Ожидается, что мировой рынок потоковой аналитики вырастет на 30,04% и достигнет 261,7 млрд долларов США к 2032 году, прогнозирует UnivDatos.

Согласно новому отчету UnivDatos, объем рынка потоковой аналитики , как ожидается, достигнет около 261,7 млрд долларов США к 2032 году, увеличиваясь в среднем на 30,04% в год. Он включает в себя анализ данных в движении, то есть непрерывных потоков данных, чтобы позволить предприятиям получать информацию без необходимости захвата данных в хранилище. В отличие от традиционной пакетной обработки, когда данные вычисляются наборами, потоковая аналитика имеет дело с потоком данных в режиме реального времени. Это также пригодится в отраслях, требующих принятия решений в режиме реального времени, например, в финансовой, телекоммуникационной, розничной, здравоохранительной и производственной отраслях.

Получите образец отчета (включая графики, диаграммы и рисунки): https://univdatos.com/reports/streaming-analytics-market?popup=report-enquiry

Изучение глобального спроса на потоковую аналитику

Поскольку генерация данных растет более быстрыми темпами, и организациям нужна аналитика в режиме реального времени, мировой рынок потоковой аналитики быстро растет. Увеличение количества устройств IoT, развитие сетей 5G и расширение облачных сервисов являются ключевыми факторами, способствующими использованию потоковой аналитики. С увеличением перехода к бизнес-моделям, основанным на данных, потоковая аналитика приобретает все большее значение на предприятии для поддержки операций, аналитики и клиентов.

Тенденции рынка потоковой аналитики

1. Взрыв данных: По оценкам, 90% мировых данных было сгенерировано только за последние два года с устройств IoT, социальных сетей, датчиков и других источников. Обработка потоков в режиме реального времени является практичным решением для работы с большими потоками данных в режиме реального времени.

2. Принятие решений в режиме реального времени: В таких областях, как финансы, телекоммуникации и розничная торговля, информация в режиме реального времени важна для принятия решений. Это также позволяет предприятиям в режиме реального времени реагировать на изменения рынка, поведение клиентов и оперативные проблемы, что дает компании преимущество перед конкурентами.

3. Рост облачных вычислений: Доступность облачных решений выровняла условия игры и позволяет малым и крупным организациям использовать потоковую аналитику, не неся больших капитальных затрат на оборудование и инфраструктуру. Платформы облачных вычислений предоставляют бизнесу возможность обработки данных в режиме реального времени с низкой задержкой при масштабировании.

4. Искусственный интеллект и машинное обучение: Сочетание ИИ и машинного обучения в потоковой аналитике позволяет системе прогнозировать результаты и принимать решения автоматически. Эта интеграция позволяет разрабатывать более сложные и изощренные системы, которые не только собирают данные в режиме реального времени, но и анализируют будущие закономерности и поведение.

Применение потоковой аналитики

1. Финансы: В финансовой области применения потоковая аналитика находит применение в обнаружении мошенничества, управлении рисками и алгоритмической торговле путем обработки финансовых транзакций в режиме реального времени. Это помогает учреждениям предотвращать мошенничество и быстро совершать сделки на фондовой бирже.

2. Телекоммуникации: Было выявлено, что с помощью потоковой аналитики телекоммуникационные компании могут отслеживать производительность сети, находить проблемы и улучшать предоставление услуг. По мере развертывания 5G потоковая аналитика также важна для обеспечения качества обслуживания пользователей.

3. Розничная торговля: Розничные торговцы используют потоковую обработку для анализа поведения клиентов в режиме реального времени, оптимального определения цен на продукты и контроля своих запасов. Таким образом, розничные торговцы могут использовать данные о потребителях в магазинах и в Интернете для улучшения взаимодействия с клиентами и увеличения продаж.

4. Здравоохранение: В отрасли здравоохранения поток данных используется для анализа данных о пациентах с целью диагностики пациента и лечения его как можно раньше. Носимые технологии и данные датчиков позволяют генерировать потоки данных, которые можно проверить на наличие заболеваний.

5. Энергетика и коммунальные услуги: В энергетическом секторе потоковая аналитика может применяться для проверки электросетей, выявления аномалий и управления распределением энергии. Это помогает избежать потерь ресурсов и повышает надежность энергетических систем.

Последние разработки/программы повышения осведомленности: – Некоторые ключевые игроки и правительства быстро принимают стратегические альянсы, такие как партнерства или программы повышения осведомленности: –

Август 2023 г.: Microsoft объявила о приобретении Activision Blizzard, Inc., чтобы предоставить больше находчивых и изобретательных игр исполнителям повсюду и на любом устройстве. Приобретение Activision Blizzard, Inc. было направлено на активизацию усилий по дальнейшему укреплению культуры компании и ускорению роста бизнеса.

Август 2023 г.: Confluent, Inc. заключила партнерское соглашение с Google Cloud. Расширенное партнерство помогло большему количеству потребителей преобразовать свои предприятия с помощью данных в режиме реального времени и модернизировать свои платформы данных с помощью надежного моста от их локальных, мультиоблачных архитектур данных к Google Cloud.

В декабре 2021 года для data as a service (DaaS) IBM включила процесс потоковой аналитики в свой Cloud Park. Эта услуга расширяет Cloud Pak for Data as a Service, добавляя интерфейс или другой инструмент, который работает в IBM Cloud и предлагает API, которые можно использовать в других местах.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть описание отчета и содержание : https://univdatos.com/reports/streaming-analytics-market

Вывод

Глобальная потоковая аналитика произвела революцию в способах ведения бизнеса, предоставляя действенные сведения в режиме реального времени, тем самым улучшая операционные показатели. С учетом текущих мировых тенденций, поскольку генерируется все больше данных, решения для обработки данных в режиме реального времени будут по-прежнему востребованы. Увеличение числа устройств IoT, развитие сети 5G и улучшения, внесенные в облачные вычисления, являются одними из элементов, которые способствовали росту рынка потоковой аналитики. Таким образом, потоковая аналитика предоставит огромные возможности для предприятий и организаций в современной высококонкурентной и быстро развивающейся экономике данных. Согласно анализу UnivDatos, синергия между потоковой аналитикой и машинным обучением повышает прогностические возможности и оперативный интеллект. Кроме того, потоковая аналитика обеспечивает обнаружение и реагирование на угрозы в режиме реального времени, решая растущие проблемы, связанные с кибербезопасностью. В 2023 году объем рынка оценивался в миллиарды долларов США, увеличиваясь в среднем на 30,04% в год в течение прогнозируемого периода с 2024 по 2032 год и достигнет 261,7 млрд долларов США к 2032 году.