Ereignisstromverarbeitung Marktgröße

Marktanalyse für Event-Stream-Verarbeitung

Es wird erwartet, dass der Event Stream Processing (ESP)-Markt im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 15,7 % verzeichnen wird. Die Expansion dieses Marktes ist auf die steigende Nachfrage nach Echtzeitanalysen und das gestiegene Bewusstsein für die Vorteile von Big Data in allen Sektoren zurückzuführen. Im Prognosezeitraum dürfte das Wachstum des Marktes auch durch den zunehmenden Einsatz cloudbasierter Event-Stream-Verarbeitungslösungen unterstützt werden

• Laut MachEye produzieren Menschen täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten, und es wird erwartet, dass diese Zahl jedes Jahr schneller wächst. Business-Intelligence-Anwender haben bereits Schwierigkeiten, diese Explosion komplexer Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzusetzen. Infolgedessen bestünde ein erheblicher Bedarf an fortschrittlicheren, benutzerfreundlichen Datenübersetzungstools.
• Gezielte Angebote und prädiktive Analysen ermöglichen es Händlern, hochgradig personalisierte Angebote für alle ihre Kunden auf einer sehr detaillierten Ebene zu entwickeln. Einzelhändler können beispielsweise das Einkaufserlebnis im Laden personalisieren, indem sie Angebote anbieten, die Anreize für häufiges Kaufen geben und mehr Käufe anregen, wodurch höhere Umsätze auf allen ihren Kanälen erzielt werden. Predictive Analytics kann zum Upselling oder Cross-Selling eines Kunden eingesetzt werden. Darüber hinaus hilft Predictive Analytics Unternehmen dabei, den Lifetime Value (CLV) eines Kunden vorherzusagen. CLV hilft dabei, den reduzierten Wert eines Kunden im Laufe der Zeit vorherzusagen, indem es das Verhalten der Vergangenheit analysiert, um die profitabelsten Kunden im Laufe der Zeit zu ermitteln.
• Darüber hinaus nimmt aufgrund der Notwendigkeit der Echtzeitverarbeitung riesiger RFID-Datenmengen die Verwendung der Ereignisstromverarbeitung in Ereignisverarbeitungsanwendungen der Radiofrequenzidentifikation (RFID) schnell zu. RFID-Tags werden mit Gegenständen oder Personen verbunden und erzeugen ein Signal, das ein RFID-Lesegerät lesen kann. Auf diese Weise können Unternehmen in Echtzeit verfolgen, wo sich Waren und Personen befinden, was für viele Dinge wichtig ist, beispielsweise für die Verwaltung der Lieferkette und die Gewährleistung der Sicherheit von Menschen.
• Laut einer Umfrage von Sisense nutzen 50 % der Unternehmen prädiktive Analysen mehr oder viel häufiger als vor der COVID-19-Pandemie, darunter über 68 % der Kleinunternehmen. Eine große Herausforderung der COVID-19-Pandemie bestand beispielsweise darin, sicherzustellen, dass sich Kunden beim Besuch stationärer Geschäfte sicher fühlen. Mithilfe von Business-Intelligence-Tools, Social-Networking-Plattformen und Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM) könnten Unternehmen direktes Feedback von Kunden erhalten und die richtigen Schritte unternehmen, um die Gesundheit und Sicherheit aller zu gewährleisten.
• Der Bedarf an Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools nimmt deutlich zu. Laut IBM Quant Crunch erfordern beispielsweise bis zu 2,72 Millionen Jobs datenwissenschaftliche Fähigkeiten, was es branchenübergreifend zu einer der gefragtesten Stellen macht. Hochschulabsolventen der MIS- und CS-Abteilungen wissen wenig über Datenbankmodellierung oder reale Datenbankumgebungen. Es gibt spezielle IT-Wissenschaftsstudiengänge mit Datenbankkursen, ganz zu schweigen von Business-Intelligence- und Analytics-Kursen. Es besteht ein Mangel an Kontakt zu Werkzeugen und Technologien am Arbeitsplatz.