Marktgröße von Big Data Analytics im Bankwesen Industrie
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 8,58 Millionen |
| Marktgröße (2029) | USD 24,28 Millionen |
| CAGR(2024 - 2029) | 23.11 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Big Data Analytics in der Bankenmarktanalyse
Die Größe des Big-Data-Analytics-In-Banking-Marktes wird im Jahr 2024 auf 8,58 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 24,28 Millionen US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 23,11 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht
Basierend auf den Inputs aus zahlreichen Erkenntnissen wie Investitionsmustern, Einkaufstrends, Investitionsmotivation und persönlichem oder finanziellem Hintergrund können Big-Data-Analysen Banken dabei helfen, das Kundenverhalten zu verstehen
- Der erhebliche Anstieg der generierten Datenmengen und staatliche Anforderungen sind die Hauptgründe für die Einführung von Big-Data-Analysen im Bankensektor. Mit der Entwicklung der Technologie nutzen Verbraucher immer mehr Geräte zum Starten von Transaktionen (z. B. Smartphones), was sich auf das Transaktionsvolumen auswirkt. Angesichts der aktuellen Datenwachstumsrate sind eine bessere Datenerfassung, -organisation, -integration und -analyse erforderlich.
- Staatliche Vorschriften und umfangreiche Datenerfassung wirken sich auf die Bankenbranche aus. Mit der Weiterentwicklung der Technologie nutzen immer mehr Verbraucher mehr Geräte zum Starten von Transaktionen (z. B. Smartphones), was das Transaktionsvolumen erhöht. Dies motiviert die Big-Data-Analyse, die Datenanalysten einen einzigen Ort bietet, an dem sie alle Datenpunkte sehen und schnell lokalisieren können. Dank dieses konsolidierten Bildes können Teammitglieder Erkenntnisse austauschen, die die Bankenbranche verbessern könnten.
- Eine Big Data Analytics-Lösung bietet die Verarbeitungs-, Persistenz- und Analysefunktionen, die erforderlich sind, um neue Geschäftserkenntnisse zu gewinnen, und ermöglicht es einem Unternehmen gleichzeitig, alle seine Daten in einer flexiblen, erschwinglichen Umgebung zu speichern. Ein Analysetool für Big Data sammelt und verfolgt strukturierte und unstrukturierte Daten sowie Techniken zum Ordnen enormer Mengen völlig unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Quellen.
- Die meisten Altsysteme sind der steigenden Belastung nicht gewachsen. Die Stabilität des gesamten Systems kann gefährdet sein, wenn die erforderlichen Datenmengen mithilfe einer veralteten Infrastruktur gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Um das Problem anzugehen, müssen Unternehmen entweder ihre Verarbeitungskapazität verbessern oder ihre Systeme völlig neu gestalten.
- Aufgrund der zunehmenden Nutzung und Akzeptanz im Bankensektor zur Analyse und Erforschung von Verbraucherdaten und zur Umsetzung effizienter Strategien hat die COVID-19-Pandemie erhebliche Auswirkungen auf die Datenanalyse im Bankensektor. Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung hat die Datenanalyse im Bankwesen ein enormes Wachstum erlebt.
