Globaler Markt für Data-Mining-Tools – Branchentrends und Prognose bis 2030

Marktanalyse und -größe für Data-Mining-Tools

Das Wachstum bei der Datengenerierung, dem Data Mining und der Datenspeicherung in verschiedenen Organisationen wie Banken, Prozessfertigung, Marketing und der laufenden digitalen Transformation wird das Marktwachstum im Prognosezeitraum steigern. Data Mining hilft Marketingunternehmen dabei, Prototypen auf der Grundlage früherer Daten zu erstellen, um geeignete Ergebnisse zu berechnen, die neue Marketingoperationen wie Direktwerbung, Online-Marketingoperationen und andere präsentieren und sicherstellen, dass Marketingfachleute über eine präzise Methode verfügen, um gezielten Kunden personalisierte Produkte anzubieten.

Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt für Data-Mining-Tools bis 2030 voraussichtlich 2045,79 Millionen USD erreichen wird, was im Jahr 2022 832,19 Millionen USD entspricht, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,90 % während des Prognosezeitraums entspricht. Neben Markteinblicken wie Marktwert, Wachstumsrate, Marktsegmenten, geografischer Abdeckung, Marktteilnehmern und Marktszenario enthält der vom Data Bridge Market Research-Team zusammengestellte Marktbericht eine eingehende Expertenanalyse, Import-/Exportanalyse, Preisanalyse, Produktionsverbrauchsanalyse und PESTLE-Analyse.

Marktumfang und -segmentierung für Data-Mining-Tools

Marktdefinition

Data Mining lässt sich gut als eine Reihe von Methoden definieren, die zur Analyse von Daten aus zahlreichen Perspektiven und Dimensionen, zum Auffinden bisher unbekannter verborgener Muster, zum Gruppieren und Klassifizieren von Daten und zum Zusammenfassen der identifizierten Beziehungen verwendet werden. Data Mining-Tools umfassen auch das Laden, Extrahieren und Verwalten von Daten in einem mehrdimensionalen Datenbanksystem, um die organisatorische Effizienz zu steigern.    

Markt für Data-Mining-Tools

Treiber

• Zunehmender Einsatz von Data-Mining-Tools im Bankensektor

Data-Mining-Tools werden im Bankwesen häufig eingesetzt. Verteiltes Data Mining wurde modelliert, untersucht und entwickelt, um Kreditkartenbetrug zu erkennen. Data-Mining-Tools liefern Finanzinstituten Daten zu Kreditauskünften und Krediten. Die generierten Daten können gute oder schlechte Kredite bestimmen, indem sie ein Modell für historische Kunden erstellen. Sie unterstützen Banken auch dabei, falsche Transaktionen mit Kreditkarten zu erkennen und tragen dazu bei, Kunden ein hohes Maß an Sicherheit zu bieten. So kündigte BBVA 2019 seine Partnerschaft mit Intel an und erkannte Intel als vorrangigen Partner von BBVA an. Diese Vereinbarung verschaffte BBVA Zugang zu einer Sammlung von Tools, Produkten und Kapazitäten und ermöglichte es dem Unternehmen, die Leistung seiner Datenverarbeitungs- und Speichersysteme zu steigern.

• Steigende Nachfrage nach Data-Mining-Tools zur Verbesserung der Unternehmenseffizienz

Data-Mining-Technologien umfassen das Extrahieren, Laden und Verwalten von Daten in einem mehrdimensionalen Datenbanksystem. Aus diesem Grund steigt die Nachfrage nach Data-Mining-Tools zur Verbesserung der organisatorischen Effizienz. Die wachsende Anzahl organisatorischer Daten wird zu einem wichtigen Faktor für das Marktwachstum. Die steigende Anzahl kleiner und mittlerer Unternehmen in Entwicklungsländern und das zunehmende Bewusstsein der Unternehmen für den Wert von Datenbeständen werden zum Marktwachstum beitragen.

Gelegenheiten

• Mehrere Vorteile von Data Mining-Tools

Data-Mining-Tools bringen Einzelhandelsunternehmen durch Datenanalyse viel Gewinn. Diese Geräte verfügen über einen geeigneten Produktions- und Verkaufsprozess, der den wiederholten Kauf von Produkten durch Verbraucher sofort hervorhebt. Darüber hinaus erhöhen sie auch die Zahl der Einzelhandelsunternehmen, die Rabatte auf Produkte anbieten, die immer mehr Verbraucher anziehen. Auch eine steigende Nachfrage nach Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schafft zahlreiche Möglichkeiten für das Wachstum des Marktes. Darüber hinaus wird erwartet, dass der steigende Bedarf an eingebetteter Intelligenz und die zunehmende Anforderung, Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, ebenfalls große Vorteile auf dem Markt mit sich bringen werden.

 Beschränkungen

• Bedenken im Zusammenhang mit Sicherheit und Datenschutz

Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz sowie zahlreiche staatliche Vorschriften und Protokolle werden das Marktwachstum weltweit behindern. Bedenken hinsichtlich der persönlichen Sicherheit haben enorm zugenommen, vor allem, da das Internet mit sozialen Blogs, Netzwerken, Foren, E-Commerce und mehr boomt. Aufgrund von Datenschutzproblemen haben Verbraucher Angst, ihre persönlichen Daten weiterzugeben. Darüber hinaus können Hacker Daten auf unmoralische Weise verwenden, was viele Probleme verursachen kann.

Dieser Marktbericht zu Data-Mining-Tools enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-Export-Analysen, Produktionsanalysen, Wertschöpfungskettenoptimierungen, Marktanteilen, Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen zum Markt für Data-Mining-Tools zu erhalten, wenden Sie sich an Data Bridge Market Research, um einen Analyst Brief zu erhalten. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.

Globaler Marktumfang für Data-Mining-Tools

Der Markt für Data-Mining-Tools ist segmentiert nach Komponenten, Diensten, Geschäftsfunktionen, Branchen, Bereitstellungstypen und Unternehmensgrößen. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen helfen.

Komponente

• Werkzeuge
• Dienstleistungen

Dienst Verwalteter Dienst

• Beratung und Implementierung
• Sonstiges

Support und Wartung

Schulungen und Dienstleistungen

 Geschäftsfunktion

• Marketing
• Finanzen
• Lieferkette, Logistik und Betrieb

Branchenvertikale

• Einzelhandel
• Bankwesen
• Finanzdienstleistungen und Versicherungen
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften
• Telekommunikation und IT
• Regierung und Verteidigung
• Energie und Versorgung
• Herstellung
• Sonstiges

Bereitstellungstyp

• Vor Ort
• Wolke

Größe der Organisation

• Große Unternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Regionale Analyse/Einblicke zum Data-Mining-Tools-Markt

Der Markt für Data-Mining-Tools wird analysiert und es werden Einblicke in die Marktgröße und Trends nach Land, Komponente, Dienst, Geschäftsfunktion, Branche, Bereitstellungstyp und Organisationsgröße wie oben angegeben bereitgestellt.

Die im Marktbericht für Data-Mining-Tools abgedeckten Länder sind die USA, Kanada und Mexiko in Nordamerika, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Niederlande, Schweiz, Belgien, Russland, Italien, Spanien, Türkei, Restliches Europa in Europa, China, Japan, Indien, Südkorea, Singapur, Malaysia, Australien, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher Asien-Pazifik-Raum (APAC) in Asien-Pazifik (APAC), Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Israel, Ägypten, Südafrika, Restlicher Naher Osten und Afrika (MEA) als Teil von Naher Osten und Afrika (MEA), Brasilien, Argentinien und Restliches Südamerika als Teil von Südamerika.

Nordamerika dominiert den Markt für Data-Mining-Tools in Bezug auf Umsatz und Marktanteil aufgrund der ausreichenden Verfügbarkeit der unterstützenden Infrastruktur, die für die Implementierung modernster Technologien zum Schutz der Unternehmensdaten erforderlich ist. Darüber hinaus wird die zunehmende Einführung von Data-Mining-Tools im Gesundheitswesen, im Finanz- und Dienstleistungssektor, im Einzelhandel und bei Konsumgütern sowie in der Telekommunikation und IT die Marktwachstumsrate steigern. 

Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum 2023–2030 aufgrund steigender Ausgaben für die Entwicklung der IT-Infrastruktur weiterhin die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. Darüber hinaus werden wachsende kommerzielle Investitionen zahlreicher Unternehmen und die steigende Zahl kleiner Unternehmen in der APAC-Region die Marktwachstumsrate steigern.

Der Länderabschnitt des Berichts enthält auch individuelle marktbeeinflussende Faktoren und Änderungen der Marktregulierung, die die aktuellen und zukünftigen Trends des Marktes beeinflussen. Datenpunkte wie Downstream- und Upstream-Wertschöpfungskettenanalysen, technische Trends und Porters Fünf-Kräfte-Analyse sowie Fallstudien sind einige der Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Bereitstellung von Prognoseanalysen der Länderdaten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit globaler Marken und ihre Herausforderungen aufgrund großer oder geringer Konkurrenz durch lokale und inländische Marken sowie die Auswirkungen inländischer Zölle und Handelsrouten berücksichtigt.   

Wettbewerbsumfeld und Data-Mining-Tools Marktanteilsanalyse

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für Data-Mining-Tools liefert Details nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Details sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, globale Präsenz, Produktionsstandorte und -anlagen, Produktionskapazitäten, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den Markt für Data-Mining-Tools.

Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt für Data-Mining-Tools sind:

• IBM (USA)
• KNIME (Schweiz)
• Minitab, LLC (USA)
• VMware, Inc. (USA)
• Fortinet Inc. (USA)
• Frontline Systems, Inc. (USA)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)
• SAS Institute Inc. (USA)
• Oracle (USA)
• Microsoft (US)
• Teradata (USA)
• The MathWorks, Inc. (USA)
• H2O.ai (USA)
• Intel Corporation (USA)
• ALTERYX, INC. (USA)
• SAP SE (US)
• RapidMiner (USA)
• FICO (USA)
• Salford Systems (USA)
• BlueGranite, Inc. (USA)

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