Marktgröße für prädiktive Analytik:
Der Markt für prädiktive Analytik wird voraussichtlich bis 2032 ein Volumen von über 78,59 Milliarden US-Dollar erreichen, ausgehend von 18,79 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024. Bis 2025 wird ein Wachstum von 22,14 Milliarden US-Dollar prognostiziert, was einer jährlichen Wachstumsrate von 22,5 % entspricht.
Marktumfang und -übersicht für prädiktive Analytik:
Prädiktive Analytik bezeichnet die Nutzung und Analyse von Daten zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und Trends. Sie umfasst verschiedene statistische Verfahren wie maschinelles Lernen, um aktuelle Entwicklungen präzise zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Prädiktive Analysetools haben aufgrund des zunehmenden Bedarfs von Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten, insbesondere Big Data, zu gewinnen, ein deutliches Wachstum erfahren. Darüber hinaus haben die Optimierung von Betriebsabläufen, die Reduzierung von Risiken, die Umsatzprognose sowie die Vorhersage von Qualitäts- und Produktionsausfällen zu einem Wachstum der Markttrends im Bereich der prädiktiven Analyse geführt.
Marktdynamik für Predictive Analytics - (DRO):
Wichtige Treiber:
Zunehmende Automatisierung treibt das Marktwachstum für Predictive Analytics voran
Analysetools, die Unternehmen für Prognosen einsetzen, haben technologische Fortschritte im gesamten Analyseprozess durch automatisierte Workflows erfahren. Viele Analysetools nutzen heute automatisierte Workflows, die die Datenverarbeitung und den Modellerstellungsprozess vereinfachen. Softwaretools integrieren zunehmend automatisierte Workflows, um Aufgaben wie Datenbereinigung, Feature-Engineering, Modellerstellung und -bereitstellung mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff zu erledigen.
- Beispielsweise bietet SAP SAP Predictive Analytic an. Dieses Tool kombiniert statistische Analyse und Data Mining und unterstützt Anwender bei der Erstellung prädiktiver Modelle. Es ermöglicht die Gewinnung von Datenerkenntnissen und die Prognose zukünftiger Ereignisse. SAP bietet außerdem die Predictive Factory an, mit der Anwender die Verwaltung von Vorhersagemodellen automatisieren und so die Anwendung eines Modells auf neue Datensätze vereinfachen können.
Daher treibt der zunehmende Einsatz von Automatisierung in Analysesoftware für Vorhersagen den Markt an.
Wichtigste Einschränkungen:
Probleme mit Datengenauigkeit und -qualität behindern die Einführung von Predictive Analytics
Probleme mit Datengenauigkeit und -qualität treten häufig auf, wenn Daten aus verschiedenen Kanälen erfasst werden. Der Datenerfassungsprozess liefert möglicherweise keine genauen Daten, da die Daten oft unvollständig oder mit falschen Werten gefüllt sind. Dies beeinträchtigt die Marktnachfrage nach Predictive Analytics. Darüber hinaus können Vorhersagen zukünftiger Ergebnisse nur dann präzise sein, wenn die Daten korrekt, vollständig und relevant sind. Sind die Daten ungenau, unvollständig und irrelevant, können die Vorhersagemodelle falsche Vorhersagen liefern. Laut einer Marktanalyse für Predictive Analytics bremsen die Bedenken hinsichtlich Datengenauigkeit und -qualität die Nachfrage nach Predictive Analytics.
Zukünftige Chancen:
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Analytik wird voraussichtlich die Marktchancen für Predictive Analytics vorantreiben.
Viele Unternehmen setzen heute KI- und ML-Algorithmen für präzise Datenanalysen und Prognosen ein, um den gesamten Prozess zu vereinfachen und präziser zu gestalten. KI-Techniken wie Natural Language Processing (NLP) können helfen, aus großen Mengen unstrukturierter Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. NLP kann auch eingesetzt werden, um durch die Analyse der darin verwendeten Wörter nützliche Informationen aus großen Textdatenmengen zu extrahieren. Darüber hinaus können große Textmengen analysiert und für Datenbereinigung, Prognosen und andere Analysezwecke in spezifische Wörter und Phrasen zerlegt werden. Daher wird erwartet, dass der technologische Fortschritt im Bereich KI die Marktchancen für Predictive Analytics im Prognosezeitraum vorantreiben wird.
Segmentanalyse des Marktes für Predictive Analytics:
Nach Bereitstellung:
Der Markt wird je nach Bereitstellung in On-Premise und Cloud segmentiert.
Trends in der Bereitstellung:
- Die zunehmende Nutzung von On-Premise-Bereitstellungen aufgrund von Sicherheitsbedenken und geringerer Netzwerkbandbreite treibt den Marktanteil von Predictive Analytics an.
- Die zunehmende Nutzung von Cloud-Bereitstellungen aufgrund von Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz treibt die Markttrends für Predictive Analytics voran.
On-Premise-Lösungen machten im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil aus.
- Die On-Premise-Bereitstellung ermöglicht Unternehmen die vollständige Kontrolle über die zu analysierenden Daten und sorgt so für mehr Sicherheit.
- Faktoren wie geringere Bandbreitenkosten und mehr Kontrolle über die Serverhardware haben zu einem Wachstum des Marktes für Predictive Analytics geführt.
- Beispielsweise bietet die Oracle Corporation eine On-Premise-Analyselösung namens Oracle Analytics Server an. Die On-Premise-Bereitstellung ist ideal für Unternehmen, die die Funktionen der Oracle Analytics Cloud in ihrer On-Premise-Infrastruktur nutzen möchten.
- Die zunehmende Weiterentwicklung von On-Premise-Analyselösungen aufgrund besserer Datenkontrolle und geringerer Bandbreitenkosten treibt den Markt an.
Die Cloud wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.
- Cloudbasierte Bereitstellung erfreut sich zunehmender Beliebtheit, da Cloud-basierte Software in der Regel kostengünstig ist.
- Darüber hinaus bietet die Cloud-basierte Bereitstellung eine Reihe von Vorteilen, darunter geringe Anfangsinvestitionen, schnelle Implementierung und hohe Skalierbarkeit, die das Wachstum des Predictive Analytics-Marktes vorantreiben.
- Beispielsweise bietet das SAS Institute eine Reihe von Cloud-Bereitstellungsoptionen für Unternehmen, die den Komfort der Cloud bevorzugen.
- Der wachsende Bedarf an kostengünstiger Bereitstellung und skalierbarer Software treibt den Predictive Analytics-Markt im Prognosezeitraum an.
Nach Unternehmensgröße:
Basierend auf der Unternehmensgröße ist der Markt segmentiert in Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen.
Trends in der Unternehmensgröße:
- Zunehmende Nutzung von Analysesoftware in Großunternehmen aufgrund des Vorhandenseins von Big Data und des Bedarfs an besseren Prognosen.
- Steigende Investitionen kleiner und mittlerer Unternehmen in Analyselösungen für Nachfrageprognosen und Marketing.
Großunternehmen erwirtschafteten im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil.
- Großunternehmen haben einen wachsenden Bedarf an der effektiven Nutzung von Big Data und der Erstellung aussagekräftiger Interpretationen der Daten für zukünftige Ergebnisprognosen, was den Markt antreibt.
- Darüber hinaus bietet der Einsatz von Analysetools in Großunternehmen verschiedene Vorteile, wie z. B. verbesserte Umsatzprognosen und Vorhersagen des Kundenverhaltens, was zu höheren Umsätzen führt.
- Daher verzeichnet das Segment der Großunternehmen eine wachsende Nachfrage aufgrund verbesserter Umsatzprognosen und Vorhersagen des Kundenverhaltens, was die Vorhersagekraft fördert. Marktgröße für Analytik.
Kleine und mittlere Unternehmen werden im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste jährliche Wachstumsrate verzeichnen.
- Kleine und mittlere Unternehmen benötigen zunehmend Software, die zukünftige Ergebnisse prognostiziert und so ein optimiertes Bestandsmanagement ermöglicht.
- Analysesoftware ermöglicht es kleinen Unternehmen, KI-Algorithmen zu nutzen, um Preisstrategien zu optimieren und so die zukünftige Nachfrage nach ihren Produkten/Dienstleistungen zu steigern.
- Darüber hinaus wird Analysesoftware mit minimalem bis gar keinem Programmieraufwand in KMU eingesetzt, um den Umsatz zu steigern und die Reaktion auf Marketingkampagnen vorherzusagen.
- Aufgrund der oben genannten Faktoren verzeichnet das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum.
Nach Anwendung:
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bedarfsplanung, Finanzrisikomodellierung, Absatzprognose, Kundenverhaltensmodellierung, medizinische Diagnose und weitere Bereiche segmentiert.
Trends in der Anwendung:
- Der zunehmende Einsatz von Prognosesoftware verbessert die Finanzrisikomodellierung und ermöglicht eine bessere Identifizierung und Minimierung potenzieller Risiken.
- Die zunehmende Nutzung von Analyselösungen im Gesundheitswesen zur Vorhersage medizinischer Diagnosen treibt den Marktanteil der prädiktiven Analyse voran.
Finanzrisikomodellierung wird im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil erzielen.
- Analysetools für prädiktive Modellierung können zur Entwicklung und Bereitstellung von Risikomodellen im Finanzsektor eingesetzt werden.
- Datengesteuerte Risikomodellierung kann Verluste reduzieren und das Risikomanagement bei Kreditprodukten, Darlehensverpflichtungen und gewerblichen Krediten unterstützen, was den Markttrend der prädiktiven Analyse vorantreibt.
- Darüber hinaus bieten viele Unternehmen In-Data-Processing für die Verarbeitung sehr großer Datensätze an, was wiederum den Markt antreibt.
- Beispielsweise SAS bietet Analysesoftware zur Risikomodellierung für Finanzprodukte wie Kreditkarten, Ratenkredite und Hypotheken an.
- Der zunehmende Einsatz von Analysesoftware zur Vorhersage von Finanzrisiken treibt daher das Marktwachstum im Bereich Predictive Analytics voran.
Die Modellierung des Kundenverhaltens wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste jährliche Wachstumsrate verzeichnen.
- Die Modellierung des Kundenverhaltens ermöglicht die Analyse von Website-Interaktionen, Produktpräferenzen und die Vorhersage zukünftiger Bestellungen basierend auf der bisherigen Kaufhistorie.
- Der wachsende Bedarf an Kundenbindung durch die Vorhersage ihres zukünftigen Verhaltens und ihrer Produktpräferenzen hat zu einem Marktwachstum geführt.
- Beispielsweise bietet Salesforce KI-gestützte Prognosen und Datenbasierte visuelle Erkenntnisse, die im Salesforce CRM integriert sind.
- Der zunehmende Einsatz von Predictive Analytics fördert die Nutzung von Kundenverhaltensmodellen und treibt damit den Markt für Predictive Analytics im Prognosezeitraum voran.
Nach Endnutzer:
Basierend auf dem Endnutzer ist der Markt in die Bereiche Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Unterhaltung, Behörden und weitere segmentiert.
Trends im Endnutzerbereich:
- Zunehmende Nutzung von Software im Finanz- und Versicherungswesen für bessere Prognosen zur Bewältigung finanzieller Risiken, zur Verbesserung der Kundenabwanderungsrate und zur Betrugsprävention.
- Es Der Einsatz von Analysesoftware zur Vorhersage von Krankheitswahrscheinlichkeiten und zur Diagnose von Erkrankungen auf Basis aktueller Gesundheitsdaten/-bilder wächst stetig.
BFSI erzielte im Jahr 2024 mit 32,38 % den größten Umsatzanteil.
- Die Dominanz des BFSI-Sektors wird von Entscheidungsträgern vorangetrieben, die Analysesoftware nutzen, um Prognosen zu verbessern und Abläufe durch automatisierte Modellerstellung und -bereitstellung zu optimieren.
- Prognoseanalysesoftware kann BFSI-Unternehmen helfen, ihre Risikoexposition durch die präzise Vorhersage von Kontrahentenrisiken zu reduzieren.
- Darüber hinaus nutzen BSFI-Unternehmen Vorhersageanalysesoftware, um bessere Prognosen zu erstellen und die Modellleistung für Versicherungsmodelle zu steigern.
- Beispielsweise Minitab bietet Analyselösungen für die Versicherungsbranche, um den Underwriting-Prozess zu verbessern und Versicherungsmodelle zu optimieren.
- Das wachsende BFSI-Segment treibt den gesamten Markt für prädiktive Analysen an.
Es wird erwartet, dass der Gesundheitssektor im Prognosezeitraum die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnet.
- Krankenhäuser und Kliniken setzen zunehmend Software für prädiktive Analysen ein, um Krankheiten anhand der Patientenanamnese vorherzusagen.
- Zu den Daten aus der Vergangenheit können Röntgenaufnahmen gehören, die in den Vorhersagemodellen verwendet werden können, um Anomalien oder zukünftige Anomalien anhand aktueller Daten zu erkennen.
- Beispielsweise: H2O AI bietet Lösungen zur Vorhersage von Krankenhausinfektionen, um anhand der Behandlungshistorie vorherzusagen, welche Patienten ein höheres Infektionsrisiko haben.
- Der zunehmende Einsatz von Predictive-Analytics-Lösungen im Gesundheitswesen treibt die Predictive-Analytics-Branche voran.
Regionale Analyse:
Die abgedeckten Regionen sind Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika.
Der Wert der Region Asien-Pazifik wurde im Jahr 2024 auf 5,17 Milliarden USD geschätzt. Darüber hinaus wird ein Wachstum von 6,12 Milliarden USD im Jahr 2025 und ein Erreichen von über 22,35 Milliarden USD bis 2032 prognostiziert. Davon entfiel auf China der größte Umsatzanteil von 33,51 %. Laut einer Marktanalyse für prädiktive Analytik wird die Einführung von Analysetools für Prognosen im asiatisch-pazifischen Raum vor allem durch das wachsende Gesundheitswesen, die Fertigungsindustrie und die IT-Branche vorangetrieben.
- Laut IBEF trug der Informationstechnologiesektor im GJ 23 beispielsweise 7,5 % zum indischen BIP bei. Das hohe Wachstum dürfte den Analytics-Markt antreiben.
Nordamerika wird voraussichtlich bis 2032 einen Wert von über 29,19 Milliarden US-Dollar erreichen, ausgehend von 7,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024. Bis 2025 wird ein Wachstum von 8,28 Milliarden US-Dollar prognostiziert. In Nordamerika wird die Marktentwicklung durch das wachsende Investitionen in BFSI, E-Commerce und Unterhaltung. Darüber hinaus hat die zunehmende Anzahl kleiner Unternehmen, die maßgeschneiderte Software für ihre Geschäftsanforderungen einsetzen, den Markt zusätzlich beflügelt.
- Beispielsweise nutzen laut SBA etwa 38 % der kleinen Unternehmen in irgendeiner Form spezialisierte Software im täglichen Geschäftsbetrieb, was den Markt voraussichtlich ankurbeln wird.
Die regionale Studie zeigt zudem, dass der wachsende IT- und Telekommunikationssektor und die Präsenz wichtiger Akteure den Markt in Europa antreiben. Laut Marktanalyse wird der Markt in Lateinamerika aufgrund der zunehmenden digitalen Transformation und der zunehmenden Integration von KI voraussichtlich stark wachsen. Der Markt im Nahen Osten und in Afrika wird voraussichtlich stark wachsen. Dies ist auf verschiedene Faktoren zurückzuführen, darunter die zunehmende Nutzung von Cloud-Analysetools und das wachsende Bewusstsein der Unternehmen für die Prognose zukünftiger Ergebnisse.
>Wichtigste Akteure und Marktanteile:
Der globale Marktbericht für prädiktive Analytik zeigt, dass der Markt stark umkämpft ist und wichtige Akteure Lösungen für den nationalen und internationalen Markt anbieten. Wichtige Akteure im globalen Markt für prädiktive Analytik verfolgen verschiedene Strategien in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktinnovation und Markteinführungen für Endverbraucher, um ihre Marktposition zu behaupten. Zu den wichtigsten Akteuren der Predictive-Analytics-Branche zählen:
- SAS Institute (USA)
- Alteryx (USA)
- IBM (USA)
- H2O AI (USA)
- SAP (Deutschland)
- Salesforce (USA)
- Minitab (USA)
- Zoho (Indien)
- Oracle Corporation (USA)
- Microsoft Corporation (USA)
Aktuelle Branchenentwicklungen:
Produkteinführung:
- Im September 2024 kündigte HARMAN ForecastGPT an, eine Predictive-Analytics-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, zukünftige Trends präzise vorherzusagen, um ihren Umsatz zu steigern und ihre Geschäftsaktivitäten zu verbessern. ForecastGPT bietet verschiedene Funktionen, darunter detaillierte Kommentare zur Erläuterung trendspezifischer Informationen.
- Im Oktober 2024 brachte Clarify Health eine KI-gestützte Predictive-Analytics-Lösung auf den Markt. Diese nutzt fortschrittliches maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um die Kosten für Krankenversicherungen zu senken und die Versorgungsqualität zu verbessern.
Marktbericht zu Predictive Analytics:
| Berichtsattribute | Berichtsdetails |
| Zeitplan der Studie | 2019–2032 |
| Marktgröße 2032 | 78,59 Milliarden USD |
| CAGR (2025–2032) | 22,5 % |
| Nach Bereitstellung |
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| Nach Unternehmensgröße |
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| Nach Anwendung |
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| Nach Endnutzer |
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| Nach Regionen |
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| Wichtige Akteure |
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| Nordamerika | USA Kanada Mexiko |
| Europa | Großbritannien Deutschland Frankreich Spanien Italien Russland Benelux Restliches Europa |
| APAC | China Südkorea Japan Indien Australien ASEAN Restlicher Asien-Pazifik-Raum |
| Naher Osten und Afrika | GCC Türkei Südafrika Restlicher Naher Osten |
| LATAM | Brasilien Argentinien Chile Restlicher Lateinamerika |
| Berichtsumfang |
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