Kognitives Datenmanagement Marktgröße

Marktanalyse für kognitives Datenmanagement

Der Markt für kognitives Datenmanagement wird im Prognosezeitraum 2021 bis 2026 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 21,7 % wachsen. Eine Beschleunigung der Nutzung von IoT-basierten Geräten, eine Eskalation des Volumens komplexer Daten und das Wachstum fortschrittlicher Technologien wie z als KI haben zu einer verstärkten Einführung des kognitiven Datenmanagements auf der ganzen Welt geführt. Eine aktuelle Umfrage von Infosys Limited ergab, dass KI und kognitives Datenmanagement Teil einer realen Technologiewelle sind, die greifbare Geschäftsergebnisse zeigt. Laut der Studie verfügen 86 % der Unternehmen über KI-Implementierungen im mittleren oder späten Stadium und betrachten sie als entscheidende Technologie für zukünftige Geschäftsinitiativen. Fast 75 % gaben außerdem an, dass KI bereits dazu beiträgt, die Art und Weise, wie ihre Unternehmen Geschäfte tätigen, zu verändern

• Die beschleunigte Einführung von Automatisierungs- und Cloud-Technologien in Unternehmen und Betrieben führte zu einer kolossalen Datengenerierung und einem Cloud-Datenverkehr. Dadurch wurde das Wachstum von Datenverwaltungssoftware angekurbelt, was wiederum die Nachfrage nach dem Markt für kognitives Datenmanagement steigerte. Und über 90 % der Unternehmen, die die Cloud als Teil ihrer Geschäftstätigkeit nutzen, gaben an, dass die Menge des Internetverkehrs exponentiell zugenommen hat.
• Dem Cisco-Bericht zufolge wird der weltweite IP-Verkehr im Jahr 2020 eine jährliche Übertragungsrate von 2,3 Zettabyte erreichen, gegenüber einer jährlichen Übertragungsrate von 870,3 Exabyte im Jahr 2015. Darüber hinaus wird der IP-Verkehr von 2015 bis 2020 um das Dreifache zunehmen, was einem durchschnittlichen jährlichen Anstieg entspricht Wachstumsrate von 22 % aufgrund der verstärkten Einführung von Cloud-Technologien in allen Unternehmen.
• Fortschritte bei IoT-basierten Geräten erhöhen auch die Menge digitaler Daten und unterstreichen die Notwendigkeit eines kognitiven Datenmanagements. Laut Cisco soll IoT bis 2019 etwa 507,5 Zettabyte (1 Zettabyte = 1 Billion Gigabyte) an Daten generieren. Die Verwaltung, Durchsicht und Interpretation von Daten soll für Unternehmen eine enorme Herausforderung darstellen. Die Analyse kognitiver Daten wird unerlässlich sein, wenn erwartet wird, dass IoT-Initiativen Erkenntnisse liefern, die zu höherer Produktivität und höheren Umsätzen führen.
• Es wird geschätzt, dass der Cloud-Bereitstellungstyp, der ein breites Spektrum an Funktionalitäten bietet, wie z. B. ein Pay-per-Use-Modell, einfache Zugänglichkeit und Unterstützung für mehrere Benutzer, einen erheblichen Marktanteil auf dem globalen Markt für kognitives Datenmanagement verzeichnen wird. Aufgrund der Vorteile, die die Cloud-Bereitstellung bietet, sind bei der Einführung beschleunigte Fortschritte zu verzeichnen. Laut Forbes soll der Bedarf an Cloud Computing bis 2020 auf 160 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer Wachstumsrate von 19 % entspricht.
• Es wird geschätzt, dass die BFSI-Branche eine signifikante Einführung kognitiver Technologien aufweist. Finanzinstitute auf der ganzen Welt setzen solche Technologien ein, um ihre Vorhersagefähigkeiten zu verbessern, die Umsatzprognose zu verbessern und insbesondere ihre Geschäftsplanung und Budgetierung zu unterstützen. Darüber hinaus ermöglicht es ihnen, das Risiko- und Betrugsmanagement effizienter anzugehen.
• Darüber hinaus sind wachsende Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit ein wesentliches Hemmnis für den Markt. Laut Thomson Reuters Corporation stieg beispielsweise die Zahl der Datenschutzverletzungen in den USA von 157 Millionen im Jahr 2005 auf 1,47 Milliarden im Jahr 2019, während die Zahl der offengelegten Datensätze im gleichen Zeitraum von rund 67 Millionen auf 164,7 Millionen stieg.
• Während der COVID-19-Pandemie steht die Gesundheitsbranche unter enormem Druck, weltweit Schutzausrüstung, Prophylaxe, Beatmungsgeräte und antivirale Medikamente zu verbessern und bereitzustellen. Gesundheitsorganisationen nutzen fortschrittliche Technologien wie KI, Analysen und maschinelles Lernen, um die komplexen Daten rund um COVID-19 zu interpretieren und die Auswirkungen des Virus zu überwachen und zu reduzieren.