Marché de l’intelligence décisionnelle, par type (basé sur l’humain, basé sur la machine et basé sur hybride), par application (BFSI, soins de santé, médias et divertissement, vente au détail et transport), et perspectives et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DE L'INTELLIGENCE DÉCISIONNELLE

La taille du marché mondial de l'intelligence décisionnelle est évaluée à 3,58 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 4,01 milliards de dollars en 2026, pour atteindre 11,29 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC projeté de 12 % au cours de la période de prévision 2025-2035.

L'intelligence décisionnelle est un domaine en évolution centré sur l'avancement de la prise de décision au sein des organisations à travers des formes organisées, les capacités humaines et l'intégration de l'innovation. Il permet aux organisations de réaliser des opérations commerciales critiques en préparant les personnes à des capacités d'analyse avancées intégrées dans leurs formulaires de prise de décision. L'objectif essentiel de l'intelligence décisionnelle est de combler le fossé entre la prise de décision et les données.

Les dispositifs d'intelligence décisionnelle utilisent des calculs avancés et des stratégies basées sur les données pour analyser des sommes infinies d'informations, extraire des informations pertinentes et produire des expériences rentables. Cela permet aux entreprises d'améliorer leur efficacité, de surveiller les dangers et d'optimiser l'allocation des actifs de manière productive. En conséquence, cette approche est devenue de plus en plus connue et rentable pour améliorer la prise de décision au sein du marché. Par exemple, selon un rapport d'étude, en 2023, 33 % des projets d'envergure avaient fait appel à des examinateurs doués en intelligence décisionnelle, en particulier en modélisation de choix. Cela a joué un rôle déterminant en aidant les examinateurs d'informations et les directeurs dans différents exercices, comprenant la composition, la planification, l'exécution, la modélisation, la vérification, l'ajustement et l'ajustement des modèles et des processus de choix pour rester compétitifs et répondre aux demandes des clients sur le marché.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

Pandémie de covid-19

Avec les confinements et les restrictions de circulation, le marché a montré un régime positif

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La propagation du COVID-19 a eu un effet positif sur ce marché. La propagation de l'infection a accru la demande de dispositions permettant aux organisations d'aider à faire des choix plus éclairés en matière de rencontre avec les clients, de gestion des risques et de gestion de la chaîne d'approvisionnement. En outre, au cours de cet épisode, les organisations ont reconnu l'importance de la coordination des informations sur la contrefaçon dans leurs systèmes d'informations commerciales afin de robotiser les courses et d'améliorer la précision de la prise de décision, ce qui en fait un outil essentiel pour le développement du marché.

DERNIÈRES TENDANCES

Développement du Big data Analytics dans la Business Intelligence pour incuber la croissance du marché

L'intelligence décisionnelle est l'un des domaines de la science de l'information et des fausses informations qui connaît la croissance la plus rapide. Les dispositifs et étapes de programmes informatiques tels qu'IBM Cognos Decision Stream et RapidMiner aident à l'investigation des informations, au renforcement des choix et à l'optimisation des formulaires liés aux données. Les informations sur les choix et les énormes analyses d'informations collaborent pour créer des cadres efficaces capables de traiter d'énormes quantités d'informations, encourageant la découverte d'informations et l'analyse de contenu. Ceci, à son tour, rationalise les formulaires de prise de décision pour les entreprises et l'administration. Par exemple, en janvier 2024, Qlik, fournisseur d'intégration de données, d'analyse et d'IA, a demandé à Kyndi de proposer des options commerciales basées sur l'IA. L'intégration par Qlik de l'innovation de Kyndi dans ses arrangements cloud améliore la compréhension des choix en combinant des informations organisées et non structurées pour des choix plus approfondis et plus éclairés.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, les systèmes d'intelligence décisionnelle intègrent de plus en plus de technologies d'intelligence artificielle (IA). En 2021, les systèmes d'aide à la décision basés sur l'IA étaient utilisés par 40 % des entreprises Fortune 500 dans des secteurs tels que la finance, la santé et la vente au détail, les systèmes de décision par l'IA devenant de plus en plus intégrés aux opérations, en particulier dans les tâches décisionnelles critiques.

• Un rapport de l'Agence de l'Union européenne pour la cybersécurité (ENISA) souligne que l'intégration de l'IoT aux systèmes d'intelligence décisionnelle a amélioré les capacités de prise de décision en temps réel. En 2022, plus de 30 % des appareils IoT dans le monde étaient connectés à des plateformes d'intelligence décisionnelle, permettant de réagir plus rapidement aux facteurs environnementaux changeants, tels que la météo ou la dynamique du marché.

Cette innovation informatise l'extraction de données significatives à partir de rapports et crée des éléments de connaissances communs. Les clients ne sont pas contraints par le devoir de choisir les bons slogans. Au-dessus du pied, ils peuvent être associés à la substance via des questions basées sur des mots, permettant un accès plus rapide aux données. Cela accélère à son tour toutes les méthodes en aval qui dépendent de données pratiques et permet leur utilisation dans la prise de décision en temps réel. Toutes ces composantes contribuent au développement du marché.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DE L'INTELLIGENCE DÉCISIONNELLE

Par type

En fonction du type, le marché est divisé en systèmes humains, hybrides et machines.

• Basé sur l'humain : la partie aide à la décision devrait se développer avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de référence. Ce cadre utilise des cadres de données organisationnelles pour analyser les informations et soutenir la prise de décision. Il sert de cadre de données utilisé pour soutenir les exercices commerciaux et la prise de décision de l'entreprise. Cette poignée dépend fondamentalement des bases de données et des données disponibles.

• Basé sur l'hybride : le fragment basé sur l'hybride devrait représenter une part de marché plus importante au cours de la période considérée. Les organisations peuvent améliorer la précision des décisions et prendre des décisions plus rapidement en exécutant des systèmes hybrides d'informations sur les décisions, tout en utilisant leurs actifs de manière plus productive, réduisant ainsi le risque de choix humains démunis et améliorant leurs opérations spécifiques.

• Basé sur la machine:Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) et l'exigence croissante de l'instinct humain pour faire de bien meilleurs choix peuvent permettre d'économiser du temps et des efforts pour obtenir des résultats supérieurs. Les dispositifs avancés d'informations sur les choix peuvent effectuer des analyses de jugement en temps réel, en raison de l'utilisation croissante des avancées du ML et du DL.

Par candidature

En fonction du type d'application, le marché est fragmenté en BFSI, Santé, Médias et divertissement, Vente au détail et Transport.

• Santé : les modèles d'IA aident à la détection précoce des infections grâce à l'examen et au traitement par imagerie thérapeutique. Optimisant les plans de traitement personnalisés basés sur la compréhension des informations et des analyses prémonitoires.

• Médias et divertissement : l'IA prescrit des spectacles, des films et de la musique en fonction des inclinations des clients et des modèles prémonitoires qui reconnaissent les modèles et l'ensemble du comportement des individus pour se concentrer sur le marketing.

• Vente au détail : modèles prémonitoires pour l'administration des stocks et le réapprovisionnement et axés sur les avancées basées sur l'historique d'achat et les inclinations des clients.

• Transport : cours basé sur l'IA visant à améliorer la productivité du carburant, à réduire les temps de transport et à assurer un entretien prémonitoire en attendant les déceptions des véhicules ou des systèmes pour anticiper les temps d'arrêt. 

• BFSI : preuve reconnaissable en temps réel de faux échanges utilisant des modèles d'IA et des analyses prémonitoires d'évaluation des risques de crédit pour évaluer la solidité financière des candidats avancés. 

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                

Facteurs déterminants

Intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour générer une demande pour le produit 

L'intelligence décisionnelle évolue comme un système combinant la gestion des choix, le retour aux choix et des applications-cadres complexes pour répondre aux besoins urgents d'utilisation et numériser les avancées inutilisées, en comptant l'apprentissage automatique (ML) et l'IA. L'IA et le ML améliorent l'innovation en matière d'informations sur les choix en faisant progresser les capacités et la détermination prémonitoires. Les organisations de différents secteurs se tournent vers ces arrangements pour informatiser et accélérer la prise de décision concernant différents cas d'utilisation et divisions. Ainsi, il comble le fossé entre les informations et permet aux organisations de prendre des décisions de qualité supérieure, dépendantes de la mer infinie d'informations. Par exemple, lors d'Eminent 2023, Tellius, une plateforme d'intelligence décisionnelle basée sur l'IA, a collaboré avec Google Cloud pour accélérer l'analyse et la prise de décision basée sur les données. Cette expédition a aidé les entreprises à analyser les informations sur les éléments d'information de Google Cloud, garantissant ainsi des avancées supérieures en matière d'analyse et d'intelligence décisionnelle.

• Selon le ministère américain du Commerce, les entreprises qui mettent en œuvre des plateformes d'intelligence décisionnelle ont vu leur efficacité opérationnelle augmenter de 30 %. Le besoin croissant d'informations basées sur les données pour améliorer la prise de décision pousse des secteurs tels que la logistique, la finance et la santé à adopter des technologies d'intelligence décisionnelle à un rythme accéléré.

• Comme l'a noté le Digital Innovation Hub de la Commission européenne, les progrès rapides des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond ont considérablement amélioré les plateformes d'intelligence décisionnelle. L'adoption de l'apprentissage automatique a augmenté de 60 % dans des secteurs tels que l'industrie manufacturière et la santé, car les entreprises exploitent ces algorithmes pour améliorer la précision et la rapidité de leurs décisions.

Efficacité opérationnelle pour répondre à la demande du marché

La productivité opérationnelle constitue une voie essentielle pour créer des ouvertures sur le marché de l'information décisionnelle. Les organisations, motivées par l'impératif d'optimiser l'utilisation des actifs, de réduire les coûts et de rationaliser les formulaires, se tournent progressivement vers des arrangements d'informations sur les choix. Ces dispositions offrent la possibilité de démanteler les opérations avec une précision inégalée, en distinguant les goulots d'étranglement, les aspects inutiles et les marges de progression. De plus, l'agilité gérée par Decision Intelligence pour s'adapter à l'évolution des flux du marché et à l'évolution des demandes souligne son rôle dans le fabuleux fonctionnement. Alors que les entreprises accordent la priorité à l'efficacité sur la scène concurrentielle d'aujourd'hui, l'intérêt de l'optimisation opérationnelle grâce à l'intelligence décisionnelle reste une opportunité notable pour la croissance et le développement du marché.

Facteur de retenue

Préoccupations concernant la sécurité et la violation des données pour créer des barrières et retarder la croissance du marché

Les données, qui constituent l'épine dorsale des systèmes d'information privilégiés, restent un aspect essentiel mais difficile à superviser pour les organisations. Les aspects inutiles liés à la gestion des exaoctets et des pétaoctets de données ont accru le risque de failles de sécurité et de problèmes de données, empêchant ainsi le développement de la publicité. De plus, les groupes marketing dépendent d'informations sécurisées et en temps réel pour connaître le comportement et les inclinations des clients. Cependant, les problèmes de sécurité et la violation des données ont ralenti la croissance du marché de l'intelligence décisionnelle au cours de la période d'estimation.

• Selon la Federal Trade Commission (FTC) des États-Unis, 48 ​​% des entreprises déclarent que les problèmes de confidentialité des données constituent un défi majeur lors de l'adoption de plateformes d'intelligence décisionnelle. La quantité croissante de données sensibles traitées par ces systèmes suscite des inquiétudes quant au potentiel de violations de données, ralentissant ainsi leur mise en œuvre dans des secteurs critiques comme la santé et la finance.

• L'International Data Corporation (IDC) déclare que 40 % des organisations sont confrontées à des difficultés pour adopter des technologies d'intelligence décisionnelle en raison d'une pénurie de professionnels qualifiés. La demande de data scientists et d'experts en IA dépasse l'offre, en particulier sur les marchés émergents, ce qui entrave l'adoption généralisée de ces technologies.

Analyses avancées pour aider les ventes sur le marché

Opportunité

Le marché en plein essor de l'intelligence décisionnelle connaît un développement considérable, généralement stimulé par le rôle incontournable joué par les analyses avancées. Ces stratégies explicatives de pointe, améliorées par la capacité des informations fabriquées, de l'apprentissage automatique et de la modélisation prémonitoire, constituent une contrainte motrice dans la refonte des formes de prise de décision dans différentes divisions. Tout d'abord, l'analyse avancée sert de catalyseur aux organisations pour qu'elles approfondissent leurs sources d'informations, révélant des conceptions complexes, développant des modèles et dissimulant des corrélations que les approches conventionnelles pourraient négliger. 

• Selon les National Institutes of Health (NIH) des États-Unis, l'utilisation de l'intelligence décisionnelle dans le domaine des soins de santé a augmenté de 25 % entre 2020 et 2022, en particulier dans l'analyse prédictive des résultats pour les patients. En intégrant l'intelligence décisionnelle dans les systèmes de santé, les établissements médicaux sont en mesure de faire des prévisions plus précises sur les soins aux patients et l'allocation des ressources, ce qui présente une opportunité significative pour les fournisseurs de technologies.

• La Banque des règlements internationaux (BRI) rapporte que plus de 35 % des institutions financières mondiales utilisent déjà des systèmes d'intelligence décisionnelle pour la détection des fraudes, la gestion de la relation client et l'évaluation des risques. Cela a créé une opportunité pour les entreprises du marché de l'intelligence décisionnelle d'étendre leurs solutions afin de fournir des capacités d'analyse et de prise de décision plus robustes dans le secteur financier.

 

La complexité de la mise en œuvre entraîne une lenteur dans la croissance du marché

Défi

La nature complexe de l'actualisation des dispositifs d'intelligence décisionnelle constitue un obstacle important au développement du marché. Les défis liés à la coordination cohérente de ces innovations dans les structures organisationnelles existantes peuvent être imposants. En outre, la nature multiforme de ces exécutions peut conduire à des escalades inattendues. Les budgets peuvent rapidement devenir incontrôlables à mesure que des obstacles imprévus surgissent dans le cadre du plan d'intégration, imposant un fardeau financier écrasant, en particulier aux petites entreprises. De plus, le besoin de compétences spécialisées aggrave la complexité. Les organisations ont généralement besoin d'experts extrêmement doués, capables d'explorer les subtilités complexes de l'innovation en matière de choix. 

• Selon une étude du Government Accountability Office (GAO) des États-Unis, les coûts initiaux élevés associés à la mise en œuvre des technologies d'intelligence décisionnelle constituent un défi de taille, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME). Les coûts initiaux liés aux logiciels, au matériel et à la formation du personnel peuvent dissuader les entreprises d'adopter ces systèmes, en particulier dans les pays en développement.

• L'Union internationale des télécommunications (UIT) rapporte que l'intégration des plateformes d'intelligence décisionnelle aux systèmes existants reste un défi important. Plus de 45 % des entreprises ont rencontré des problèmes de compatibilité lorsqu'elles tentaient de déployer des systèmes d'intelligence décisionnelle, en particulier dans des secteurs comme l'industrie manufacturière et le gouvernement.

 

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DE L'INTELLIGENCE DÉCISIONNELLE

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord détient la plus grande part de marché mondiale de l'intelligence décisionnelle. C'est l'un des marchés moteurs en termes de part de marché. Le développement territorial est attribué à la sélection approfondie d'innovations aux États-Unis et au Canada sur différents segments mécaniques. En outre, la région fait preuve d'une maîtrise étonnante en R&D dans l'innovation liée à l'IA et a mis en œuvre des dispositions pour renforcer la division de développement. En outre, le marché devrait rebondir grâce aux investissements accrus de grands vendeurs tels qu'IBM, Google, Microsoft et d'autres dans les capacités des produits et le développement des entreprises. Par la suite, l'Amérique du Nord détient la plus grande part de marché en raison de la progression progressive de la région.

• Asie-Pacifique

L'Asie-Pacifique devrait connaître un développement rapide au cours de la période d'estimation, stimulé par l'expansion de la numérisation, les progrès de l'analyse et de l'IA, et l'accent mis sur les techniques basées sur les données. À mesure que les économies des différents districts connaissent des changements, les entreprises de nombreuses divisions réalisent progressivement le caractère central de la prise de décision basée sur les données. Par la suite, l'appropriation des dispositifs d'insights de choix est en augmentation. En outre, les pays situés à l'intérieur de ces districts saisissent de manière dynamique les innovations avancées, en comptant l'apprentissage automatique, l'IA, le cloud computing et les analyses d'informations considérables. Ces innovations sont des éléments essentiels des dispositifs de prise de décision, permettant aux organisations de gérer et d'analyser avec succès d'énormes volumes d'informations. Par conséquent, l'appropriation croissante de l'innovation au sein de la région Asie-Pacifique agit comme uncatalyseurpour le développement du marché.

• Europe

L'Europe devrait connaître un développement constant au cours de la période estimée. Des segments tels que le dos, l'informatique et les télécommunications, les marchandises client et la vente au détail en Europe exécutent efficacement des informations de choix pour optimiser les opérations, réduire les coûts et améliorer la rencontre client. En expansion, quelques gouvernements européens renforcent la numérisation et bénéficient de progrès progressifs, en comptant l'intelligence décisionnelle, grâce à des forces motrices et des appropriations. La région dispose d'un solide écosystème d'étude et de développement, avec des écoles et des entreprises d'innovation travaillant sur des accords de pointe en matière d'informations commerciales. En conséquence, l'Europe dispose d'un bassin croissant de capacités en matière d'IA et de ML, ce qui rend moins exigeant pour les entreprises l'exécution de ces innovations.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs du marché adoptent les techniques d'approvisionnement pour rester compétitifs

Les acteurs du marché sont enfermés dans une concurrence intense utilisant des procédures telles que le développement d'articles, l'amélioration de la qualité, l'estimation concurrentielle et une image de marque réussie. Les acheteurs privilégiant de plus en plus les articles économiques, ces acteurs mettent l'accent sur l'utilisation de matériaux courants et écologiques tels quecotonet du bambou. Ils se concentrent particulièrement sur la promotion d'articles modernes adaptés à des applications uniques, répondant aux différentes demandes du marché. De plus, l'accent est mis sur l'amélioration de la délicatesse et généralement de la qualité des articles.

• AiCure : AiCure, un leader des solutions de soins de santé basées sur l'IA, utilise l'intelligence décisionnelle pour surveiller l'observance des patients aux régimes médicamenteux. En 2021, la plateforme basée sur l'IA d'AiCure a été utilisée dans plus de 15 essais cliniques, améliorant ainsi les taux d'observance des patients jusqu'à 20 %, selon la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis.

• Arm Limited : Arm Limited, connue pour ses technologies de semi-conducteurs, a développé des solutions d'intelligence décisionnelle pour les systèmes autonomes. En 2022, la plateforme Arm a été adoptée par plus de 100 entreprises dans le monde, notamment dans les applications automobiles et industrielles, pour améliorer les capacités de prise de décision des véhicules et robots autonomes, comme l'a rapporté la Commission électrotechnique internationale (CEI).

Quelques acteurs du marché s'efforcent de transmettre une rencontre somptueuse à travers des plans et une qualité prédominants. Les techniques concurrentielles intègrent des guerres de coûts, des avancées et des collaborations avec les détaillants, qui jouent tous un rôle important dans leur situation sur le marché. La proximité en ligne et les enquêtes auprès des clients ont un impact croissant sur les choix des clients. La concurrence sur le marché comporte de multiples facettes, notamment la séparation des articles et la situation clé du marché. 

 Liste des principales sociétés d'intelligence décisionnelle

• Google (États-Unis)
• IBM (NOUS.)
• Oracle (États-Unis)
• Microsoft (NOUS.)
• Clarifai (États-Unis)
• Paretos (Allemagne)
• Pace Revenue (Royaume-Uni)
• Métaphacts (Allemagne)
• Diwo.ai (NOUS.)
• Provenir (États-Unis).

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L'INDUSTRIE

• June 2023: Oracle collaborated with Cohere to offer effective coordinates AI administrations. These administrations would offer assistance organizations computerize comprehensive commerce forms, make strides decision-making, and upgrade the client involvement.

• Juin 2023 :Moody's et Microsoft ont annoncé une association visant à transmettre des informations de nouvelle génération, des analyses, des recherches, des collaborations et des accords de gestion des risques aux administrations financières et aux spécialistes de l'information du monde entier. Cette collaboration intègre la transmission d'informations via Microsoft Fabric pour une administration complète des informations. 

COUVERTURE DU RAPPORT

Le marché de l'intelligence décisionnelle se caractérise par une concurrence sérieuse, avec différents acteurs se disputant des parts de marché. La scène concurrentielle comprend un mélange d'entreprises établies et de nouvelles entreprises émergentes, chacunepublicitéune série d'instruments avec des fonctionnalités et des capacités changeantes. La vitrine est motivée par le développement, les entreprises améliorant constamment leurs produits pour offrir une bien meilleure implication des clients, une approbation plus précise et une intégration avec d'autres outils de développement. La concurrence s'intensifie grâce à la présence d'appareils à la fois gratuits et payants, s'adressant à des segments distincts de clients.