Marktgröße für Insight Engines
| Studienzeitraum | 2018 - 2028 |
| Marktgröße (2023) | USD 1,43 Milliarden US-Dollar |
| Marktgröße (2028) | USD 4,56 Milliarden US-Dollar |
| CAGR(2023 - 2028) | 26.16 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Insight Engines Marktanalyse
Es wird erwartet, dass die Marktgröße für Insight Engines von 1,43 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 4,56 Mrd. USD im Jahr 2028 wachsen wird, bei einer CAGR von 26,16 % im Prognosezeitraum (2023-2028).
Insight Engines können kontextbezogene Informationen über die betreffende Tatsache oder Entität liefern, im Gegensatz zu den üblichen Suchmaschinen, die Links zu den ursprünglichen Quellmaterialien anbieten. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von Insight Engines gehören die interne Suche, die externe Suche und die Extraktion von Datenanalysen.
- Auch wenn Unternehmen alle Arten von Daten- und Analyselösungen anwenden, können sie ihre Geschäftsziele nicht erreichen. Unternehmen suchen ständig nach besseren Wegen, um mehr Geschäftswert aus den Informationen zu ziehen. Daher lösen Insight Engines dieses Problem, indem sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, um geschäftskritische Erkenntnisse zu liefern. Laut Accenture wächst die verfügbare Datenmenge rasant und beläuft sich auf 44 Zettabyte. 80 % dieser Daten sind unstrukturiert (Textdokumente, Audio, Video, E-Mails, Social-Media-Beiträge usw.) und 20 % werden in strukturierten Systemen gespeichert. Um Erkenntnisse aus dieser riesigen Ressource zu gewinnen und genau zu bestimmen, was ein Benutzer oder eine Organisation benötigt, ist die Fähigkeit erforderlich, Fakten aus Dokumenten zu extrahieren und diese Fakten für einen einfachen Zugriff an einem Ort zu speichern. Suchmaschinengiganten wie Google und Bing tun dies, indem sie solche Fakten in einem Knowledge Graph speichern, der zu den Suchmaschinen passt, die sie seit mehreren Jahren verwenden.
- Für viele Unternehmen kann es kostspielig sein, in die Gewinnung nützlicher Erkenntnisse aus Daten zu investieren. Dafür müssen sie über eine eigene Infrastruktur und Ressourcen verfügen. Dies ist einer der Hauptgründe, warum viele Unternehmen die kognitive Suche als geeignete Lösung betrachten. Laut KDNuggets, einem Unternehmen für Informationstechnologie und Dienstleistungen, wird erwartet, dass Unternehmen etwa 15 % ihrer IT-Investitionen in kognitive Suche, Analysen und andere Cloud-basierte Angebote lenken werden. Es wurde prognostiziert, dass sich diese Investition bis 2021 auf 35 % ausweiten wird.
- Es wird erwartet, dass verschiedene Endverbraucherbranchen wie Einzelhandel, BFSI, Medien und Telekommunikation das Insight-Programm in den kommenden Jahren nutzen werden. Im BFSI-Sektor zum Beispiel versuchen Unternehmen ständig, Wege zu finden, um das Bankgeschäft für die Kunden besser, schneller und einfacher zu machen. Diese Branche plant, die Fähigkeit von Advanced Analytics zu nutzen, um Erkenntnisse über Prozesse und Kunden abzuleiten. Dies wird ihm helfen, vergangene Leistungen zu kennen, was zu besseren Geschäftsentscheidungen führt.
- Darüber hinaus haben Insight Engines im Zuge von COVID-19 als eine der besten Optionen zur Wissensermittlung für die Unternehmenssuche an Fahrt aufgenommen. Der Markt verzeichnete einen deutlichen Anstieg der Daten, die von Unternehmensanwendungen generiert wurden. Auch der Zeitaufwand für die Entwicklung aussagekräftiger Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, nahm deutlich zu. Um die Insight Engine während der COVID-19-Pandemie zu bewerben, haben große Marktanbieter innovative Produktangebote mit fortschrittlichen Funktionen auf den Markt gebracht, um den branchenspezifischen und postpandemischen Suchanforderungen gerecht zu werden.
- Beispielsweise hat Microsoft im Juli 2020 eine Vorschaufunktion der Textanalyse für das Gesundheitswesen eingeführt, die es Entwicklern ermöglicht, Erkenntnisse aus unstrukturierten medizinischen Daten zu verarbeiten und zu extrahieren. Dieses Feature ist Teil der Textanalyse in Azure Cognitive Services. Es verarbeitet eine breite Palette von Datentypen und Aufgaben ohne zeitintensive und manuell entwickelte benutzerdefinierte Modelle, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Laut Microsoft können Benutzer mit diesem neuesten Angebot Wörter und Phrasen, die im unstrukturierten Text erwähnt werden, als Entitäten erkennen, die mit semantischen Typen im Gesundheitswesen und in der Biomedizin in Verbindung gebracht werden können. Zu diesen Wörtern gehören Diagnose, Name des Medikaments, Symptome, Untersuchungen, Behandlungen, Dosierung und Verabreichungsweg.
Es wird erwartet, dass das BFSI-Segment einen signifikanten Anteil halten wird
- Banken sehen sich mit einer Reihe einzigartiger Herausforderungen konfrontiert, wenn sie sich in einer sich ständig verändernden Verbraucherlandschaft und Geschäftserwartungen zurechtfinden. Die Suchtechnologie steht an vorderster Front, wenn es darum geht, diese neue Finanzwelt zu verstehen. Die Vielfalt der zu nutzenden Datenquellen hat sich über den traditionellen Mix hinaus entwickelt. Mitarbeiter in Finanzinstituten benötigen Zugriff auf Daten, die in der Cloud, hinter SaaS-Diensten und anderen Silos gespeichert sind. Insight Engines skalieren auf Milliarden von Dokumenten in verschiedenen Formaten und stellen eine Verbindung zu allen Daten her, um in Echtzeit darauf zugreifen zu können. Versicherer sehen sich zunehmend mit einer regulatorischen Landschaft konfrontiert und versuchen, bahnbrechende Trends wie Cyberrisiken und disruptive Innovationen abzumildern. Die Suche kann diesen Organisationen helfen, agil zu bleiben und ihr Wachstum aufrechtzuerhalten.
- Insight Engines nutzen ML und KI, um relevante Ergebnisse aus unterschiedlichen Daten-Repositories abzurufen. Es gibt Bankern einen vollständigen Überblick über ihre Kunden, indem es ihnen Zugang zu Jahresberichten, Risikoanalysen, sozialen Medien, Branchenblogs und vielen anderen Datenpunkten gibt. Es ermöglicht auch eine fundierte Investitionsentscheidung, die Suche nach Möglichkeiten und die Anbahnung von Geschäften. Banken verfügen über mehrere Transaktionsdaten und digitale Interaktionspunkte rund um Kundenprofile, Forderungen, Kundenzahlungshistorie usw. Insight Engines könnten diese riesigen Datenbestände nutzen, um auf authentische und zuverlässige Kreditauskünfte zuzugreifen. Banken können diese Berichte proaktiv nutzen, um Betrug zu antizipieren und gleichzeitig Zahlungsunregelmäßigkeiten und andere ungewöhnliche Aktivitäten aufzudecken.
- Banken und andere Finanzorganisationen nutzen auch Insight-Engines, um die Kundenstimmung zu finden und zu analysieren, indem sie soziale Medien überprüfen und Diskussionen über ihre Dienstleistungen und Strategien mithilfe von Natural Language Processing analysieren. Analysten für Finanzdienstleistungen können immer genauere Berichte verfassen und Kunden und interne Entscheidungsträger besser beraten, da sie in der Lage sind, auf wichtige und getrennte Daten zuzugreifen. Die Verwendung von Daten zur Personalisierung des Bankings verbessert die Kundenbindung und steigert den Umsatz. Nach Angaben von Accenture nutzte eine große globale Bank personalisierte Einblicke, die ihren Kunden zur Verfügung gestellt wurden, um ihre Sparguthaben in nur 18 Monaten um 60 Millionen Euro zu erhöhen.
- So hat beispielsweise die drittgrößte Bank in den Vereinigten Staaten mit 38 Millionen Suchanfragen und 293 Tausend eindeutigen Benutzern Such-Apps bereitgestellt, die mit Lucidworks Fusion erstellt wurden, und jetzt haben nur noch 0,14 % der Suchanfragen null Ergebnisse, und die Mitarbeiter bewerten ihre Suche als die wertvollste Funktion ihres Intranets. Eine der fünf weltweit führenden Investmentbanken hat mit Lucidworks Fusion eine App entwickelt, die 250 Millionen Zeilen mit jeweils 60 bis 70 Feldern pro Dokument und 50 Millionen Zeilen mit 1000 Feldern pro Dokument durchsucht, eine ganze Sammlung von zwei Milliarden Zeilen. Crédit Agricole, eine der größten Banken der Welt, hat ein Projekt zur Bereitstellung eines neuen digitalen Arbeitsplatzes gestartet, an dem mehr als 60.000 interne Benutzer die genaue Situation des Kunden vor ihnen kennen können, um die relevantesten Angebote für den Kunden zu finden.
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Für den asiatisch-pazifischen Raum wird ein hohes Marktwachstum erwartet
- Angeführt von Ländern wie Japan, China, Indien, Australien und Südkorea wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum das schnellste Wachstum des Marktes verzeichnen wird. China ist eines der wichtigsten Länder im asiatisch-pazifischen Raum mit wachsender technologischer Akzeptanz. Das Land ist die Heimat eines der schnellsten Internetbänder und einer starken Präsenz großer Unternehmen wie Alibaba.
- Laut UNCTAD.org stieg Chinas Online-Anteil am Einzelhandelsumsatz zwischen August 2019 und August 2020 von 19,4 % auf 24,6 %. Thailand verzeichnete im März 2020 einen Anstieg der Downloads von Shopping-Apps um 60 % in nur einer Woche. Der Trend zur Einführung des E-Commerce im Jahr 2020 dürfte sich während der Erholung fortsetzen, was voraussichtlich dazu beitragen wird, dass der Markt für Insight-Engines die Nachfrage von Akteuren der Einzelhandelsbranche weckt.
- Die dreiseitige Dominanz (iQiyi, Tencent und Youku) wird durch das strenge regulatorische Umfeld in China weiter gesichert, das internationale Akteure wie die FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google) daran hindert, im Land tätig zu sein. Diese internationalen Akteure nutzen eine Insight-Engine, insbesondere für Empfehlungen in großem Maßstab, und treiben andere Unternehmen durch Werbung an. Dies bietet der Region zahlreiche Möglichkeiten für einheimische Akteure, was zu einem moderaten Wachstum im Vergleich zu den Vereinigten Staaten führt.
- Darüber hinaus wird erwartet, dass aufstrebende Märkte in Ländern wie Indien im Prognosezeitraum große Chancen für den untersuchten Markt bieten werden, da eine Reihe neuer lokaler Akteure versuchen, in den jeweiligen Markt einzutreten. Im September 2021 hat beispielsweise GfK, der Anbieter von Verbraucher- und Marktinformationen, Analysen und Beratungsdiensten, gfknewron auf den Markt gebracht. Es handelt sich um eine integrierte, KI-gestützte Softwareplattform. Mit gfknewron können Unternehmen auf Markt-, Verbraucher- und Markendaten aus einer einzigen Quelle der Wahrheit zugreifen. Die KI-gestützten Vorhersagen und praktischen Anleitungen werden ein nachhaltiges Unternehmenswachstum unterstützen. Gfknewron ist ein wichtiger Schritt in der Transformation von GfK von einem Standard-Marktforscher zu einem KI-gestützten Datenanalyse- und Beratungsunternehmen.
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Überblick über die Insight Engines-Branche
Der Markt für Insight Engines ist aufgrund der bedeutenden Präsenz von Akteuren wie IBM Corporation, Mindbreeze GmbH, LucidWorks Inc. und Sinequa SAS mäßig fragmentiert. Anbieter auf dem Markt erweitern auch die Reichweite ihrer Inhaltsindizierungsfunktionen auf Rich Media, entweder nativ oder über Partnerschaften, indem sie maschinelle Lernfunktionen wie Computer Vision, Sprache-zu-Text-Funktionen usw. verwenden.
- Oktober 2021 – Qubit, ein Anbieter von KI-gestützter Anpassungstechnologie für Merchandising-Teams, wurde von Coveo gekauft, einer relevanten Plattform, die durch KI-gestützte Suche, Empfehlungen und Personalisierung bessere digitale Erlebnisse anstrebt. Die geografische Entwicklung von Coveo in den britischen und europäischen Märkten dürfte durch die Transaktion beschleunigt werden.
- Juni 2021 - Die IntraFind Software AG gab bekannt, dass ihre iFinder Enterprise Search-Lösung auf dem Microsoft Azure Marketplace verfügbar ist. Im Anschluss an die Entwicklung konnten Unternehmen, die Azure verwenden, auf die IntraFind-Lösung für die unternehmensweite Informationssuche zugreifen.
- Juni 2021 - Teile von Googles berühmtem YouTube-Videodienst werden von der eigenen Rechenzentrumsinfrastruktur des Werbeunternehmens in den Cloud-Dienst des Unternehmens verlagert. Der Schritt zeigt, dass Google seine Aufmerksamkeit nach innen richtet, um seinen Anteil am boomenden Cloud-Computing-Sektor zu erhöhen und weniger abhängig von Werbung in seiner Suchmaschine und anderen Websites zu werden.
- März 2021 – ServiceNow hat die neue Version von The Now Platform eingeführt. Die neue Version von Platform Quebec enthält neue Creator-Workflows und App Engine Studio, um das Tempo der digitalen Transformation zu beschleunigen und eine schnelle Low-Code-App-Entwicklung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen, um die täglichen geschäftlichen Herausforderungen einfach zu bewältigen. Die neueste Ausgabe der Now Platform enthält neue Low-Code-App-Entwicklungstools und verbesserte native KI-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, schnell innovativ zu sein, hervorragende Erfahrungen zu bieten und die Produktivität zu steigern.
Marktführer bei Insight Engines
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IBM Corporation
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Mindbreeze GmbH
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Sinequa SAS
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LucidWorks, Inc.
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Coveo Solutions Inc.
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
Marktnachrichten zu Insight Engines
- Februar 2022 - Das US-amerikanische National Security Research Center (NSRC) gab bekannt, dass die Technologie von Expert.ai als grundlegender Bestandteil der Compendia-Lösung von Titan Technologies eingesetzt wird, um die Suche und Untersuchung digitalisierter Dokumente zu erleichtern. Die Compendia-Lösung bettet Wissen und Lernen in das neue NSRC-System Titan on the Red ein und nutzt KI-basiertes Natural Language Understanding (NLU) und maschinelles Lernen (ML), das von expert.ai angeboten wird.
- Januar 2022 - Expert.ai, ein Pionier im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) für die Sprachübersetzung, hat sich mit RSA, einem der Schadenversicherer, zusammengetan, um die Schadenbearbeitung zu verbessern. RSA wird im Rahmen dieses neuen Vertrags den Einsatz intelligenter Dokumentenverarbeitung auf eine größere Gruppe von Haustierversicherungsansprüchen ausweiten. Es wird auch die Entscheidungsfindung unterstützen, die Zykluszeiten verkürzen und das Kundenerlebnis verbessern – und das alles aufgrund der Präzision, die nur leistungsstarke KI-basierte natürliche Sprachkenntnisse bieten können.
Insight Engines Marktbericht - Inhaltsverzeichnis
1. EINFÜHRUNG
1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie
2. FORSCHUNGSMETHODIK
3. ZUSAMMENFASSUNG
4. MARKTEINBLICKE
4.1 Marktübersicht
4.2 Analyse der Branchenwertschöpfungskette
4.3 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse
4.3.1 Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.3.2 Verhandlungsmacht der Verbraucher
4.3.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
4.3.4 Wettberbsintensität
4.3.5 Bedrohung durch Ersatzspieler
4.4 Bewertung der Auswirkungen von COVID-19 auf die Branche
5. MARKTDYNAMIK
5.1 Marktführer
5.1.1 Steigende Datenmengen und der Bedarf an strukturierten Daten
5.1.2 Steigende Generierung analytischer Abfragen durch Suche und Verarbeitung natürlicher Sprache
5.2 Marktbeschränkungen
5.2.1 Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und der Datenquellenvalidierung
6. MARKTSEGMENTIERUNG
6.1 Nach Komponente
6.1.1 Software
6.1.2 Dienstleistungen
6.2 Nach Bereitstellungstyp
6.2.1 Vor Ort
6.2.2 Wolke
6.3 Nach Unternehmensgröße
6.3.1 Kleine und mittelständische Unternehmen
6.3.2 Große Unternehmen
6.4 Nach Endverbraucherbranche
6.4.1 BFSI
6.4.2 Einzelhandel
6.4.3 IT und Telekommunikation
6.5 Nach Geographie
6.5.1 Nordamerika
6.5.2 Europa
6.5.3 Asien-Pazifik
6.5.4 Lateinamerika
6.5.5 Naher Osten und Afrika
7. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
7.1 Firmenprofile
7.1.1 IBM Corporation
7.1.2 Mindbreeze GmbH
7.1.3 Coveo Solutions Inc.
7.1.4 Sinequa SAS
7.1.5 LucidWorks Inc.
7.1.6 ServiceNow Inc. (Attivio Cognitive Search Platform)
7.1.7 Micro Focus International PLC
7.1.8 Google LLC
7.1.9 Microsoft Corporation
7.1.10 Funnelback Pty Ltd
7.1.11 IntraFind Inc.
7.1.12 Dassault Systems SA
7.1.13 EPAM Systems Inc. (Infongen)
7.1.14 Expert System SpA
7.1.15 IHS Markit Ltd
7.1.16 Insight Engines Inc.
8. INVESTITIONSANALYSE
9. ZUKUNFT DES MARKTES
Segmentierung der Insight Engines-Branche
Der Markt für Insight Engines ist nach Komponente (Software und Services), Bereitstellungstyp (On-Premises und Cloud), Größe des Unternehmens (kleine und mittlere Unternehmen und Großunternehmen), Endbenutzerbranche (BFSI, Einzelhandel sowie IT und Telekommunikation) und Geografie unterteilt.
Insight Engines sind eine deutliche Verbesserung gegenüber Suchtechnologien, die eine proaktive und bedarfsgerechte Wissensermittlung und -exploration ermöglichen, die durch semantische und maschinelle Lerntechnologien ergänzt wird. Typische Anwendungsfälle von Insight Engines sind die Intranetsuche, die öffentliche Suche und die Datenextraktion für Analysen.
| Nach Komponente | ||
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| Nach Bereitstellungstyp | ||
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| Nach Unternehmensgröße | ||
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| Nach Endverbraucherbranche | ||
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| Nach Geographie | ||
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Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung von Insight Engines
Wie groß ist der Markt für Insight Engines?
Es wird erwartet, dass die Marktgröße für Insight Engines im Jahr 2023 1,43 Mrd. USD erreichen und bis 2028 mit einer CAGR von 26,16 % auf 4,56 Mrd. USD wachsen wird.
Wie groß ist der aktuelle Markt für Insight Engines?
Im Jahr 2023 wird die Marktgröße für Insight Engines voraussichtlich 1,43 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Markt für Insight Engines?
IBM Corporation, Mindbreeze GmbH, Sinequa SAS, LucidWorks, Inc., Coveo Solutions Inc. sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für Insight Engines tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für Insight Engines?
Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2023-2028) mit der höchsten CAGR wachsen wird.
Welche Region hat den größten Anteil am Insight Engines-Markt?
Im Jahr 2023 entfällt auf Nordamerika der größte Marktanteil auf dem Markt für Insight Engines.
Insight Engines-Branchenbericht
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Insight Engines im Jahr 2023, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Insight Engines-Analyse umfasst eine Marktprognose bis 2028 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen Bericht als PDF-Download.
