Globaler Streaming Analytics-Markt soll bis 2032 um 30,04 % auf USD261,7 Milliarden wachsen, prognostiziert UnivDatos

Laut einem neuen Bericht von UnivDatos wird der Markt für Streaming Analytics voraussichtlich bis 2032 rund 261,7 Milliarden USD erreichen und mit einer CAGR von 30,04 % wachsen. Dabei geht es um die Analyse von Daten in Bewegung, d. h. kontinuierlichen Datenströmen, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne die Daten in einem Speicher erfassen zu müssen. Im Gegensatz zur traditionellen Batch-Verarbeitung, bei der die Daten in Sätzen berechnet werden, befasst sich Streaming Analytics mit dem Echtzeit-Datenstrom. Dies ist auch in Branchen nützlich, die eine Echtzeit-Entscheidungsfindung erfordern, z. B. in der Finanz-, Telekommunikations-, Einzelhandels-, Gesundheits- und Fertigungsindustrie.

Zugang zum Beispielbericht (einschließlich Grafiken, Diagrammen und Abbildungen): https://univdatos.com/reports/streaming-analytics-market?popup=report-enquiry

Erforschung der globalen Nachfrage nach Streaming Analytics

Da die Datenerzeugung immer schneller wächst und Unternehmen Echtzeit-Einblicke benötigen, wächst der globale Markt für Streaming Analytics rasant. Die Zunahme von IoT-Geräten, die Entwicklung von 5G-Netzen und die Expansion von Cloud-Diensten sind Schlüsselfaktoren, die zur Nutzung von Streaming Analytics beitragen. Mit der zunehmenden Verlagerung hin zu datengesteuerten Geschäftsmodellen gewinnt Streaming Analytics im Unternehmen an Bedeutung, um Abläufe, Analysen und Kunden zu unterstützen.

Trends des Streaming Analytics Marktes

1. Datenexplosion: Es wird inzwischen geschätzt, dass 90 % der weltweiten Daten allein in den letzten zwei Jahren von IoT-Geräten, sozialen Medien, Sensoren und anderen Quellen generiert wurden. Die Echtzeit-Stream-Verarbeitung ist eine praktische Lösung, um große Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten.

2. Echtzeit-Entscheidungsfindung: In Bereichen wie Finanzen, Telekommunikation und Einzelhandel sind Echtzeitinformationen für die Entscheidungsfindung wichtig. Sie ermöglicht es Unternehmen auch, in Echtzeit auf Marktveränderungen, Kundenverhalten und betriebliche Probleme zu reagieren, was einem Unternehmen einen Vorteil gegenüber seinen Wettbewerbern verschafft.

3. Wachstum des Cloud Computing: Die Verfügbarkeit von Cloud-Lösungen hat gleiche Wettbewerbsbedingungen geschaffen und ermöglicht es kleinen und großen Unternehmen, Streaming Analytics zu nutzen, ohne hohe Investitionen in Hardware und Infrastruktur tätigen zu müssen. Cloud-Computing-Plattformen bieten dem Unternehmen die Möglichkeit, Echtzeitdaten mit geringer Latenz zu verarbeiten und gleichzeitig zu skalieren.

4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Die Kombination von KI und ML in Streaming Analytics ermöglicht es dem System, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen automatisch zu treffen. Diese Integration ermöglicht die Entwicklung komplexerer und ausgefeilterer Systeme, die nicht nur Daten in Echtzeit erfassen, sondern auch zukünftige Muster und Verhaltensweisen analysieren.

Anwendungen von Streaming Analytics

1. Finanzen: Im Finanzbereich findet Streaming Analytics Anwendung in der Betrugserkennung, dem Risikomanagement und dem algorithmischen Handel durch die Verarbeitung von Finanztransaktionen in Echtzeit. Es hilft Institutionen, Betrug zu stoppen und schnell an der Börse zu handeln.

2. Telekommunikation: Es hat sich gezeigt, dass Telekommunikationsunternehmen mit Hilfe von Streaming Analytics die Netzwerkleistung verfolgen, Probleme finden und die Servicebereitstellung verbessern können. Mit dem Einzug von 5G ist Streaming Analytics auch wichtig, um die Quality of Experience für die Nutzer zu gewährleisten.

3. Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Stream Computing, um das Verhalten der Kunden in Echtzeit zu analysieren, Produkte optimal zu bepreisen und ihren Lagerbestand zu kontrollieren. Einzelhändler können daher sowohl In-Store- als auch Online-Kundendaten nutzen, um die Kundenbindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

4. Gesundheitswesen: In der Gesundheitsbranche wird der Datenstrom zur Analyse der Patientendaten verwendet, um den Patienten so früh wie möglich zu diagnostizieren und zu behandeln. Wearable-Technologien und Sensordaten ermöglichen die Erzeugung von Datenströmen, die überprüft werden können, um das Auftreten von Krankheiten festzustellen.

5. Energie und Versorgung: Im Energiesektor kann Streaming Analytics eingesetzt werden, um Stromnetze zu überprüfen, Anomalien zu erkennen und die Energieverteilung zu steuern. Dies trägt dazu bei, die Verschwendung von Ressourcen zu vermeiden und die Zuverlässigkeit von Energiesystemen zu erhöhen.

Jüngste Entwicklungen/Sensibilisierungsprogramme: – Mehrere wichtige Akteure und Regierungen gehen rasch strategische Allianzen ein, wie z. B. Partnerschaften oder Sensibilisierungsprogramme: –

August 2023: Microsoft gab die Übernahme von Activision Blizzard, Inc. bekannt, um mehr ideenreiche und innovative Spiele für Künstler überall und auf jedem Gerät anzubieten. Der Schwerpunkt der Übernahme von Activision Blizzard, Inc. lag auf der Förderung von Bemühungen, die Unternehmenskultur weiter zu stärken und das Geschäftswachstum zu beschleunigen.

August 2023: Confluent, Inc. ging eine Partnerschaft mit Google Cloud ein. Die erweiterte Partnerschaft half mehr Verbrauchern, ihre Unternehmen mit Echtzeitdaten zu transformieren und ihre Datenplattformen mit einer zuverlässigen Brücke von ihren On-Premises- und Multi-Cloud-Datenarchitekturen zu Google Cloud zu modernisieren.

Im Dezember 2021 integrierte IBM für Data as a Service (DaaS) einen Streaming-Analytics-Prozess in seinen Cloud Park. Dieser Service erweitert Cloud Pak for Data as a Service um eine Schnittstelle oder ein anderes Tool, das auf der IBM Cloud läuft und APIs anbietet, die anderweitig genutzt werden können.

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Fazit

Global Streaming Analytics hat die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, revolutioniert, indem es Echtzeit- und umsetzbare Erkenntnisse liefert und so die operative Leistung verbessert. Angesichts der aktuellen Trends in der Welt, da immer mehr Daten generiert werden, werden weiterhin Echtzeit-Datenverarbeitungslösungen gesucht. Die Zunahme der Anzahl von IoT-Geräten, die Entwicklung des 5G-Netzes und die Verbesserungen im Cloud Computing gehören zu den Elementen, die zum Wachstum des Streaming-Analytics-Marktes beigetragen haben. Stream Analytics wird daher immense Möglichkeiten für Unternehmen und Organisationen in der gegenwärtigen, hart umkämpften und sich schnell entwickelnden Datenwirtschaft bieten. Laut der UnivDatos-Analyse verbessert die Synergie zwischen Streaming Analytics und maschinellem Lernen die Vorhersagefähigkeiten und die operative Intelligenz. Darüber hinaus ermöglicht Streaming Analytics die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit und geht auf die wachsenden Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit ein. Der Markt wurde im Jahr 2023 auf USD Milliarden geschätzt und wächst im Prognosezeitraum von 2024 bis 2032 mit einer CAGR von 30,04 % auf USD 261,7 Milliarden bis 2032.