| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Tamanho do Mercado (2024) | USD 10.56 Million |
| Tamanho do Mercado (2029) | USD 29.87 Million |
| CAGR (2024 - 2029) | 23.11% |
| Mercado de Crescimento Mais Rápido | Ásia-Pacífico |
| Maior Mercado | América do Norte |
| Concentração do Mercado | Baixo |
Principais jogadores*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
Big Data Analytics na análise do mercado bancário
O tamanho do Big Data Analytics no mercado bancário é estimado em US$ 8,58 milhões em 2024, e deverá atingir US$ 24,28 milhões até 2029, crescendo a um CAGR de 23,11% durante o período de previsão (2024-2029).
Com base nos dados obtidos a partir de numerosos insights, tais como padrões de investimento, tendências de compras, motivação de investimento e antecedentes pessoais ou financeiros, a análise de big data pode ajudar os bancos a compreender o comportamento dos clientes.
- O aumento considerável no volume de dados gerados e as exigências governamentais são as principais forças por trás da adoção da análise de Big Data no setor bancário. Com o desenvolvimento da tecnologia, os consumidores utilizam cada vez mais dispositivos para iniciar transações (como smartphones), o que impacta no volume de transações. Dada a atual taxa de crescimento de dados, é necessária uma melhor recolha, organização, integração e análise de dados.
- As regras governamentais e a recolha considerável de dados estão a afectar o sector bancário. À medida que a tecnologia se desenvolve, mais consumidores utilizam mais dispositivos para iniciar transações (como smartphones), o que aumenta o volume de transações. Isso motiva a análise de big data, que dá aos analistas de dados um único local para ver e localizar rapidamente todos os pontos de dados. Graças a esta imagem consolidada, os membros da equipa podem trocar ideias que poderão melhorar o setor bancário.
- Uma solução de Big Data Analytics oferece os recursos de processamento, persistência e análise necessários para descobrir novos insights de negócios, ao mesmo tempo que permite que uma empresa armazene todos os seus dados em um ambiente flexível e acessível. Uma ferramenta analítica para big data reúne e monitora dados estruturados e não estruturados e técnicas para organizar enormes quantidades de dados totalmente diferentes de várias fontes.
- A maioria dos sistemas legados não consegue lidar com a carga crescente. A estabilidade de todo o sistema pode ser comprometida se as quantidades necessárias de dados forem coletadas, armazenadas e analisadas utilizando uma infraestrutura obsoleta. As organizações devem melhorar a sua capacidade de processamento ou redesenhar totalmente os seus sistemas para resolver o problema.
- Devido ao aumento da utilização e adoção nos setores bancários para analisar e pesquisar dados de consumidores e implementar estratégias eficientes, a pandemia da COVID-19 teve um impacto significativo na análise de dados no setor bancário. Devido à rápida evolução da tecnologia, a análise de dados no setor bancário teve um enorme crescimento.
Big Data Analytics nas Tendências do Mercado Bancário
Gestão de riscos e controles internos em todo o banco para testemunhar o crescimento
- Com a utilização de tecnologias de ponta, os bancos podem reduzir o risco de crédito e tomar melhores decisões com base numa variedade de critérios de risco. Os bancos podem controlar o risco de crédito e evitar circunstâncias de incumprimento graças à plataforma de big data e análise.
- Além disso, um indicador flagrante é o uso de análises de Big Data pelos bancos de varejo para gestão de risco de crédito. Foi demonstrado que a aplicação de indicadores de risco de crédito baseados em padrões comportamentais nas operações de pagamento permite a detecção de eventos de crédito muito mais cedo do que os indicadores convencionais baseados em contas a descoberto e pagamentos atrasados.
- A detecção de fraudes em tempo real usando ferramentas de dados e análises ajuda a reduzir o risco de crédito e de liquidez, permitindo um monitoramento próximo dos devedores e a capacidade de prever a inadimplência dos empréstimos.
- Big data pode ser usado para identificar contas de alto risco, conforme demonstrado pelo Bank of America. Para 9,5 milhões de hipotecas, o Corporate Investment Group é responsável por calcular a probabilidade de inadimplência, o que ajudou o Bank of America a prever perdas com inadimplência de empréstimos. Ao reduzir o tempo necessário para calcular incumprimentos de empréstimos de 96 para 4 horas, o banco conseguiu aumentar a sua eficiência.
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Espera-se que a Europa testemunhe um crescimento significativo
- A regra mais conhecida que rege a forma como as organizações financeiras trocam e protegem as informações privadas dos clientes continua a ser a Regra Geral de Proteção de Dados da União Europeia.
- Além disso, a troca de dados foi possível através de interfaces de programação de aplicações (APIs) abertas como resultado da Diretiva de Serviços de Pagamento (PSD2) da União Europeia. Devido a um ambiente onde os dados podem ser partilhados livremente, a capacidade de recolher, tratar e analisar dados cresceu em importância.
- Além disso, prevê-se que tanto o número de clientes como as revisões regulamentares aumentem em breve. A demanda por tecnologias de análise e inteligência de clientes deverá, consequentemente, aumentar.
- O Lloyds Banking Group, sediado no Reino Unido, empregou análise de dados para atender às necessidades de diversas categorias de clientes, otimizando ao mesmo tempo o crescimento em segmentos-alvo.
- Os bancos de retalho europeus estão a utilizar soluções de análise de Big Data devido à tendência do banco aberto, que aborda problemas que as instituições financeiras tradicionais enfrentam há décadas.
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Visão geral da análise de big data na indústria bancária
Análise de Big Data no mercado bancário é bastante fragmentada devido à existência de inúmeras empresas globais que fornecem uma gama de soluções de análise de big data para bancos para diversas aplicações, como detecção e gerenciamento de fraudes, análise de clientes, análise de mídia social, etc. , IBM Corporation e SAP SE são alguns dos principais participantes do mercado.
- Fevereiro de 2023 – A Alteryx anunciou novos recursos de autoatendimento e de nível empresarial para sua ferramenta de análise baseada em nuvem Alteryx Inc para apoiar os clientes na tomada de decisões mais rápidas e informadas. Com acesso total ao Designer Cloud agora incluído, a plataforma foi aprimorada para fornecer aos funcionários de todos os níveis de habilidade uma interface de arrastar e soltar acessível e simples de usar, sem comprometer a governança de dados ou os padrões de segurança.
- Agosto de 2022 – Aspire Systems lança a abordagem holística para acelerar a implementação. Esta inovação é alimentada por IA e impulsiona a velocidade de implementação. Com esta nova metodologia de implementação autônoma de aplicativos, a Aspire Systems está preparada para ajudar as empresas a obter o máximo valor de sua implementação de aplicativos Oracle Cloud ERP.
Big Data Analytics em líderes do mercado bancário
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IBM Corporation
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SAP SE
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Oracle Corporation
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Aspire Systems Inc.
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Alteryx Inc.
- *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Big Data Analytics em Notícias do Mercado Bancário
- Março de 2023 – A Alteryx declarou que conquistou com sucesso a designação Google Cloud Ready – AlloyDB. Os clientes podem acessar dados de vários bancos de dados usando a crescente biblioteca de conectores do Alteryx, permitindo-lhes usar mais dados do que nunca. Cloud Ready - AlloyDB é um novo apelido para os produtos oferecidos pelos parceiros de tecnologia do Google Cloud que interagem com o AlloyDB. Ao receber esse reconhecimento, a Alteryx trabalhou em estreita colaboração com o Google Cloud para incorporar suporte ao AlloyDB em suas soluções e ajustar seus recursos atuais para obter os melhores resultados.
- Janeiro de 2023 – A Aspire Systems anunciou sua ascensão ao nível AWS Advanced Consulting Partner, onde a parceria permite que a Aspire reforce suas soluções em nuvem com recursos da AWS para apoiar agências governamentais e espaciais, líderes em educação e organizações sem fins lucrativos. Usando os recursos obtidos nos tão procurados APN Immersion Days, a Aspire fornece soluções AWS exclusivas e de última geração para seus clientes.
Big Data Analytics na segmentação do setor bancário
A análise de big data pode ajudar os bancos a compreender o comportamento dos clientes com base nas informações recebidas de vários insights, incluindo padrões de investimento, tendências de compras, motivação para investir e antecedentes pessoais ou financeiros. Com a melhoria na análise de big data, os bancos podem analisar tendências de mercado e tomar decisões relacionadas à redução ou aumento das taxas de juros para pessoas físicas em várias regiões. Com a ajuda da análise de big data, os serviços financeiros estão a utilizá-los ativamente para armazenar dados, obter insights de negócios e melhorar a escalabilidade à medida que o número de registos eletrónicos cresce.
A análise de big data no mercado bancário é segmentada por Tipo de Soluções (Data Discovery and Visualization (DDV) e Advanced Analytics (AA)) e Geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, Oriente Médio e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor (milhões de dólares) para todos os segmentos acima.
| Por tipo de solução | Descoberta e visualização de dados (DDV) |
| Análise Avançada (AA) | |
| Por geografia | América do Norte |
| Europa | |
| Ásia-Pacífico | |
| América latina | |
| Oriente Médio e África |
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Perguntas frequentes sobre análise de Big Data em pesquisas de mercado bancário
Qual é o tamanho do mercado de Big Data Analytics no setor bancário?
O tamanho do mercado bancário de Big Data Analytics deverá atingir US$ 8,58 milhões em 2024 e crescer a um CAGR de 23,11% para atingir US$ 24,28 milhões até 2029.
Qual é o tamanho atual do mercado de Big Data Analytics no setor bancário?
Em 2024, o tamanho do mercado bancário de Big Data Analytics deverá atingir US$ 8,58 milhões.
Quem são os principais atores do mercado de Big Data Analytics no setor bancário?
IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Aspire Systems Inc., Alteryx Inc. são as principais empresas que operam em Big Data Analytics no mercado bancário.
Qual é a região que mais cresce em Big Data Analytics no mercado bancário?
Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).
Qual região tem a maior participação na análise de Big Data no mercado bancário?
Em 2024, a América do Norte é responsável pela maior participação de mercado em Big Data Analytics no mercado bancário.
Que anos cobre este mercado de análise de Big Data no setor bancário e qual era o tamanho do mercado em 2023?
Em 2023, o tamanho do mercado bancário de Big Data Analytics foi estimado em US$ 6,97 milhões. O relatório abrange o tamanho histórico do mercado Big Data Analytics no mercado bancário para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado Big Data Analytics no mercado bancário para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
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Relatório de Big Data Analytics no Setor Bancário
A análise bancária, especialmente os big data bancários, está a ganhar importância devido ao aumento da produção de dados e dos requisitos regulamentares. Esta tecnologia permite que os bancos compreendam os padrões e tendências dos clientes, levando a uma tomada de decisões mais criteriosa. A adoção da análise de dados no setor bancário é impulsionada pela necessidade de melhorar a coleta, organização, integração e exame de dados. No entanto, muitos sistemas tradicionais consideram um desafio gerir a crescente carga de dados, exigindo uma melhoria na capacidade de processamento ou uma renovação total do sistema. As soluções de análise de dados bancários fornecem os recursos necessários de processamento, persistência e análise para revelar novos insights de negócios. Essas ferramentas podem monitorar e organizar dados estruturados e não estruturados de diversas fontes. O mercado é dividido por tipo de soluções e geografia, com soluções que abrangem descoberta e visualização de dados e análises avançadas. Os grandes volumes de dados no setor bancário também estão a ser utilizados para a gestão de riscos e controlos internos nos bancos, ajudando a minimizar o risco de crédito e a detetar fraudes em tempo real. Para uma compreensão mais abrangente dessas tendências, está disponível um download gratuito do relatório em PDF.
