Análise de tamanho de mercado e análise de ações de big data da cadeia de suprimentos – Tendências e previsões de crescimento (2024 – 2029)

O relatório abrange o tamanho do mercado global de análise de big data da cadeia de suprimentos e é segmentado por tipo (solução, serviço), usuário final (varejo, fabricação, transporte e logística, saúde, outros usuários finais) e geografia (América do Norte, Europa, Ásia Pacífico, América Latina, Oriente Médio e África). O tamanho do mercado e as previsões são fornecidos em termos de valor (USD) para todos os segmentos acima.

Tamanho do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos

Resumo do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos

Análise de mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos

Espera-se que o mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos registre um CAGR de aproximadamente 17,31% durante o período de previsão. Com os avanços na tecnologia da informação, as empresas agora são capazes de acessar, armazenar e processar uma enorme quantidade de dados. As organizações estão analisando conjuntos de dados e identificando insights importantes para aplicar às suas operações, tornando evidente que o Big Data tem um papel importante a desempenhar em qualquer setor. Da distribuição de alimentos e bebidas à alta tecnologia, as empresas estão incorporando análises.

  • O uso generalizado de tecnologias digitais levou ao surgimento do Big Data Analytics (BDA) como uma capacidade comercial crítica para fornecer às empresas melhores oportunidades de obter valor a partir de uma quantidade cada vez maior de dados e obter uma vantagem competitiva dominante.
  • A análise de big data auxilia na melhoria da cadeia de suprimentos no negócio de manufatura. Por exemplo, operações de produção com uso intensivo de energia podem ser programadas para aproveitar as mudanças nas tarifas de eletricidade. Dados sobre características de produção, como forças de montagem ou variações de tamanho entre componentes, podem ser salvos e examinados para auxiliar na investigação da causa raiz dos erros, mesmo que surjam anos depois. Os processadores e produtores de sementes agrícolas monitorizam a qualidade dos seus produtos em tempo real, utilizando vários tipos de câmaras para obter avaliações de qualidade para cada semente individual.
  • A análise já está sendo usada por empresas de transporte rodoviário para otimizar suas operações. Por exemplo, utilizam análises de utilização de combustível para aumentar a economia dos veículos e tecnologia GPS para reduzir os tempos de espera através da distribuição de espaços de armazenamento em tempo real. As empresas de transporte começaram a programar entregas em tempo real aos consumidores com base na geolocalização e nos dados de congestionamento dos seus camiões. A UPS, por exemplo, investiu dez anos na criação do seu sistema integrado de otimização e navegação on-road (Orion) para melhorar os 55.000 caminhos da rede. De acordo com o CEO da empresa, David Abney, o novo método economizaria entre US$ 300 milhões e US$ 400 milhões anualmente. A análise de big data também ajudará os operadores logísticos a entregar mercadorias com menos esforços de entrega, explorando os seus dados para estimar quando uma encomenda será entregue.
  • A análise de big data pode ajudar as empresas a investigar os benefícios de vendas do agrupamento de produtos relacionados. O Google comprou o Skybox, uma fonte de imagens de satélite de alta resolução que pode ser usada para observar automóveis em um estacionamento para prever a demanda nas lojas. Outros investigaram o uso de drones equipados com câmeras para rastrear os níveis de estoque nas prateleiras.
  • A pandemia da COVID-19 causou perturbações e perigos nos sistemas de abastecimento globais. A análise de big data (BDA) surgiu recentemente como uma solução viável para fornecer às empresas informações previstas e preventivas para auxiliá-las no planejamento e na redução dos efeitos de tais perigos. O surto destacou a necessidade de soluções para as cadeias de abastecimento para garantir a sustentabilidade económica a longo prazo. Durante estes tempos difíceis, a análise da cadeia de abastecimento ajudou as empresas a detetar processos que necessitavam de ajuste imediato ou produtos/itens que se esperava que se esgotassem em breve, ajudando-as a gerir melhor a lacuna entre a oferta e a procura. Além disso, os fornecedores estão ativamente a desenvolver e a fornecer soluções para mitigar os efeitos prejudiciais do surto nas cadeias de abastecimento globais.

Visão geral do setor de análise de big data da cadeia de suprimentos

O mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos é altamente competitivo e consiste em vários players importantes. Em termos de participação de mercado, alguns grandes players dominam atualmente o mercado, incluindo SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated e Genpact Limited, entre outros. Estas empresas aproveitam iniciativas colaborativas estratégicas para aumentar as suas quotas de mercado e rentabilidade.

Em outubro de 2022, a Oracle revelou uma série de novos desenvolvimentos de produtos em seu portfólio completo de soluções de dados e análise. Com os recursos adicionais do Oracle Fusion Analytics para análises de ERP, CX, SCM e HCM, os tomadores de decisão têm uma coleção pré-construída de mais de 2.000 painéis de práticas recomendadas, KPIs e relatórios para avaliar o desempenho em relação aos objetivos estratégicos. Em novembro de 2022, a AWS apresentou o AWS Supply Chain. Esta nova plataforma permite que as organizações tenham melhor visibilidade da cadeia de fornecimento para fazer escolhas mais rápidas e informadas que reduzam riscos, economizem dinheiro e melhorem as experiências dos clientes. O AWS Supply Chain agrega e analisa perfeitamente dados de vários sistemas de cadeia de suprimentos. Isto permite que as empresas monitorizem as suas operações em tempo real, identifiquem padrões mais rapidamente e forneçam projeções de procura mais precisas para garantir inventário suficiente para satisfazer as expectativas dos consumidores.

Líderes de mercado de análise de Big Data da cadeia de suprimentos

  1. SAP SE

  2. IBM Corporation

  3. Oracle Corporation

  4. MicroStrategy Incorporated

  5. Genpact Limited

  6. *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
Concentração do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos
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Notícias do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos

  • Setembro de 2022 A Accenture anunciou a aquisição da MacGregor Partner, uma importante consultora de cadeia de suprimentos e fornecedora de tecnologia especializada em logística inteligente e administração de armazéns. É uma empresa inteligente de logística e gestão de armazéns, além de consultora de cadeia de suprimentos e fornecedora de tecnologia. A rede da cadeia de fornecimento da Accenture, alimentada pela tecnologia Blue Yonder, cresceu devido à aquisição.
  • Novembro de 2022 o9 Solutions, fornecedora de plataformas de software de inteligência artificial para tomada de decisão e planejamento, e Genpact colaboraram para atender à exigência de um processo de digitalização que exclua silos de informações e, ao mesmo tempo, integre e agilize de forma transparente as operações da Eckes - o principal fornecedor europeu de frutas da Granini bebidas e bebidas. As empresas concluíram recentemente a primeira parte de um projeto para automatizar e otimizar a cadeia de fornecimento mundial da Eckes Granini.
  • Novembro de 2022 A Microsoft Corp. revelou o Microsoft Supply Chain System, que visa ajudar as empresas a otimizar seu investimento em dados da cadeia de suprimentos por meio de uma abordagem aberta, combinando IA da Microsoft, low-code, segurança, colaboração e aplicativos SaaS em uma plataforma escalável.

Relatório de mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos – Índice

1. INTRODUÇÃO

  • 1.1 Suposições do estudo
  • 1.2 Escopo do estudo

2. METODOLOGIA DE PESQUISA

3. SUMÁRIO EXECUTIVO

4. INFORMAÇÕES DE MERCADO

  • 4.1 Visão geral do mercado
  • 4.2 Drivers de mercado
    • 4.2.1 Necessidade crescente de dados empresariais para melhorar a eficiência
  • 4.3 Restrições de mercado
    • 4.3.1 Complexidade operacional aliada a altos custos de manutenção
  • 4.4 Cadeia de Valor/Análise da Cadeia de Suprimentos
  • 4.5 Atratividade da Indústria - Cinco Forças de Porter
    • 4.5.1 Ameaça de novos participantes
    • 4.5.2 Poder de barganha dos compradores/consumidores
    • 4.5.3 Poder de barganha dos fornecedores
    • 4.5.4 Ameaça de produtos substitutos
    • 4.5.5 Intensidade da rivalidade competitiva
  • 4.6 Avaliação do Impacto do COVID-19 no Mercado

5. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO

  • 5.1 Por tipo
    • 5.1.1 Solução
    • 5.1.1.1 Ferramenta de planejamento e aquisição da cadeia de suprimentos
    • 5.1.1.2 Planejamento de Vendas e Operações
    • 5.1.1.3 Análise de Manufatura
    • 5.1.1.4 Análise de Transporte e Logística
    • 5.1.1.5 Outras soluções (planejamento de estoque e análise de otimização e ferramentas de agendamento e relatórios)
    • 5.1.2 Serviço
    • 5.1.2.1 Serviço profissional
    • 5.1.2.2 Serviço de Suporte e Manutenção
  • 5.2 Usuário final
    • 5.2.1 Varejo
    • 5.2.2 Transporte e Logística
    • 5.2.3 Fabricação
    • 5.2.4 Assistência médica
    • 5.2.5 Outros usuários finais
  • 5.3 Geografia
    • 5.3.1 América do Norte
    • 5.3.1.1 Estados Unidos
    • 5.3.1.2 Canadá
    • 5.3.2 Europa
    • 5.3.2.1 Reino Unido
    • 5.3.2.2 Alemanha
    • 5.3.2.3 França
    • 5.3.2.4 Itália
    • 5.3.2.5 Resto da Europa
    • 5.3.3 Ásia-Pacífico
    • 5.3.3.1 China
    • 5.3.3.2 Japão
    • 5.3.3.3 Coreia do Sul
    • 5.3.3.4 Índia
    • 5.3.3.5 Resto da Ásia-Pacífico
    • 5.3.4 América latina
    • 5.3.4.1 México
    • 5.3.4.2 Brasil
    • 5.3.4.3 Argentina
    • 5.3.4.4 Resto da América Latina
    • 5.3.5 Oriente Médio e África
    • 5.3.5.1 Emirados Árabes Unidos
    • 5.3.5.2 Arábia Saudita
    • 5.3.5.3 África do Sul
    • 5.3.5.4 Resto do Médio Oriente e África

6. CENÁRIO COMPETITIVO

  • 6.1 Perfis de empresa
    • 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. ANÁLISE DE INVESTIMENTO

8. OPORTUNIDADES DE MERCADO E TENDÊNCIAS FUTURAS

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Segmentação da indústria de análise de big data da cadeia de suprimentos

As soluções analíticas da cadeia de suprimentos podem ajudar as empresas a alcançar o crescimento, aumentar a lucratividade e aumentar as participações de mercado, utilizando insights derivados para a tomada de decisões estratégicas. Estas soluções também podem oferecer uma visão holística da cadeia de abastecimento e ajudar a melhorar a sustentabilidade, reduzir os custos de inventário e acelerar o tempo de colocação dos produtos no mercado a longo prazo. O mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos é segmentado por tipo (solução, serviço), usuário final (varejo, fabricação, transporte e logística, saúde, outros usuários finais) e geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, e 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 Solução Ferramenta de planejamento e aquisição da cadeia de suprimentos
Planejamento de Vendas e Operações
Análise de Manufatura
Análise de Transporte e Logística
Outras soluções (planejamento de estoque e análise de otimização e ferramentas de agendamento e relatórios)
Serviço Serviço profissional
Serviço de Suporte e Manutenção
Usuário final Varejo
Transporte e Logística
Fabricação
Assistência médica
Outros usuários finais
Geografia América do Norte Estados Unidos
Canadá
Europa Reino Unido
Alemanha
França
Itália
Resto da Europa
Ásia-Pacífico China
Japão
Coreia do Sul
Índia
Resto da Ásia-Pacífico
América latina México
Brasil
Argentina
Resto da América Latina
Oriente Médio e África Emirados Árabes Unidos
Arábia Saudita
África do Sul
Resto do Médio Oriente e África
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Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos

Qual é o tamanho atual do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos?

O mercado de análise de Big Data da cadeia de suprimentos deve registrar um CAGR de 17,31% durante o período de previsão (2024-2029)

Quem são os principais atores do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos?

SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated, Genpact Limited são as principais empresas que operam no mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos.

Qual é a região que mais cresce no mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos?

Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).

Qual região tem a maior participação no mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos?

Em 2024, a América do Norte é responsável pela maior participação de mercado no mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos.

Que anos este mercado de análise de Big Data da cadeia de suprimentos cobre?

O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos para anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de análise de big data da cadeia de suprimentos para anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.

Relatório da indústria de análise de big data da cadeia de suprimentos

Estatísticas para a participação de mercado de Big Data Analytics da cadeia de suprimentos em 2023, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise de Big Data Analytics da cadeia de suprimentos inclui uma perspectiva de previsão de mercado para 2029 e uma visão geral histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.

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