Datenanalyse-Outsourcing Marktgröße

Marktanalyse für Datenanalyse-Outsourcing

Der Datenanalyse-Outsourcing-Markt wurde im Vorjahr auf 8,11 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 34,33 % verzeichnen und in den nächsten fünf Jahren 60,02 Milliarden US-Dollar erreichen. Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI)/des maschinellen Lernens hat den Menschen in vielen Aspekten der Datenanalyse ersetzt und erfordert daher weniger Input durch menschliche manuelle Arbeit. Daher geht es bei der Auslagerung von Datenanalysen eher darum, wie Menschen effektiv ein Modell für maschinelles Lernen erstellen und trainieren können, als darum, wie Unternehmen ein Offshore-Team verwalten könnten

• Laut IBM sind in den letzten zwei Jahren über 90 % der weltweiten Daten entstanden. Und obwohl es eine Talentlücke gibt, nehmen Analyselösungen zu, weil sie von einer Vielzahl von Branchen akzeptiert werden, darunter BFSI und Einzelhandel, um nur einige zu nennen. Es wurde beispielsweise festgestellt, dass FMCG-Unternehmen mit inkonsistenten Verkaufsergebnissen zu kämpfen haben, weil es an diagnostischen Analysen, der Fähigkeit, eine schrecklich schlechte Leistung genau zu bestimmen, oder der Fähigkeit, präzise Verkaufsprognosen zu erstellen, mangelt. Der Hersteller brauchte Geld und Zeit, um die interne Datenanalyse zu erweitern, um schnelle Erkenntnisse zu gewinnen. Vor dem Ausbruch von COVID-19 wandte er sich dem Outsourcing von Analysen zu und viele Unternehmen lagerten ihre Datenoperationen aus. Die Krise hat diese Praxis noch weiter beschleunigt – außerdem investieren Unternehmen einen erheblichen Teil ihres IT-Budgets in Cybersicherheitsinitiativen. Der DataScience-Blog berichtet, dass eine aktuelle Umfrage ergab, dass 37 % der Unternehmensleiter angaben, dass sie sich bereits darauf vorbereiten, die Budgets für ihre IT-Abteilungen zu kürzen. Dieselbe Studie ergab, dass 28 % der Unternehmen einen Teil ihrer Datenanalyseprogramme ins Ausland verlagern möchten.
• Die groß angelegte Datenproduktion hat Unternehmen dazu veranlasst, nach Erkenntnissen zu suchen, darunter Verbrauchersegmentierung, Verständnis der Präferenzen innerhalb jeder Kategorie, Aktualisierung des Überblicks über Verhaltensänderungen und Anpassung. Aufgrund der zunehmenden Internetnutzung haben Unternehmen Zugriff auf eine große Menge strukturierter und unstrukturierter Daten. Aufgrund dieser Vorteile lassen multinationale Konzerne ihre Big Data nun auf praktische Erkenntnisse auswerten.
• Die Einführung umfasste auch die Cloud-Migration, da diese Funktionen die Fähigkeit zur Erfassung großer Datenmengen ergänzen und mit Cloud-Funktionen wie Skalierbarkeit, Agilität, kostengünstigen Speicheroptionen und Zugriff auf enorme Rechenleistung verbunden sind. Darüber hinaus ist die Cloud-Computing-Technologie mittlerweile weit verbreitet, und die nahtlose Konnektivität der Cloud macht sie verfügbar und fördert die Entwicklung von Big Data. Laut dem jährlichen State of the Cloud Report von Right Scale verwenden 78 % der Unternehmen Hybrid Cloud, verglichen mit 19 % der Personen, die die öffentliche Cloud nutzen. Folglich beschleunigt die Entwicklung der Cloud-Technologie die Entwicklung der untersuchten Branche.