Taille du marché des plates-formes de science des données, par composant (plate-forme, services), application, vertical, taille de l’entreprise, mode de déploiement – ​​Tendances de croissance, part régionale, veille concurrentielle, rapport prévisionnel 2025-2037

Secteur des plateformes de science des données : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Utilisation accrue de la science des données dans le commerce électronique : les entreprises de commerce électronique utilisent la science des données pour analyser le comportement et les préférences des clients, créant ainsi des expériences d'achat personnalisées et des stratégies marketing ciblées. Cela augmente la demande de plates-formes avancées de science des données, capables de gérer des données clients complexes. Par exemple, Amazon et d'autres grands détaillants ont établi la norme en matière de science des données dans le commerce électronique avec leurs systèmes de recommandation, qui améliorent progressivement leur compréhension du comportement des clients et des habitudes d'achat.
  
  De plus, la science des données utilise le comportement des utilisateurs, les achats passés et les commentaires pour aider les entreprises de commerce électronique à prévoir la fidélisation des clients. L'utilisation efficace de la science des données par les entreprises d'e-commerce leur confère un avantage concurrentiel majeur qui augmente leurs revenus, améliore la satisfaction des clients et améliore l'efficacité opérationnelle.
• Adoption croissante de stratégies commerciales à forte intensité de données : environ 60,1 % des entreprises utilisent une gamme d'outils, de technologies et de bonnes pratiques de science des données pour identifier les solutions les plus efficaces à leurs défis commerciaux complexes, acquérant une compréhension plus approfondie des comportements et des besoins des clients, tout en développant des solutions innovantes pour répondre aux diverses exigences commerciales. Les organisations peuvent tirer parti de la science des données pour prendre des décisions plus éclairées en analysant les événements du monde réel et en prédisant avec précision les événements futurs potentiels. La grande quantité de données générées par les clients permet aux entreprises de surveiller leurs clients en temps réel, y compris leurs réseaux sociaux, leurs préférences d'achat et leurs modèles de comportement.
• Intégration des plates-formes de cloud computing avec la science des données : L'essor du cloud computing est une plate-forme de science des données en pleine transformation grâce à sa puissance de calcul évolutive et rentable. Les data scientists peuvent facilement accéder aux ressources informatiques grâce au cloud computing, ce qui est nécessaire à la mise en pratique des modèles de science des données. Il aide les data scientists à réduire le temps nécessaire à la mise en place d'une infrastructure de quelques semaines à quelques minutes.
  
  De plus, les data scientists peuvent désormais effectuer des calculs à une échelle bien plus grande qu'ils ne pourraient le faire avec des équipements traditionnels grâce au cloud computing. En outre, les principaux acteurs clés introduisent une plate-forme de science des données basée sur le cloud qui contribue à l’expansion du marché. Par exemple, en février 2020, Oracle a lancé Oracle Cloud Data Science Platform, qui est au cœur de la solution et aide les organisations à créer, former, gérer et déployer de manière collaborative des modèles de machine learning afin d'améliorer les taux de réussite des projets de science des données.

Défis

• Confidentialité et sécurité des données : garantir la protection des données sensibles contre les violations et les accès non autorisés est une préoccupation majeure. Le respect de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA) ajoute de la complexité à la gestion et à la sécurité des données.
• Manque de main-d'œuvre technique : les entreprises utilisent des méthodes d'analyse sophistiquées qui nécessitent des compétences analytiques approfondies, comme l'analyse en continu, le machine learning et l'analyse prédictive. Une expertise technique ainsi que des capacités de réflexion analytique et critique sont nécessaires pour créer un modèle ML. De nombreux utilisateurs finaux ne disposent pas du personnel possédant la formation et l'expertise nécessaires, ce qui entrave la croissance du marché des plates-formes de science des données.