Tamaño del mercado de análisis predictivo, por usuario final (BFSI, comercio minorista, TI y telecomunicaciones, atención médica, gobierno, fabricación), solución (análisis de consumo, análisis financiero, análisis de riesgos, análisis de marketing, análisis web y de redes sociales), tamaño de la empresa (grandes, pequeñas y medianas empresas), servicios (implementación/instalación, soporte y mantenimiento, capacitación y consultoría), tipo de implementación (local, nube): tendencias de crecimiento, participación regional, inteligencia competitiva, informe de pronóstico 2025-2037

Sector de análisis predictivo: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Creciente popularidad de la IA y el aprendizaje automático: El campo del análisis predictivo implica la aplicación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para pronosticar eventos futuros basándose en datos recientes e históricos.
  Además, el análisis predictivo que utiliza el aprendizaje automático puede ayudar a los vendedores a crear productos que atraigan nuevos negocios y mantengan a su clientela actual, así como ayudar a identificar actividades fraudulentas en la industria financiera. Según un informe, más del 77 % de las empresas están explorando y utilizando la IA.
• Gran demanda de análisis predictivos basados ​​en la nube: la innovación de IA más reciente que está preparada para mejorar las experiencias digitales con capacidades de análisis avanzados está basada en la nube análisis predictivo, que implica analizar conjuntos de datos para hacer predicciones sobre próximos eventos y resultados utilizando modelos y algoritmos predictivos.
  Las organizaciones pueden aprender más sobre el rendimiento de su infraestructura, aplicaciones y servicios en la nube utilizando las capacidades de la nube y pueden desarrollar una mejor comprensión de su entorno. Además, al fusionar sistemas y potencia de procesamiento en la nube, el análisis predictivo basado en la nube también aborda el problema de los conjuntos de datos divergentes.
• Aumento de la toma de decisiones basada en datos: El análisis predictivo es un método de vanguardia para generar información valiosa que permita tomar mejores decisiones en el futuro y se espera que sea cada vez más crucial a la hora de formular estrategias, optimizar operaciones y obtener una ventaja competitiva a medida que las empresas sigan adoptando la toma de decisiones basada en datos.
• Aumento de la accesibilidad a Internet en todo el mundo: muchas personas utilizan Internet con frecuencia en todo el mundo, debido a su impacto cada vez mayor en los consumidores individuales y a la presencia de las principales economías. Según las estimaciones, en el 2023 había más de 5000 millones de usuarios de Internet en todo el mundo.
• Auge del análisis predictivo en los seguros: El análisis predictivo está transformando el sector de los seguros al ayudar a las empresas a resolver desafíos, pronosticar la posibilidad de pérdidas y daños a la propiedad, permitir a las compañías de seguros mejorar la satisfacción del cliente mientras reducen el tiempo y los gastos asociados con el procesamiento de reclamaciones y deshacerse de las estafas.

Desafíos

• Riesgo de privacidad y seguridad de los datos: Una de las principales cosas que se espera que obstaculice el crecimiento del mercado es la posibilidad de robo de datos, ya que el análisis predictivo funciona con grandes cantidades de datos confidenciales que resultan atractivos para los piratas informáticos, lo que aumenta la posibilidad de que se exploten los datos personales.
  Además, el análisis predictivo puede permitir recopilar, analizar y utilizar una gran cantidad de datos personales que a menudo representan un peligro para los derechos de privacidad.
• Los costos de implementación exorbitantes incluyen el precio del software, los requisitos de hardware y alojamiento y los costos de ingeniería.
• El uso de datos inexactos, erróneos e incoherentes puede dar lugar a predicciones erróneas.