Fertigungsindustrie. Unternehmen und Institutionen in diesen Branchen implementieren erfolgreich Analytics, beispielsweise Predictive Analytics zur Trend- und Ergebnisprognose und Customer Analytics zur Produkt-/Dienstleistungsdifferenzierung anhand der Kundengruppen. Big Data im Fertigungssektor steigert die Produktivität durch Lieferkette und vorausschauende Wartung. Gesundheitsanalytik zur Verbesserung der Qualität des Austauschs und der Verwaltung sowie Finanzen nutzen sie beim Risikomanagement, bei der Betrugsverfolgung und bei der Kundenbewertung. Angesichts der Bedeutung der Macht der Daten für verschiedene Entscheidungen in Branchen steigt die Nachfrage nach verbesserten Analyselösungen. Es zeigt auch, dass die Komplexität, mit der jeder Sektor konfrontiert ist, eine Chance für Lösungsanbieter ist, Big Data und Analysen zu integrieren und anzupassen, um die für jeden Sektor spezifischen Herausforderungen zu bewältigen und so den Markt stark und wachsend zu machen.

Herausforderung

Datenschutz- und Sicherheitsrisiken stellen den Markt vor Herausforderungen

Die Anhäufung und Analyse großer Informationsmengen durch Organisationen erhöht die Anfälligkeit für Cyberangriffe und macht den Datenschutz zu einem kritischen Thema. Da die Big-Data-Analyse immer häufiger bei der Verwaltung verschiedener Aktivitäten innerhalb des Unternehmens eingesetzt wird, besteht ein erhöhtes Risiko von Datenlecks sowie der Einhaltung strenger Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dabei sind zwar strenge Vorschriften im Datenschutz umzusetzen, doch der Umgang mit einer immensen Datenmenge ist eine gewaltige Aufgabe. Datenschutzverletzungen innerhalb einer Organisation sind teuer, können Bußgelder nach sich ziehen und den Ruf erheblich schädigen. Aus diesen Gründen kann es sein, dass viele Unternehmen für einige Zeit von der Einführung von Big-Data-Analysen absehen. Daher sind höhere Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen beim Umgang mit Big Data relevant, da Unternehmen sich trotz dieser Risiken darauf freuen, die Leistungsfähigkeit von Big Data zu nutzen.

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BIG DATA UND ANALYTICS MARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika ist weltweit der größte Abnehmer von Big-Data- und Analytics-Marktanteilen, und der US-amerikanische Big-Data- und Analytics-Markt ist für diese Position besonders entscheidend. Die Region bietet ein unterstützendes Umfeld für Technologieunternehmen, Forschungszentren und Startups, die neue Lösungen für Big Data entwickeln. Globale, technologieorientierte Business-Hotspots wie das Silicon Valley geben dem Markt Auftrieb, und Märkte in großen Unternehmenssegmenten wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel finanzieren größtenteils die Analyseinfrastruktur. Die USA sind Spitzenreiter bei der Integration neuer Technologien, insbesondere der KI und des maschinellen Lernens, die bei der Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt werden. Darüber hinaus kommt das Vorhandensein einer freundlichen Regulierungsstruktur sowie die wachsende Bedeutung des Datenschutzes auch Nordamerika zugute und trägt dazu bei, seine Führungsposition zu behaupten.

• Europa

Europas Big-Data- und Analysemarkt wächst aufgrund der zunehmenden Datenerzeugung und der Nutzung verbesserter Kommunikationssysteme rasant. Analysetools werden in Unternehmen immer beliebter, um die Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen im Unternehmen zu treffen. Regeln wie die DSGVO tragen dazu bei, die Praktiken des Datenmanagements zu stärken und das Vertrauen in Analyselösungen zu stärken. Der Bedarf an verbesserten Analysen wird wahrscheinlich wachsen, da Branchen nach Vorteilen streben.

• Asien

Aufgrund der digitalen Transformation in Ländern wie China und Indien wird erwartet, dass der Big-Data- und Analysemarkt im asiatisch-pazifischen Raum schnell wachsen wird. Branchen wie BFSI, Gesundheitswesen und Einzelhandel sowie die zunehmende Nutzung von Smartphones und anderen IoT-Geräten treiben die Datenerstellung voran. Regierungsinitiativen für Smart Cities kurbeln die Nachfrage weiter an und sorgen für nachhaltiges Marktwachstum.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche sichern sich einen Wettbewerbsvorteil durch Innovationen, die die Marktexpansion vorantreiben

Die Hauptakteure der Branche betonen Produktentwicklung und Innovation als primäre Strategien, die ihnen helfen werden, den Status des bloßen Marktes zu vermeiden. KI- und ML-Technologien sorgen dafür, dass ihre Lösungen mehr Erkenntnisse aus Big Data bieten. Die Implementierung von KI und ML in Unternehmen ermöglicht es ihnen, komplexe Datenaufgaben auszuführen und verborgene Muster zu identifizieren, die zu besseren Vorhersagen führen. In der Cloud gehostete Anwendungen mit darin eingebetteten Analysefunktionen erfreuen sich aufgrund der Flexibilität und Offenheit des Cloud-Bereichs immer größerer Beliebtheit. Dieser ständige Fortschritt in der Wissensentwicklung erhöht die Effektivität und Produktivität, unterstützt den Entscheidungsprozess und trägt dem zunehmenden Bedarf an klaren Lösungen für Anforderungen Rechnung, die in einem so dynamischen Umfeld die Wettbewerbsfähigkeit gewährleisten.

Liste der Top-Big-Data- und Analytics-Unternehmen

• Microsoft (U.S.)
• MongoDB (U.S.)
• Predikto (U.S.)
• Informatica (U.S.)
• CS (U.S.)
• Blue Yonder (U.S.)
• Azure (U.S.)
• Software AG (Germany)
• Sensewaves (France)
• TempoIQ (U.S.)
• SAP (Germany)
• OT (Israel)
• IBM (U.S.)
• Cyber Group (France)
• Splunk (U.S.)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

Dezember 2023: AWS hat kürzlich den erweiterten Amazon SageMaker auf den Markt gebracht, der Daten, Analysen und künstliche Intelligenz kombiniert. Das cloudbasierte SageMaker Unified Studio ermöglicht Benutzern den einfachen Zugriff auf Daten innerhalb von Organisationen und über verschiedene Analyse-, ML- und KI-Services hinweg, die von AWS für eine unendliche Anzahl von Anwendungsfällen bereitgestellt werden. Zu den neuen Funktionen gehören SageMaker Lakehouse, das Daten aus verschiedenen Quellen vereinheitlicht, und Zero-ETL-Integrationen mit SaaS-Anwendungen für einen nahtlosen Datenzugriff. Diese Plattform unterstützt SQL-Analysen, ML-Modelltraining und generative KI und ermöglicht es Kunden, leistungsstarke Tools für die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung zu nutzen, wobei namhafte Partner diese neuen Funktionen bereits erkunden.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Big Data und Analysen haben Branchen revolutioniert, indem sie umsetzbare Erkenntnisse liefern, die Effizienz verbessern und Innovationen durch Tools wie KI, ML und Cloud Computing vorantreiben. Während weiterhin Herausforderungen wie hohe Kosten und Datensicherheit bestehen, unterstreichen technologische Fortschritte und eine wachsende Nachfrage in Sektoren wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und BFSI das Wachstumspotenzial des Marktes. Regionale Märkte wie Nordamerika sind mit einer robusten Infrastruktur führend, während der asiatisch-pazifische Raum aufgrund der digitalen Transformation ein schnelles Wachstum verzeichnet. Wichtige Akteure entwickeln weiterhin Innovationen und sorgen so für Wettbewerbsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit in diesem dynamischen Bereich. Die Entwicklung des Marktes soll Organisationen auf der ganzen Welt stärken und eine bessere Entscheidungsfindung und nachhaltiges Wachstum fördern.