Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del mercato Big Data e analisi, per tipo (integrazione dei dati, archiviazione dei dati e presentazione dei dati), per applicazione (IoT e M2M) e previsioni regionali fino al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DEI BIG DATA E DELL'ANALYTICS

Il mercato globale dei Big Data e dell'analisi è destinato a crescere da 444,63 miliardi di dollari nel 2026, a raggiungere 1.333,8 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 13% tra il 2026 e il 2035.

I big data e l'analisi si riferiscono a tecniche di gestione e analisi di insiemi di dati immensi e complessi che producono business intelligence operativa. Questi set di dati sono noti come big data a causa delle loro proprietà chiamate "tre V: volume, velocità e varietà" provenienti dai social media, dai dispositivi IoT intelligenti e dai sistemi transazionali. Per tali dati non si applicano i metodi convenzionali, motivo per cui vengono utilizzati strumenti moderni come la visualizzazione dei dati, il data mining e gli algoritmi di apprendimento dei dati. Il processo prevede l'inizializzazione dei dati raccolti con formati o database predefiniti, manutenzione, elaborazione dei dati e analisi ampliata dei dati. Tecniche come la visualizzazione trasformano i set di dati in mappe o figure facilitando l'identificazione di anomalie, tendenze e altri modelli. Gli strumenti di analisi vengono forniti on-premise o come soluzioni software-as-a-service per l'analisi dei clienti, la catena di fornitura, il marketing, la valutazione del rischio e i dipendenti.

L'analisi dei big data è implementata nei settori sanitario, BFSI, vendita al dettaglio e manifatturiero e ha cambiato radicalmente l'ambiente aziendale. Aiutano a migliorare le decisioni, aumentare l'efficienza e fornire esperienze cliente uniche attraverso l'identificazione di modelli di dati e le previsioni delle tendenze future. Ad esempio, il campo della vendita al dettaglio si concentra sui comportamenti dei clienti per istituire uno sforzo di marketing mirato, nel campo dell'assistenza sanitaria, promuove un'assistenza migliore enfatizzando gli approcci terapeutici. I metodi di analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva vengono applicati all'innovazione aziendale e si adattano alle esigenze e alle intuizioni del mercato per un ulteriore sviluppo. Questo motivo da solo manifesta il vantaggio competitivo che le organizzazioni ottengono dalla tabulazione di flussi significativi di informazioni, migliorando la produttività e stimolando l'innovazione.

IMPATTO DEL COVID-19

Utilizzo migliorato dei dati nel settore sanitario per accelerare la crescita del mercato

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

Durante l'epidemia di COVID-19, le applicazioni dei big data e dell'analisi hanno supportato il monitoraggio, la profezia e la pianificazione. I medici sono stati in grado di monitorare la frequenza dell'infezione sulla base di grandi insiemi di dati, individuare le regioni geografiche soggette all'infezione e persino approssimare le regioni in cui probabilmente si sarebbe verificata, consentendo loro così di prevenirne l'insorgenza. Le tecnologie avanzate hanno migliorato lo sviluppo del vaccino semplificando i metodi di valutazione dei risultati degli studi clinici e determinando le migliori combinazioni di ingredienti. Le tecnologie avanzate hanno migliorato lo sviluppo del vaccino semplificando i metodi di valutazione dei risultati degli studi clinici e determinando le migliori combinazioni di ingredienti. Anche le risposte in materia di sanità pubblica sono migliorate, con approfondimenti basati sui dati che guidano le politiche sul distanziamento sociale, sulle misure di quarantena e sull'allocazione delle risorse. Le innovazioni di questo periodo hanno rimodellato le pratiche sanitarie, sottolineando l'importanza dell'analisi nel migliorare la preparazione e migliorare i risultati sanitari globali.    

ULTIME TENDENZE

Utilizzo dell'intelligenza artificiale e del machine learning per guidare il mercato

Il miglioramento di questi strumenti di big data e analisi incorporando l'intelligenza artificiale e le tecniche di apprendimento automatico sta creando un enorme mercato per questi strumenti tra diverse organizzazioni aziendali. Il software automatizzato analizza i grandi set di dati semplificando la gestione di grandi volumi di dati con velocità elevate ed errori di calcolo minimi grazie all'automazione dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, anche nei casi in cui i dati sono fortemente strutturati, gli algoritmi tradizionali non catturano tutte le combinazioni e le interdipendenze nei dati che contribuiscono ai risultati, migliorando così le previsioni e il processo decisionale. Questa integrazione consente alle organizzazioni di acquisire informazioni in tempo reale, personalizzare le relazioni con i clienti, migliorare l'efficienza e mitigare i rischi. L'integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico sta gradualmente ampliando l'applicazione dei big data in tutti i settori con tecniche di tariffazione dinamica, rilevamento di frodi con carte di credito e gestione della catena di fornitura.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DEI BIG DATA E DELL'ANALYTICS

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in integrazione dei dati, archiviazione dei dati e presentazione dei dati

• Integrazione dei dati: l'integrazione dei dati prevede la combinazione di dati provenienti da diversi sistemi di origine per formare un unico database per l'analisi. Le aziende si trovano ad affrontare problemi legati alla natura decentralizzata dei dati, che provengono da sistemi interni come fonti dei cloud. Il mercato dell'integrazione dei dati sta crescendo a livello globale a causa del crescente problema della complessità degli ambienti dati. Gli strumenti di integrazione avanzati forniscono funzionalità come la profilazione dei dati, la gestione della qualità e la governance che rafforzano la qualità dei dati. La crescente adozione di soluzioni basate su cloud aumenta anche la domanda di tali soluzioni, in particolare l'acquisizione e l'analisi dei dati.

• Archiviazione dei dati: l'archiviazione dei dati viene utilizzata nelle tecnologie per conservare in modo sicuro grandi quantità di informazioni provenienti da una o più fonti. Rende inoltre più rilevante la necessità di soluzioni in grado di gestire in modo efficace i dati strutturati e non strutturati. Ciò è particolarmente vero per l'archiviazione dei dati e le soluzioni correlate, poiché sempre più aziende stanno passando a soluzioni cloud più veloci ed economiche. Le aziende stanno iniziando a optare per aziende che forniscono una combinazione di risorse localizzate in loco e nel cloud. Le nuove tecnologie nei supporti di memorizzazione, ad esempio gli SSD e i file system distribuiti, stanno migliorando la velocità e l'affidabilità del recupero dei dati.

• Presentazione dei dati: la presentazione dei dati è il processo generale di presentazione del materiale raccolto dall'analisi dei big data attraverso strumenti come report grafici e scritti. È aumentata la necessità di strumenti naturali e facili da usare per supportare la visualizzazione dei dati, poiché aiutano nell'analisi di dati complessi. Gli strumenti che stanno rapidamente diventando indispensabili sono la visualizzazione dei dati, come dashboard, report interattivi e potenti software. Gli individui e le organizzazioni ricevono dati in tempo reale in vari settori per prendere le decisioni giuste al momento giusto. Questi strumenti di presentazione vengono automatizzati tramite l'intelligenza artificiale e ciò garantisce che dati complessi siano resi disponibili a utenti che potrebbero non comprendere nemmeno i linguaggi di programmazione.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in LoT e M2M.

• LoT: l'Internet delle cose (IoT) collega dispositivi che generano grandi quantità di dati attraverso sensori ed elettrodomestici intelligenti. L'analisi di tali dati richiede l'analisi dei big data per ottenere informazioni dettagliate sulle prestazioni dei dispositivi, sull'utilizzo da parte degli utenti e sulla produttività, tra gli altri. Attraverso l'analisi predittiva, è possibile prevedere in anticipo i guasti delle apparecchiature, pertanto è possibile eseguire la manutenzione prima che si verifichino. L'IoT e i big data migliorano l'efficacia in alcuni campi, tra cui le città intelligenti, la sanità e l'industria manifatturiera. Queste funzionalità complementari migliorano la sorveglianza e il controllo in tempo reale e possono essere applicate a un'ampia gamma di aziende.

• M2M: Machine to Machine (M2M) si riferisce alla comunicazione diretta tra dispositivi e promuove l'automazione nei settori manifatturiero e logistico. I dati di interazione della comunicazione M2M vengono raccolti ed elaborati tramite l'analisi dei big data per comprendere determinate tendenze nel processo e ottimizzare il processo complessivo. L'applicazione di tecniche di controllo in tempo reale si riferisce alla capacità di monitorare lo stato di salute e la produttività delle apparecchiature per facilitare l'uso di tecniche di previsione nei piani di manutenzione. L'analisi M2M migliora l'organizzazione gestendo le risorse, riducendo i costi e garantendo che vengano prese decisioni informate. Ciò si traduce in una riduzione delle spese e in un miglioramento della produttività organizzativa complessiva.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

Generazione esponenziale di dati per potenziare il mercato

Il volume di dati sta diventando rapidamente il più grande del mondo e si stima che potrebbe raggiungere i 175 zettabyte. Questo afflusso proviene da varie origini, tra cui social media, dispositivi IoT, transazioni digitali e molte altre attività online, che si traducono in grandi volumi di dati altamente definiti e non identificati. Con questo volume di dati in aumento nelle organizzazioni, gestirli e analizzarli diventa una sfida. Ciò sta creando la necessità di una soluzione per analisi complesse, necessarie per eseguire l'analisi e individuare dati utili. Le aziende utilizzano tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e il cloud computing per elaborare e analizzare crescita del mercato dei big data e dell'analisi. Aiutano le aziende a comprendere l'efficienza e i modelli e persino a prendere decisioni basate sull'evidenza, ponendo le aziende in posizioni di vantaggio in un mondo che si sta trasformando per diventare guidato dai dati.

L'ascesa del cloud computing ha rivoluzionato l'espansione del mercato

Il cloud computing è cresciuto in modo significativo fino a cambiare completamente il modo in cui il settore commerciale affronta l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. L'implementazione dell'analisi cloud aiuta le organizzazioni a generare insight sui dati ampi e complessi senza effettuare un sostanziale investimento iniziale nell'infrastruttura. Questo cambiamento consente inoltre un controllo preciso sulle risorse informatiche e le aziende possono ottenere prestazioni ottimali e costi generali ridotti. Principalmente le PMI possono entrare nel cloud grazie alla natura conveniente e alla semplicità associata alla sua implementazione e possono ottenere strumenti analitici che inizialmente venivano implementati da grandi organizzazioni. Il cloud computing migliora anche l'elaborazione dei dati in tempo reale poiché consente alle organizzazioni di prendere decisioni efficaci più rapidamente e, allo stesso tempo, le aziende possono facilmente espandere la scalabilità dell'archiviazione e dell'analisi dei dati rendendoli molto flessibili.

Fattore restrittivo

Gli elevati costi infrastrutturali e la complessità ostacolano il mercato

L'applicazione di big data e analisi può comportare vari costi ad alta intensità di capitale e altri costi per hardware, software e personale. L'adozione di soluzioni Big Data in molte PMI non è un lusso, il che significa che molte aziende non possono permetterselo o non sono in grado di incorporarle nelle proprie operazioni. I costi relativi ai server e ai sistemi di storage ad alte prestazioni e il costo degli strumenti di analisi dei dati sono piuttosto elevati e possono rappresentare una sfida per le aziende con risorse limitate. Inoltre, i requisiti hardware, software e operativi per la creazione e l'implementazione di sistemi di big data rendono più difficile l'adozione. La necessità per il personale professionale di archiviare e tanto meno analizzare i dati è un altro contributo ai costi. Tali sfide possono ridurre l'efficacia dell'uso dei big data da parte delle PMI e ridurre i loro vantaggi competitivi all'interno di settori che dipendono fortemente dal processo decisionale basato sui dati. Tuttavia, queste sono alcune delle sfide che le organizzazioni devono affrontare, ma con lo sviluppo di soluzioni cloud, le opzioni stanno diventando accessibili e più scalabili.

Opportunità

Domanda crescente in vari settori per creare opportunità per il mercato

La richiesta di big data e analisi si sta espandendo in modo significativo, applicandosi ai settori sanitario, finanziario, della vendita al dettaglio e manifatturiero. Le aziende e le istituzioni di questi settori stanno implementando con successo l'analisi, ad esempio l'analisi predittiva per la previsione di tendenze e risultati e l'analisi dei clienti per la differenziazione di prodotti/servizi in base ai gruppi di clienti. I Big Data nel settore manifatturiero aumentano la produttività attraverso la catena di fornitura e la manutenzione predittiva. L'analisi sanitaria per migliorare la qualità della condivisione e l'amministrazione e la finanza la utilizzano nella gestione del rischio, nel tracciamento delle frodi e nella valutazione dei clienti. Comprendendo l'importanza del potere dei dati per guidare diverse decisioni nei settori, la domanda di soluzioni di analisi migliorate è in aumento. Indica inoltre che le complessità sperimentate da ciascun settore rappresentano opportunità per i fornitori di soluzioni per integrare e adattare big data e analisi affrontando sfide uniche per ciascun settore, rendendo così il mercato forte e in crescita.

Sfida

La privacy dei dati e i rischi per la sicurezza mettono alla prova il mercato

L'accumulo e l'analisi di grandi quantità di informazioni da parte delle organizzazioni amplificano la vulnerabilità agli attacchi informatici e rendono quindi la protezione dei dati una questione critica. Poiché l'analisi dei big data viene sempre più utilizzata nella gestione di varie attività all'interno dell'azienda, aumentano i rischi di fuga dei dati e di conformità a normative rigorose come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Ciò comporta l'attuazione di norme rigorose in materia di protezione dei dati, ma gestire un immenso volume di dati è un compito arduo. Le violazioni dei dati all'interno di un'organizzazione sono costose, possono comportare sanzioni e possono danneggiare gravemente la reputazione. È per questi motivi che potrebbero ritardare per qualche tempo molte organizzazioni dall'adottare l'analisi dei big data. Pertanto, sono rilevanti misure di sicurezza e conformità più elevate nella gestione dei big data poiché le organizzazioni non vedono l'ora di sfruttare la potenza dei big data nonostante questi rischi.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DEI BIG DATA E DELL'ANALYTICS

• America del Nord

Il Nord America è il più grande consumatore di quote di mercato di big data e analisi in tutto il mondo e il mercato di big data e analisi degli Stati Uniti è particolarmente critico per questa posizione. La regione offre un ambiente favorevole alle aziende tecnologiche, ai centri di ricerca e alle startup che creano nuove soluzioni per i big data. Gli hotspot aziendali globali guidati dalla tecnologia come la Silicon Valley forniscono una spinta al mercato e ai mercati in grandi segmenti aziendali come la finanza, la sanità e la vendita al dettaglio finanziano in gran parte le infrastrutture di analisi. Gli Stati Uniti sono al primo posto nell'integrazione di nuove tecnologie, in particolare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, utilizzati nell'elaborazione dei big data. Inoltre, la presenza di una struttura normativa favorevole e la crescente enfasi sulla protezione dei dati avvantaggiano anche il Nord America e contribuiscono a sostenere la sua leadership.

• Europa

Il mercato europeo dei big data e dell'analisi sta crescendo rapidamente grazie alla maggiore creazione di dati e all'uso di sistemi di comunicazione avanzati. Gli strumenti di analisi stanno diventando popolari nelle organizzazioni per aumentare l'efficienza e prendere decisioni migliori all'interno delle aziende. Regole come il GDPR aiutano a rafforzare le pratiche di gestione dei dati, migliorando la corsa alla fiducia nelle soluzioni di analisi. L'esigenza di analisi avanzate è probabilmente destinata a crescere con le industrie che premono per ottenere vantaggi.

• Asia

Si prevede che il mercato dei big data e dell'analisi crescerà rapidamente nell'Asia del Pacifico a causa della trasformazione digitale in atto in paesi come Cina e India. Settori tra cui BFSI, sanità e vendita al dettaglio, insieme a un maggiore utilizzo di smartphone e altri dispositivi IoT, stanno guidando la creazione di dati. Le iniziative governative per le città intelligenti alimentano ulteriormente la domanda, garantendo una crescita sostenuta del mercato.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

I principali attori del settore mantengono un vantaggio competitivo attraverso l'innovazione che guida l'espansione del mercato

I principali attori del settore sottolineano lo sviluppo del prodotto e l'innovazione come le strategie principali che li aiuteranno a evitare lo status di mero mercato. Le tecnologie AI e ML fanno sì che le loro soluzioni offrano maggiori approfondimenti dai big data. L'implementazione di AI e ML nelle imprese consente loro di eseguire attività complesse sui dati e identificare modelli nascosti che si traducono in previsioni migliori. Le applicazioni ospitate nel cloud con funzioni analitiche integrate stanno guadagnando sempre più popolarità grazie alla flessibilità e all'apertura dello spazio cloud. Questo costante progresso nello sviluppo della conoscenza aumenta l'efficacia e la produttività, supporta il processo decisionale e risponde alla crescente necessità di soluzioni chiare alle domande che garantiscono la competitività in un ambiente così dinamico.

Elenco delle principali società di big data e analisi

• 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.)

SVILUPPI CHIAVE DEL SETTORE

Dicembre 2023: AWS ha recentemente lanciato la versione potenziata di Amazon SageMaker che combina dati, analisi e intelligenza artificiale. SageMaker Unified Studio basato su cloud consente agli utenti di accedere facilmente ai dati all'interno delle organizzazioni e attraverso diversi servizi di analisi, ML e AI forniti da AWS per un numero infinito di casi d'uso. Le nuove funzionalità includono SageMaker Lakehouse, che unifica i dati provenienti da varie fonti e integrazioni zero-ETL con applicazioni SaaS per un accesso continuo ai dati. Questa piattaforma supporta analisi SQL, formazione di modelli ML e intelligenza artificiale generativa, consentendo ai clienti di sfruttare potenti strumenti per l'elaborazione dei dati e il processo decisionale, con partner di spicco che già esplorano queste nuove funzionalità.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

I big data e l'analisi hanno rivoluzionato i settori fornendo informazioni fruibili, migliorando l'efficienza e promuovendo l'innovazione attraverso strumenti come l'intelligenza artificiale, il machine learning e il cloud computing. Mentre persistono sfide quali costi elevati e sicurezza dei dati, i progressi tecnologici e la crescente domanda in settori quali sanità, vendita al dettaglio e BFSI sottolineano il potenziale di crescita del mercato. Mercati regionali come il Nord America sono leader con infrastrutture robuste, mentre l'Asia-Pacifico sperimenta una rapida crescita grazie alla trasformazione digitale. I principali attori continuano a innovare, garantendo competitività e adattabilità in questo settore dinamico. L'evoluzione del mercato è destinata a dare potere alle organizzazioni a livello globale, favorendo un migliore processo decisionale e una crescita sostenibile.