运营分析市场规模和份额，按类型（云端、本地）；部署；垂直的;应用 - 全球供需分析、增长预测、统计报告 2025-2037

运营分析领域：增长动力和挑战

增长动力

• 在业务运营中提高采用率：企业面临着缩小数据分析与实际行动之间差距的压力。尽管高级数据仓库保存了大量信息，但将这些知识转化为销售、营销和支持团队可以使用的计划仍然很困难。传统上，工程师负责建立所需的连接，这占用了他们的宝贵时间并延迟了其他任务，例如开发创收功能。更糟糕的是，这些仓促构建的集成通常缺乏根据组织需求进行更改所需的弹性和适应性。因此，运营分析的出现是为了支持实时运营流程并指导及时的业务决策，而不是仅仅在事后回顾之前的表现。
• 更多地转向云和混合环境：当组织将其应用和基础架构迁移到云和混合环境时，会生成大量复杂数据。这些数据需要高级分析来确保基于云的系统的最佳性能、效率和可靠性。 Google Cloud 报告称，由于当前的宏观经济环境，领导者正在增加对基于云的服务和产品的使用（41.4%），准备从传统企业软件切换到基于云的解决方案（33.4%），并将本地工作负载转移到云端（32.8%）。此外，超过 50% 的企业希望到 2027 年采用工业云平台来加快商业化进程。
  
  在复杂且快速发展的 IT 环境中，运营分析解决方案可自动收集、整理和识别数据趋势。运营分析可以提供及时且可操作的信息，从而实现更快的问题检测和增强的 IT 系统性能。这使用户能够有效地处理问题并节省解决时间。
• 增强预测分析和机器学习的集成：通过分析复杂的运营数据，预测分析和机器学习使组织能够挖掘隐藏的模式、预测未来趋势并做出以数据为依据的决策。这使得企业能够优化供应链管理、库存控制和资源分配等运营流程，从而提高效率、降低成本并提高客户满意度。
  
  此外，预测分析和机器学习可以实现预测维护、异常检测和实时决策，进一步推动这些技术在运营分析市场的采用。此外，主要参与者正在推出新的解决方案，通过整合这些技术来帮助企业取得未来的成功。例如，2022 年 4 月，塔塔咨询服务公司推出了一种敏捷且用户友好的基于风险的临床试验监控解决方案，可实现智能决策、增强合规性并提高研究效果。

挑战

• 数据质量问题：高质量、易于访问的数据是精确预测模型的基础。然而，许多公司在管理分散在不同平台上的数据时遇到困难，因此难以集中分析。由于景观破碎，模型无法完全捕捉到情况。此外，不规则的数据格式、缺失值和数据本身的错误可能会极大地扭曲模型投影。持续清理和验证数据变得至关重要。初创公司或运营经验很少的公司缺乏历史数据，最初可能会阻碍构建强大的预测模型，从而阻碍运营分析市场的增长。
• 缺乏熟练的技术人员：公司可能缺乏有效实施和使用运营分析所需的技能、专业知识和资源。寻找和留住人才很困难，因为对机器学习和预测建模方面的数据科学家和其他合格专家的需求比目前的供应量要大得多。构建准确的模型需要将组织的运营知识和数据科学能力结合起来。因此，数据科学家和专家的缺乏将阻碍运营分析市场的增长。