Marktgröße für prädiktive Analysen, nach Endbenutzer (BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Regierung, Fertigung), Lösung (Verbraucheranalyse, Finanzanalyse, Risikoanalyse, Marketinganalyse, Web- und Social-Media-Analyse), Unternehmensgröße (große, kleine, mittlere Unternehmen), Dienstleistungen (Bereitstellung/Installation, Support und Wartung, Schulung und Beratung), Bereitstellungstyp (vor Ort, Cloud) – Wachstumstrends, regionaler Anteil, Wettbewerbsanalyse, Prognosebericht 2025–2037

Predictive Analytics-Sektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Wachsende Beliebtheit von KI und maschinellem Lernen – Der Bereich Predictive Analytics umfasst die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage aktueller und historischer Daten vorherzusagen.
  Darüber hinaus können prädiktive Analysen mithilfe von maschinellem Lernen Verkäufern dabei helfen, Produkte zu entwickeln, die neue Kunden anlocken und ihre bestehende Kundschaft binden, sowie bei der Identifizierung betrügerischer Aktivitäten in der Finanzbranche helfen. Einem Bericht zufolge erforschen und nutzen mehr als 77 % der Unternehmen KI.
• Hohe Nachfrage nach cloudbasierten prädiktiven Analysen – Die neueste KI-Innovation, die digitale Erlebnisse mit erweiterten Analysefunktionen verbessern soll, ist cloudbasiert Predictive Analytics umfasst die Analyse von Datensätzen, um mithilfe von Vorhersagemodellen und -algorithmen Vorhersagen über bevorstehende Ereignisse und Ergebnisse zu treffen.
  Durch die Nutzung der Cloud-Funktionen erfahren Unternehmen möglicherweise mehr darüber, wie gut ihre Cloud-Infrastruktur, Anwendungen und Dienste funktionieren, und können ein besseres Verständnis ihrer Umgebung entwickeln. Darüber hinaus wird durch die Zusammenführung von Systemen und Rechenleistung in der Cloud mit cloudbasierten prädiktiven Analysen auch das Problem divergierender Datensätze angegangen.
• Steigerung der datengesteuerten Entscheidungsfindung – Predictive Analytics ist eine hochmoderne Methode zur Generierung aufschlussreicher Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung in der Zukunft und wird voraussichtlich immer wichtiger bei der Entwicklung von Strategien, der Rationalisierung von Abläufen und der Erlangung eines Wettbewerbsvorteils, da Unternehmen weiterhin auf datengesteuerte Entscheidungsfindung setzen. 
• Anstieg der Internetzugänglichkeit auf der ganzen Welt – Viele Menschen nutzen das Internet häufig überall auf der Welt, da es zunehmend Auswirkungen auf einzelne Verbraucher hat und große Volkswirtschaften vorhanden sind. Schätzungen zufolge gab es im Jahr 2023 weltweit mehr als 5 Milliarden Internetnutzer.
• Aufkommen prädiktiver Analysen im Versicherungswesen – Prädiktive Analysen verändern den Versicherungssektor, indem sie Unternehmen dabei helfen, Herausforderungen zu lösen, die Möglichkeit von Sachschäden und -verlusten vorherzusagen, es Versicherungsunternehmen ermöglichen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und gleichzeitig den mit der Schadensbearbeitung verbundenen Zeit- und Kostenaufwand zu senken und Betrug zu beseitigen.

Herausforderungen

• Gefährdung des Datenschutzes und der Datensicherheit – Eines der wichtigsten Dinge, die das Wachstum des Marktes voraussichtlich behindern, ist die Möglichkeit von Datendiebstahl, da Predictive Analytics mit großen Mengen sensibler Daten arbeitet, die für Hacker attraktiv sind, was die Möglichkeit der Ausbeutung personenbezogener Daten erhöht.
  Darüber hinaus können prädiktive Analysen es ermöglichen, viele personenbezogene Daten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, die oft eine Gefahr für die Privatsphäre darstellen.
• Die exorbitanten Implementierungskosten umfassen Softwarepreise, Hardware- und Hosting-Anforderungen sowie technische Kosten.
• Die Verwendung ungenauer, fehlerhafter und inkonsistenter Daten kann zu fehlerhaften Vorhersagen führen.