Rapporto sull’analisi delle dimensioni del mercato e delle quote del mercato dell’analisi predittiva | Previsioni 2031

Si prevede che le dimensioni del mercato dell'analisi predittiva cresceranno da 12.492,94 milioni di dollari nel 2022 a 38.038,83 milioni di dollari entro il 2028; si prevede che crescerà a un CAGR del 20,4% dal 2022 al 2028.

L'analisi predittiva, un ramo dell'analisi avanzata, utilizza dati storici combinati con modelli statistici, tecniche di data mining e apprendimento automatico per fare previsioni sui risultati futuri. Le aziende utilizzano l’analisi predittiva per trovare modelli nei propri dati, che li aiutano a identificare rischi e opportunità. Questo tipo di analisi avanzata è spesso associata ai Big Data e alla scienza dei dati. Gestire i dati che risiedono nei database transazionali, nei file di registro dei dispositivi, nelle immagini, nei video, nei sensori e in altre fonti di dati è la principale sfida affrontata dalle aziende oggigiorno. I data scientist utilizzano algoritmi di deep learning e machine learning per trovare modelli e prevedere eventi futuri per raccogliere informazioni da questi dati. Questi algoritmi includono regressione lineare e non lineare, reti neurali, macchine a vettori di supporto e alberi decisionali. Le informazioni ottenute attraverso l'analisi predittiva possono essere ulteriormente utilizzate nell'ambito dell'analisi prescrittiva.

Approfondimenti strategici:

Impatto della pandemia di COVID-19 sul mercato dell'analisi predittiva nell'Asia Pacifico

Nel 2020, l’APAC è stata gravemente colpita dall’epidemia di COVID-19. Con la popolazione più numerosa al mondo, la Cina ha dovuto affrontare un rischio maggiore di diffusione dell’infezione rispetto a qualsiasi altro paese di questa regione. Secondo l’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE), la pandemia ha colpito anche economie importanti come India, Australia e Giappone. Inoltre, nel 2021, gli uffici in diversi paesi dell’APAC hanno ripreso le loro attività a causa dell’allentamento delle restrizioni di blocco e dei progressi nel processo di vaccinazione. La pandemia di COVID-19 ha interrotto le operazioni dei settori dell'elettronica e dell'elettronica. aziende di semiconduttori, clienti e partner per un periodo indefinito a causa di restrizioni sui viaggi e chiusure delle attività, influenzando gravemente le entrate e riducendo la spesa tecnologica. Si prevede che le aziende della regione investiranno più denaro ed energie nell’identificazione di soluzioni di gestione intelligenti su misura per gestire le minacce alla sicurezza associate ai modelli di lavoro da casa, che probabilmente diventerà una nuova normalità in molti paesi. Pertanto, si stima che il mercato dell'analisi predittiva registrerà una crescita sostanziale nei prossimi anni.

Regioni redditizie per il mercato dell'analisi predittiva

Approfondimenti di mercato: – Mercato dell'analisi predittiva

Emersione di tecnologie AIoT per alimentare la crescita del mercato dell'analisi predittiva in futuro

L'intelligenza artificiale delle cose (AIoT) è la combinazione dell'intelligenza artificiale (AI)  tecnologie e infrastrutture dell’Internet delle cose (IoT). L'AIoT mira a creare operazioni IoT più efficienti, migliorare le interazioni uomo-macchina e migliorare la gestione e l'analisi dei dati. L’intelligenza artificiale è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici, ed è comunemente utilizzata nell’elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e nella visione artificiale. L’IoT è un sistema di dispositivi informatici interdipendenti, macchine meccaniche e digitali o oggetti con identificatori univoci e la capacità di trasmettere dati su una rete senza richiedere l’interazione da uomo a uomo o da uomo a computer. L’AIoT è trasformativo e reciprocamente vantaggioso per entrambi i tipi di tecnologie, poiché l’intelligenza artificiale aggiunge valore all’IoT attraverso capacità di apprendimento automatico e migliora il processo decisionale, mentre l’IoT aggiunge valore all’IA attraverso la connettività, la segnalazione e lo scambio di dati. L’AIoT può migliorare le imprese e i servizi creando più valore dai dati generati dall’IoT. L’intelligenza artificiale consente al dispositivo IoT di utilizzare i big data raccolti per analizzare, apprendere e prendere decisioni migliori senza la necessità dell’interferenza umana. Con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, l’IoT crea un sistema molto più intelligente. Lo scopo di questi sistemi è quello di formulare giudizi accurati senza la necessità dell’intervento umano. L’inclusione del 5G è una delle più grandi innovazioni possibili nell’AIoT. Il 5G è progettato per consentire la trasmissione più rapida di file di dati di grandi dimensioni nei dispositivi IoT attraverso una larghezza di banda maggiore e una latenza inferiore. L'AIoT può aiutare a risolvere i problemi operativi esistenti, come i costi associati a un'efficace gestione del capitale umano o la complessità delle catene di fornitura e dei modelli di consegna, offrendo un'opportunità redditizia per la crescita del mercato dell'analisi predittiva.

Componente Approfondimenti di mercato basati sull'analisi predittiva

L'analisi di mercato dell'analisi predittiva, per componente, è biforcata in soluzione e servizio. Il segmento delle soluzioni ha rappresentato una quota di mercato più ampia dell’analisi predittiva nel 2021. Le soluzioni di analisi predittiva implicano l’estrazione di informazioni da fonti di dati esistenti, l’identificazione di modelli e la previsione di tendenze e risultati futuri. Per fare queste previsioni utilizza diverse tecniche, tra cui l’intelligenza artificiale, la modellazione statistica e l’apprendimento automatico. Le soluzioni di analisi predittiva forniscono un metodo affidabile per le previsioni perché si concentrano sulla gestione del rischio e tengono conto degli scenari ipotetici. Inoltre, aiuta le organizzazioni ad adattarsi alle esigenze del settore e a innovare in movimento. Il mercato dell'analisi predittiva per le soluzioni è suddiviso in analisi del rischio, analisi di marketing, analisi delle vendite, analisi dei clienti e altro.

Approfondimenti sul mercato dell'analisi predittiva basata sulla modalità di distribuzione

Il mercato dell'analisi predittiva l'analisi, in base alla modalità di implementazione, è divisa in on-premise e basata su cloud. Il segmento basato sul cloud ha rappresentato una quota di mercato dell’analisi predittiva più ampia nel 2021. Molte organizzazioni utilizzano più ambienti cloud e, possibilmente, una gamma di soluzioni su misura per il monitoraggio, la gestione e la risoluzione dei problemi dell’infrastruttura. Per ottenere visibilità nell'ambiente multi-cloud ibrido, i team Cloud Ops che utilizzano metodi di scansione tradizionali possono fare affidamento su capacità manuali e ignorare le informazioni correlate nell'ambiente sottostante. L'analisi predittiva consente agli utenti di concentrarsi sugli approfondimenti ricavati dai dati anziché sulla raccolta, elaborazione e analisi indipendente delle informazioni provenienti da più ambienti cloud. Indipendentemente dalla complessità della rete cloud, gli algoritmi avanzati di apprendimento automatico che alimentano le capacità di analisi predittiva forniscono la necessaria astrazione tra la complessa infrastruttura sottostante e l'analisi dei dati.

Gli operatori che operano nel mercato dell'analisi predittiva si concentrano principalmente sulla sviluppo di prodotti avanzati ed efficienti.

• Nel 2022, SAP ha acquisito Askdata, una società di analisi orientata alla ricerca. È probabile che l'integrazione di Askdata con SAP consenta ai clienti di prendere decisioni più informate massimizzando le informazioni aziendali basate sulle funzionalità dell'intelligenza artificiale.
• Nel 2020, HPE ha acquisito Determined AI, una startup con sede a San Francisco che offre stack software per l'addestramento accelerato dei modelli con le sue funzionalità ML.

Profili aziendali:

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Google LLC
• SAS Institute Inc.
• Salesforce.com, inc.
• Amazon Web Services
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (HPE)
• NTT DATA Corporation