Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Big Data und Data Engineering Services, nach Typ (Datenmodellierung, Datenintegration, Datenqualität und Analyse), nach Anwendung (Marketing und Vertrieb, Finanzen, Betrieb sowie Personalwesen und Recht), regionale Einblicke und Prognosen von 2025 bis 2035

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Marktüberblick für Big Data und Data Engineering Services

Der weltweite Markt für Big-Data- und Data-Engineering-Dienste wurde im Jahr 2025 auf 26,38 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2026 28,88 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2035 kontinuierlich auf 65,65 Milliarden US-Dollar anwachsen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 9,5 % von 2025 bis 2035.

Big Data bezieht sich auf große und komplexe Datenmengen, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstools nur schwer zu verwalten und zu verarbeiten sind. Dabei geht es um die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen, oft in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Data Engineering Services hingegen sind Dienstleistungen, die sich auf die praktische Anwendung technischer Prinzipien auf den Entwurf, die Entwicklung, das Testen und die Wartung von Systemen und Infrastrukturen für den Umgang mit Daten konzentrieren. 

Der Markt für Big Data und Data Engineering Services wächst aus mehreren Gründen. Der Markt für Big Data und Data Engineering Services verzeichnete ein erhebliches Wachstum, angetrieben durch die zunehmende Einführung datengesteuerter Entscheidungsprozesse in allen Branchen. Das exponentielle Wachstum der von Organisationen und Einzelpersonen generierten Datenmengen hat die Nachfrage nach Lösungen angeheizt, die große Datenmengen effizient verarbeiten und verarbeiten können.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Der Markt war aufgrund der verstärkten Betonung der digitalen Transformation während der Pandemie mit einem Anstieg der Nachfrage konfrontiert

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt für Big Data und Data Engineering Services im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Der plötzliche Anstieg der CAGR ist auf das Wachstum des Marktes und die Rückkehr der Nachfrage auf das Niveau vor der Pandemie zurückzuführen, sobald die Pandemie vorbei ist.

Die Pandemie hat branchenübergreifend Initiativen zur digitalen Transformation beschleunigt. Unternehmen erkannten, wie wichtig es ist, agil und datengesteuert zu sein, um mit Unsicherheiten umzugehen. Dies führte zu erhöhten Investitionen in Big Data und Data Engineering Services zur Unterstützung digitaler Initiativen.

NEUESTE TRENDS

Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von KI und maschinellem Lernen, um den Markt effizienter zu gestalten

Der Markt für Big Data und Data Engineering Services ist so dynamisch wie jeder andere Markt. Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Big-Data-Plattformen nimmt zuprädiktive Analytikund Automatisierungsmöglichkeiten. Dieser Trend unterstützt intelligentere und datengesteuerte Entscheidungsprozesse.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) haben im Jahr 2024 über 78 % der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion eingeführt, was die Einführung fortschrittlicher Analysen in Big-Data-Plattformen vorantreibt.

• Nach Angaben der Data Science Central Association machte Predictive Analytics im Jahr 2024 32,56 % des globalen Datenanalysemarktes aus und beeinflusste die Investitionen in die Data-Engineering-Infrastruktur.

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BIG DATA- UND DATA-ENGINEERING-DIENSTLEISTUNGSMARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Je nach Typ lässt sich der Markt in Datenmodellierung,Datenintegration, Datenqualität und Analyse.

Leistungsmäßig ist die Datenmodellierung das größte Segment. Bei der Datenmodellierung handelt es sich um den Prozess der Erstellung einer abstrakten Darstellung der Struktur und Beziehungen innerhalb einer Datenbank. Dabei geht es darum, die Entitäten, Attribute und Beziehungen zu definieren, um ein besseres Verständnis der Datenorganisation zu ermöglichen. Bei der Datenintegration geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zu vereinheitlichen, um eine einheitliche Ansicht bereitzustellen. Es stellt sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und für die Analyse im gesamten Unternehmen verfügbar sind. Unter Datenqualität versteht man die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Aktualität der Daten. Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist für zuverlässige Geschäftsentscheidungen unerlässlich. Bei der Analytik geht es um die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation bedeutungsvoller Muster und Erkenntnisse innerhalb von Daten. Es umfasst eine Reihe von Techniken, darunter statistische Analyse, Data Mining, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen.

Auf Antrag

Je nach Anwendung kann der Markt in Marketing und Vertrieb, Finanzen, Betrieb sowie Personal und Recht unterteilt werden.

Bezogen auf die Dienstleistungen ist die Absatzfinanzierung das größte Segment.  Big Data ermöglicht die Analyse großer Datensätze, um Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und das Kaufverhalten der Kunden zu gewinnen. Diese Informationen werden verwendet, um gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Kundenerlebnisse zu erstellen. Big-Data-Analysen helfen Finanzinstituten, Risiken einzuschätzen und zu verwalten, indem sie große Datensätze auf Muster, Anomalien und Markttrends analysieren. Dies ist entscheidend für fundierte Entscheidungen über Investitionen, Kredite und andere finanzielle Aktivitäten. Big-Data-Analysen helfen bei der Optimierung von Lieferkettenabläufen, indem sie Echtzeit-Einblick in Lagerbestände, Bedarfsprognosen und Logistik bieten. Dies hilft Unternehmen, Abläufe zu rationalisieren und Kosten zu senken. Big Data wird in Talentakquiseprozessen genutzt, um Lebensläufe, Social-Media-Profile und andere Datenquellen zu analysieren und so geeignete Kandidaten zu identifizieren. Dies verbessert die Effizienz von Rekrutierungsprozessen. Big-Data-Analysen werden im juristischen Bereich für prädiktive Modellierung, Fallergebnisanalyse und Forschung eingesetzt. Juristen können Daten nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und Fallstrategien zu verbessern.

FAHRFAKTOREN

Das exponentielle Datenwachstum hat die Nachfrage auf dem Markt erhöht

Die schiere Menge an Daten, die von Organisationen und Einzelpersonen generiert werden, wächst in einem beispiellosen Tempo. Big Data und Data Engineering Services sind für die Verwaltung, Verarbeitung und Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus dieser riesigen Datenmenge unerlässlich. Die Menge der weltweit generierten Daten wächst in einem beispiellosen Tempo. Dazu gehören Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, IoT-Geräten, Geschäftstransaktionen und mehr. Big-Data-Lösungen sind darauf ausgelegt, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Das exponentielle Datenwachstum ist ein grundlegender Treiber für den Markt für Big Data und Data Engineering Services. Da die Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten immer weiter zunimmt, suchen Unternehmen nach skalierbaren und effizienten Lösungen, um den Wert ihrer Daten zu nutzen, was die Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen steigertDatenmanagementund Verarbeitungsmöglichkeiten.

• Nach Angaben des US-Handelsministeriums beschleunigten 65 % der Unternehmen nach der Pandemie ihre Projekte zur digitalen Transformation, was die Nachfrage nach Data-Engineering-Diensten erhöhte.

• Die International Data Corporation (IDC) berichtet, dass im Jahr 2023 weltweit 97 Zettabytes an Daten generiert wurden, was den Bedarf an skalierbaren Data-Engineering-Lösungen erhöht.

Initiativen zur digitalen Transformation haben die Nachfrage auf dem Markt beeinflusst

Unternehmen durchlaufen eine digitale Transformation, um in der modernen Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Big Data und Data Engineering Services spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung und Unterstützung dieser Initiativen und helfen Unternehmen, agiler und datengesteuerter zu werden. Initiativen zur digitalen Transformation sind ein wesentlicher Treiber für das Wachstum des Marktes für Big Data und Data Engineering Services. Bei der digitalen Transformation geht es um die Integration digitaler Technologien in verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs, wodurch sich die Art und Weise, wie Organisationen arbeiten und Werte liefern, grundlegend verändert. Der Vorstoß zur digitalen Transformation ist ein wichtiger Katalysator für das Wachstum des Marktes für Big Data und Data Engineering Services. Während Unternehmen bestrebt sind, datengesteuerter, agiler und kundenorientierter zu werden, steigt die Nachfrage nach Technologien und Diensten, die große Datenmengen effektiv verwalten und daraus Erkenntnisse ableiten können, weiter. Auf diese Weise führte dieser Faktor zum Wachstum des Marktes für Big Data und Data Engineering Services.

EINHALTENDE FAKTOREN

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken führen zu einem rückläufigen Trend auf dem Markt

Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit sind stärker geworden. Da Unternehmen große Mengen sensibler Daten sammeln und verarbeiten, liegt der Schwerpunkt verstärkt auf der Gewährleistung des Schutzes der Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff. Infolgedessen wird es einen rückläufigen Trend auf dem Markt geben.

• Laut NIST gaben nur 31 % der Unternehmen an, dass ihre Daten KI-fähig seien, was auf eine große Zurückhaltung bei der Implementierung von Big-Data-Diensten hinweist.

• Das U.S. Bureau of Labor Statistics stellt einen Mangel an qualifizierten Dateningenieuren von 40 % im Jahr 2024 fest, was die schnelle Bereitstellung von Datenlösungen einschränkt.

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BIG DATA UND DATA ENGINEERING SERVICES MARKT REGIONALE EINBLICKE

Der Markt ist hauptsächlich in Europa, Lateinamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Nordamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Die Region Nordamerika dominiert den Markt aufgrund der fortschrittlichen technologischen Infrastruktur

Nordamerika hat den größten Marktanteil bei Big Data und Data Engineering Services, da es über eine hochentwickelte und ausgereifte technologische Infrastruktur verfügt. Die Region verfügt über ein gut etabliertes IT-Ökosystem mit einem hohen Grad an Digitalisierung, was die Einführung von Big Data und Data Engineering Services begünstigt. Viele der weltweit führenden Technologieunternehmen, darunter wichtige Akteure im Big-Data-Bereich, haben ihren Hauptsitz in Nordamerika. Unternehmen wie Google, Amazon, Microsoft, IBM und andere sind stark vertreten und tragen zur Marktbeherrschung der Region bei. In Nordamerika gibt es zahlreiche Innovationszentren, Forschungszentren und akademische Einrichtungen, die sich auf Spitzentechnologien wie Big Data und Data Engineering konzentrieren. Die Präsenz dieser Institutionen fördert Innovation, Forschung und die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen. Nordamerikanische Unternehmen waren in der Vergangenheit die ersten Anwender von Technologielösungen. Die Innovationskultur und die Bereitschaft, in neue Technologien zu investieren, tragen dazu bei, dass die Region eine führende Rolle bei der Einführung von Big Data und Data-Engineering-Diensten einnimmt.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Hauptakteure konzentrieren sich auf Innovation und Zusammenarbeit zur Marktexpansion

Hauptakteure auf dem Markt für Big Data und Data Engineering Services sind Unternehmen, die eine Reihe von Produkten, Lösungen und Dienstleistungen im Zusammenhang mit der Verwaltung und Wertschöpfung aus großen und komplexen Datensätzen anbieten. Diese Unternehmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Innovationen, der Gestaltung von Branchentrends und der Erfüllung der vielfältigen Bedürfnisse von Organisationen, die die Leistungsfähigkeit von Daten nutzen möchten. Führende Unternehmen investieren in Forschung und Entwicklung, um am Markt an der Spitze zu bleiben. Sie streben nach Innovationen, indem sie neue Funktionen, Technologien und Ansätze einführen, um aufkommende Herausforderungen anzugehen und den sich verändernden Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht zu werden. Wichtige Akteure gehen häufig strategische Partnerschaften und Übernahmen ein, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Dies hilft ihnen, wettbewerbsfähig zu bleiben und End-to-End-Lösungen anzubieten, die verschiedene Aspekte von Big Data und Data Engineering abdecken. Viele wichtige Akteure sind weltweit präsent und betreuen Kunden in verschiedenen Regionen. Sie bieten Kundensupport, Schulungen und professionelle Dienstleistungen, um sicherzustellen, dass Unternehmen den Nutzen ihrer Big Data- und Data-Engineering-Lösungen maximieren können.

• Accenture: Laut Accentures Innovationsbericht 2024 haben sie weltweit über 1.200 Enterprise Data Engineering-Projekte umgesetzt.

• Capgemini: Nach Angaben des Unternehmens hat Capgemini im Jahr 2024 über 850 KI-gesteuerte Analysebereitstellungen abgeschlossen.

Liste der führenden Big-Data- und Data-Engineering-Dienstleistungsunternehmen

• Accenture(Ireland)
• Capgemini(France)
• KPMG(Netherlands)
• Course5(U.S.)
• Sigmoid(U.S.)

INDUSTRIELLE ENTWICKLUNG

November 2022:Accenture hat das japanische Data-Science-Unternehmen ALBERT Inc. übernommen und erweitert damit seine Daten- und KI-Kompetenzen.

BERICHTSBEREICH

Der Bericht bündelt umfangreiche Untersuchungen zu den qualitativen und quantitativen Faktoren, die den Markt beeinflussen. Es bietet einen umfassenden Makro- und Mikroüberblick über die Branche der Online-Reputationsdienste. Diese Studie stellt einen Bericht mit umfassenden Studien zum Markt für Online-Reputationsmanagementdienste vor, in denen die Unternehmen beschrieben werden, die den Prognosezeitraum beeinflussen. Detaillierte Studien bieten auch eine umfassende Analyse, indem sie Faktoren wie Segmentierung, Chancen, industrielle Entwicklungen, Trends, Wachstum, Größe, Marktanteil, Beschränkungen und andere untersuchen.

Darüber hinaus werden in dem Bericht auch die Auswirkungen der Post-COVID-19-Pandemie auf internationale Marktbeschränkungen und ein tiefes Verständnis dafür dargelegt, wie sich die Branche erholen wird und welche Strategien es gibt. Abschließend wurde auch die Wettbewerbslandschaft im Detail untersucht, um Klarheit über die Wettbewerbslandschaft zu schaffen.