| Studienzeitraum | 2022 - 2029 |
| Basisjahr für die Schätzung | 2023 |
| CAGR | 12.42% |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Datafizierung Marktanalyse
Der Datafizierungsmarkt wurde im Vorjahr auf 309,97 Mrd. USD geschätzt und wird voraussichtlich eine CAGR von 12,42 % verzeichnen und in den nächsten fünf Jahren 630,01 Mrd. USD erreichen.
- Aufgrund der Tatsache, dass die Menge der weltweit generierten Daten weiterhin exponentiell wächst. Die Verbreitung digitaler Technologien, das Internet der Dinge (IoT), soziale Medien und Online-Transaktionen tragen alle zu dem massiven täglichen Datenvolumen bei.
- Unternehmen erkennen die Bedeutung von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, was die stetige Expansion dieses Datafizierungsmarktes vorantreibt. Unternehmen aus allen Branchen investieren aufgrund der Verbreitung von Datenquellen und der Entwicklung fortschrittlicher Analysetools viel Geld in die Nutzung von Daten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
- IoT-Geräte generieren regelmäßig Daten, von Wearables und intelligenten Thermostaten bis hin zu Industriesensoren und selbstfahrenden Autos. Echtzeitüberwachung, proaktive Wartung und verbesserte Benutzererfahrung nutzen diese Daten. IoT-Daten werden von Sektoren wie Fertigung, Gesundheitswesen und Smart Cities genutzt, um Abläufe und Dienstleistungen zu verbessern.
- Die Pandemie zwang Unternehmen, schnell Remote-Arbeit, Online-Verkäufe und virtuelle Dienste einzuführen. Infolgedessen erhöhten sie ihre Ausgaben für Datenanalyse und digitale Infrastruktur. Solange Unternehmen datengesteuerte Entscheidungsfindung und agile Geschäftsabläufe priorisieren, wird sich dieser Digitalisierungstrend voraussichtlich fortsetzen.
- Im Vordergrund der Datafizierung stehen künstliche Intelligenz (Al) und Advanced Analytics. Um Muster zu finden, Ergebnisse zu antizipieren und die Entscheidungsfindung zu automatisieren, analysieren Algorithmen des maschinellen Lernens riesige Mengen an Informationen. Sektoren wie Finanzen und E-Commerce nutzen KI-gestützte Erkenntnisse, um individualisierte Dienstleistungen anzubieten, Unregelmäßigkeiten zu erkennen und Verfahren zu rationalisieren.
- Während der Pandemie wurde die Bedeutung der Datenanalyse für die Entscheidungsfindung, die Stärkung der Widerstandsfähigkeit und das Angebot überlegener Dienstleistungen von Unternehmen weltweit anerkannt. Nach COVID-19 erlebt der Datafizierungsmarkt ein robustes Wachstum, wobei datengesteuerte Strategien in einem breiten Spektrum von Branchen zur Norm werden. Dies unterstreicht die größte Bedeutung eines effektiven Datenmanagements und strenger Datenschutzvorkehrungen in einer zunehmend datenzentrierten Welt.
Datafizierungs-Markttrends
Das Tempo, mit dem das Datenvolumen generiert wird
- Täglich werden Milliarden von Beiträgen, Fotos und Videos in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter und Instagram erstellt. Datenströme werden kontinuierlich von IoT-Geräten (Internet of Things) wie Sensoren und intelligenten Geräten erzeugt. In den nächsten drei Jahren wird die weltweit generierte Datenmenge voraussichtlich 163 Zettabyte (ZB) überschreiten, wie aus Berichten der International Data Corporation (IDC) hervorgeht.
- Geschäftsstrategien und Kundenerlebnisse ändern sich aufgrund der schieren Menge an Daten, die täglich generiert werden. Unternehmen nutzen diese Datengoldmine, um mehr über das Verbraucherverhalten, Markttrends und die betriebliche Effizienz zu erfahren.
- Persönliche Empfehlungen werden anhand von Kundendaten von Unternehmen wie Netflix und Amazon ausgesprochen. Diese datengesteuerte Strategie steigert den Umsatz und steigert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. Große Mengen an Patientendaten werden durch tragbare Medizintechnik und elektronische Patientenakten (EHRs) erzeugt. Diese Datenanalyse kann zu einer verbesserten Patientenversorgung und Früherkennung von Krankheiten führen.
- Unternehmen können zukünftige Trends vorhersagen, indem sie ausgefeilte Analysetools und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden und historische Daten verstehen. Auf diese Weise können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen, das Kundenerlebnis verbessern und Prozesse rationalisieren.
- Datenanalysen sind im Finanzsektor unerlässlich, um Risiken zu managen, Compliance zu gewährleisten und die Betrugserkennung zu verbessern. Es ermöglicht Institutionen, Investitionen zu verwalten, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen und ihre Portfolios zu maximieren. Banken und andere Finanzinstitute nutzen Datenanalysen, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren und das Kreditrisiko zu bewerten, was Geld spart und finanzielle Verluste minimiert.
- Die Bewältigung der Probleme der raschen Urbanisierung erfordert eine datengesteuerte Stadtplanung und -verwaltung. Städte können die Infrastruktur verbessern, Staus verringern und die Lebensqualität der Bürger verbessern, indem sie Daten zu Verkehrsmustern, Energieverbrauch und öffentlichen Dienstleistungen auswerten. Um den Verkehrsfluss, den Energieverbrauch und die öffentlichen Dienstleistungen zu optimieren, sammeln Smart-City-Programme Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Verkehrssensoren, Kameras und Wetterstationen.
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Nordamerika wird voraussichtlich einen signifikanten Anteil verzeichnen
- Einige der bekanntesten Technologiezentren der Welt befinden sich in Nordamerika, vor allem in den Vereinigten Staaten. Unternehmen wie Google, das täglich Petabytes an Daten verarbeitet, um seine Suchmaschinen und Werbeplattformen zu verbessern, wurden im Ökosystem des Silicon Valley geboren. Diese Fortschritte in der Datenanalyse generieren nicht nur Geld, sondern wirken sich auch auf internationale Datafizierungstrends aus.
- Die weit verbreitete Produktion von Daten aus vielen Quellen trägt zur Dominanz Nordamerikas im Datafizierungsgeschäft bei. Das IoT wird vom amerikanischen Automobilsektor schnell angenommen und ermöglicht die Erfassung von Echtzeitdaten von sich bewegenden Objekten. Diese Informationen werden von Unternehmen wie Tesla verwendet, um die Fähigkeiten des autonomen Fahrens zu verbessern und Ferndiagnosen durchzuführen. Die Fülle an Datenproduktionsquellen in Nordamerika garantiert einen stetigen Datenstrom, der für den Markt für Datafizierung unerlässlich ist.
- Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, haben nordamerikanische Unternehmen die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse genutzt. Die Empfehlungsmaschine von Amazon ist ein Industriestandard und verwendet fortschrittliche Datenanalysen. Um Produktempfehlungen abzugeben, untersucht es das Verbraucherverhalten und frühere Einkäufe, was den Umsatz des Unternehmens erheblich steigert. Nordamerikanische Unternehmen investieren aufgrund der datengesteuerten Mentalität, die sie durchdringt, stark in Datenanalyse-Know-how und -Tools.
- Die Wirtschaft Nordamerikas ist vielfältig und umfasst mehrere verschiedene Wirtschaftssektoren mit jeweils unterschiedlichen Datenanforderungen. Aufgrund dieser Vielfalt hat sich die Anwendung des Datafizierungsmarktes auf Branchen wie Banken, Gesundheitswesen, Fertigung und Unterhaltung ausgeweitet. Aufgrund seiner breiten Industrielandschaft hat Nordamerika eine stärkere Position auf dem globalen Datafizierungsmarkt aufgrund von Datenanalyselösungen, die speziell an die Bedürfnisse der einzelnen Sektoren angepasst sind.
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Überblick über die Datafizierungsbranche
Der Datafizierungsmarkt umfasst eine Mischung aus globalen und regionalen Akteuren, was zu einer moderat fragmentierten Marktlandschaft führt. Es gibt jedoch einen spürbaren Trend zur Konsolidierung bei verschiedenen kleineren Akteuren. Viele Marktteilnehmer verschaffen sich durch innovative Strategien einen Wettbewerbsvorteil. Zu den Hauptakteuren auf diesem Markt gehören unter anderem IBM Corporation, SAS Institute und Workiva.
Im Juli 2023 führte HCLTech eine bahnbrechende Lösung namens HCLTech Advantage Analytics ein. Diese Innovation zielt darauf ab, Unternehmen durch die nahtlose Integration von KI (künstliche Intelligenz) und BI (Business Intelligence) eine breite Palette von Dienstleistungen anzubieten. Ziel ist es, das Kundenerlebnis zu verbessern und die allgemeinen Geschäftsergebnisse zu verbessern. HCLTech Advantage Analytics nutzt die Leistungsfähigkeit der KI und ist für die Zusammenarbeit mit der Data Cloud von Snowflake konzipiert. Diese technologieneutrale Plattform ermöglicht es HCLTech Advantage Insights, nahtlos mit der Data Cloud von Snowflake zu interagieren und Kunden KI-gestützte Erkenntnisse zu liefern, die eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen.
Im Juli 2023 stellte KPM Analytics KPMLink vor, eine Cloud-basierte Anwendung, die auf die Fernverwaltung seiner Nahinfrarot-Analysatoren (NIR) der SpectraStar XT-Serie zugeschnitten ist. Dieses innovative Tool ermöglicht Benutzern und dem Management den Zugriff auf umfassende Diagnosegeschichten für jedes Instrument und gewährleistet so robuste Einblicke in Gesundheitsdaten. Darüber hinaus werden kritische Gerätezustandsdaten sowohl vor Ort als auch in der Cloud über KPMLink sicher gespeichert, um die Datenintegrität zu gewährleisten und den Benutzern die Gewissheit zu geben, ihre Entscheidungen auf zuverlässige Messdaten zu stützen.
Datafizierungs-Marktführer
-
IBM Corporation
-
SAS Institute
-
Workiva
-
DataRobot, Inc.
-
Search Discovery, Inc.
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Datafizierung Marktnachrichten
- November 2022 Anyline stellt einen Reifenprofilscanner vor, der mit jedem kamerafähigen Smartphone oder Mobilgerät kompatibel ist. Um den Reifenprofilverschleiß physisch zu beurteilen, verwenden Techniker derzeit spezielle analoge oder digitale Instrumente, um jede Reifenrille zu messen. Die Ungenauigkeiten bei der Messung und Dateneingabe, die sich aus diesem langsamen und mühsamen Prozess ergeben, kosten Reifenhändler jährlich Hunderte von Millionen Dollar und können die Sicherheit von Fahrzeugen gefährden.
- Juli 2023 G2N Nova, die innovative Software der dritten Generation von Mercan, wird eingeführt. Die neueste Ausgabe der innovativen Gehaltsabrechnungsplattform von Mercan verbessert die Möglichkeit, die weltweite Brutto-Netto-Gehaltsabrechnung zu berechnen, und fügt neue Funktionen hinzu, mit denen multinationale Unternehmen ihre globalen Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesse rationalisieren und digitalisieren können.
Segmentierung der Datafizierungsbranche
Datafizierung ist der Prozess, bei dem Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Kundenumfragen und Webanalysen in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden, die Geschäftsentscheidungen erleichtern können. Dazu gehören das Bereinigen, Sammeln, Analysieren, Verwalten, Visualisieren und Interpretieren der Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren.
Der Datafizierungsmarkt ist nach Typ (Verhaltens-Datafizierung, Social Datafizierung, Geodaten-Datafizierung, Transaktions-Datafizierung, Sensor-Datafizierung), nach Anwendung (Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FINops und andere Anwendungen) und nach Endbenutzer-Vertikalen (BFSI, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Regierung und Verteidigung, Einzelhandel und andere Endbenutzer-Branchen) nach Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, Naher Osten und Afrika).
unterteilt Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in USD angegeben.
| Nach Typ | Verhaltensbasierte Datafizierung |
| Soziale Datafizierung | |
| Georäumliche Datafizierung | |
| Transaktionale Datafizierung | |
| Sensor-Datafizierung | |
| Nach Anwendung | Blockchain |
| KIops | |
| Kognitive Informatik | |
| Edge Computing | |
| FinOps | |
| Andere Anwendungen | |
| Nach Endbenutzer-Vertikale | BFSI |
| Gesundheitspflege | |
| IT und Telekommunikation | |
| Regierung und Verteidigung | |
| Einzelhandel | |
| Andere Endbenutzer-Vertikalen | |
| Nach Geografie | Nordamerika |
| Europa | |
| Asien-Pazifik | |
| Lateinamerika | |
| Naher Osten und Afrika |
Nach Typ
| Verhaltensbasierte Datafizierung |
| Soziale Datafizierung |
| Georäumliche Datafizierung |
| Transaktionale Datafizierung |
| Sensor-Datafizierung |
Nach Anwendung
| Blockchain |
| KIops |
| Kognitive Informatik |
| Edge Computing |
| FinOps |
| Andere Anwendungen |
Nach Endbenutzer-Vertikale
| BFSI |
| Gesundheitspflege |
| IT und Telekommunikation |
| Regierung und Verteidigung |
| Einzelhandel |
| Andere Endbenutzer-Vertikalen |
Nach Geografie
| Nordamerika |
| Europa |
| Asien-Pazifik |
| Lateinamerika |
| Naher Osten und Afrika |
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Häufig gestellte Fragen
Wie groß ist der aktuelle Datafizierungsmarkt?
Der Datafizierungsmarkt wird im Prognosezeitraum (2024-2029) voraussichtlich eine CAGR von 12,42 % verzeichnen
Wer sind die Hauptakteure auf dem Datafizierungsmarkt?
IBM Corporation, SAS Institute, Workiva, DataRobot, Inc., Search Discovery, Inc. sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Datafizierungsmarkt tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Datafizierungsmarkt?
Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024-2029) mit der höchsten CAGR wachsen wird.
Welche Region hat den größten Anteil am Datafizierungsmarkt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil am Datafizierungsmarkt.
Welche Jahre deckt dieser Datafizierungsmarkt ab?
Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Datafizierungsmarktes für die Jahre 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des Datafizierungsmarktes für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
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Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Datafication im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Datafizierungsanalyse umfasst einen Marktprognoseausblick für 2024 bis (2024 bis 2029) und einen historischen Überblick. Erhalten Ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenloser Bericht als PDF-Download.
