Markt-Trends von APAC Operational Intelligence Industrie
Es wird erwartet, dass der wachsende Bedarf an Echtzeit-Datenanalysen den Markt antreiben wird
- Big-Data-Analysen in Echtzeit sind eine Big-Data-Innovation. Während bei der Big-Data-Analyse die Datenbank nach der Erstellung der Rohdateien konvertiert wird, werden die Rohdateien bei der Echtzeit-Big-Data-Analyse direkt bei der Erstellung konvertiert. Mit anderen Worten Die verschwommenen Rohdaten werden Millisekunden nach der Erstellung in nützliche Daten umgewandelt. Die Antworten kommen zeitnah.
- Unternehmen verlieren Geld aufgrund von Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung und im Betrieb. Echtzeitanalysen überwinden dieses Problem, indem sie es Unternehmensleitern ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage schneller und umsetzbarer Datenerkenntnisse zu treffen. Dies bedeutet, dass Unternehmen kostspielige Verzögerungen vermeiden, Chancen nutzen und Probleme antizipieren können.
- Echtzeit-Datenanalysen können für verschiedene Zwecke in fast jedem Unternehmen (und sogar auf individueller Basis) eingesetzt werden. Echtzeit-Datenanalysen sind eine Grundvoraussetzung, wenn es darum geht, ein Unternehmen zu führen und die volle Kapazität eines Finanzteams aufrechtzuerhalten. Finanzteams können Echtzeit-Datenanalysen für eine Vielzahl von Zwecken nutzen, darunter die Feststellung, wie alltägliche Abläufe funktionieren (Engpässe identifizieren), die Umsetzung von Prozessverbesserungen (Analyse von KPIs) und die Überwachung der Finanzlage eines Unternehmens (Berichterstattung), um nur einige zu nennen.
- SAP HANA ist eine einzelne Datenbank, die leistungsstarke Datenverarbeitung, Anwendungsdienste und flexible Datenintegrationsfunktionen in einer einzigen Datenbank vereint. HANA verwendet In-Memory-Datenbanksoftware, die es Benutzern ermöglicht, Daten abzufragen, die im Systemspeicher (RAM) statt auf physischen Laufwerken gespeichert sind. Kunden können Daten jetzt auf verschiedene Weise viel schneller verarbeiten und eine Reihe von Was-wäre-wenn-Szenarien erstellen, um Chancen zu nutzen oder Fallstricke zu vermeiden. Auch etablierte Technologieanbieter wie IBM und Oracle haben neue Technologien eingesetzt, um Echtzeitoperationen auf ihren Plattformen zu ermöglichen.
- Trotz des sorgfältigen Umgangs mit riesigen Datenmengen weist die Echtzeit-Datenanalyse einige Nachteile auf. Um enorme Datenmengen verwalten und schnell auf Anfragen reagieren zu können, müssen Datenanalysen in Echtzeit zugänglich sein. Dies bedeutet, dass Echtzeit-Big-Data-Analysen in der Lage sein sollten, Markt- und Geschäftselemente zu berücksichtigen, um in Echtzeit effektive und effiziente Urteile zu fällen.
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Es wird erwartet, dass die zunehmende Einführung von Big-Data-Analysen und dem Internet der Dinge (IoT) den Markt vorantreiben wird
- Der Markt wird durch die Akzeptanz von Big-Data-Analysen durch Endbenutzer und das Internet der Dinge (IoT) angetrieben. Operational Intelligence (OI)- und Analyselösungen haben im letzten Jahrzehnt dank des Aufstiegs von Big Data und der wachsenden Notwendigkeit, wichtige Geschäftsentscheidungen schnell zu treffen, einen erheblichen Marktanteil gewonnen. Laut IBM glauben 62 % der Händler, dass die Nutzung von Daten (Big Data und Analysen) ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Diese Zahl steht im Vergleich zu 63 % der Antworten aus allen Branchen.
- Darüber hinaus ist das Internet der Dinge (IoT) eine digitale Konnektivitätserweiterung für Geräte und Sensoren in Häusern, am Arbeitsplatz, im Auto und an praktisch jedem Ort. Als Ergebnis dieses Durchbruchs kann nahezu jedes Gerät nun Daten über seine Aktivitäten sammeln und übermitteln, die dann analysiert werden können, um die Überwachung und verschiedene automatische Funktionen zu unterstützen. IoT erfordert operative Intelligenz, um diese Aufgaben zu erfüllen (OI). PTC Inc. nutzt beispielsweise IIoT-gestützte Erkenntnisse zur Betriebseffizienz, um die Produktionsleistung in Echtzeit zu bewerten und Probleme zu antizipieren, bevor sie auftreten.
- Während der Pandemie erhöhte die digitale Transformation im Gesundheitswesen, in der Fertigung, im Einzelhandel und in anderen Branchen die Datenerzeugung. Die Automatisierung im Fertigungsgeschäft wird durch industrielles IoT und künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben. Bestandsverwaltung, Anlagenverwaltung und vorausschauende Wartung, Echtzeitwarnungen, Netzwerkfertigung und andere Technologien werden eingeführt, um der Fertigungsindustrie in unsicheren Geschäftssituationen zum Erfolg zu verhelfen.
- Laut GSMA wird die weltweite Zahl der Internet-of-Things-Verbindungen (IoT) im Zeitraum von 2020 bis 2030 voraussichtlich zunehmen, wobei im Jahr 2030 eine Gesamtzahl von 24 Milliarden Unternehmens-IoT-Verbindungen prognostiziert wird. Die Region Asien-Pazifik führt die Liste voraussichtlich an 18,2 Milliarden Verbindungen bis 2030.
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