Prospettive di mercato degli strumenti di data mining:
Il mercato degli strumenti di data mining è stato stimato a 1,5 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 4,5 miliardi di dollari entro la fine del 2035, con un CAGR del 13,1% nel periodo di previsione, ovvero dal 2026 al 2035. Nel 2026, la dimensione del settore degli strumenti di data mining è stimata a 1,7 miliardi di dollari.
Il mercato degli strumenti di data mining è destinato a una crescita eccezionale negli anni previsti, grazie alla crescente adozione di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi dei big data in settori come quello bancario, sanitario, della vendita al dettaglio e manifatturiero. Allo stesso tempo, le organizzazioni stanno investendo in strumenti avanzati per ricavare informazioni fruibili da dati strutturati e non strutturati e ottenere un vantaggio competitivo. A maggio 2023, Celonis ha annunciato il lancio di una serie di funzionalità avanzate di process mining, tra cui un modello di dati incentrato sugli oggetti, un business miner e un'API di intelligence, appositamente progettate per aiutare le organizzazioni ad analizzare e ottimizzare rapidamente i processi aziendali principali. Ha inoltre affermato che queste innovazioni consentono alle aziende di modellare i dati in modo più intuitivo, individuare i colli di bottiglia e ottenere informazioni fruibili in funzioni come la contabilità fornitori, gli acquisti e la gestione degli ordini.
Inoltre, questo a sua volta rende l'intelligence di processo accessibile a tutti gli utenti e si integra con piattaforme di terze parti come Power BI, Slack e ServiceNow. Celonis migliora l'efficienza operativa, consentendo inoltre alle aziende di ottenere miglioramenti misurabili in termini di prestazioni, risparmi sui costi e soddisfazione del cliente. Nel frattempo, Adani Enterprises, nell'ottobre 2025, ha annunciato che, tramite AdaniConneX, e Google avevano stretto una partnership per sviluppare il più grande campus di data center AI dell'India a Visakhapatnam, investendo circa 15 miliardi di dollari in un periodo di cinque anni. Ha inoltre affermato che il progetto include un'infrastruttura di AI appositamente progettata, una rete di cavi sottomarini e sistemi di energia pulita per supportare carichi di lavoro AI avanzati, migliorando al contempo la resilienza della rete elettrica indiana. Questa collaborazione enfatizza la sostenibilità e posiziona l'India come un importante hub per l'innovazione tecnologica e di AI, riflettendo l'impegno di entrambe le aziende nel guidare la trasformazione digitale ed energetica, a vantaggio della crescita del mercato.
Chiave Strumenti di data mining Riepilogo delle Analisi di Mercato:
Punti salienti regionali:
- Si prevede che entro il 2035 il Nord America rappresenterà una quota di fatturato pari a circa il 40,6% nel mercato degli strumenti di data mining, rafforzata dai continui aggiornamenti dell'infrastruttura digitale e dall'adozione sempre più diffusa dell'intelligenza artificiale, integrata da investimenti sostenuti nel cloud computing e nelle iniziative di trasformazione digitale aziendale.
- Si prevede che l'Asia Pacifica diventerà la regione in più rapida crescita entro il 2035, accelerata dalla rapida trasformazione digitale nelle economie emergenti e dalla crescente implementazione di piattaforme di analisi basate sull'intelligenza artificiale per infrastrutture intelligenti, fintech ed espansione dell'e-commerce.
Approfondimenti sui segmenti:
- Si prevede che il segmento degli strumenti si assicurerà la quota di fatturato leader del 60,5% nel periodo 2026-2035 nel mercato degli strumenti di data mining, grazie alla sua efficacia nella gestione di set di dati ampi e complessi attraverso analisi integrate, modelli predittivi e informazioni operative fruibili.
- Si prevede che il sottosegmento di distribuzione cloud raggiungerà una quota di fatturato significativa entro il 2035, rafforzato dalla sua scalabilità per dati non strutturati di grandi dimensioni, dall'abilitazione dell'analisi in tempo reale e dalla perfetta integrazione AI-ML che accelera la generazione di informazioni.
Principali tendenze di crescita:
- Esplosione di dati
- Integrazione con AI e ML
Sfide principali:
- Problemi di privacy e sicurezza dei dati
- Carenza di competenze e gap di talenti
Attori principali: IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute Inc., KNIME AG, Dataiku.
Globale Strumenti di data mining Mercato Previsioni e prospettive regionali:
Proiezioni di crescita e dimensioni del mercato:
- Dimensioni del mercato nel 2025: 1,5 miliardi di USD
- Dimensioni del mercato nel 2026: 1,7 miliardi di USD
- Dimensioni previste del mercato: 4,5 miliardi di USD entro il 2035
- Previsioni di crescita: CAGR del 13,1% (2026-2035)
Dinamiche regionali chiave:
- Regione più grande: Nord America (quota del 40,6% entro il 2035)
- Regione in più rapida crescita: Asia Pacifico
- Paesi dominanti: Stati Uniti, Cina, Germania, Giappone, Regno Unito
- Paesi emergenti: India, Corea del Sud, Singapore, Brasile, Canada
Last updated on : 2 January, 2026
Mercato degli strumenti di data mining: fattori di crescita e sfide
Fattori di crescita
- Esplosione di dati: il crescente volume di dati generato da piattaforme digitali, dispositivi IoT, social media, app mobili e sistemi aziendali sta creando un'urgente necessità di strumenti in grado di elaborare e analizzare queste informazioni. Il Ministero delle Finanze, nel marzo 2023, ha riferito che il governo indiano sta sfruttando l'analisi dei dati, i big data, l'intelligenza artificiale e il machine learning nell'amministrazione delle imposte dirette e indirette per migliorare l'efficienza, ridurre la discrezionalità e supportare contribuenti e imprese. Ha inoltre menzionato che iniziative come il progetto ADVAIT per le imposte indirette forniscono report, dashboard e modelli analitici utilizzando tecniche di riconoscimento di pattern, analisi predittiva e text mining per rilevare qualsiasi tipo di rischio fiscale e migliorare la conformità. Analogamente, il CBDT utilizza queste tecnologie per identificare casi ad alto rischio, inviare promemoria, rilevare discrepanze nelle dichiarazioni dei redditi e analizzare le reti dei contribuenti per un'applicazione più efficace e campagne mirate, adatte quindi alla crescita del mercato.
- Integrazione con intelligenza artificiale e apprendimento automatico: questo è il principale motore di crescita per il mercato degli strumenti di data mining, poiché le funzionalità sono attualmente componenti fondamentali dei moderni strumenti di data mining, consentendo il riconoscimento di pattern e la creazione automatizzata di modelli. Ciò migliora significativamente la proposta di valore degli strumenti di data mining per l'analisi e il processo decisionale in tempo reale. Nel luglio 2025, Informatica ha rilasciato una soluzione cloud per la gestione intelligente dei dati, che migliora significativamente l'integrazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per la gestione dei dati aziendali. La piattaforma introduce funzionalità come l'arricchimento dei dati master basato sull'intelligenza artificiale, CLAIRE Copilot per l'integrazione dei dati basata sul linguaggio naturale, flussi di lavoro automatizzati di convalida e arricchimento e connettori GenAI per l'integrazione con strumenti come NVIDIA NIM e Snowflake Cortex AI. Inoltre, queste funzionalità consentono alle organizzazioni di trasformare i dati grezzi in informazioni pronte per l'intelligenza artificiale, affidabili e fruibili, supportando analisi in tempo reale, governance e processi decisionali accelerati.
- Trasformazione digitale in tutti i settori: le aziende stanno optando per iniziative di trasformazione digitale per ottimizzare le operazioni, migliorare l'esperienza del cliente e sbloccare nuovi modelli di fatturato. Gli strumenti di data mining svolgono un ruolo fondamentale in questi sforzi, poiché consentono un processo decisionale basato sui dati e un miglioramento delle prestazioni. Nell'agosto 2022, il documento di lavoro NCSES ha esaminato come la digitalizzazione e l'adozione del cloud computing varino tra le aziende statunitensi in base a settore, dimensioni e posizione geografica, e come queste tecnologie siano collegate a diversi tipi di innovazione. La digitalizzazione, in particolare delle informazioni finanziarie e del personale, è diffusa, mentre l'adozione del cloud computing, principalmente per funzioni di outsourcing IT come storage, server e fatturazione, è intermedia ma fortemente associata a un processo decisionale basato sui dati e all'utilizzo di tecnologie avanzate. Inoltre, il documento evidenzia che il cloud computing riduce i costi di sperimentazione, in particolare per le giovani e piccole imprese, consentendo una maggiore innovazione sul mercato.
I settori con elevata digitalizzazione e adozione del cloud guidano il mercato degli strumenti di data mining
|
Industria |
Digitalizzazione (%) |
Cloud computing (%) |
|
Informazioni |
83.47 |
65,68 |
|
Finanza e assicurazioni |
75.17 |
52.04 |
|
Servizi professionali, scientifici e tecnici |
80.62 |
60,79 |
|
Gestione di aziende e imprese |
76.36 |
45.72 |
|
Commercio all'ingrosso |
73.62 |
48.53 |
|
Commercio al dettaglio |
68,79 |
43.43 |
|
Trasporto e magazzinaggio |
68,26 |
44.01 |
|
Assistenza sanitaria e sociale |
72.64 |
52,77 |
|
Produzione (durevole) |
79.15 |
45,88 |
|
Produzione (non durevoli) |
79,48 |
48,74 |
Fonte: NCSES
Sfide
- Preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati: questa è una delle principali sfide nel mercato degli strumenti di data mining. Le organizzazioni che operano in questo settore raccolgono grandi quantità di dati che possono essere sensibili, tra cui informazioni personali, finanziarie e persino sanitarie. Questi dati sono soggetti a rigidi quadri normativi come GDPR, CCPA e HIPAA. Pertanto, qualsiasi tipo di trattamento improprio o accesso non autorizzato può comportare sanzioni legali e perdite finanziarie. In questo contesto, gli strumenti di data mining devono integrare tecniche di crittografia, controllo degli accessi e anonimizzazione adeguate e affidabili per proteggere le informazioni sensibili. Inoltre, poiché gli strumenti sfruttano l'infrastruttura cloud e gli algoritmi di intelligenza artificiale, la necessità di mantenere pipeline di archiviazione, trasferimento ed elaborazione dei dati sicure diventa estremamente critica, aggiungendo complessità e costi sia all'implementazione che all'adozione.
- Carenza di competenze e gap di talenti: questa è un'ulteriore sfida che influisce negativamente sull'andamento del mercato. Data mining, machine learning e intelligenza artificiale richiedono una conoscenza più approfondita di statistica, programmazione, ingegneria dei dati e competenze di settore. Pertanto, la maggior parte delle organizzazioni fatica a trovare e trattenere talenti in grado di progettare, implementare e interpretare modelli di data mining. La mancanza di professionisti qualificati può rallentarne l'adozione, limitando l'uso di analisi avanzate e determinando risultati non ottimali con gli strumenti esistenti. Inoltre, gli strumenti integrano maggiori funzionalità di automazione e intelligenza artificiale, per cui i dipendenti devono ancora comprendere il comportamento dei modelli, la convalida e la mitigazione dei bias. In questo contesto, i fornitori stanno lanciando modelli con funzionalità più intuitive e senza codice, ma colmare il gap di talenti rimane un onere importante per il settore.
Dimensioni e previsioni del mercato degli strumenti di data mining:
| Attribut du rapport | Détails |
|---|---|
|
Anno base |
2025 |
|
Anno di previsione |
2026-2035 |
|
CAGR |
13,1% |
|
Dimensione del mercato dell'anno base (2025) |
1,5 miliardi di dollari |
|
Dimensione del mercato prevista per l'anno (2035) |
4,5 miliardi di dollari |
|
Ambito regionale |
|
Segmentazione del mercato degli strumenti di data mining:
Analisi del segmento dei componenti
Sulla base del componente, si prevede che il segmento degli strumenti acquisirà la quota di fatturato maggiore, pari al 60,5%, nel mercato degli strumenti di data mining negli anni previsti. Il predominio di questo sottotipo è effettivamente attribuibile alla sua capacità di generare set di dati ampi e complessi che richiedono analisi integrate, modellazione predittiva e capacità di analisi operativa fornite da strumenti dedicati. Secondo un articolo pubblicato da STEP nell'ottobre 2025, il sistema di analisi dei dati Connect di HMRC ha generato ulteriori 4,6 miliardi di sterline (circa 6,1 miliardi di dollari) di entrate fiscali nell'anno fiscale 2024/25, ovvero oltre un terzo in più rispetto all'anno precedente, analizzando i dati provenienti da banche, marketplace online, social media e database immobiliari. Il rapporto rileva inoltre che questo sistema, utilizzato da circa 4.300 dipendenti dell'HMRC, ha rilevato 540.000 casi di imposte non dichiarate, dimostrando la potenza degli strumenti di data mining dedicati nella gestione di set di dati più ampi e complessi, denotando quindi un ambito di applicazione più ampio.
Analisi del segmento di distribuzione
Entro la fine del 2035, si prevede che il sottosegmento cloud basato sull'implementazione raggiungerà una quota di fatturato significativa nel mercato. Possono gestire dati enormi e non strutturati su larga scala, consentendo risorse flessibili per carichi di lavoro di analisi di grandi dimensioni, un fattore critico in vista dell'aumento del volume di dati in tutti i settori. Allo stesso tempo, le piattaforme cloud supportano anche analisi in tempo reale e integrazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, che a loro volta consentono alle organizzazioni di generare informazioni fruibili più rapidamente. Inoltre, le implementazioni cloud riducono i costi infrastrutturali e di manutenzione rispetto ai sistemi on-premise. La loro scalabilità e accessibilità globale le rendono particolarmente interessanti per le aziende multinazionali e i mercati in rapida crescita. Pertanto, la presenza di tutti questi fattori posiziona l'implementazione basata su cloud in prima linea nella generazione di fatturato in questo mercato.
Analisi del segmento verticale
Nel mercato degli strumenti di data mining, si prevede che il segmento BFSI crescerà a un ritmo considerevole nel periodo di tempo considerato. I settori generano grandi volumi di dati transazionali e sui clienti che beneficiano di segmentazione, trend predittivi e modellazione del rischio, creando una domanda crescente di strumenti di data mining. L'adozione di strumenti di rilevamento delle frodi e di valutazione del rischio di credito stimola in modo efficiente la domanda di soluzioni di data mining avanzate. Banche e istituti finanziari di tutto il mondo stanno sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per ottenere informazioni dal comportamento dei clienti e dai modelli di transazione. Inoltre, i requisiti di conformità normativa, come AML (Antiriciclaggio) e KYC (Know Your Customer), stanno incoraggiando l'uso di strumenti di analisi sofisticati. Infine, la crescente enfasi sui servizi finanziari personalizzati e sulle campagne di marketing mirate contribuisce alla rapida espansione del segmento negli anni a venire.
La nostra analisi approfondita del mercato degli strumenti di data mining include i seguenti segmenti:
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Segmento |
Sottosegmenti |
|
Componente |
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Distribuzione |
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Verticale |
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Funzione aziendale |
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Dimensioni aziendali |
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Vishnu Nair
Responsabile dello sviluppo commerciale globalePersonalizza questo rapporto in base alle tue esigenze — contatta il nostro consulente per approfondimenti e opzioni personalizzate.
Mercato degli strumenti di data mining - Analisi regionale
Approfondimenti sul mercato nordamericano
Si prevede che il Nord America dominerà il mercato degli strumenti di data mining, rappresentando circa il 40,6% della quota di fatturato totale entro il 2035. Il continuo aggiornamento dell'infrastruttura tecnologica e la crescente adozione dell'intelligenza artificiale sono i fattori chiave alla base della leadership della regione. Inoltre, i continui investimenti in termini di cloud computing e iniziative di trasformazione digitale stanno stimolando la crescita del mercato regionale. Nell'ottobre 2025, Iron Mountain ha annunciato aggiornamenti alla sua piattaforma InSight DXP, migliorando l'estrazione, la ricerca e i flussi di lavoro agenti basati sull'intelligenza artificiale per trasformare dati fisici e digitali frammentati in informazioni fruibili. Ha inoltre affermato che questa piattaforma cloud-native unifica le informazioni aziendali, automatizza la scoperta e la correzione di dati ridondanti o obsoleti e si integra con i sistemi aziendali principali. Inoltre, questi miglioramenti consentono alle organizzazioni di accelerare il processo decisionale, migliorare la conformità ed estrarre valore da dati non strutturati precedentemente inutilizzati.
Gli Stati Uniti stanno continuando a progredire nel mercato regionale grazie alla proliferazione delle reti 5G, all'aumento dei volumi di dati e all'integrazione di intelligenza artificiale e machine learning nelle piattaforme analitiche nazionali. Settori come le telecomunicazioni, il BFSI e la sanità stanno optando proattivamente per questi strumenti di data mining, garantendo la conformità normativa e migliorando l'esperienza del cliente. Nel maggio 2025, Alteryx ha annunciato che la sua piattaforma Alteryx One fungerà da AI Data Clearinghouse, consentendo alle aziende di centralizzare, pulire e gestire i dati per le applicazioni di intelligenza artificiale. Inoltre, questa piattaforma supporta flussi di lavoro verificabili, integra dati strutturati e non strutturati tra silos e applica controlli di conformità e sicurezza per garantire dati affidabili e pronti per l'intelligenza artificiale. Infine, questa iniziativa consente alle organizzazioni di scalare in modo sicuro l'intelligenza artificiale in tutte le funzioni aziendali, mantenendo al contempo trasparenza, governance e dati di alta qualità per analisi e casi d'uso di intelligenza artificiale generativa.
Il mercato canadese degli strumenti di data mining sta crescendo in modo efficiente grazie alla maggiore enfasi sull'analisi dei dati conforme alle normative, in particolare nei settori bancario, governativo e sanitario. Il mercato nazionale beneficia inoltre di un maggiore utilizzo di questi strumenti per migliorare il rilevamento delle frodi e supportare le iniziative di smart city, allineandosi a standard più rigorosi in materia di privacy e governance dei dati. In questo contesto, a luglio 2025, GeologicAI ha annunciato di aver ottenuto 44 milioni di dollari in finanziamenti di Serie B per espandere la sua piattaforma di data mining e analisi basata sull'intelligenza artificiale per il settore minerario, concentrandosi principalmente su minerali critici come litio, rame e terre rare. D'altra parte, l'azienda combina intelligenza artificiale avanzata, sensori e competenze geoscientifiche per analizzare i dati delle carote di perforazione in tempo reale, il che a sua volta consente un processo decisionale più rapido e ad alta risoluzione per l'esplorazione e la produzione. Inoltre, GeologicAI mira a scalare la sua piattaforma, riducendo gli sprechi e rafforzando le catene di approvvigionamento dei minerali, contribuendo alla crescita complessiva del mercato.
Approfondimenti sul mercato APAC
L'Asia-Pacifico è considerata la regione in più rapida crescita sul mercato, grazie alla crescente adozione facilitata dall'accelerazione della trasformazione digitale nei paesi emergenti. Governi e aziende di questa regione stanno implementando piattaforme di analisi basate sull'intelligenza artificiale per supportare infrastrutture intelligenti, la crescita dell'e-commerce e soluzioni di tecnologia finanziaria. A questo proposito, Minitab ha annunciato nel novembre 2025 l'inaugurazione di una nuova sede e di un centro di formazione a Tokyo per supportare le industrie locali con analisi dei dati avanzate e soluzioni di intelligenza artificiale. Ha inoltre introdotto strumenti come Prolink per la raccolta automatizzata dei dati e Simul8 per la simulazione dei processi, che aiutano le aziende a ottimizzare le operazioni, migliorare la qualità e accelerare il processo decisionale. Inoltre, questa espansione evidenzia la crescente adozione di piattaforme di data mining e analisi nella regione, consentendo alle aziende di sfruttare dati strutturati e non strutturati.
La Cina è l'attore dominante nel mercato regionale degli strumenti di data mining, focalizzato sull'integrazione di strumenti di data mining con applicazioni di intelligenza artificiale e IoT nei settori manifatturiero, fintech ed e-commerce. Il mercato nazionale beneficia anche di progetti governativi per le smart city e di iniziative nazionali di intelligenza artificiale, che incoraggiano le imprese a implementare analisi scalabili. Il mercato è inoltre rafforzato dalla crescente adozione di piattaforme di cloud computing e big data, che consentono alle imprese di elaborare volumi maggiori di dati strutturati e non strutturati in modo ancora più efficiente. Inoltre, le principali aziende tecnologiche nazionali del paese stanno costantemente innovando gli strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale, adatti alle industrie locali, migliorando le informazioni predittive e l'efficienza operativa. Questa integrazione di IoT con il data mining consente il monitoraggio e il processo decisionale in tempo reale nelle fabbriche intelligenti e nelle reti logistiche, rendendolo quindi adatto alla crescita standard del mercato.
L'India sta assistendo a una crescita eccezionale nel mercato regionale, efficacemente alimentata dalla crescente digitalizzazione, dalla proliferazione di piattaforme mobili e cloud e dai programmi governativi a supporto dell'intelligenza artificiale e dei processi decisionali basati sui dati. A dicembre 2025, HCLTech ha annunciato di aver firmato un accordo per l'acquisizione della divisione Telco Solutions di HPE, con particolare attenzione al potenziamento della sua offerta di intelligenza artificiale, ingegneria e cloud-native per il settore delle telecomunicazioni. Questa acquisizione porta con sé quasi 1.500 specialisti delle telecomunicazioni, IP leader del settore e relazioni con i principali fornitori di servizi di comunicazione globali, supportando oltre 1 miliardo di dispositivi in oltre 200 distribuzioni. Inoltre, questa mossa rafforza l'attenzione di HCLTech sulla trasformazione della rete, sul networking autonomo basato sull'intelligenza artificiale e sui servizi IP a valore aggiunto, basandosi sulla precedente transazione con HPE del 2024, indicando quindi prospettive di mercato positive.
Approfondimenti sul mercato europeo
In Europa, l'adozione di strumenti di data mining è principalmente influenzata da infrastrutture digitali avanzate, requisiti di conformità e domanda intersettoriale di processi decisionali basati sull'analisi dei dati. Le aziende di questa regione danno priorità all'integrazione di strumenti che supportano l'intelligenza artificiale, l'analisi predittiva e la business intelligence, aderendo anche al GDPR e ad altri standard regionali sulla protezione dei dati. In questo contesto, Metso ha annunciato a settembre 2025 di aver lanciato servizi di performance basati sui dati per migliorare le operazioni minerarie con analisi basate sull'intelligenza artificiale e monitoraggio delle apparecchiature in tempo reale. L'azienda sottolinea inoltre che queste soluzioni consentono un processo decisionale predittivo e basato su insight, riducendo i tempi di inattività, migliorando l'affidabilità e accelerando la risoluzione dei problemi nell'elaborazione dei minerali e nella raffinazione dei metalli. Inoltre, combinando l'analisi avanzata dei dati con la rete di esperti di Metso, le aziende minerarie possono ottimizzare le prestazioni, prevenire perdite di produzione e prendere decisioni operative basate sui fatti in modo ancora più efficiente.
In Germania, il mercato degli strumenti di data mining sta consolidando il suo predominio nel panorama regionale, concentrandosi in particolare sull'analisi industriale, sulla produzione intelligente e sul settore automobilistico. Le aziende nazionali stanno sfruttando gli strumenti di data mining per ottimizzare i processi di produzione e migliorare l'efficienza operativa. Nell'ottobre 2023, One Data GmbH ha annunciato il lancio in Germania del suo generatore di prodotti dati basato sull'intelligenza artificiale, che consente alle aziende di trasformare dati frammentati in prodotti dati di alta qualità e pronti per l'intelligenza artificiale, che guidano l'analisi e il processo decisionale. Inoltre, il software automatizza i processi chiave relativi ai dati, promuove un approccio orientato al prodotto e consente agli utenti di accedere ai dati attraverso un marketplace centralizzato, aumentando il valore in diversi reparti. Clienti come Thyssenkrupp, EBM-Papst e SCHOTT dimostrano come questo strumento migliori la collaborazione, la governance dei dati e le informazioni fruibili in mercati dinamici e in continua evoluzione.
Nel Regno Unito , il mercato si concentra principalmente sui settori BFSI, retail e sanitario, con un'ampia implementazione di strumenti di data mining basati sull'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi, l'analisi dei clienti e la conformità normativa. Allo stesso tempo, le iniziative del settore pubblico promuovono anche l'uso di analisi avanzate per supportare servizi governativi intelligenti e migliorare il coinvolgimento dei cittadini. Nel novembre 2025, Quantexa ha annunciato il lancio di Quantexa AI, che segna la prossima evoluzione della sua piattaforma di intelligence decisionale per unificare i dati aziendali frammentati e fornire informazioni contestuali e affidabili. Questa piattaforma integra analisi predittiva, apprendimento automatico grafico e agenti di intelligenza artificiale attraverso il suo gateway di agenti e l'area di lavoro Q Assist, che consente anche un processo decisionale sicuro, spiegabile e verificabile su larga scala. Inoltre, questa innovazione consente sia alle aziende che alle agenzie governative di implementare l'intelligenza artificiale con sicurezza, migliorare l'efficienza operativa e trasformare i dati in informazioni fruibili e pronte per le decisioni.
Principali attori del mercato degli strumenti di data mining:
- Panoramica aziendale
- Strategia aziendale
- Offerte di prodotti chiave
- Performance finanziaria
- Indicatori chiave di prestazione
- Analisi del rischio
- Sviluppo recente
- Presenza regionale
- Analisi SWOT
- Oracle Corporation (Stati Uniti)
- SAP SE (Germania)
- SAS Institute Inc. (Stati Uniti)
- KNIME AG (Svizzera)
- Dataiku (Francia)
- H2O.ai (open source USA/Globale)
- Alteryx Inc. (Stati Uniti)
- Teradata Corporation (Stati Uniti)
- Angoss Software Corporation (Canada)
- Orange SA (Francia)
- FICO (Fair Isaac Corporation) (Stati Uniti)
- TIBCO Software Inc. (Stati Uniti)
- SunTec India Pvt. Ltd. (India)
- Biomax Informatics AG (Germania)
- IBM Corporation è uno dei leader più affermati in termini di analisi dei dati aziendali e offre funzionalità di data mining attraverso piattaforme come IBM SPSS Modeler e Watson Studio. L'azienda combina analisi predittiva, apprendimento automatico e statistica avanzata per scoprire modelli e insight da grandi set di dati. Inoltre, IBM migliora costantemente la propria offerta con l'integrazione di intelligenza artificiale e servizi cloud per supportare carichi di lavoro analitici intersettoriali, rendendola una scelta primaria per le grandi aziende.
- Oracle Corporation integra in modo efficiente il data mining e l'analisi all'interno della sua più ampia piattaforma dati cloud e del suo ecosistema di database, consentendo così ai clienti di eseguire modellazione predittiva, rilevamento di anomalie e analisi di pattern. D'altro canto, le continue innovazioni dell'azienda sottolineano la sua attenzione strategica all'unificazione della gestione dei dati con l'intelligenza artificiale e il machine learning per accelerare la scoperta di insight e l'automazione operativa nelle applicazioni aziendali.
- SAP SE ha sede in Germania ed è riconosciuta come leader internazionale nel software aziendale, integrando data mining e analisi avanzate nella sua piattaforma tecnologica aziendale SAP e nelle soluzioni ERP per aiutare le organizzazioni ad analizzare i dati operativi. La soluzione SAP dell'azienda combina elaborazione in-memory (HANA), librerie di analisi predittiva e servizi di intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di generare insight predittivi direttamente all'interno dei flussi di lavoro transazionali, rafforzando la sua posizione tra i più importanti fornitori di analisi a livello globale.
- SAS Institute Inc. è riconosciuto come leader in questo campo, ospitando una suite software di analisi dati, inclusi strumenti come SAS Enterprise Miner e SAS Viya, che offrono funzionalità di data mining, modellazione predittiva e apprendimento automatico. L'azienda vanta una solida adozione in settori regolamentati come quello bancario e sanitario, e punta su analisi affidabili, spiegabilità e rigorose basi statistiche per estendere le funzionalità della sua suite.
- KNIME AG è un'altra forza dominante in questo mercato, offrendo una piattaforma di analisi dati open source incentrata su flussi di lavoro modulari e visivi che integrano strumenti di data mining, machine learning e reporting. Inoltre, l'architettura estensibile dell'azienda e il solido ecosistema della community la rendono molto popolare tra i data scientist e i team di analisi alla ricerca di soluzioni flessibili. Inoltre, la continua evoluzione di KNIME e il suo posizionamento nelle classifiche di settore riflettono il suo ruolo crescente nella democratizzazione del data mining in molte organizzazioni.
Di seguito è riportato l'elenco di alcuni importanti attori che operano nel mercato globale:
IBM Corporation (Stati Uniti)
Il mercato globale degli strumenti di data mining è caratterizzato da una combinazione di importanti aziende di software aziendale e innovatori specializzati in analisi, che competono intensamente in termini di scalabilità, integrazione AI/ML e compatibilità multipiattaforma. I principali pionieri del mercato stanno investendo in ricerca e sviluppo per integrare machine learning, automazione e fusioni e acquisizioni per espandere la propria portata geografica. A questo proposito, dotData ha annunciato a dicembre 2025 il lancio di dotData TextSense, uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che estrae significato strutturato da testo aziendale non strutturato, come report, feedback dei clienti e ticket di supporto. Sfrutta l'intelligenza artificiale generativa e converte il testo in etichette semantiche, integrandosi con i dati strutturati esistenti per consentire analisi più rapide e accurate. Inoltre, questa soluzione consente anche ai non esperti di eseguire text mining avanzato, migliorando i flussi di lavoro di data mining e accelerando la business intelligence basata sull'intelligenza artificiale in diversi settori.
Panorama aziendale del mercato degli strumenti di data mining:
Sviluppi recenti
- Nel novembre 2025, SAS ha lanciato Data Maker, un generatore di dati sintetici che crea set di dati statisticamente accurati senza esporre informazioni sensibili. Lo strumento supporta il data mining aziendale e i flussi di lavoro di intelligenza artificiale con convalida integrata, interfacce senza codice e funzionalità di protezione della privacy.
- Nell'ottobre 2025, Oracle ha annunciato il lancio della piattaforma dati AI, una soluzione aziendale unificata che combina l'acquisizione automatizzata dei dati, l'arricchimento semantico, l'indicizzazione vettoriale e gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per semplificare i flussi di lavoro dai dati alle informazioni.
- Report ID: 1696
- Published Date: Jan 02, 2026
- Report Format: PDF, PPT
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