Tamanho do mercado de Big Data e Analytics, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (integração de dados, armazenamento de dados e apresentação de dados), por aplicação (IoT e M2M) e previsão regional para 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO DE BIG DATA E ANÁLISE

O mercado global de Big Data e Analytics deve aumentar de US$ 444,63 bilhões em 2026, para atingir US$ 1.333,8 bilhões até 2035, crescendo a um CAGR de 13% entre 2026 e 2035.

Big data e análises estão relacionadas a técnicas de gerenciamento e análise de imensos e intrincados conjuntos de dados que produzem inteligência operacional de negócios. Esses conjuntos de dados são conhecidos como big data devido às suas propriedades chamadas de "três Vs: Volume, Velocidade e Variedade, provenientes de mídias sociais, dispositivos IoT inteligentes e sistemas transacionais. Para esses dados, os métodos convencionais não se aplicam, razão pela qual são utilizadas ferramentas modernas, como visualização de dados, mineração de dados e algoritmos de aprendizagem de dados. O processo envolve a inicialização dos dados coletados com formatos ou bancos de dados predefinidos, manutenção, processamento de dados e análise ampliada de dados. Técnicas como a visualização transformam conjuntos de dados em mapas ou figuras, facilitando a identificação de anomalias, tendências e outros padrões. As ferramentas de análise são fornecidas no local ou como soluções de software como serviço em análises de clientes, cadeia de suprimentos, marketing, avaliação de riscos e funcionários.

A análise de big data é implementada nos setores de saúde, BFSI, varejo e manufatura e mudou radicalmente o ambiente de negócios. Eles ajudam a melhorar as decisões, aumentar a eficiência e fornecer experiências únicas aos clientes por meio da identificação de padrões de dados e previsões de tendências futuras. Por exemplo, a área do retalho centra-se nos comportamentos dos clientes para instituir um esforço de marketing direccionado; na área dos cuidados de saúde, promove melhores cuidados, enfatizando abordagens de tratamento. Métodos analíticos descritivos, preditivos e prescritivos são aplicados à inovação empresarial e se adaptam às necessidades e insights do mercado para um maior desenvolvimento. Esta razão por si só manifesta a vantagem competitiva que as organizações obtêm ao tabular fluxos de informação significativos, aumentando a produtividade e estimulando a inovação.

IMPACTO DA COVID-19

Utilização aprimorada de dados na área da saúde para acelerar o crescimento do mercado

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura superior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

Durante o surto de COVID-19, as aplicações de big data e análises apoiaram a monitorização, a profecia e a definição de horários. Os médicos conseguiram rastrear a frequência da infecção com base em grandes conjuntos de dados, localizar regiões geográficas propensas à infecção e até aproximar as regiões onde provavelmente ocorreria, permitindo-lhes assim prevenir o seu aparecimento. As tecnologias avançadas melhoraram o desenvolvimento de vacinas, simplificando os métodos de avaliação dos resultados dos ensaios clínicos e determinando as melhores combinações de ingredientes. As tecnologias avançadas melhoraram o desenvolvimento de vacinas, simplificando os métodos de avaliação dos resultados dos ensaios clínicos e determinando as melhores combinações de ingredientes. As respostas de saúde pública também melhoraram, com informações baseadas em dados a orientar políticas sobre distanciamento social, medidas de quarentena e atribuição de recursos. As inovações deste período remodelaram as práticas de saúde, enfatizando a importância da análise na melhoria da preparação e na melhoria dos resultados globais de saúde.    

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para impulsionar o mercado

O aprimoramento dessas ferramentas de big data e análise, incorporando inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina, está criando um enorme mercado para essas ferramentas entre diferentes organizações empresariais. O software automatizado analisa grandes conjuntos de dados, facilitando o manuseio de grandes volumes de dados com altas velocidades e erros de computação mínimos devido à automação por inteligência artificial. No entanto, mesmo nos casos em que os dados são fortemente estruturados, os algoritmos tradicionais não captam todas as combinações e interdependências dos dados que contribuem para os resultados, melhorando assim as previsões e a tomada de decisões. Essa integração permite que as organizações capturem informações em tempo real, personalizem o relacionamento com os clientes e aumentem a eficiência, bem como mitiguem riscos. A integração da IA ​​e da aprendizagem automática está a alargar gradualmente a aplicação de big data em todos os setores, com técnicas dinâmicas de preços, deteção de fraudes com cartões de crédito e gestão da cadeia de abastecimento.

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SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DE BIG DATA E ANALYTICS

Por tipo

Com base no Tipo, o mercado global pode ser categorizado em Integração de Dados, Armazenamento de Dados e Apresentação de Dados

• Integração de dados: a integração de dados envolve a combinação de dados de diferentes sistemas de origem para formar um único banco de dados para análise. As empresas estão lidando com questões relacionadas à natureza descentralizada dos dados, que vêm de sistemas internos como fontes de nuvens. O mercado de integração de dados está crescendo globalmente devido ao crescente problema de complexidade dos ambientes de dados. Ferramentas avançadas de integração fornecem recursos como criação de perfil de dados, gerenciamento de qualidade e governança que reforçam a qualidade dos dados. A crescente adoção de soluções baseadas em nuvem também aumenta a demanda por tais soluções, especificamente a captura e análise de dados.

• Armazenamento de dados: o armazenamento de dados é usado em tecnologias para manter com segurança grandes quantidades de informações de uma ou várias fontes. Também torna mais relevante a necessidade de soluções que possam lidar fortemente com dados estruturados e não estruturados. Este é especialmente o caso do armazenamento de dados e soluções relacionadas, à medida que cada vez mais empresas estão migrando para soluções em nuvem mais rápidas e econômicas. As empresas estão começando a optar por empresas que fornecem uma combinação de recursos localizados no local e na nuvem. Novas tecnologias em meios de armazenamento, por exemplo, SSDs e sistemas de arquivos distribuídos, estão melhorando as taxas e a confiabilidade da recuperação de dados.

• Apresentação de dados: a apresentação de dados é o processo geral de apresentação de material coletado da análise de big data por meio de ferramentas como relatórios gráficos e escritos. A necessidade de ferramentas naturais e fáceis de usar para apoiar a visualização de dados aumentou, pois auxiliam na análise de dados complexos. As ferramentas que estão se tornando rapidamente indispensáveis ​​são as visualizações de dados, como painéis, relatórios interativos e softwares poderosos. Indivíduos e organizações recebem dados em tempo real de vários setores para tomar as decisões certas no momento certo. Essas ferramentas de apresentação estão sendo automatizadas por meio de IA e isso garante que dados complexos sejam disponibilizados para usuários que talvez nem entendam linguagens de programação.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em LoT e M2M.

• LoT: A Internet das Coisas (IoT) conecta dispositivos que geram vastos dados por meio de sensores e aparelhos inteligentes. A análise desses dados exige análises de big data para obter insights sobre o desempenho dos dispositivos, utilização pelos usuários e produtividade, entre outros. Através da análise preditiva, as falhas dos equipamentos podem ser previstas com antecedência, assim a manutenção pode ser realizada antes que elas falhem. A IoT e os big data aumentam a eficácia em determinados campos, incluindo as cidades inteligentes, a saúde e as indústrias transformadoras. Esses recursos complementares melhoram a vigilância e o controle em tempo real e podem ser aplicados a uma ampla gama de empresas.

• M2M: Máquina para Máquina (M2M) refere-se à comunicação direta entre dispositivos e promove a automação nos setores de manufatura e logística. Os dados de interação de comunicação M2M são coletados e processados ​​por meio de análise de big data para compreender certas tendências no processo e otimizar o processo geral. A aplicação de técnicas de controle em tempo real refere-se à capacidade de monitorar o estado e a produtividade dos equipamentos para facilitar o uso de técnicas de previsão em planos de manutenção. A análise M2M melhora a organização gerenciando recursos, cortando custos e garantindo que decisões informadas sejam tomadas. Isso resulta na redução de despesas e na melhoria da produtividade organizacional geral.

DINÂMICA DE MERCADO

A dinâmica do mercado inclui fatores impulsionadores e restritivos, oportunidades e desafios que determinam as condições do mercado.

Fatores determinantes

Geração exponencial de dados para impulsionar o mercado

O volume de dados está a tornar-se o maior do mundo a um ritmo acelerado, estimando-se que possa atingir 175 zettabytes. Este influxo vem de várias origens, incluindo redes sociais, dispositivos IoT, transações digitais e muitas outras atividades online, resultando em grandes volumes de dados altamente definidos e não identificados. Com esse volume de dados aumentando nas organizações, gerenciá-los e analisá-los torna-se um desafio. Isso está criando a necessidade de uma solução para análises complexas, necessária para realizar a análise e identificar dados úteis. As empresas usam tecnologia avançada, como aprendizado de máquina, inteligência artificial e computação em nuvem para processar e analisar crescimento do mercado de big data e análise. Ajudam as empresas a compreender eficiências e padrões e até a tomar decisões baseadas em evidências, colocando-as em posições vantajosas num mundo que está a mudar para se tornar orientado por dados.

A ascensão da computação em nuvem revolucionou para expandir o mercado

A computação em nuvem aumentou significativamente para mudar completamente a forma como o setor comercial aborda o armazenamento e a computação de dados. A implementação da análise em nuvem ajuda as organizações a gerar insights de dados grandes e complexos sem fazer um investimento inicial substancial em infraestrutura. Essa mudança também permite um controle preciso sobre os recursos de computação, as empresas podem obter desempenho ideal e baixas despesas gerais. As PME podem principalmente entrar na nuvem devido à natureza acessível e à simplicidade associada à sua implementação e podem obter ferramentas analíticas que inicialmente foram implementadas por grandes organizações. A computação em nuvem também melhora o processamento de dados em tempo real, uma vez que permite que as organizações tomem decisões eficazes com mais rapidez e, ao mesmo tempo, as empresas podem facilmente expandir a escalabilidade do seu armazenamento e análise de dados, tornando-as muito flexíveis.

Fator de restrição

Altos custos de infraestrutura e complexidade impedem o mercado

A aplicação de big data e análises pode implicar vários custos intensivos em capital e outros custos de hardware, software e pessoal. A adoção de soluções de big data em muitas PME não é um luxo, o que significa que muitas empresas não podem pagar ou não conseguem incorporá-las nas suas operações. Os custos relacionados com servidores e sistemas de armazenamento de alto desempenho e o custo das ferramentas de análise de dados são bastante elevados e podem representar um desafio para empresas com recursos limitados. Além disso, os requisitos de hardware, software e operacionais para a criação e implementação de sistemas de big data tornam mais difícil conseguir a adoção. A exigência de pessoal profissional para armazenar e muito menos analisar dados é outro contribuinte para os custos. Tais desafios podem reduzir a eficácia da utilização de big data pelas PME e reduzir as suas vantagens competitivas em indústrias que dependem fortemente da tomada de decisões baseada em dados. No entanto, estes são alguns dos desafios que as organizações enfrentam, mas com o desenvolvimento de soluções em nuvem, as opções estão a tornar-se acessíveis e mais escaláveis.

Oportunidade

Demanda crescente em vários setores para criar oportunidades para o mercado

A necessidade de big data e análise está se expandindo significativamente, aplicando-se aos setores de saúde, finanças, varejo e manufatura. As empresas e instituições destes sectores estão a implementar com sucesso análises, por exemplo, análises preditivas para prognóstico de tendências e resultados e análises de clientes para diferenciação de produtos/serviços com base nos grupos de clientes. O big data no setor manufatureiro aumenta a produtividade por meio da cadeia de suprimentos e da manutenção preditiva. A análise de saúde para melhorar a qualidade do compartilhamento, administração e finanças utiliza-a no gerenciamento de riscos, rastreamento de fraudes e avaliação de clientes. Percebendo a importância do poder dos dados para orientar diferentes decisões nas indústrias, a procura por soluções analíticas melhoradas está a aumentar. Indica também que as complexidades vividas por cada sector são oportunidades para os fornecedores de soluções integrarem e adaptarem big data e análises, abordando desafios únicos para cada sector, tornando assim o mercado forte e crescente.

Desafio

Riscos de privacidade e segurança de dados desafiam o mercado

A acumulação e análise de grandes quantidades de informação pelas organizações amplifica a vulnerabilidade aos ataques cibernéticos e, portanto, torna a proteção de dados uma questão crítica. À medida que a análise de grandes volumes de dados se torna cada vez mais utilizada na gestão de diversas atividades dentro da empresa, existem riscos acrescidos de fuga de dados, bem como de conformidade com regulamentos rigorosos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD). Isto envolve a execução de regulamentações rigorosas em matéria de proteção de dados, mas lidar com um imenso volume de dados é uma tarefa difícil. As violações de dados dentro de uma organização são caras, podem implicar multas e prejudicar gravemente a reputação. São por essas razões que podem, por algum tempo, atrasar muitas organizações na adoção da análise de big data. Portanto, medidas de maior segurança e conformidade no tratamento de big data são relevantes, uma vez que as organizações desejam aproveitar o poder do big data, apesar destes riscos.

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE BIG DATA E ANÁLISE

• América do Norte

A América do Norte é o maior consumidor de participação de mercado de big data e análise em todo o mundo e o mercado de big data e análise dos Estados Unidos é especialmente crítico para esta posição. A região oferece um ambiente favorável para empresas de tecnologia, centros de pesquisa e startups que criam novas soluções para big data. Os pontos críticos de negócios globais liderados pela tecnologia, como o Vale do Silício, proporcionam um impulso ao mercado e aos mercados em grandes segmentos empresariais, como finanças, saúde e varejo, financiam em grande parte a infraestrutura analítica. Os EUA são líderes na integração de novas tecnologias, especialmente a IA e o aprendizado de máquina que são usados ​​no processamento de big data. Além disso, a presença de uma estrutura regulamentar amigável, bem como a ênfase crescente na protecção de dados, também beneficiam a América do Norte e ajudam a sustentar a sua liderança.

• Europa

O mercado europeu de big data e análise está a crescer rapidamente devido ao aumento da criação de dados e à utilização de sistemas de comunicação melhorados. As ferramentas analíticas estão se tornando populares nas organizações para aumentar a eficiência e tomar melhores decisões dentro das empresas. Regras como o GDPR ajudam a fortalecer as práticas de gestão de dados, melhorando a corrida pela confiança nas soluções analíticas. A necessidade de análises melhoradas provavelmente crescerá com as indústrias pressionando por vantagens.

• Ásia

Espera-se que o mercado de big data e análise cresça rapidamente na Ásia-Pacífico devido à transformação digital que está acontecendo em países como China e Índia. Indústrias como BFSI, saúde e varejo, juntamente com o aumento do uso de smartphones e outros dispositivos IoT, estão impulsionando a criação de dados. As iniciativas governamentais para cidades inteligentes alimentam ainda mais a procura, garantindo um crescimento sustentado do mercado.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Os principais participantes da indústria mantêm uma vantagem competitiva através da inovação que impulsiona a expansão do mercado

Os principais intervenientes da indústria enfatizam o desenvolvimento de produtos e a inovação como as principais estratégias que os ajudarão a evitar o estatuto de mero mercado. As tecnologias de IA e ML fazem com que suas soluções ofereçam mais insights de big data. A implementação de IA e ML em empresas permite-lhes executar tarefas complexas de dados e identificar padrões ocultos que resultam em melhores previsões. Os aplicativos hospedados na nuvem com funções analíticas incorporadas estão ganhando mais popularidade devido à flexibilidade e abertura do espaço da nuvem. Este progresso constante no desenvolvimento do conhecimento aumenta a eficácia e a produtividade, apoia o processo de tomada de decisão e responde à necessidade crescente de soluções claras para as exigências que garantam a competitividade num ambiente tão dinâmico.

Lista das principais empresas de big data e análise

• 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.)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA

Dezembro de 2023: A AWS lançou recentemente o Amazon SageMaker aprimorado, que combina dados, análises e inteligência artificial. O SageMaker Unified Studio baseado em nuvem permite que os usuários acessem facilmente os dados dentro das organizações e em diferentes serviços analíticos, ML e IA fornecidos pela AWS para um número infinito de casos de uso. Novos recursos incluem SageMaker Lakehouse, que unifica dados de várias fontes e integrações ETL zero com aplicativos SaaS para acesso contínuo aos dados. Esta plataforma oferece suporte à análise de SQL, treinamento de modelos de ML e IA generativa, permitindo que os clientes aproveitem ferramentas poderosas para processamento de dados e tomada de decisões, com parceiros proeminentes já explorando esses novos recursos.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

Big data e análises revolucionaram os setores, fornecendo insights acionáveis, melhorando a eficiência e impulsionando a inovação por meio de ferramentas como IA, ML e computação em nuvem. Embora persistam desafios como os custos elevados e a segurança dos dados, os avanços na tecnologia e a procura crescente em sectores como os cuidados de saúde, o retalho e o BFSI sublinham o potencial de crescimento do mercado. Os mercados regionais como a América do Norte lideram com infraestruturas robustas, enquanto a Ásia-Pacífico regista um rápido crescimento devido à transformação digital. Os principais intervenientes continuam a inovar, garantindo competitividade e adaptabilidade neste campo dinâmico. A evolução do mercado visa capacitar as organizações globalmente, promovendo uma melhor tomada de decisões e um crescimento sustentável.