Marktgröße und -anteil für Data Science und Predictive Analytics nach Komponenten (Lösungen, Dienstleistungen); Anwendung (Finanzrisikoanalyse, Marketing- und Verkaufsanalyse, Kundenanalyse, Supply-Chain-Analyse) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2023–2035

Wachstumsbeschleuniger

• Einführung von KI- und IoT-Technologien – Predictive Analytics mit KI ist besonders effektiv, da es aktuelle Daten nutzt und daraus enormen Wert zieht. Fortgeschrittene Analysen durch KI können vorhersagen, an welchen Produkten oder Dienstleistungen die Zielgruppe interessiert sein wird. Die Entwicklung moderner Technologien und deren Nutzung treiben die Branche voran. IoT ermöglicht es auch, eine Menge Daten für jeden Sektor zu erfassen. Multimedia und soziale Medien haben eine Menge Daten generiert, und Unternehmen nutzen Datenwissenschaft, Predictive Analytics und Technologien, um diese enorme Menge an Informationen zu analysieren und genauere Ergebnisse für die Zukunft zu erzielen.
• Einführung von Big-Data-Technologie – Die Fähigkeit der Big-Data-Technologie und anderer neuer Technologien, vorhersehbare Ergebnisse zu liefern, hat zu einer erheblichen Ausweitung des Data-Science- und Predictive-Analytics-Geschäfts geführt. Die Datenmenge, die das Unternehmen sammelt, ist wirklich groß und wächst ständig. Da Unternehmen sich nun der Analysemethoden bewusst sind, verwenden sie diese Daten, um die Zukunft vorherzusagen, was zum Wachstum der Data-Science- und Predictive-Analytics-Branche beiträgt. Darüber hinaus wächst die Nachfrage nach Predictive Analytics aufgrund des zunehmenden Bedarfs, riesige Mengen organisierter und unstrukturierter Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren.
• Zunehmende Nutzung verknüpfter und integrierter Technologie und zunehmende Verbreitung des Internets – Durch die Verbreitung des Internets und die Verfügbarkeit verschiedener Möglichkeiten, auf das Internet zuzugreifen, ist ein enormer Anstieg der Datenmengen entstanden. Hochgeschwindigkeits-Internetdienste würden sich infolgedessen weiterentwickeln und ausweiten. Globalisierung und wirtschaftliche Expansion sind ebenfalls wichtige Faktoren, die die weltweite Zunahme der Datengenerierung vorantreiben.

Herausforderungen

• Die Genauigkeit hängt von den verwendeten Referenzdaten ab – Zukünftige Trends werden mithilfe von Data Science und Predictive Analytics vorhergesagt. Software verarbeitet die komplizierte und umfangreiche Datenmenge, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten. Diese Methode liefert Erkenntnisse, die in der Zukunft liegen, unter Verwendung historischer Daten. Ergebnisse werden unter Verwendung verfügbarer Daten generiert und ihre Richtigkeit hängt davon ab, wie genau die Daten als Referenz verwendet werden. Die analytischen Algorithmen erstellen Modelle auf der Grundlage der verfügbaren Daten, und Mängel in den Daten führen zu Mängeln im Modell. Diese Unsicherheit und Abhängigkeit können das Wachstum des Data Science- und Predictive Analytics-Marktes im Prognosezeitraum behindern.
• Die Einführung von Predictive Analytics verläuft schleppend.
• Zeitaufwändige Neukonfiguration von Vorhersagemodellen aufgrund sich ändernder regionaler Datenschutzgesetze.