Marktgröße von Big-Data-Engineering-Dienstleistungen Industrie
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 79,34 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 162,22 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 15.38 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Asien-Pazifik |
| Marktkonzentration | Niedrig |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Big Data Engineering Services
Die Größe des Big Data Engineering Services-Marktes wird im Jahr 2024 auf 79,34 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 162,22 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 15,38 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht
Für die Datenintegration und das Engineering sind Anwendungsprogrammierschnittstellen erforderlich. Dateningenieure verwenden spezielle Werkzeuge, Verfahren und Geräte, um Daten für eine spätere Analyse vorzubereiten und zu analysieren. Daten wertvoll zu machen, beginnt mit der Datentechnik
- Die COVID-19-Pandemie hat Datenanalysten fantastische Möglichkeiten zur Erforschung globaler Big-Data-Muster geboten. Jede Organisation würde von diesem strategischen Ansatz des Data Engineering profitieren, aber er ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen in Sektoren wie dem Bankwesen, die eine schrittweise Entwicklung bei gleichzeitiger schneller Innovation anstreben.
- Die Finanzbranche verändert sich schnell und bietet neue Verbraucherprodukte und -dienstleistungen an. Die Bankenbranche würde erhebliche Auswirkungen auf den Data-Engineering-Markt haben. Die Partnerschaft zwischen der National Australia Bank und Amazon Web Services ist gewachsen. Nach Angaben der Bank wurden inzwischen 70 % ihrer Programme in die Cloud migriert und sie war gerade die erste große australische Bank, die ihre Online-Business-Banking-Plattform umgestellt hat.
- Die Menge der im Gesundheitswesen verwendeten Daten wächst rasant. Elektronische Gesundheitsakten sind die am weitesten verbreitete wichtige Datenquelle im Gesundheitswesen. Im Gegensatz zu früher, als diese Informationen in handschriftlichen Dateien gespeichert wurden, können medizinische Forscher dank der riesigen Datenmengen, die durch EHRs erzeugt werden, und leistungsstarken Analysetechniken wie maschinellem Lernen jetzt Vorhersagemodelle erstellen.
- Bei einem Data-Engineering-Projekt ist es schwierig, die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe nicht zu verstehen. Der endlose Zustrom von Daten und der Umgang mit Wertinkonsistenzen können schnell überwältigend werden. Die Etablierung einer umfassenden Datenverwaltungsstrategie mit einem Data-Governance-Plan ist eine mögliche Antwort auf diese datentechnische Herausforderung.
