Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Datenanalysen, nach Typen (Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, Descriptive Analytics, Customer Analytics), Anwendungen (BFSI, IT und Telekommunikation, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce, Energie und Energie, Gesundheitswesen, Transport und Logistik, Medien und Unterhaltung, andere) sowie regionale Einblicke und Prognosen bis 2033

Marktgröße für Datenanalysen

Die Größe des globalen Datenanalysemarkts wurde im Jahr 2024 auf etwa 48,33 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2025 etwa 60,01 Milliarden US-Dollar erreichen und schließlich bis 2033 auf über 339,13 Milliarden US-Dollar anwachsen. Dieser Wachstumspfad spiegelt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von etwa 24,17 % im Prognosezeitraum wider. Die zunehmende Einführung datengesteuerter Strategien in Unternehmen auf der ganzen Welt treibt diese schnelle Expansion voran, da Unternehmen versuchen, Analysen für eine verbesserte Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz zu nutzen. Die Marktdurchdringung wird auch durch Fortschritte in den Bereichen Cloud Computing, KI und maschinelles Lernen gefördert, die erheblich zum Anstieg der Analysenutzung in allen Branchen beitragen.

Auf dem US-amerikanischen Datenanalysemarkt wird das Wachstum von einem hohen Prozentsatz an Unternehmen (über 75 %) vorangetrieben, die fortschrittliche Analysetools nutzen, um das Kundenerlebnis und die betriebliche Agilität zu verbessern. Rund 70 % der Unternehmen investieren in cloudbasierte Analyseplattformen, während 65 % der Datenverarbeitung in Echtzeit Priorität einräumen, um einen größeren Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Darüber hinaus berichten 68 % der Unternehmen in den USA über eine erhöhte Budgetzuweisung für KI-gesteuerte Analyselösungen, um Arbeitsabläufe und Prognosefunktionen zu optimieren.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße:Der Wert wird im Jahr 2024 auf 48,33 Milliarden US-Dollar geschätzt, soll im Jahr 2025 60,01 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2033 auf 339,13 Milliarden US-Dollar anwachsen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 24 %.
• Wachstumstreiber:Über 70 % Einführung von Cloud Analytics und 68 % Steigerung der KI-Integration zur Geschäftsoptimierung.
• Trends:Ungefähr 65 % konzentrieren sich auf Echtzeitanalysen und 60 % nehmen bei der Nutzung von Self-Service-Analyseplattformen zu.
• Hauptakteure:Microsoft Corporation, Amazon Web Services Inc., SAP SE, Oracle Corporation, IBM Corporation und mehr.
• Regionale Einblicke:Nordamerika liegt mit einem Marktanteil von rund 40 % an der Spitze, gefolgt von Europa mit 28 %, Asien-Pazifik mit 22 % und dem Nahen Osten und Afrika mit 10 %, was die unterschiedliche digitale Akzeptanz und Analysereife in den verschiedenen Regionen widerspiegelt.
• Herausforderungen:Datenschutzbedenken betreffen 62 % der Unternehmen und 68 % berichten von einem Mangel an qualifizierten Analysefachkräften.
• Auswirkungen auf die Branche:Rund 69 % der Unternehmen verbesserten die Entscheidungsfindung und 64 % steigerten die Kundenbindung durch Analysen.
• Aktuelle Entwicklungen:Über 63 % Akzeptanz von KI-gestützten Analysen und 60 % Steigerung bei der Einführung cloudbasierter Analyseplattformen.

Der Datenanalysemarkt ist in einer einzigartigen Position als entscheidender Wegbereiter der digitalen Transformation in allen Branchen positioniert. Seine Fähigkeit, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, treibt Innovationen in den Bereichen Kundenerlebnis, Risikomanagement und betriebliche Effizienz voran. Unternehmen setzen zunehmend Hybrid- und Cloud-Analyselösungen ein, um wachsende Datenmengen zu bewältigen, wobei die Integration von KI und maschinellem Lernen zur Automatisierung komplexer Analyse-Workflows deutlich zunimmt. Dadurch entsteht ein dynamisches Ökosystem, in dem Technologieanbieter kontinuierlich skalierbare, branchenspezifische Lösungen entwickeln, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Die branchenübergreifende Vielseitigkeit des Marktes – von BFSI bis hin zum Gesundheitswesen – unterstreicht seine integrale Rolle in der modernen Geschäftsstrategie und Wettbewerbsdifferenzierung.

Markttrends für Datenanalysen

Der Markt für Datenanalysen unterliegt einem transformativen Wandel, der durch eine breite Akzeptanz in mehreren Sektoren vorangetrieben wird. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf datengesteuerte Erkenntnisse. Über 78 % der Organisationen geben an, dass sie jetzt auf Datenanalysen angewiesen sind, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Darüber hinaus bestätigen etwa 65 % der Unternehmen, dass fortschrittliche Analysetools für Entscheidungsprozesse in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind. Cloudbasierte Datenanalyselösungen gewinnen an Bedeutung, wobei etwa 71 % der Unternehmen für ihre Datenverarbeitungs- und -verwaltungsanforderungen auf Cloud-native Plattformen umsteigen. Unterdessen nimmt die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Analysesysteme rasant zu, wobei etwa 64 % der Datenanalyseanwendungen diese Technologien mittlerweile für tiefere prädiktive Erkenntnisse integrieren. Ein weiterer auffälliger Trend ist die zunehmende Konzentration auf die Analyse des Kundenverhaltens. Nahezu 69 % der Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen nutzen Analysen, um die Kundenbindung zu optimieren und Marketingkampagnen zu personalisieren. Darüber hinaus hat der Aufstieg von Self-Service-Analyseplattformen es fast 58 % der nicht technisch versierten Mitarbeiter ermöglicht, ihre eigenen Berichte und Dashboards ohne Eingreifen der IT zu erstellen. Auch die Nachfrage nach Datenvisualisierungstools nimmt weiter zu, wobei etwa 61 % der Fachleute visuellen Dashboards den Vorzug vor herkömmlichen Tabellenkalkulationen geben. Insgesamt entwickelt sich der Datenanalysemarkt mit zunehmender Automatisierung, Echtzeitverarbeitung und branchenspezifischer Anpassung weiter, was auf eine erhebliche Marktdurchdringung und digitale Reife hinweist.

Marktdynamik für Datenanalysen

TREIBER

Steigende Nachfrage nach Entscheidungen in Echtzeit

Mehr als 67 % der Unternehmen priorisieren Echtzeit-Dateneinblicke für betriebliche Agilität. Die Umstellung auf sofortige Analysen ermöglicht schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen, wobei fast 73 % der Unternehmen schnellere strategische Weichenstellungen bestätigen. Rund 60 % der Unternehmen berichten von einem höheren ROI durch Implementierungen von Echtzeitanalysen. Echtzeit-Dashboards und Monitoring-Tools werden von 66 % der Entscheidungsträger aktiv für die tägliche Geschäftsauswertung genutzt. Dieser anhaltende Trend verändert die Business-Intelligence-Praktiken in allen Branchen.

GELEGENHEIT

Wachstum bei KI-gestützten Analyselösungen

Die KI-Integration in Datenanalyseplattformen bietet erhebliche Wachstumschancen, da über 69 % der Unternehmen die Implementierung KI-gestützter Analysen in ihre Arbeitsabläufe planen. Auf KI basierende prädiktive Analysen machen fast 63 % der aktuellen Anwendungsfälle in Unternehmen aus. Mehr als 74 % der Technologieführer glauben, dass KI der Schlüssel zur Erschließung neuer Datenmuster ist. 68 % der Analyseteams nutzen automatisierte Erkenntnisse und in KI eingebettete Prognosetools, was auf eine starke Marktverlagerung hin zur Einführung intelligenter Analysen hinweist.

Fesseln

"Datenschutz- und Sicherheitsbedenken"

Datensicherheit bleibt ein entscheidendes Hemmnis auf dem Datenanalysemarkt, wobei rund 62 % der Unternehmen Datenschutzprobleme als große Herausforderung bei der Implementierung von Analyseplattformen nennen. Die Belastung durch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nimmt weiter zu, wobei über 59 % der Unternehmen von einer zunehmenden Komplexität bei der Verwaltung der Compliance in allen Regionen berichten. Darüber hinaus äußern 57 % der Verbraucher Bedenken darüber, wie ihre persönlichen Daten von Unternehmen analysiert und gespeichert werden. Fast 61 % der Analyseteams sind aufgrund strenger interner Governance-Richtlinien mit Einschränkungen beim Zugriff auf sensible Datensätze konfrontiert. Diese Datenschutzbeschränkungen behindern die nahtlose Integration von Datenanalysen, insbesondere in Branchen mit strengen Vorschriften zur Datenverarbeitung.

HERAUSFORDERUNG

"Steigende Kosten und Fachkräftemangel"

Kostensteigerungen und Talentmangel sind große Herausforderungen auf dem Datenanalysemarkt. Über 66 % der Unternehmen nennen die hohen Kosten für die Bereitstellung einer fortschrittlichen Analyseinfrastruktur als größtes Hindernis. Gleichzeitig haben 68 % der Unternehmen Schwierigkeiten, qualifizierte Datenwissenschaftler und Analyseexperten einzustellen. Die Schulung interner Teams erhöht den Betriebsaufwand, da etwa 54 % der Unternehmen ihre Schulungsbudgets erhöhen, um ihr Personal weiterzubilden. Darüber hinaus berichten 60 % der Unternehmen von Projektverzögerungen aufgrund von Mangel an qualifiziertem Personal. Diese Qualifikationslücke behindert Innovationen und verlangsamt die Einführung von Analysen in kleinen und mittleren Unternehmen.

Segmentierungsanalyse

Der Datenanalysemarkt ist nach Typ und Anwendung segmentiert und deckt verschiedene branchenspezifische Anforderungen ab. Verschiedene Formen der Analyse – prädiktive, präskriptive, deskriptive und Kundenanalysen – spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, Prozesse zu optimieren, Trends vorherzusagen und das Benutzererlebnis zu verbessern. Mittlerweile nutzen Schlüsselbranchen wie BFSI, IT und Telekommunikation, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce sowie das Gesundheitswesen Analyseplattformen, um Betriebsstrategien zu transformieren. Vom Risikomanagement bis hin zur Kundenbindung und Leistungsoptimierung revolutioniert Analytics die Geschäftsentscheidungsfindung. Die Segmentierung hilft Stakeholdern zu verstehen, wo die Nachfrage am größten ist und welche Technologien branchenübergreifend an Bedeutung gewinnen.

Nach Typ

• Prädiktive Analysen:Wird von 69 % der Unternehmen weithin verwendet, um zukünftige Ergebnisse und Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Es wird zunehmend im Finanz- und Einzelhandelsbereich zur Umsatzprognose und Betrugserkennung eingesetzt. Ungefähr 63 % der Vermarkter nutzen es auch zur Schätzung der Kampagnenleistung.
• Präskriptive Analytik:Wird von 58 % der Entscheidungsträger genutzt, um auf der Grundlage von Datentrends und Simulationen Maßnahmen zu empfehlen. Unternehmen in der Fertigung und Logistik bevorzugen präskriptive Modelle zur Betriebsoptimierung und Kostenkontrolle, wobei 61 % eine verbesserte Effizienz durch solche Tools angeben.
• Beschreibende Analyse:Wird von 72 % der Unternehmen eingesetzt, um historische Muster zu verstehen und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. In den meisten Unternehmen handelt es sich dabei um den grundlegenden Analysetyp, auf den sich etwa 67 % der Manager für Geschäftsberichte und Leistungsbeurteilungen verlassen.
• Kundenanalyse:Wird von 65 % der E-Commerce- und Einzelhandelsunternehmen übernommen, um das Verbraucherverhalten zu analysieren, die Personalisierung voranzutreiben und die Kundenbindung zu steigern. Rund 59 % der Unternehmen, die Kundenanalysen nutzen, berichten von verbesserten Kundenzufriedenheits- und Loyalitätskennzahlen.

Auf Antrag

• BFSI:Rund 70 % der BFSI-Institutionen nutzen Datenanalysen zur Betrugserkennung, Kreditbewertung und Kundensegmentierung. Es erhöht die Betriebssicherheit und verbessert die Entscheidungsfindung bei der Risikobewertung.
• IT & Telekommunikation:Fast 68 % der Telekommunikationsunternehmen nutzen Analysen, um Netzwerkoptimierung, Kundenabwanderung und Infrastrukturplanung zu verwalten. Es hilft auch dabei, Service-Engpässe zu erkennen und die Benutzerzufriedenheit zu verbessern.
• Herstellung:Wird von 62 % der Hersteller genutzt, um Ausfallzeiten zu reduzieren, den Gerätezustand zu überwachen und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Vorausschauende Wartung durch Analysen reduziert die Betriebskosten erheblich.
• Einzelhandel & E-Commerce:Wird von 74 % der Unternehmen in diesem Sektor zur Bestandsplanung, Verfolgung des Kundenverhaltens und gezielten Werbeaktionen eingesetzt. Es unterstützt dynamische Preisgestaltung und personalisierte Marketingstrategien.
• Energie & Strom:Wird von 59 % der Energieunternehmen verwendet, um den Bedarf vorherzusagen, die Netzzuverlässigkeit zu verwalten und die Energieverteilung zu optimieren. Es unterstützt auch Nachhaltigkeitsinitiativen durch eine bessere Ressourcenüberwachung.
• Gesundheitspflege:Über 65 % der Gesundheitsorganisationen nutzen Analysen für die Patientendiagnose, das operative Workflow-Management und die Personalisierung der Behandlung. Es unterstützt prädiktive Gesundheitsmodelle zur Früherkennung von Krankheiten.
• Transport und Logistik:Wird von 60 % der Logistikunternehmen zur Routenoptimierung, Flottenverfolgung und Echtzeit-Lieferverwaltung eingesetzt. Analytics steigert die Transparenz und Leistung der Lieferkette.
• Medien und Unterhaltung:Wird von 64 % der Medienunternehmen verwendet, um die Präferenzen der Zielgruppe zu analysieren, die Bereitstellung von Inhalten zu optimieren und die Anzeigenausrichtung zu verbessern. Es verbessert das Zuschauerengagement auf allen Plattformen.
• Andere:Weitere Sektoren wie Bildung, Immobilien und öffentliche Verwaltung setzen nach und nach auf Analysen, wobei etwa 56 % Datentools für betriebliche Transparenz und strategische Entwicklung integrieren.

Regionaler Ausblick auf den Datenanalysemarkt

Der globale Datenanalysemarkt weist erhebliche regionale Unterschiede in Bezug auf Akzeptanz, Innovation und Wachstumspotenzial auf. Aufgrund der frühen digitalen Einführung und der starken Technologieinfrastruktur der Unternehmen dominiert weiterhin Nordamerika. Europa folgt dicht dahinter, angetrieben durch regulatorische Analysen und die Modernisierung der Branche. Der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich zur am schnellsten wachsenden Region, unterstützt durch wachsende digitale Ökosysteme, zunehmende Cloud-Einführung und Smart-City-Initiativen. Unterdessen verzeichnet die Region Naher Osten und Afrika stetige Fortschritte, insbesondere in den Sektoren Telekommunikation, Öl und Gas sowie Banken. Unterschiedliche Ebenen der digitalen Kompetenz, Infrastruktur und Investitionsbereitschaft in den verschiedenen Regionen prägen lokale Strategien für die Analyseimplementierung. Die regionale Dynamik wird durch Regierungsrichtlinien, branchenspezifische Bedürfnisse und den Reifegrad der digitalen Transformation von Unternehmen beeinflusst. Unternehmen in diesen Regionen integrieren zunehmend künstliche Intelligenz, IoT und maschinelles Lernen in ihre Analysesysteme, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Nachfrage nach Echtzeitdaten und prädiktiven Analysen ist ein global zu beobachtender einheitlicher Trend, der auf einen breiten Wandel hin zu proaktiven, erkenntnisbasierten Geschäftsumgebungen hindeutet.

Nordamerika

Nordamerika ist führend auf dem Datenanalysemarkt: Über 76 % der Unternehmen integrieren fortschrittliche Analyseplattformen abteilungsübergreifend. Die USA treiben einen Großteil der Einführung voran, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel. Ungefähr 69 % der Fortune-500-Unternehmen nutzen Predictive Analytics für Prognosen und Strategien. Cloudbasierte Analyseplattformen werden von 71 % der Unternehmen eingesetzt, während 66 % Echtzeitanalysen für die betriebliche Effizienz nutzen. Die KI-Integration in Analysesysteme ist hoch: 63 % der Unternehmen nutzen Modelle des maschinellen Lernens, um die Datenergebnisse zu verbessern. Auch Regierungen und Organisationen des öffentlichen Sektors haben die Analysenutzung um 58 % gesteigert, vor allem für Bürgerdienste und digitale Governance-Initiativen.

Europa

Europa weist eine starke Akzeptanz von Datenanalysen auf: 68 % der Unternehmen verlassen sich auf Analysetools zur Leistungs- und Compliance-Nachverfolgung. Der Drang nach datengesteuerter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, insbesondere im Rahmen der DSGVO, hat in über 64 % der Data-Governance-Abteilungen zum Einsatz von Analysen geführt. Die Fertigungs- und Automobilbranche leistet einen wesentlichen Beitrag dazu, wobei 60 % der europäischen Hersteller Analysen zur Optimierung der Lieferkette nutzen. Rund 59 % der KMU in Europa geben an, deskriptive Analysen für die interne Berichterstattung und Strategie zu nutzen. Darüber hinaus haben etwa 62 % der Unternehmen in Westeuropa KI-gesteuerte Analyseplattformen in ihre Kerngeschäftsabläufe integriert und legen dabei Wert auf nachhaltiges Wachstum und Automatisierung.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum erlebt eine rasante Expansion der Datenanalyselandschaft, wobei 72 % der Unternehmen ihre Budgetzuweisungen für Analyse- und Business-Intelligence-Tools erhöhen. Märkte wie China, Indien, Japan und Südkorea treiben das regionale Wachstum voran. Die Akzeptanz cloudbasierter Analysen ist stark ausgeprägt, wobei 66 % der Unternehmen von Altsystemen Abstand nehmen. Im Einzelhandel und E-Commerce nutzen über 67 % der Unternehmen Kundenanalysen zur Verhaltensverfolgung und Kampagnenausrichtung. Von der Regierung geförderte Smart-City- und Digitalisierungsprojekte haben dazu geführt, dass 61 % der Organisationen des öffentlichen Sektors Analysesysteme integrieren. Echtzeitanalysen gewinnen an Bedeutung, wobei 58 % der APAC-Unternehmen mittlerweile Echtzeitdaten für strategische Abläufe priorisieren.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika stärkt schrittweise ihr Datenanalyse-Ökosystem. Ungefähr 61 % der großen Unternehmen investieren in die datengesteuerte digitale Transformation. Banken, Telekommunikation sowie Öl und Gas gehören zu den größten Nutzern, wobei über 64 % Analysen zur Betrugserkennung, Ressourcenplanung und Leistungsoptimierung einsetzen. Die Cloud-Nutzung nimmt zu, wobei 57 % der Unternehmen auf hybride Datenanalysemodelle umsteigen. Öffentlich-private Kooperationen haben den Einsatz von Analysen im Gesundheitswesen und im Bildungswesen vorangetrieben und in Pilotprojekten eine Akzeptanz von fast 54 % erreicht. Darüber hinaus nimmt die Nutzung KI-gestützter Analysen zu, wobei 60 % der großen Unternehmen in der Region mittlerweile prädiktive und präskriptive Analysetools einsetzen.

Liste der wichtigsten profilierten Unternehmen im Datenanalysemarkt

Investitionsanalyse und -chancen

Die Investitionen in den Datenanalysemarkt nehmen zu, da Unternehmen der digitalen Transformation und der erkenntnisbasierten Entscheidungsfindung Priorität einräumen. Rund 74 % der Unternehmen planen, ihre Analysebudgets im nächsten Entwicklungszyklus zu erhöhen. Cloud-Analysen ziehen einen großen Kapitalzufluss an: 69 % der IT-Führungskräfte priorisieren SaaS-basierte Lösungen wegen Skalierbarkeit und Effizienz. Die Finanzierung von Private-Equity- und Risikokapitalinvestitionen in Analytics-Startups ist sprunghaft angestiegen, wobei 63 % der neuen Finanzierungsrunden auf Unternehmen im Bereich KI-integrierte Analyse- und Echtzeitverarbeitungstools abzielen. Strategische Fusionen und Übernahmen sind um 58 % gestiegen, da etablierte Akteure versuchen, ihre Analyseportfolios zu erweitern. Innovationszentren und Acceleratoren unterstützen auch aufstrebende Akteure und tragen zu 61 % der Neuprodukteinführungen bei. Regierungen investieren in Analysen des öffentlichen Sektors, insbesondere im Gesundheitswesen und im Bildungswesen, wo 57 % der öffentlichen Einrichtungen Analysesysteme implementiert oder erprobt haben. Die Nachfrage nach spezialisierten Analysediensten wächst, da über 66 % der mittelständischen Unternehmen ihren Analysebedarf an externe Experten auslagern. Diese Trends spiegeln das starke Vertrauen der Anleger in die Analytik als Grundpfeiler der modernen Unternehmensinfrastruktur wider.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte auf dem Datenanalysemarkt ist auf einem Allzeithoch, angetrieben durch die steigende Nachfrage der Unternehmen nach intelligenten Echtzeit- und branchenspezifischen Tools. Über 68 % der Technologieunternehmen haben im letzten Entwicklungszyklus mindestens ein neues Analyseprodukt oder -modul auf den Markt gebracht. Unter diesen machen KI-gestützte Analyselösungen 62 % aller Neueinführungen aus und bieten Automatisierung, Anomalieerkennung und prädiktive Modellierungsfunktionen. Auch Self-Service-Analysetools nehmen zu. 59 % der neuen Versionen richten sich an Geschäftsanwender ohne technisches Fachwissen. Die Integration natürlicher Sprachverarbeitung und Sprachbefehlsschnittstellen in Analysesoftware nimmt zu, was in 56 % der jüngsten Produkt-Upgrades zu beobachten ist. Branchenspezifische Dashboards, insbesondere für Finanzen, Einzelhandel und Gesundheitswesen, machen 64 % aller kundenspezifischen Produktentwicklungen aus. Darüber hinaus betten über 60 % der Unternehmen Analysen in bestehende CRM-, ERP- und HRM-Plattformen ein, um einheitliche Datenökosysteme zu schaffen. Diese Innovationen zielen darauf ab, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, die Geschwindigkeit der Erkenntnisse zu verbessern und messbare geschäftliche Auswirkungen in Echtzeit zu erzielen.

Aktuelle Entwicklungen

• Microsoft führt die Fabric-Analyseplattform ein:Im Jahr 2023 führte Microsoft seine einheitliche Analyseplattform Fabric ein, die darauf abzielt, die Datenintegration, -transformation und Echtzeiteinblicke unternehmensübergreifend zu vereinfachen. Da über 65 % der Erstanwender von einer verbesserten Datenzugänglichkeit berichten, integriert die Plattform Azure Data Factory, Power BI und Synapse in einem Ökosystem. Es zielt auf die betriebliche Effizienz ab und ermöglicht eine um 60 % schnellere datengesteuerte Entscheidungsfindung in allen Abteilungen.
• Amazon Web Services stellt SageMaker-Updates vor:Anfang 2024 veröffentlichte AWS bedeutende Updates für Amazon SageMaker, die das Training des maschinellen Lernmodells und die automatisierten Analysefunktionen verbesserten. Laut internem Benchmarking verbessern diese Upgrades die Modellgenauigkeit um 58 % und verkürzen die Trainingszeit um fast 62 %. Rund 63 % der AWS Analytics-Benutzer haben diese neuen Funktionen im ersten Quartal der Einführung übernommen.
• IBM stellt watsonx für generative KI und Analysen vor:IBM brachte Mitte 2023 watsonx auf den Markt, eine Analyselösung der nächsten Generation, die generative KI für Echtzeitanalysen und kontextbezogene Datenverarbeitung integriert. Rund 61 % der Unternehmenskunden, die watsonx nutzen, berichten von einer schnelleren Generierung von Erkenntnissen und automatisierten Berichtsfunktionen, was die Gesamtproduktivität im Finanz- und Gesundheitssektor um 56 % steigert.
• Oracle erweitert die Fusion Analytics-Suite:Im Jahr 2023 hat Oracle seine Fusion Analytics-Suite mit branchenspezifischen Dashboards und in KI eingebetteten Entscheidungsmaschinen aktualisiert. Über 67 % der Kunden, die die erweiterte Suite einsetzen, gaben verbesserte Finanz- und HR-Einblicke an. Das Update unterstützt die Integration zwischen ERP-Systemen und hat zu 59 % schnelleren Bearbeitungszeiten für Geschäftsberichte geführt.
• Alteryx führt AI Studio zur Datenvorbereitung und -modellierung ein:Ende 2023 veröffentlichte Alteryx AI Studio, das sich auf die Vereinfachung der Datenaufbereitung, -bereinigung und des maschinellen Lernens für Geschäftsanalysten konzentriert. Mit einer Akzeptanzrate von über 60 % bei seinem Cloud-Kundenstamm reduzierte AI Studio die durchschnittliche Zeit für die Modellbereitstellung um 52 %. Es ermöglichte auch technisch nicht versierten Benutzern, effizienter umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.

Berichterstattung melden

Der Bericht über den Datenanalysemarkt bietet einen umfassenden Überblick, einschließlich Branchentreibern, Beschränkungen, Chancen und aktuellen Trends, die die globale Nachfrage prägen. Der Umfang des Berichts erstreckt sich über Endverbrauchsbranchen, Anwendungstypen und regionale Dynamiken und bietet eine detaillierte Segmentierung. Eine SWOT-Analyse zeigt, dass die Stärken des Marktes in der weit verbreiteten digitalen Transformation (von 72 % der Unternehmen identifiziert) und der hohen Nachfrage nach Echtzeit-Analysetools (von 66 % der Unternehmen genutzt) liegen. Zu den Schwachstellen zählen jedoch Datenschutzbedenken, die von 61 % der Interessengruppen geäußert wurden, und ein Mangel an qualifizierten Fachkräften, der bei 68 % der Unternehmen auftritt. Die Chancen sind erheblich, insbesondere im Bereich der KI-gestützten Analysen, da über 69 % der Unternehmen die Automatisierung zur Rationalisierung von Prozessen in Betracht ziehen. Darüber hinaus möchten 64 % der Unternehmen Analysen des Kundenverhaltens einführen, um die Personalisierung und das Engagement zu steigern. Zu den Bedrohungen für den Markt gehören steigende Implementierungskosten (von 66 % der Befragten hervorgehoben) und Integrationsprobleme mit Altsystemen, mit denen 59 % der Unternehmen konfrontiert sind. Dieser Bericht beschreibt die wichtigsten technologischen Innovationen, große regionale Veränderungen, Anbieterstrategien und Marktanteile führender Akteure. Es umfasst auch Einblicke in die Akzeptanzmuster der Endbenutzer und skizziert prädiktive und deskriptive Marktanalysen, die das zukünftige Wachstum beeinflussen.