Data Science-Plattform Marktgröße

Marktanalyse für Data-Science-Plattformen

Die Marktgröße für Data-Science-Plattformen wird im Jahr 2024 auf 10,15 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 29,98 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 23,5 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Data Science ist auf dem Vormarsch, um Organisationen Lösungen zu bieten, mit denen sie Datensätze in eine wertvolle Ressource umwandeln können, die mit umsetzbaren Erkenntnissen einen geschäftlichen Mehrwert schafft. Da die Zahl der Unternehmen und Organisationen exponentiell wächst, wird die Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen des Geschäftslebens immer wichtiger und spielt eine zentrale Rolle in Geschäftsmodellen

• Die Data-Science-Plattformen bieten eine Reihe von Tools und Diensten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu verwalten, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren sowie ihre Datenanalyseprozesse zu rationalisieren und ihre Datenanalysefunktionen zu skalieren. Die Akzeptanz von Data-Science-Plattformen nimmt aufgrund von Vorteilen wie prädiktiver Analyse bis hin zu automatisierten maschinellen Lernprozessen, fundierten Entscheidungen und einer besseren Nutzung ihrer Daten zu.
• Es wird zunehmend Wert darauf gelegt, dass Unternehmen ihre internen Data-Science-Ressourcen stärken, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und die Einstellungslücke bei gefragten Fachkräften zu schließen, was zu einer verstärkten Einführung von Data Science as a Service (DSaaS) führt. Für viele Unternehmen ist dies von entscheidender Bedeutung, da es ihnen hilft, ihre Analysefunktionen so zu skalieren, dass sie kritische Anforderungen erfüllen und die gewünschten Geschäftsergebnisse erzielen.
• Da Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) rasant voranschreiten, erhalten Unternehmen deutlich größere Datenmengen, darunter neue Daten, die auf bereits vorhandenen Datensätzen basieren, und insgesamt neue Datenformen. Um diese Daten zu nutzen, sind Unternehmen daher dazu übergegangen, datenwissenschaftliche Lösungen einzuführen, die mit ihren Anforderungen kompatibel sind.
• Eines der Haupthindernisse, die sich aus dem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften ergeben, ist die Unfähigkeit, aus den riesigen Datenmengen, die Unternehmen generieren, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Data-Science-Plattformen sollen es Benutzern ermöglichen, komplexe Datensätze zu analysieren und zu interpretieren, doch der Mangel an qualifizierten Fachkräften, die diese Plattformen leiten können, verringert ihre Wirksamkeit. Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Lücke zwischen den erweiterten Funktionen von Data-Science-Plattformen und dem Fachwissen zu schließen, das zur optimalen Nutzung dieser Funktionen erforderlich ist.
• Die COVID-19-Pandemie beschleunigte die Digitalisierung von Unternehmen und Branchen und führte zu einem sprunghaften Anstieg des Bedarfs an datengesteuerten Erkenntnissen. Unternehmen aller Branchen wandten sich der Datenwissenschaft zu, um fundierte Entscheidungen über Ressourcen- und Risikomanagement sowie Kundenverhalten zu treffen. Darüber hinaus hat die Umstellung auf Remote-Arbeit die Einführung cloudbasierter Data-Science-Plattformen und -Tools vorangetrieben, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, von jedem Ort aus effektiv zusammenzuarbeiten. Diese Flexibilität und Zugänglichkeit haben die Nachfrage nach datenwissenschaftlichem Fachwissen weiter angeheizt.