Marktgröße, Marktanteil und Branchenanalyse für Datenanalysen, nach Typ (deskriptive Analyse, prädiktive Analyse, erweiterte Analyse, Echtzeitanalyse, präskriptive Analyse), nach Lösung (Datenmanagement, Data Mining, Sicherheitsintelligenz, Datenüberwachung), nach Anwendung (Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning, Datenbankmanagement, Personalmanagement), nach Branche (Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, BFSI, Bildung, Fertigung), regionale Prognose, 2026–2034

Die globale Marktgröße für Datenanalysen wurde im Jahr 2025 auf 82,23 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 104,39 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 495,87 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 21,50 % aufweisen. Nordamerika dominierte den Weltmarkt mit einem Anteil von 32,10 % im Jahr 2025.

Unter Datenanalyse versteht man die Analyse von Datensätzen, um nützliche Informationen zur Lösung von Problemen in verschiedenen Bereichen zu finden. Es kombiniert Computerprogrammierung, Statistik und Mathematik, um eine präzise Datenanalyse zu ermöglichen. Die steigende Nachfrage nach Big Data undprädiktive Analytiktreibt das Wachstum des Datenanalysemarktes voran. Die Marktführer konzentrieren sich kontinuierlich auf die Entwicklung adaptiver Datenfreigabe, Datenstrukturen und Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), um neues Wachstum, Widerstandsfähigkeit und Innovation zu fördern.

Laut einer Studie des amerikanischen Experience-Management-Unternehmens Qualtrics und ServiceNow sind rund 83 % der Kunden bereit, zu einer Marke mit einem besseren digitalen Erlebnis zu wechseln, und 70 % der Kunden vertrauen eher Marken, die ein großartiges digitales Erlebnis bieten.

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AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Der verstärkte Einsatz von Analysen und KI inmitten der COVID-19-Pandemie steigerte das Marktwachstum

Die COVID-19-Pandemie hat den Einsatz von Analysen und KI beschleunigt, und dieser Trend hat sich auch nach 2020 fortgesetzt. Einer Branchenstudie zufolge haben 52 % der Unternehmen ihre Pläne zur Einführung von KI aufgrund der COVID-19-Krise beschleunigt. Datenanalysen wurden im Kampf gegen COVID-19 umfassend eingesetzt. Darüber hinaus unterstützten KI-Lösungen das Gesundheitspersonal bei der effizienteren Diagnose und Überwachung des Virus. Beispielsweise nutzte das kanadische Start-up BlueDot KI, um unstrukturierte Daten aus sozialen Medien und Nachrichtenberichten zu analysieren und so Ausbrüche zu verfolgen und vorherzusagen. Darüber hinaus spielte die Datenanalyse eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der Suche nach einem Impfstoff in Laboren. Zum Beispiel,

• Die DeepMind-Abteilung von Google nutzte einen KI-Algorithmus, um die Struktur von Proteinen zu analysieren, die bei der Übertragung des Virus hilfreich sein könnten. Anschließend teilte die Abteilung ihre Erkenntnisse mit, um Wissenschaftler bei der Erforschung potenzieller Heilmittel zu unterstützen.

Während der COVID-19-Pandemie haben die ersten sechs Monate des Jahres 2022 gezeigt, dass die revolutionärsten Technologien, wie weit verbreitete Analyse-Apps, KI-Softwareplattformen sowie Datenintegrations- und -integritätstools, von Marktschwierigkeiten kaum betroffen waren. Sie spielten eine entscheidende Rolle bei der Verfolgung neuer Chancen und der Reduzierung von Risiken.

Markttrends für Datenanalysen

Metadatengesteuerte Data Fabric-Lösungen zur Steigerung des Marktwachstums

Als Unternehmen expandierten und sich diversifizierten, erkannten sie, wie wichtig ein flexibles System ist. Eine Datenstruktur ist eine umfassende Datenintegrationsarchitektur, die den Zugriff auf Datentechnik, Analysen und andere Datendienste über verschiedene Endpunkte in hybriden Multi-Cloud-Umgebungen hinweg ermöglicht. Es stellt sicher, dass Datenverwaltungspraktiken und -nutzung in der Cloud, vor Ort und auf Edge-Geräten konsistent sind. Die Datenstruktur fungiert als Brücke zwischen Datenendpunkten und ermöglicht eine breite Palette von Datenverwaltungsfunktionen wie Integration, Metadatenerkennung, Governance, Verarbeitung und Orchestrierung.

Im heutigen digitalen Zeitalter, in dem Daten den Eckpfeiler der Entscheidungsfindung bilden, suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Die Data-Fabric-Architektur stellt eine Lösung dar, die eine Reihe von Vorteilen bietet, die auf die sich verändernden Anforderungen moderner Unternehmen zugeschnitten sind.

• IBM prognostiziert, dass die Nutzung von Data Fabric bis 2024 zu einem Anstieg des ROI um 158 % und einem potenziellen Rückgang der ETL-Anfragen um bis zu 65 % führen kann. Darüber hinaus wird es den Self-Service-Datenverbrauch und die Zusammenarbeit erleichtern. Die Active Metadata-Funktion von Data Fabric wird Governance, Datenschutz und Sicherheit automatisieren und gleichzeitig die Datenintegration verbessern und Data-Engineering-Aufgaben automatisieren.

Wachstumsfaktoren für den Datenanalysemarkt

Steigende Nachfrage nach Edge Computing dürfte das Marktwachstum ankurbeln

Heutzutage gibt es ein erhebliches Wachstum an Sensoren und Netzwerkgeräten, was zu einem massiven Anstieg der gesammelten Datenmengen führt. Dies setzt die zentrale Datenanalyse, die große Datenmengen verarbeitet, stark unter Druck. Jedoch,Edge-Computingbietet eine Lösung durch die Dezentralisierung der gesammelten Daten, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Skalierbarkeit, Verarbeitungsleistung und Analysefähigkeiten zu verbessern.

KI, 5G, Sicherheit und verschiedene Branchen setzen aufgrund des technologischen Fortschritts auf Edge-basierte Lösungen. Edge Computing hat weitreichende und transformative Auswirkungen, von Echtzeit-Gesundheit und immersiven Spielerlebnissen bis hin zu Energieeffizienz und intelligentem Einzelhandel.

• Im Januar 2022 schlossen sich Verizon Business und Atos zu einer strategischen Allianz zusammen, um intelligente IoT-Lösungen mithilfe von privatem 5G-Multi-Access-Edge-Computing zu ermöglichen. Diese Zusammenarbeit soll Unternehmen, Regierungen und Gemeinden weltweit zugute kommen. Durch den Einsatz der 5G-Edge-Lösung können Unternehmen ihren Ansatz für prädiktive Analysen revolutionieren, die betriebliche Effizienz steigern, Risiken reduzieren und den Umsatz steigern.

EINHALTENDE FAKTOREN

Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit behindern den Marktfortschritt

Auf ihrem Weg zur Datentransformation stehen Unternehmen vor zahlreichen Herausforderungen, darunter:CybersicherheitRisiken, Qualitätsbedenken, Integration und Infrastruktur. Einem aktuellen Bericht der Branchenexperten zufolge sind die drei Bereiche, mit denen Unternehmen am meisten zu kämpfen haben, der Schutz des Datenschutzes (34 %), die Gewährleistung der Datengenauigkeit (26 %) und die effiziente Verarbeitung und Analyse von Daten (24 %).

Darüber hinaus scheinen Datenschutzprobleme zu den größten Bedenken zu gehören, da große Datenmengen persönliche und sensible Informationen umfassen. Finanzunterlagen, medizinische Informationen und persönliche Identifikatoren können alle für finanzielle Gewinne, Identitätsdiebstahl oder andere böswillige Zwecke ausgenutzt werden. Daher wird davon ausgegangen, dass diese wachsenden Herausforderungen das Marktwachstum in den kommenden Jahren begrenzen werden.

Marktsegmentierungsanalyse für Datenanalysen

Nach Typanalyse

Predictive Analytics dominiert den Markt aufgrund des Aufstiegs in den Bereichen KI, ML und Big Data

Je nach Typ wird der Markt in deskriptive Analytik, prädiktive Analytik underweiterte Analyse, Echtzeitanalysen, präskriptive Analysen und andere (diagnostische Analysen).

Prognosen zufolge wird das Predictive Analytics-Segment im Jahr 2026 21,73 % des Gesamtmarktanteils ausmachen. In den letzten Jahren ist Predictive Analytics für Unternehmen von entscheidender Bedeutung geworden, um die großen Datenmengen, über die sie verfügen, zu verstehen. Ein wichtiger Trend in der Predictive Analytics ist der zunehmende Einsatz von KI und maschinellem Lernen (ML). Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien entdecken Unternehmen die Möglichkeit, hochpräzise Vorhersagemodelle zu entwickeln.

• Im November 2023, Actian, eine Datenmanagementplattform, hat sich mit Quation, einem Anbieter von Datenanalyselösungen, zusammengetan. Ziel dieser Partnerschaft ist es, Unternehmen in verschiedenen Sektoren wie Banken, Gesundheitswesen und Einzelhandel Datenanalysen, nahtlose Cloud-Integration und transformative digitale Dienste anzubieten.

Das Segment der Echtzeitanalysen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich das höchste CAGR-Wachstum verzeichnen. Durch den Einsatz von Echtzeit-Datenanalysen können Unternehmen Trends verfolgen und ihre Fortschritte bei der Erreichung ihrer Ziele bewerten. Sie können aus der Ferne auf Daten zugreifen, Einkäufe überwachen, Ressourcen zuweisen und die Netzwerksicherheit verbessern. Laut einer weltweiten Umfrage von Branchenexperten im November 2022 ist der Hauptinvestitionsbereich in Advanced Analytics die komplexe Ereignisverarbeitung, für die 52 % der Unternehmen bereits Ressourcen bereitstellen. Bei der Verarbeitung komplexer Ereignisse werden Technologien eingesetzt, um große Datenmengen in Bewegung in Echtzeit zu analysieren.

Durch Lösungsanalyse

Die schnelle Einführung von KI und Automatisierung zur Erleichterung des Data-Mining-Prozesses förderte das Segmentwachstum

Je nach Lösung wird der Markt in Datenmanagement, Data Mining, Security Intelligence und Datenüberwachung unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Data-Mining-Segment den Markt anführt und im Jahr 2026 30,96 % des Gesamtmarktanteils ausmacht. Ein wichtiger Trend in diesem Bereich ist die Einführung von Automatisierung undkünstliche Intelligenzum den Data-Mining-Prozess zu rationalisieren und zu beschleunigen. Mit automatisierten Tools können Aufgaben wie Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Modellauswahl und Bewertung ohne menschliches Eingreifen erledigt werden.

Es wird erwartet, dass das Segment Security Intelligence im Bewertungszeitraum die höchste CAGR aufweist. Es wird erwartet, dass der Wandel hin zu fortschrittlicheren Threat Intelligence Platforms (TIPs) die Zukunft der Cybersicherheit stark beeinflussen wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass KI- und ML-Technologien traditionelle Cybersicherheitsansätze neu definieren werden, insbesondere in Bereichen wie der automatisierten Bedrohungserkennung, prädiktiven Analysen und adaptiven Bedrohungsreaktionen.

Durch Anwendungsanalyse

Die schnelle Einführung der Lösungen im Supply Chain Management unterstützte das Segmentwachstum

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning, Datenbankmanagement, Personalmanagement, Kundenbeziehungsmanagement und andere (Produktlebenszyklusmanagement) unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Segment Supply Chain Management im Jahr 2026 einen bedeutenden Marktanteil von 26,56 % halten wird. Die Anwendung von Datenanalysen im Supply Chain Management fördert die Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz undmaschinelles Lernen. Diese Technologien helfen dabei, verborgene Muster aufzudecken und liefern wertvolle Erkenntnisse aus den verfügbaren Lieferkettendaten. Fertigungsunternehmen können ihre Lieferkettenprozesse optimieren, indem sie Datenanalysen in der Vertriebs- und Betriebsplanung, Kapazitätsplanung, Business Intelligence und Bedarfsprognose nutzen. Diese Optimierung trägt zum Wachstum der Branche bei.

Das Segment Enterprise Resource Planning wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste Wachstumsrate verzeichnen. Datenanalyseanwendungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Integration von Big Data mit Geschäftsanwendungsdaten aus Data Warehouses, herkömmlichen Datenbanken und Data Lakes. Diese Integration verbessert die Prognose-, Analyse- und Planungsmöglichkeiten. Da Unternehmen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung angewiesen sind, ist auch die Nachfrage nach Zugriff und Analyse von Datenbanken gestiegen. Die rasanten Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Hybrid Cloud, Edge Computing uswInternet der Dinge (IoT)haben zum exponentiellen Wachstum von Big Data beigetragen. Dieses Wachstum hat die Komplexität für die Verwaltung der Unternehmen erhöht und zum Wachstum dieses Segments geführt.

Nach Branchenanalyse

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Der steigende Bedarf zur Verbesserung von Netzwerkdiensten, Sicherheit und Kundenerlebnis treibt das Wachstum des IT- und Telekommunikationssegments voran

Nach Branchen ist der Markt in Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, BFSI, Bildung, Fertigung, Regierung, Transport und Logistik, Einzelhandel und E-Commerce und andere (Medien und Unterhaltung) unterteilt.

Derzeit ist das IT- und Telekommunikationssegment hinsichtlich des Marktanteils führend. Datenanalysen haben maßgeblich dazu beigetragen, dass der Telekommunikationssektor durch die Verbesserung von Netzwerkdiensten, Sicherheit und Kundenerlebnis seine Gewinne steigern konnte. Es hat eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Anrufdaten gespielt, um betrügerische Aktivitäten und Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Dies wurde aktiviertTelekommunikationUnternehmen, schnell auf solche Verhaltensweisen auf dem Markt zu reagieren und diese zu verhindern.

Die Gesundheitsbranche erlebt einen Anstieg digitaler Gesundheitsakten und des Einsatzes gesundheitsbezogener Technologien. Dies hat dazu geführt, dass täglich große Mengen an Gesundheitsdaten generiert und gespeichert werden. Datenanalysen haben das Potenzial, die Gesundheitsbranche in Zukunft stark zu beeinflussen. Zum Beispiel,

• Im November 2022 hat sich Zephyr AI, Inc., ein Pionier in der Präzisionsmedizintechnologie, mit MedStar Health, dem Gesundheitsdienstleister in Maryland und der Region Washington, D.C., zusammengetan, um sein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Insights-Produkt zu verbessern. Dieses Produkt wurde entwickelt, um die Versorgung von Patienten mit chronischen Erkrankungen individuell anzupassen und zu verbessern. Die Partnerschaft konzentrierte sich zunächst auf Typ-2-Diabetes (T2D) und nutzte die anonymisierten T2D-Datensätze und Patientenmanagementkenntnisse von MedStar Health, um das prädiktive Analyseprodukt Insights von Zephyr AI zu verbessern.

REGIONALE EINBLICKE

Der globale Marktumfang ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Südamerika, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Asien-Pazifik.

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Nordamerika

Nordamerika hatte im Jahr 2022 den größten Marktanteil. Das Wachstum des Datenanalysemarktes in dieser Region ist auf die frühe Einführung der Digitalisierung und transformativer Technologien zurückzuführen. Datenanalysen können auch auf die Präsenz großer Marktteilnehmer wie IBM, Microsoft, Google und AWS zurückgeführt werden. Der US-Markt soll bis 2026 ein Volumen von 23,41 Milliarden US-Dollar erreichen.

Der IT- und Telekommunikationssektor in der Region verzeichnet ein schnelles Wachstum, das zur allgemeinen Marktexpansion beiträgt. Dieses Wachstum ist in erster Linie auf die zunehmende Nutzung von Mobiltelefonen zurückzuführen, die 3G-, 4G- und 5G-Dienste in den gesamten USA unterstützen. Darüber hinaus wird die Expansion des Sektors durch Faktoren wie eine wachsende Bevölkerung, Kommunikationsdienste und die zunehmende Akzeptanz von vorangetriebenSmartphoneDienstleistungen. Auch Regulierungsbehörden spielen durch die Einführung von 5G-Netzen im Land eine wichtige Rolle bei der Ausweitung des Marktanteils im Bereich Datenanalyse. Der japanische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 5,6 Milliarden US-Dollar erreichen, der chinesische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 5,91 Milliarden US-Dollar erreichen und der indische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 4,76 Milliarden US-Dollar erreichen.

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Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich von 2023 bis 2030 die höchste CAGR aufweisen. Mehrere asiatische Länder wie Indien, China und Japan nutzen informationsintensive KI- und ML-Technologien in verschiedenen Branchen, was zu einem verstärkten Einsatz von Datenanalysen führt. Branchenexperten haben berichtet, dass im Jahr 2022 66 % der Vermarkter im asiatisch-pazifischen Raum mehr in die Erhebung von First-Party-Daten investiert haben, verglichen mit 60 % im Jahr 2021. Ob es um die Verbesserung der Kundenbindung, die Verbesserung prädiktiver Analysen oder die Einrichtung einer effektiven Datenverwaltung geht, ein klar definierter Datentransformations- und Data-Science-Plan ist entscheidend für den langfristigen Erfolg.

Europa

Die europäischen Länder zeigen zunehmendes Interesse am Datenanalysemarkt. Sie implementieren verschiedene Maßnahmen und Programme, um das Wachstum und die Einführung zu unterstützen. Unter diesen Ländern sticht Deutschland als größte Volkswirtschaft Europas hervor, mit einer Bevölkerung, die 19 % der Bevölkerung der Europäischen Union ausmacht. Deutschland gilt als stabilisierende Kraft innerhalb der Europäischen Union und erzielt im Vergleich zu anderen Mitgliedstaaten durchweg höhere Wachstumsraten. Die Automobil-, Elektro- und Chemiebranche sind die Hauptindustrien des Landes und nutzen zunehmend Big Data, um die Produktion zu steigern, die Produktqualität zu verbessern und die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Der britische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 6,43 Milliarden US-Dollar erreichen, während der deutsche Markt bis 2026 ein Volumen von 6,72 Milliarden US-Dollar erreichen soll.

• Im Mai 2023 kündigte die SAP SE an, ihre Partnerschaft mit Google Cloud zu erweitern, um ein neues Open-Data-Angebot bereitzustellen. Ziel dieses Angebots ist es, das Potenzial von Geschäftsdaten auszuschöpfen und Datenlandschaften zu vereinfachen. Kunden können jetzt eine vollständige Daten-Cloud erstellen, indem sie die SAP-Datasphere-Lösung mit der Daten-Cloud von Google kombinieren und Daten aus verschiedenen Teilen der Unternehmenslandschaft zusammenstellen.

Wichtige Akteure der Branche

Strategische Zusammenarbeit und Produktverbesserungen der Hauptakteure zur Steigerung des Wettbewerbsvorteils

Führende Marktteilnehmer wie Microsoft, IBM, AWS, SAP SE, Google und andere setzen verschiedene kommerzielle Pläne und Strategien um. Sie erweitern die Palette der Daten, die sie verwenden, um ihre Tools und Technologien zu verbessern, innovative Lösungen zu entwickeln und ihre Fähigkeiten bei Technologie- und Analyselösungen zu verbessern.

Liste der Top-Datenanalyseunternehmen:

• IBM Corporation(UNS.)
• Microsoft Corporation (USA)
• Amazon Web Services, Inc. (USA)
• Google LLC(UNS.)
• Oracle Corporation(UNS.)
•  SAP SE (Deutschland)
• Sisense Ltd. (USA)
• Zoho Corporation Pvt. Ltd.(Indien)
• ThoughtSpot Inc. (USA)
• Mu Sigma (USA)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• September 2023 –Oracle stellte die Fusion Data Intelligence Platform vor, eine fortschrittliche Plattform für Daten, Analysen und KI. Mit dieser Plattform können Benutzer von Oracle Fusion Cloud Applications ihre Geschäftsergebnisse verbessern, indem sie datengesteuerte Erkenntnisse mit intelligenten Entscheidungen und Aktionen kombinieren.
• August 2023 –Microsoft kündigte eine fünfjährige Partnerschaft mit Synthetaic an, einem Start-up, das sich auf die Datenanalyse von Weltraum- und Luftsensoren mithilfe künstlicher Intelligenz spezialisiert hat. Das KI-Tool von Synthetaic, bekannt als Rapid Automatic Image Categorization (RAIC), wurde auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform entwickelt. Im Rahmen dieser Vereinbarung gewährte Microsoft Synthetaic Zugriff auf eine umfangreiche MengeCloud-ComputingRessourcen, insgesamt fast 1 Million Stunden.
• Mai 2023 –Microsoft hat eine neuartige Daten- und Analyselösung namens Microsoft Fabric eingeführt. Dieses Tool umfasst einen Multi-Cloud-Datensee namens OneLake und integriertes SaaS. Fabric ist ein umfassendes Analyseprodukt, das alle analytischen Anforderungen einer Organisation erfüllt. Die Daten innerhalb der Fabric werden effizient in einem benutzerfreundlichen Daten-Hub organisiert und automatisch indiziert, um eine nahtlose gemeinsame Nutzung, Erkennung, Compliance und Governance zu ermöglichen.
• Mai 2023 –Databricks, ein Unternehmen aus San Francisco, eröffnete sein erstes Büro in Israel. Das Büro wird dem Unternehmen dabei helfen, sein Geschäft im Land auszubauen und vom lokalen Talentpool zu profitieren.
• Februar 2023 –IBM und das Marshall Space Flight Center der NASA haben kürzlich eine Partnerschaft bekannt gegeben, die darauf abzielt, die Leistungsfähigkeit der KI-Technologie von IBM zu nutzen, um bahnbrechende Entdeckungen in der umfangreichen Sammlung von Geodaten und geowissenschaftlichen Daten der NASA aufzudecken. Diese gemeinsame Anstrengung markiert den ersten Einsatz der KI-Grundmodelltechnologie auf den Erdbeobachtungssatellitendaten der NASA.

BERICHTSBEREICH

Der Forschungsbericht umfasst prominente Regionen auf der ganzen Welt, um ein besseres Wissen über die Branche zu erhalten. Darüber hinaus bietet es Einblicke in die neuesten Branchentrends und eine Analyse von Technologien, die sich weltweit schnell durchsetzen. Darüber hinaus werden die Treiber und Einschränkungen des Marktes hervorgehoben, sodass der Leser ein umfassendes Verständnis der Branche erlangen kann.

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BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG