Der globale Markt für Big Data Analytics wurde 2023 auf 289,48 Milliarden USD und 2024 auf 329,14 Milliarden USD geschätzt . Bis 2032 soll er 919,31 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum (2022–2032) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 13,7 % aufweisen. Faktoren wie ein deutliches Wachstum des Datenvolumens und eine verbesserte Datenkonnektivität durch Cloud Computing treiben die Nachfrage nach Big Data Analytics bis 2032 deutlich an.
Big Data ist eine enorme Menge unstrukturierter Rohdaten aus zahlreichen Quellen, deren Erfassung und Analyse aufgrund ihrer Größe und Richtigkeit viel Rechenleistung erfordert. Gleichzeitig zielt die Datenanalyse darauf ab, betriebliche Erkenntnisse zu liefern, um anspruchsvolle Geschäftsprobleme zu lösen. Diese Technologie ermöglicht höhere Maßstäbe und neue Arten der Analyse, um die Leistung zu verwalten und die Kosten zu kontrollieren, indem sie die Anforderungen moderner Unternehmensplattformen zur Speicherung diskreter und massiver Daten unterstützt. Darüber hinaus wird das wachsende umfangreiche Datenökosystem in erster Linie zur Unterstützung erweiterter Analyseprojekte verwendet, die Lernanwendungen, prädiktive Analysen und Data Mining umfassen. Daher bietet es eine größere Flexibilität bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse als herkömmliche Datenbanksysteme wie relationale Datenbanken und Data Warehouses.
Diese Datenanalysetools und -methoden bieten Möglichkeiten, Datensätze zu untersuchen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, und unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung besserer Techniken zur Geschäftsentscheidungsfindung. Big Data Analytics spielt in Unternehmen eine wichtige Rolle, da sie es ihnen ermöglichen, große Datensätze in Echtzeit zu verwalten, zu verarbeiten und zu optimieren und gleichzeitig ihre Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. Ein Hauptziel von Big Data und Business Analytics besteht darin, Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Marketingkampagnen zu unterstützen, indem sie ihre Zielgruppen und Kunden besser verstehen. Verschiedene Branchen nutzen Big Data und Business Analytics auch, um die enormen Datenmengen zu analysieren, die durch den Offline- und Online-Handel produziert werden.
| Berichtsmetrik | Einzelheiten |
|---|---|
| Basisjahr | 2023 |
| Regelstudienzeit | 2020-2032 |
| Prognosezeitraum | 2025-2033 |
| CAGR | 13.7% |
| Marktgröße | 2023 |
| am schnellsten wachsende Markt | Asien-Pazifik |
| größte Markt | Nordamerika |
| Berichterstattung | Umsatzprognose, Wettbewerbslandschaft, Wachstumsfaktoren, Umwelt & Umwelt; Regulatorische Landschaft und Trends |
| Abgedeckt |
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Aufgrund des Wachstums von sozialen Medien, dem Internet der Dinge (IoT) und Multimedia, die einen überwältigenden Datenfluss in strukturierten oder unstrukturierten Formaten erzeugt haben, steigt die Datenmenge, die Organisationen sammeln, ständig an. Fast 90 % der weltweiten Daten wurden in den letzten zwei Jahren produziert. Die Wachstumsrate maschinenbasierter und von Menschen generierter Daten ist im Allgemeinen zehnmal höher als die traditioneller Geschäftsdaten. Beispielsweise ist die Wachstumsrate von Maschinendaten exponentiell und 50-mal schneller. Big Data ist in erster Linie verbrauchergesteuert und -orientiert; die meisten globalen Daten werden von Verbrauchern produziert, die „immer online“ sind. Der durchschnittliche Mensch verbringt täglich 4 bis 6 Stunden damit, Daten über verschiedene Geräte und (soziale) Anwendungen zu generieren und zu konsumieren. Jedes Mal, wenn Sie klicken, wischen oder eine Nachricht senden, werden irgendwo auf der Welt neue Informationen zu einer Datenbank hinzugefügt. Da heute jeder ein Smartphone besitzt, werden enorme Datenmengen erstellt.
Cloud Computing hat die Datenkonnektivität erhöht, und die Top-Level-Strategien umfassen jetzt die digitale Transformation . Sinkende Technologiekosten, die Entwicklung von Open-Source-Big-Data-Software-Frameworks, Datenkonnektivität durch Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen und die Einbeziehung der digitalen Transformation in Top-Level-Strategien werden voraussichtlich die Einführung von Big-Data-Lösungen und -Diensten beeinflussen. Aufgrund des steigenden Volumens an Geschäftsdaten, des beschleunigten technologischen Fortschritts und der sinkenden durchschnittlichen Verkaufspreise intelligenter Geräte wird letztendlich eine erhebliche Menge strukturierter und unstrukturierter Daten produziert. Mehr als 80 % der Unternehmen sammeln Informationen, die nicht in einer typischen relationalen Datenbank gespeichert sind. Sie sind stattdessen in unstrukturierten Dokumenten, Posts in sozialen Medien, Maschinenprotokollen, Bildern und anderen Quellen vergraben.
Auf Big-Data-Plattformen speichern Benutzer ihre privaten und geschäftsbezogenen Informationen. Die Verwaltung und Speicherung der Dokumente kann jedoch mehrere potenzielle Risiken und Schwachstellen mit sich bringen. Die Sicherheitsbedenken hinsichtlich Datenlecks, unvorhergesehener Notfälle, Anwendungsschwachstellen und Informationsverlust nehmen mit der steigenden Beliebtheit des Produkts zu. In einigen Branchen, darunter im akademischen Bereich, in der Forschung, bei Bundesbehörden und im Finanzdienstleistungssektor, können aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Informationssicherheit und des Datenschutzes Umsatzeinbußen auftreten. Dies könnte den Ruf der Unternehmen ernsthaft schädigen und schließlich das Vertrauen der für den Betrieb Verantwortlichen untergraben. Dies kann wiederum strafrechtliche Konsequenzen und sogar eine rechtliche Haftung nach sich ziehen. Sensible Daten und Informationen werden häufig in Datenbanken und der Cloud gespeichert, wodurch Cyberkriminelle Zugriff auf wichtige Geschäftsdaten erhalten und illegale Aktivitäten durchführen können.
Die umfangreiche Datentechnologielandschaft verändert sich aufgrund der zunehmenden Einführung von Technologien wie KI, ML, IoT, Blockchain und Datenanalyse. Durch die Integration solcher Visualisierungstechnologien können Unternehmen ihre Visualisierungsfunktionen verbessern und komplexe Daten durch visuelle Darstellung nutzbarer und zugänglicher machen. ML-Tools verwenden Business-Intelligence-Tools, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu analysieren. Endbenutzer können die Daten analysieren und Erkenntnisse über Preis, Umsatz und Menge ableiten, um die Zielkunden mithilfe von ML und Datenanalyse in Kombination mit Big-Data-Technologie zu erreichen. Endbenutzer können dies verwenden, um zukünftige Bedingungen vorherzusagen und die Lieferkette und Transportsysteme effektiv zu verwalten. Unternehmen können die Netzwerksicherheit verbessern, digitale Geschäfte beschleunigen und Kunden dank der Echtzeiteinblicke der KI-Lösung ein besseres Erlebnis bieten. Die Integration von KI in Big-Data-Plattformen verbessert das Kundenerlebnis, die Entscheidungsgeschwindigkeit und den Geschäftsbetrieb. Die wichtigsten Akteure des Marktes konzentrieren sich auf den Abschluss von Joint Ventures, um Spitzenlösungen einzuführen, die auf grundlegenden Technologien wie KI und anderen basieren.
Der globale Marktanteil im Bereich Big Data Analytics verteilt sich auf vier Regionen: Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und LAMEA.
Nordamerika ist der bedeutendste Anteilseigner auf dem Weltmarkt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,1 % wachsen. Die umfassende Datenanalyse des nordamerikanischen Marktes umfasst die USA und Kanada. Dies ist auf die zunehmende Nutzung von Big-Data-Lösungen durch bekannte IT-Unternehmen wie IBM, Google, Oracle und Microsoft zurückzuführen. Darüber hinaus werden F&E-Projekte ausgeweitet, um die Produktivität zu steigern und Geschäftsprozesse zu modernisieren und so die Marktexpansion voranzutreiben. Darüber hinaus deutet der Markt für Big-Data-Analysen auf einen Paradigmenwechsel hin zu Big Data hin, indem integrierte Lösungen geschaffen werden, die verbesserte Vorteile aus den enormen Datenmengen aus verschiedenen Quellen bieten. Die schnelle Nutzung von Wearables, intelligenten vernetzten Geräten und Smartphones durch die lokale Bevölkerung sowie die Präsenz erfahrener Technologieanbieter und -entwickler tragen zu diesem Trend bei.
Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit 14,4 % die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. China, Indien, Japan, Australien und der Rest des asiatisch-pazifischen Raums sind alle in der Analyse des asiatisch-pazifischen Big-Data-Analysemarkts enthalten. Das Wachstum des Big-Data-Analysemarkts wird erheblich von Faktoren wie dem zunehmenden Zugriff auf soziale Medien und der Verbreitung mobiler Geräte in der Region beeinflusst. Die Möglichkeiten in den verschiedenen Marktsegmenten für Big-Data-Analysen erweitern sich aufgrund des zunehmenden technologischen Fortschritts erheblich. Der starke Anstieg der Social-Media-Nutzer in der Region wird die weitere Marktexpansion vorantreiben. Dies ist auf die wachsende Datenmenge zurückzuführen, die durch die schnelle Digitalisierung und die zunehmende Nutzung elektronischer Geräte und intelligenter Netzwerke durch Unternehmen in der Region erzeugt wird.
Der globale Marktanteil im Bereich Big Data Analytics ist nach Komponente, Anwendung und Endbenutzer segmentiert.
Basierend auf den Komponenten ist der globale Markt für Big Data-Analyse in Lösungen und Dienste unterteilt.
Das Lösungssegment leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % wachsen. Dies ist auf die steigende Nachfrage der Unternehmen nach kostengünstigen Big-Data-Lösungen zurückzuführen. Unternehmen werden von einer erhöhten Nachfrage nach Datenanalyselösungen zur Verwaltung und Analyse großer Datensätze in Echtzeit profitieren. Umfangreiche Datenanalysemethoden, die auf Unternehmensebene verbessert werden, um Echtzeitdaten zu verfolgen, Informationen zu speichern, auszuwerten und zu extrahieren, um das gewünschte Ziel zu erreichen, werden dazu beitragen, die Geschäftsmodelle zu verbessern, die das Einkommen der Lösungsanbieter maximieren.
Basierend auf der Anwendung ist der globale Markt für Big Data Analytics in Kundenanalysen, Risiko- und Betrugsanalysen, IoT und Sonstiges unterteilt.
Das Segment Kundenanalyse leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,82 % wachsen. Steigende Trends bei der Untersuchung und Untersuchung menschlichen Verhaltens durch soziale Medien und Internetsuchmaschinen tragen ebenfalls zur Entwicklung des Marktes bei. Darüber hinaus treibt die wachsende Nachfrage der Telekommunikationsbranche nach Verbraucheranalysen sowie Risiko- und Betrugsanalysen die Marktexpansion in diesem Segment voran. Die schnelle Ausweitung des Zugangs zu sozialen Medienplattformen wie Twitter, Facebook, Instagram und anderen ist einer der Hauptfaktoren, die das Wachstum des Marktes für Big Data-Analysen vorantreiben.
Basierend auf den Endbenutzern ist der globale Markt für Big Data Analytics in BFSI, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, IT und Telekommunikation, Transport und Lieferkettenmanagement und Sonstiges unterteilt.
Das Segment IT und Telekommunikation leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,56 % wachsen. Die Nachfrage im Einzelhandelssektor des Marktes wird durch die Interaktion der Unternehmen mit Kunden über verschiedene Social-Media-Plattformen, die Verknüpfung ihrer Produkte mit E-Commerce-Websites und das Lernen über das Kundenverhalten angetrieben. Der Markt für Big-Data-Analysen in diesem Sektor wird durch die zunehmende Nutzung analytischer Tools für prädiktive Analysen durch KMU und Online-Händler angetrieben, die Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu segmentieren. Darüber hinaus wird der Markt aufgrund der steigenden Nachfrage in den Transport- und SCM-Sektoren, die Social-Media-Plattformen und Internetverkehr integrieren, um verschiedene Endprodukte herzustellen, positiv wachsen.
Basierend auf dem Unternehmenstyp ist der globale Markt für Big Data-Analyse in Großunternehmen und KMU unterteilt.
Den Studien zufolge werden die Lösungen von großen und kleinen und mittleren Unternehmen genutzt. Große Unternehmen werden den Markt im Prognosezeitraum weiterhin dominieren, da einige der großen Unternehmen die Lösungen bereits eingeführt haben. Darüber hinaus wird erwartet, dass kleine und mittlere Unternehmen im Prognosezeitraum aufgrund der steigenden Zahl von KMU aus Entwicklungsregionen wie dem Nahen Osten und Afrika, Südamerika und dem asiatisch-pazifischen Raum eine höhere Wachstumsrate aufweisen werden.
Die Pandemie hatte in fast allen Ländern der Welt zu einem Lockdown geführt, der durch strenge staatliche Vorschriften wie soziale Distanzierung und Quarantäne unterstützt wurde. Die Auswirkungen des Lockdowns auf die Wirtschaft vieler Länder waren schwerwiegend, was dazu führte, dass bestimmte Bauprojekte vorübergehend oder dauerhaft abgesagt wurden.
Darüber hinaus waren unmittelbare langfristige Auswirkungen in der Lieferkette und beim Einsatz von intelligenten Lösungen zu beobachten, die in intelligenten Gebäuden erforderlich sind. Es wird jedoch erwartet, dass die Benutzerfreundlichkeit und die zahlreichen Vorteile der intelligenten Gebäudelösungen die Einsätze im Laufe der Zeit erhöhen werden.
