Analyse de la taille et de la part du marché de lanalyse des mégadonnées de la chaîne dapprovisionnement – ​​Tendances et prévisions de croissance (2024-2029)

Le marché de lanalyse Big Data de la chaîne dapprovisionnement est segmenté par type (solution, service), utilisateur final (vente au détail, fabrication, transport et logistique, soins de santé, autres utilisateurs finaux) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine et Moyen-Orient et Afrique). Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en millions de dollars) pour tous les segments ci-dessus.

Analyse de la taille et de la part du marché de lanalyse des mégadonnées de la chaîne dapprovisionnement – ​​Tendances et prévisions de croissance (2024-2029)

Taille du marché de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Résumé du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Période d'étude 2019 - 2029
Année de Base Pour l'Estimation 2023
CAGR 17.31 %
Marché à la Croissance la Plus Rapide Asie-Pacifique
Plus Grand Marché Amérique du Nord
Concentration du Marché Moyen

Acteurs majeurs

Acteurs majeurs du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier

Analyse du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement devrait enregistrer un TCAC denviron 17,31 % au cours de la période de prévision. Grâce aux progrès des technologies de linformation, les entreprises sont désormais en mesure daccéder, de stocker et de traiter une quantité massive de données. Les organisations analysent des ensembles de données et identifient des informations clés à appliquer à leurs opérations, ce qui montre clairement que le Big Data a un rôle important à jouer dans n'importe quel secteur. De la distribution de produits alimentaires et de boissons à la haute technologie, les entreprises intègrent l'analyse.

  • L'utilisation généralisée des technologies numériques a conduit à l'émergence du Big Data Analytics (BDA) en tant que capacité commerciale essentielle pour offrir aux entreprises de meilleures opportunités pour tirer profit d'une quantité de plus en plus importante de données et acquérir un avantage concurrentiel considérable.
  • Lanalyse des mégadonnées contribue à lamélioration de la chaîne dapprovisionnement dans le secteur manufacturier. Par exemple, des cycles de fabrication à forte intensité énergétique peuvent être programmés pour tirer parti de lévolution des tarifs délectricité. Les données sur les caractéristiques de production, telles que les forces d'assemblage ou les écarts de taille entre les composants, peuvent être enregistrées et examinées pour faciliter la recherche des causes profondes des erreurs, même si elles surviennent des années plus tard. Les transformateurs et producteurs de semences agricoles surveillent la qualité de leurs produits en temps réel à l'aide de différents types de caméras pour obtenir des évaluations de la qualité de chaque graine individuelle.
  • Les entreprises de camionnage utilisent déjà les analyses pour optimiser leurs opérations. Par exemple, ils utilisent lanalyse de la consommation de carburant pour augmenter léconomie des véhicules et la technologie GPS pour réduire les temps dattente en distribuant les espaces de stockage en temps réel. Les entreprises de messagerie ont commencé à planifier en temps réel les livraisons aux consommateurs en fonction des données de géolocalisation et de congestion de leurs camions. UPS, par exemple, a investi dix ans dans la création de son système intégré d'optimisation et de navigation sur route (Orion) pour améliorer les 55 000 voies du réseau. Selon le PDG de l'entreprise, David Abney, la nouvelle méthode permettrait d'économiser entre 300 et 400 millions de dollars par an. L'analyse des mégadonnées aidera également les opérateurs logistiques à livrer des marchandises avec moins d'efforts de livraison en exploitant leurs données pour estimer quand un colis sera livré.
  • Lanalyse des mégadonnées peut aider les entreprises à étudier les avantages commerciaux du regroupement de produits connexes. Google a acheté Skybox, une source d'images satellite haute résolution qui peut être utilisée pour observer les automobiles dans un parking afin de prédire la demande en magasin. Dautres ont étudié lutilisation de drones équipés de caméras pour suivre les niveaux de stock en rayon.
  • La pandémie de COVID-19 a provoqué des perturbations et des dangers dans les systèmes dapprovisionnement mondiaux. L'analyse des mégadonnées (BDA) est récemment apparue comme une solution viable pour fournir aux entreprises des informations prédictives et préventives pour les aider à planifier et à réduire les effets de tels risques. Lépidémie a mis en évidence la nécessité de trouver des solutions pour les chaînes dapprovisionnement afin de garantir la durabilité économique à long terme. En ces temps difficiles, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement a aidé les entreprises à détecter les processus nécessitant un ajustement immédiat ou les produits/articles qui devraient bientôt s'épuiser, les aidant ainsi à mieux gérer l'écart entre l'offre et la demande. En outre, les fournisseurs développent et proposent activement des solutions pour atténuer les effets néfastes de lépidémie sur les chaînes dapprovisionnement mondiales.

Aperçu du marché de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement est très concurrentiel et se compose de plusieurs acteurs majeurs. En termes de part de marché, quelques acteurs majeurs dominent actuellement le marché, notamment SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated et Genpact Limited. Ces entreprises tirent parti d'initiatives de collaboration stratégiques pour augmenter leurs parts de marché et leur rentabilité.

En octobre 2022, Oracle a dévoilé une série de nouveaux développements de produits dans son portefeuille complet de solutions de données et d'analyse. Grâce aux fonctionnalités supplémentaires d'Oracle Fusion Analytics pour les analyses ERP, CX, SCM et HCM, les décideurs disposent d'une collection prédéfinie de plus de 2000 tableaux de bord de bonnes pratiques, KPI et rapports pour évaluer les performances par rapport aux objectifs stratégiques. En novembre 2022, AWS a introduit AWS Supply Chain. Cette nouvelle plateforme permet aux organisations d'améliorer la visibilité de leur chaîne d'approvisionnement afin de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées qui réduisent les risques, économisent de l'argent et améliorent l'expérience client. AWS Supply Chain regroupe et analyse de manière transparente les données de nombreux systèmes de chaîne d'approvisionnement. Cela permet aux entreprises de surveiller leurs opérations en temps réel, d'identifier les tendances plus rapidement et de fournir des projections de demande plus précises pour garantir un stock suffisant pour répondre aux attentes des consommateurs.

Leaders du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

  1. SAP SE

  2. IBM Corporation

  3. Oracle Corporation

  4. MicroStrategy Incorporated

  5. Genpact Limited

  6. *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
Concentration du marché de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement
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Actualités du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

  • Septembre 2022 Accenture annonce l'acquisition de MacGregor Partner, un important consultant en chaîne d'approvisionnement et fournisseur de technologies spécialisé dans la logistique intelligente et l'administration d'entrepôts. Il s'agit d'une société intelligente de logistique et de gestion d'entrepôts, ainsi que d'un consultant en chaîne d'approvisionnement et d'un fournisseur de technologie. Le réseau de chaîne d'approvisionnement d'Accenture, alimenté par la technologie Blue Yonder, s'est développé grâce à cette acquisition.
  • Novembre 2022:o9 Solutions, fournisseur de plateformes logicielles d'intelligence artificielle pour la prise de décision et la planification, et Genpact ont collaboré pour répondre à l'exigence d'un processus de numérisation qui exclut les silos d'informations tout en intégrant et en rationalisant de manière transparente les opérations d'Eckes - le principal fournisseur européen de fruits de Granini. boissons et breuvages. Les sociétés ont récemment achevé la première partie d'un projet visant à automatiser et optimiser la chaîne d'approvisionnement mondiale d'Eckes Granini.
  • Novembre 2022 Microsoft Corp. a dévoilé le Microsoft Supply Chain System, qui vise à aider les entreprises à optimiser leur investissement dans le parc de données de la chaîne d'approvisionnement grâce à une approche ouverte en combinant l'IA Microsoft, le low-code, la sécurité, la collaboration et les applications SaaS dans une plate-forme évolutive.

Rapport sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement – ​​Table des matières

1. INTRODUCTION

  • 1.1 Hypothèses de l'étude
  • 1.2 Portée de l'étude

2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE

3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF

4. APERÇU DU MARCHÉ

  • 4.1 Aperçu du marché
  • 4.2 Facteurs de marché
    • 4.2.1 Besoin croissant de données commerciales pour améliorer l’efficacité
  • 4.3 Restrictions du marché
    • 4.3.1 Complexité opérationnelle associée à des coûts de maintenance élevés
  • 4.4 Analyse de la chaîne de valeur/de la chaîne d'approvisionnement
  • 4.5 Attractivité de l'industrie - Porter Five Forces
    • 4.5.1 La menace de nouveaux participants
    • 4.5.2 Pouvoir de négociation des acheteurs/consommateurs
    • 4.5.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
    • 4.5.4 Menace des produits de substitution
    • 4.5.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
  • 4.6 Évaluation de l'impact du COVID-19 sur le marché

5. SEGMENTATION DU MARCHÉ

  • 5.1 Par type
    • 5.1.1 Solution
    • 5.1.1.1 Outil d’approvisionnement et de planification de la chaîne d’approvisionnement
    • 5.1.1.2 Planification des ventes et des opérations
    • 5.1.1.3 Analyse de fabrication
    • 5.1.1.4 Analyse du transport et de la logistique
    • 5.1.1.5 Autres solutions (analyse de planification et d'optimisation des stocks et outils de planification et de reporting)
    • 5.1.2 Service
    • 5.1.2.1 Service professionnel
    • 5.1.2.2 Service d'assistance et de maintenance
  • 5.2 Utilisateur final
    • 5.2.1 Vente au détail
    • 5.2.2 Transport et logistique
    • 5.2.3 Fabrication
    • 5.2.4 Soins de santé
    • 5.2.5 Autres utilisateurs finaux
  • 5.3 Géographie
    • 5.3.1 Amérique du Nord
    • 5.3.1.1 États-Unis
    • 5.3.1.2 Canada
    • 5.3.2 L'Europe
    • 5.3.2.1 Royaume-Uni
    • 5.3.2.2 Allemagne
    • 5.3.2.3 France
    • 5.3.2.4 Italie
    • 5.3.2.5 Le reste de l'Europe
    • 5.3.3 Asie-Pacifique
    • 5.3.3.1 Chine
    • 5.3.3.2 Japon
    • 5.3.3.3 Corée du Sud
    • 5.3.3.4 Inde
    • 5.3.3.5 Reste de l'Asie-Pacifique
    • 5.3.4 l'Amérique latine
    • 5.3.4.1 Mexique
    • 5.3.4.2 Brésil
    • 5.3.4.3 Argentine
    • 5.3.4.4 Reste de l'Amérique latine
    • 5.3.5 Moyen-Orient et Afrique
    • 5.3.5.1 Emirats Arabes Unis
    • 5.3.5.2 Arabie Saoudite
    • 5.3.5.3 Afrique du Sud
    • 5.3.5.4 Reste du Moyen-Orient et Afrique

6. PAYSAGE CONCURRENTIEL

  • 6.1 Profils d'entreprise
    • 6.1.1 SAP SE (SAP)
    • 6.1.2 IBM Corporation
    • 6.1.3 Oracle Corporation
    • 6.1.4 MicroStrategy Incorporated
    • 6.1.5 Genpact Limited
    • 6.1.6 SAS Institute Inc.
    • 6.1.7 Sage Clarity Systems
    • 6.1.8 Salesforce.com Inc (Tableau Software Inc.)
    • 6.1.9 Birst Inc.
    • 6.1.10 Capgemini Group
    • 6.1.11 Kinaxis Inc.

7. ANALYSE D'INVESTISSEMENT

8. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET TENDANCES FUTURES

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Segmentation de lindustrie de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Les solutions d'analyse de la chaîne d'approvisionnement peuvent aider les entreprises à atteindre leur croissance, à améliorer leur rentabilité et à augmenter leurs parts de marché en utilisant les informations dérivées pour prendre des décisions stratégiques. Ces solutions peuvent également offrir une vision globale de la chaîne d'approvisionnement et contribuer à améliorer la durabilité, à réduire les coûts de stocks et à accélérer la mise sur le marché des produits à long terme. Le marché de lanalyse Big Data de la chaîne dapprovisionnement est segmenté par type (solution, service), utilisateur final (vente au détail, fabrication, transport et logistique, soins de santé, autres utilisateurs finaux) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine et Moyen-Orient et Afrique).

Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en millions de dollars) pour tous les segments ci-dessus.

Par type Solution Outil d’approvisionnement et de planification de la chaîne d’approvisionnement
Planification des ventes et des opérations
Analyse de fabrication
Analyse du transport et de la logistique
Autres solutions (analyse de planification et d'optimisation des stocks et outils de planification et de reporting)
Service Service professionnel
Service d'assistance et de maintenance
Utilisateur final Vente au détail
Transport et logistique
Fabrication
Soins de santé
Autres utilisateurs finaux
Géographie Amérique du Nord États-Unis
Canada
L'Europe Royaume-Uni
Allemagne
France
Italie
Le reste de l'Europe
Asie-Pacifique Chine
Japon
Corée du Sud
Inde
Reste de l'Asie-Pacifique
l'Amérique latine Mexique
Brésil
Argentine
Reste de l'Amérique latine
Moyen-Orient et Afrique Emirats Arabes Unis
Arabie Saoudite
Afrique du Sud
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FAQ sur les études de marché sur lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Quelle est la taille actuelle du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?

Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement devrait enregistrer un TCAC de 17,31 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

Qui sont les principaux acteurs du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?

SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated, Genpact Limited sont les principales entreprises opérant sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement.

Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?

On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).

Quelle région détient la plus grande part du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?

En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement.

Quelles années couvre ce marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?

Le rapport couvre la taille historique du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement pour les années  2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement pour les années  2024, 2025, 2026, 2027, 2028. et 2029.

Rapport sur lindustrie de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse Supply Chain Big Data Analytics comprend des perspectives de prévision du marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.