Dimensioni del mercato, quota, crescita, analisi del settore, tendenze e dinamiche del software di analisi delle serie temporali, per tipi (basato su cloud, locale), per applicazioni (grandi imprese, PMI) e approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

Dimensioni del mercato del software di analisi delle serie temporali

La dimensione del mercato globale del software di analisi delle serie temporali era di 1,77 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che toccherà 1,87 miliardi di dollari nel 2026, 1,98 miliardi di dollari nel 2027 fino a 3,11 miliardi di dollari entro il 2035, mostrando un 5,79% durante il periodo di previsione [2026-2035].

Il mercato globale del software di analisi delle serie temporali è in costante espansione poiché le organizzazioni aumentano l'uso di soluzioni di analisi predittiva, apprendimento automatico e previsione aziendale. Oltre il 72% delle grandi imprese ora utilizza strumenti di previsione basati sui dati per supportare la pianificazione operativa. Circa il 68% delle aziende fa affidamento su piattaforme di analisi avanzate per migliorare l'accuratezza del processo decisionale. Quasi il 64% delle implementazioni software sono basate sul cloud, mentre circa il 59% delle aziende integra l'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di previsione. Il volume crescente di dati basati sul tempo generati nei vari settori continua a supportare la forte domanda del mercato e una più ampia adozione del software.

Il mercato statunitense dei software per l'analisi delle serie temporali sta assistendo a un forte sviluppo dovuto ai crescenti investimenti in tecnologie di analisi e progetti di trasformazione digitale. Quasi il 74% delle grandi organizzazioni utilizza l'analisi predittiva per la pianificazione strategica e il miglioramento delle prestazioni. Circa il 69% delle aziende utilizza soluzioni di previsione per la gestione del rischio e l'analisi del comportamento dei clienti. Oltre il 63% delle aziende ha ampliato le implementazioni di analisi basate sul cloud, mentre circa il 58% sta implementando sistemi automatizzati di rilevamento delle anomalie. La crescente adozione dell'intelligenza artificiale, dei dati generati dall'IoT e delle piattaforme avanzate di business intelligence continua a rafforzare la crescita del mercato negli Stati Uniti.

Risultati chiave

• Dimensioni del mercato:Il mercato globale avrà un valore di 1,77 miliardi di dollari nel 2025, raggiungendo 1,87 miliardi di dollari nel 2026 e 3,11 miliardi di dollari entro il 2035 con una crescita del 5,79%.
• Fattori di crescita:Oltre il 72% delle aziende utilizza strumenti di previsione, il 68% adotta l'analisi predittiva, il 64% implementa piattaforme cloud e il 59% integra l'intelligenza artificiale.
• Tendenze:Circa il 66% delle aziende preferisce le previsioni automatizzate, il 61% utilizza analisi in tempo reale, il 58% adotta il rilevamento delle anomalie e il 64% soluzioni cloud.
• Giocatori chiave:Azure Time Series Insights, Anodot, Seeq, TrendMiner, SensorMesh e altro.
• Approfondimenti regionali:Nord America 38%, Europa 29%, Asia-Pacifico 24%, Medio Oriente e Africa 9%; forte adozione guidata dalle tecnologie di analisi e cloud.
• Sfide:Circa il 56% deve far fronte a carenze di competenze, il 48% riscontra problemi di integrazione dei dati, il 45% gestisce problemi di conformità e il 43% complessità di implementazione.
• Impatto sul settore:Quasi il 70% delle organizzazioni migliora l'accuratezza delle previsioni, il 65% rafforza la pianificazione operativa, il 62% migliora l'efficienza e il 57% riduce i rischi.
• Sviluppi recenti:Capacità dati superiore di circa il 31%, numero di falsi allarmi inferiore del 27%, produttività migliore del 24% e efficienza analitica migliorata del 22%.

Il software di analisi delle serie temporali svolge un ruolo fondamentale nel trasformare grandi volumi di dati storici e in tempo reale in informazioni aziendali utilizzabili. La tecnologia è ampiamente utilizzata nei settori finanziario, sanitario, manifatturiero, vendita al dettaglio, telecomunicazioni ed energia. Un aspetto unico di questo mercato è la sua capacità di identificare modelli nascosti, cambiamenti stagionali e tendenze future attraverso modelli statistici avanzati e algoritmi di apprendimento automatico. Oltre il 70% dei sistemi aziendali connessi genera dati continui basati sul tempo, creando una forte domanda di strumenti di previsione. La crescente adozione di soluzioni di intelligenza artificiale, automazione e monitoraggio in tempo reale continua ad aumentare l'importanza strategica dei software di analisi delle serie temporali in tutto il mondo.

Tendenze del mercato del software di analisi delle serie temporali

Il mercato del software di analisi delle serie temporali sta registrando una forte crescita grazie al crescente utilizzo di analisi predittiva, apprendimento automatico e monitoraggio dei dati in tempo reale in tutti i settori. Oltre il 72% delle grandi imprese oggi si affida a strumenti avanzati di previsione dei dati per migliorare la pianificazione aziendale e l'efficienza operativa. Circa il 68% degli istituti finanziari utilizza software di analisi delle serie temporali per la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi e le previsioni di mercato. Nel settore manifatturiero, quasi il 61% delle aziende ha adottato sistemi di manutenzione predittiva che dipendono dall'analisi dei dati basata sul tempo. Anche il settore sanitario ha ampliato l'uso di software di analisi delle serie temporali, con circa il 57% degli operatori sanitari che utilizzano modelli di previsione dei dati per la gestione dei pazienti e la pianificazione delle risorse.

L'implementazione basata sul cloud rimane una tendenza importante, rappresentando quasi il 64% delle implementazioni software grazie alla sua scalabilità e flessibilità. L'integrazione dell'intelligenza artificiale è aumentata in modo significativo, con oltre il 59% degli utenti che preferiscono le funzionalità di previsione basate sull'intelligenza artificiale per una maggiore precisione. Inoltre, circa il 66% delle organizzazioni segnala migliori capacità decisionali dopo aver implementato strumenti avanzati di analisi delle serie temporali. Le piccole e medie imprese rappresentano una base di utenti in crescita, contribuendo per quasi il 43% all'adozione di nuovi software. L'avvento dei dispositivi Internet of Things (IoT) ha ulteriormente incrementato la domanda, poiché oltre il 70% dei sistemi connessi genera dati continui basati sul tempo che richiedono analisi avanzate. La crescente domanda di soluzioni automatizzate di previsione, rilevamento di anomalie e business intelligence continua a supportare l'espansione in più settori.

Dinamiche di mercato del software di analisi delle serie temporali

OPPORTUNITÀ

"Espansione delle applicazioni di previsione basate sull'intelligenza artificiale"

Il crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico presenta opportunità significative per il mercato del software di analisi delle serie temporali. Quasi il 67% delle organizzazioni investe in soluzioni di analisi predittiva per migliorare la pianificazione operativa e il coinvolgimento dei clienti. Circa il 62% delle aziende segnala un aumento della domanda di funzionalità di previsione automatizzate che riducano gli sforzi di analisi manuale. Oltre il 58% delle aziende di vendita al dettaglio utilizza strumenti di previsione per ottimizzare i livelli di inventario e la pianificazione della domanda. Inoltre, circa il 55% dei fornitori di servizi logistici sta implementando analisi basate sul tempo per l'ottimizzazione dei percorsi e la previsione delle consegne. Il volume crescente di dati strutturati e non strutturati generati nei vari settori continua a creare condizioni favorevoli per una più ampia adozione di piattaforme avanzate di analisi delle serie temporali.

AUTISTI

"Crescente domanda di business intelligence predittiva"

La crescente necessità di previsioni aziendali accurate è uno dei principali fattori trainanti per il mercato dei software di analisi delle serie temporali. Oltre il 74% delle organizzazioni considera gli insight predittivi fondamentali per la pianificazione strategica e il posizionamento competitivo. Circa il 69% delle imprese utilizza previsioni basate sui dati per supportare le attività di budgeting e pianificazione finanziaria. Nel settore energetico, quasi il 60% delle aziende si affida all'analisi delle serie temporali per prevedere i modelli di consumo e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Circa il 65% dei decisori segnala un miglioramento delle prestazioni operative attraverso strumenti di intelligenza predittiva. Inoltre, oltre il 63% delle aziende ha ampliato gli investimenti in piattaforme di analisi per rafforzare le previsioni di mercato, l'analisi del comportamento dei clienti e la visibilità della catena di fornitura, creando una forte domanda di soluzioni software avanzate.

RESTRIZIONI

"Requisiti complessi di integrazione e gestione dei dati"

Il mercato del software di analisi delle serie temporali deve affrontare restrizioni legate alle sfide di integrazione dei dati su più sistemi aziendali. Quasi il 48% delle organizzazioni segnala difficoltà nel combinare dati provenienti da fonti diverse in un ambiente di analisi unificato. Circa il 45% delle aziende deve affrontare problemi legati alla qualità incoerente dei dati, che influiscono sull'accuratezza delle previsioni e sui risultati analitici. Circa il 42% delle imprese indica che la gestione di set di dati basati sul tempo su larga scala richiede competenze specializzate e risorse tecniche. Oltre il 39% delle aziende riscontra ritardi durante l'implementazione a causa di complessi processi di preparazione dei dati. Inoltre, circa il 44% degli utenti evidenzia le difficoltà nel mantenere gli standard di governance e conformità dei dati durante la gestione di estesi set di dati storici, limitando un'adozione più rapida da parte di alcune organizzazioni.

SFIDA

"Carenza di professionisti esperti in analisi"

Una delle principali sfide che interessano il mercato del software di analisi delle serie temporali è la disponibilità limitata di professionisti qualificati in grado di gestire piattaforme analitiche avanzate. Quasi il 56% delle organizzazioni segnala difficoltà nel reperire esperti in modellazione statistica, machine learning e tecniche di previsione. Circa il 52% delle aziende identifica le lacune nelle competenze della forza lavoro come un ostacolo alla massimizzazione delle prestazioni del software. Circa il 47% delle aziende necessita di ulteriore formazione dei dipendenti per utilizzare in modo efficace le funzionalità analitiche avanzate. Oltre il 43% delle imprese riscontra un rallentamento nell'implementazione dei progetti a causa delle competenze tecniche limitate. Inoltre, quasi il 50% delle organizzazioni indica che l'interpretazione dei risultati di previsione complessi rimane impegnativa per gli utenti non tecnici, creando ostacoli a un'adozione più ampia e a un utilizzo efficiente delle soluzioni software di analisi delle serie temporali.

Analisi della segmentazione

Il mercato del software di analisi delle serie temporali è segmentato per tipo e applicazione, con ciascun segmento che supporta diverse esigenze aziendali. Le organizzazioni utilizzano sempre più queste soluzioni per migliorare l'accuratezza delle previsioni, la pianificazione operativa, l'analisi dei clienti e la gestione del rischio. Le soluzioni basate sul cloud continuano a guadagnare attenzione grazie alla scalabilità e all'accessibilità remota, mentre le soluzioni locali rimangono importanti per le organizzazioni che richiedono un controllo più forte sulla sicurezza dei dati. In base all'applicazione, le grandi imprese rappresentano una parte significativa dell'adozione a causa degli ingenti volumi di dati, mentre le PMI stanno implementando sempre più software di analisi per migliorare il processo decisionale e le prestazioni aziendali. Il crescente utilizzo dell'analisi predittiva nei vari settori continua a rafforzare la domanda in tutti i segmenti.

Per tipo

Basato sul cloud

Le soluzioni basate sul cloud sono ampiamente adottate perché forniscono un'implementazione flessibile, requisiti infrastrutturali inferiori e un facile accesso a strumenti di analisi avanzati. Oltre il 64% delle aziende preferisce le piattaforme cloud per l'analisi dei dati e le attività di previsione. Circa il 61% delle organizzazioni segnala un miglioramento della collaborazione attraverso ambienti analitici basati su cloud. Il segmento beneficia inoltre della crescente domanda di monitoraggio in tempo reale, previsioni automatizzate e capacità di archiviazione scalabili. Le aziende stanno adottando soluzioni cloud per migliorare l'efficienza riducendo al contempo la complessità della manutenzione.

In sede

Le soluzioni locali rimangono importanti per le organizzazioni che richiedono un maggiore controllo sulle informazioni aziendali sensibili e sulla conformità normativa. Quasi il 36% delle aziende continua a utilizzare software on-premise per operazioni di previsione mission-critical. Circa il 48% delle organizzazioni in settori altamente regolamentati preferisce l'infrastruttura interna per mantenere gli standard di governance dei dati. Il segmento continua a servire settori in cui privacy, personalizzazione e controllo diretto del sistema sono requisiti operativi essenziali.

Per applicazione

Grandi imprese

Le grandi imprese generano volumi significativi di dati operativi e dei clienti, rendendo il software di analisi delle serie temporali uno strumento aziendale essenziale. Quasi il 71% delle grandi organizzazioni utilizza soluzioni di previsione avanzate per la pianificazione strategica e la gestione delle prestazioni. Circa il 66% si affida all'analisi predittiva per migliorare la visibilità della supply chain e le previsioni finanziarie. La capacità di elaborare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni continua a supportare l'adozione all'interno di questo segmento applicativo.

PMI

Le PMI stanno adottando sempre più software di analisi delle serie temporali per rafforzare la pianificazione aziendale, l'analisi dei clienti e l'efficienza operativa. Circa il 43% delle nuove implementazioni di software provengono da piccole e medie imprese. Circa il 52% delle PMI riferisce di aver migliorato l'accuratezza delle previsioni dopo aver implementato strumenti di analisi avanzati. La crescente disponibilità di soluzioni convenienti basate sul cloud sta aiutando le organizzazioni più piccole ad accedere a capacità analitiche avanzate senza grandi investimenti infrastrutturali.

Prospettive regionali del mercato del software di analisi delle serie temporali

Il mercato del software di analisi delle serie temporali dimostra una forte adozione nelle principali regioni a causa del crescente utilizzo di piattaforme di analisi predittiva, intelligenza artificiale e business intelligence. La crescita regionale è supportata dalla crescente domanda di soluzioni di previsione, cloud computing e analisi dei dati in tempo reale in tutti i settori. Il Nord America guida l'adozione del mercato, seguito da Europa e Asia-Pacifico, mentre Medio Oriente e Africa continuano a mostrare progressi costanti attraverso iniziative di trasformazione digitale e crescenti investimenti nelle tecnologie di analisi.

America del Nord

Il Nord America rimane un mercato altamente sviluppato per i software di analisi delle serie temporali grazie alla forte adozione della tecnologia e all'uso diffuso del processo decisionale basato sui dati. Oltre il 74% delle grandi organizzazioni utilizza soluzioni di analisi predittiva per la previsione e la pianificazione. Circa il 69% delle imprese integra strumenti analitici avanzati nelle operazioni aziendali. L'elevata adozione dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e delle piattaforme cloud continua a supportare l'espansione del mercato. I settori dei servizi finanziari, della sanità, della vendita al dettaglio e del manifatturiero rimangono i principali utilizzatori di software di previsione in tutta la regione.

Europa

L'Europa continua a registrare una domanda stabile di software per l'analisi delle serie temporali da parte di organizzazioni di servizi finanziari, manifatturieri, sanitari e del settore pubblico. Quasi il 67% delle aziende utilizza piattaforme di analisi dei dati per la pianificazione operativa e la gestione delle prestazioni. Circa il 58% delle organizzazioni ha integrato strumenti di previsione nei sistemi di business intelligence. La crescente attenzione all'automazione e al processo decisionale basato sui dati supporta la continua adozione del software. Anche i crescenti investimenti nelle tecnologie di intelligenza artificiale stanno contribuendo allo sviluppo del mercato in tutta la regione.

Asia-Pacifico

L'Asia-Pacifico sta assistendo a una forte crescita dovuta alla rapida digitalizzazione e alla crescente adozione di soluzioni di cloud computing. Oltre il 63% delle aziende sta espandendo gli investimenti nelle tecnologie di analisi per migliorare le previsioni e l'efficienza operativa. Circa il 59% delle organizzazioni sta implementando strumenti avanzati di analisi dei dati per supportare la pianificazione aziendale. L'espansione delle infrastrutture tecnologiche, l'aumento della connettività Internet e l'aumento della spesa per software aziendale continuano a rafforzare le opportunità di mercato in tutta la regione.

Medio Oriente e Africa

Il Medio Oriente e l'Africa continuano a svilupparsi mentre le organizzazioni aumentano gli investimenti nell'analisi dei dati e nelle piattaforme di business intelligence. Quasi il 49% delle imprese sta implementando strategie di trasformazione digitale che includono funzionalità di previsione e analisi predittiva. Circa il 44% delle organizzazioni sta adottando ambienti analitici basati su cloud per migliorare le prestazioni operative. La crescente consapevolezza della pianificazione basata sui dati e dell'ottimizzazione aziendale sta supportando un'adozione costante in tutti i settori, tra cui finanza, telecomunicazioni e servizi governativi.

Elenco delle principali società di mercato del software di analisi delle serie temporali profilate

Analisi degli investimenti e opportunità nel mercato dei software di analisi delle serie temporali

Il mercato del software di analisi delle serie temporali continua ad attrarre investimenti poiché le organizzazioni si concentrano sull'analisi predittiva e sulla pianificazione basata sui dati. Oltre il 68% delle aziende sta aumentando la spesa per piattaforme di analisi avanzate per migliorare l'efficienza operativa e l'accuratezza delle previsioni. Circa il 63% degli investitori tecnologici considera l'integrazione dell'intelligenza artificiale un'importante area di crescita nell'ambito delle soluzioni software analitiche. I progetti di implementazione del cloud rappresentano quasi il 64% delle nuove attività di investimento, riflettendo la crescente domanda di ambienti di analisi scalabili e flessibili.

Le opportunità di investimento si stanno espandendo anche attraverso l'automazione industriale, le previsioni finanziarie e i progetti di infrastrutture intelligenti. Circa il 59% delle organizzazioni dà priorità ai sistemi di manutenzione predittiva supportati dall'analisi delle serie temporali. Circa il 57% degli istituti finanziari sta aumentando gli investimenti in soluzioni di rilevamento delle anomalie e valutazione dei rischi. Quasi il 61% delle aziende prevede di espandere le proprie capacità di analisi per supportare il processo decisionale in tempo reale. Il crescente utilizzo di dispositivi connessi all'IoT, che generano flussi continui di dati operativi, sta creando opportunità a lungo termine per fornitori di software e investitori in diversi settori.

Sviluppo di nuovi prodotti

Lo sviluppo del prodotto nel mercato del software di analisi delle serie temporali è sempre più focalizzato sull'intelligenza artificiale, sull'apprendimento automatico e sulle capacità di automazione. Quasi il 66% dei fornitori di software sta introducendo motori di previsione avanzati che migliorano l'accuratezza delle previsioni e riducono i requisiti di analisi manuale. Circa il 58% delle soluzioni appena lanciate include funzionalità di rilevamento automatico delle anomalie progettate per identificare rischi operativi e modelli di dati insoliti. Le aziende richiedono insight più rapidi e flussi di lavoro analitici semplificati.

Oltre il 62% delle nuove versioni di prodotto include un'architettura nativa del cloud per una migliore scalabilità e accessibilità. Circa il 54% degli sviluppatori sta integrando funzionalità low-code o no-code per aiutare gli utenti non tecnici a eseguire analisi avanzate. Circa il 49% dei fornitori di software sta potenziando gli strumenti di visualizzazione per migliorare l'esperienza di reporting e dashboard. Questi sviluppi stanno aiutando le organizzazioni ad analizzare set di dati più grandi, a migliorare le prestazioni di previsione e a supportare decisioni aziendali più rapide in tutti i settori.

Sviluppi

• Approfondimenti sulle serie temporali di Azure:Ha ampliato il proprio ambiente di analisi con funzionalità di monitoraggio in tempo reale migliorate, migliorando l'efficienza dell'elaborazione dei dati di circa il 22% e supportando maggiori volumi di flussi di dati industriali e aziendali per applicazioni di previsione avanzate.
• Anodo:Introdotti algoritmi aggiornati di rilevamento delle anomalie in grado di ridurre i falsi allarmi di quasi il 27%, aiutando le organizzazioni a migliorare la visibilità operativa e a identificare modelli aziendali insoliti in modo più efficace su più set di dati.
• Cerca:Funzionalità di analisi predittiva migliorate attraverso l'integrazione avanzata del machine learning, migliorando l'accuratezza delle previsioni di circa il 19% e rafforzando il supporto per l'ottimizzazione dei processi industriali e il monitoraggio delle prestazioni.
• TrendMiner:Rilascio di funzionalità di analisi self-service migliorate che hanno aumentato la produttività degli utenti di quasi il 24%, consentendo ai team aziendali di eseguire attività di esplorazione e previsione dei dati con una dipendenza ridotta dagli specialisti tecnici.
• SenX:Supporto ampliato per ambienti di elaborazione dati IoT su larga scala, aumentando la capacità di acquisizione dei dati di circa il 31% e migliorando le capacità di analisi in tempo reale per sistemi industriali connessi e progetti di infrastrutture intelligenti.

Copertura del rapporto

Questo rapporto fornisce una copertura completa del mercato del software di analisi delle serie temporali esaminando le principali tendenze del mercato, gli sviluppi tecnologici, il posizionamento competitivo e le opportunità di crescita in diversi settori industriali. Lo studio valuta i modelli di adozione del software, le preferenze di implementazione, le aree di applicazione e le prestazioni regionali per fornire una comprensione dettagliata delle attuali condizioni di mercato. Oltre il 72% degli utenti aziendali ora dipende dall'analisi predittiva per la pianificazione aziendale, rendendo il software di analisi delle serie temporali una soluzione tecnologica sempre più importante.

Il rapporto include una valutazione del mercato basata su SWOT. I punti di forza includono la crescente domanda di analisi predittiva, con quasi il 68% delle organizzazioni che espande gli investimenti nelle tecnologie di previsione. Un altro punto di forza è il crescente utilizzo di piattaforme basate su cloud, che rappresentano circa il 64% delle implementazioni software. Le opportunità sono supportate dalla crescente adozione dell'intelligenza artificiale, con circa il 61% delle imprese che implementa strumenti analitici abilitati all'intelligenza artificiale per migliorare le capacità decisionali.

I punti deboli includono la complessità dell'integrazione dei dati, che colpisce quasi il 48% delle organizzazioni che tentano di combinare informazioni da più sistemi. La carenza di competenze rimane un'altra preoccupazione, poiché circa il 56% delle aziende segnala difficoltà nel trovare professionisti esperti in analisi. Le minacce includono la crescente concorrenza tra i fornitori di software e l'evoluzione dei requisiti di sicurezza informatica, che influenzano le decisioni di acquisto di quasi il 45% degli acquirenti aziendali.

Il rapporto valuta inoltre la segmentazione del mercato per tipologia, applicazione e regione, valutando al contempo le tendenze di adozione nei settori finanziario, sanitario, manifatturiero, vendita al dettaglio, telecomunicazioni ed energia. Circa il 70% dei sistemi aziendali connessi generano dati di serie temporali continue che richiedono un'elaborazione analitica avanzata. Lo studio fornisce approfondimenti dettagliati su strategie competitive, attività di innovazione dei prodotti, modelli di investimento e potenziale di crescita futura nel panorama del mercato globale.

Ambito futuro

L'ambito futuro del mercato del software di analisi delle serie temporali rimane altamente positivo poiché le organizzazioni continuano ad adottare tecnologie di analisi avanzate per migliorare l'efficienza operativa e le previsioni aziendali. Si prevede che oltre il 75% delle imprese farà sempre più affidamento sugli insight predittivi per le attività di pianificazione strategica e di gestione del rischio. Circa il 67% delle organizzazioni si sta concentrando su iniziative di automazione che richiedono analisi dei dati in tempo reale e capacità di previsione. Queste tendenze continueranno a creare domanda per soluzioni software avanzate.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico svolgerà un ruolo importante nello sviluppo futuro del mercato. Quasi il 69% delle aziende prevede di implementare strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza delle previsioni e ridurre gli interventi manuali. Si prevede che circa il 63% delle organizzazioni aumenterà gli investimenti in sistemi automatizzati di rilevamento delle anomalie per identificare più rapidamente i problemi operativi. Una maggiore precisione delle previsioni e una migliore business intelligence rimarranno priorità chiave per gli utenti aziendali.

Il cloud computing continuerà a plasmare le future opportunità di mercato. Circa il 71% delle aziende preferisce piattaforme di analisi scalabili basate sul cloud grazie alla flessibilità e ai ridotti requisiti infrastrutturali. Si prevede che circa il 58% delle organizzazioni aumenterà l'adozione di ambienti di analisi ibridi che combinano funzionalità cloud e on-premise. Questo cambiamento supporterà una più ampia diffusione del software in tutti i settori.

Il crescente utilizzo di dispositivi IoT, sistemi di produzione intelligenti e infrastrutture connesse rafforzerà ulteriormente la domanda del mercato. Quasi il 73% delle organizzazioni industriali sta espandendo le attività di raccolta dati attraverso dispositivi connessi. Circa il 65% delle aziende prevede che le previsioni in tempo reale diventino un requisito aziendale standard. Poiché le aziende generano maggiori volumi di dati basati sul tempo, la domanda di strumenti avanzati di analisi, visualizzazione, previsione e supporto decisionale continuerà ad aumentare nei mercati globali.