Markt-Trends von Big-Data-Technologie Industrie
Der Einzelhandel wird den Markt dominieren
- Mit Big-Data-Technologien und ausgefeilten Analysen erlebt der Einzelhandelssektor eine bedeutende Revolution. Einzelhändler nutzen Big-Data-Analysen, um aufgrund des Wachstums des E-Commerce, des Online-Einkaufs und der starken Rivalität wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Big Data wird im gesamten Einzelhandelsprozess des Unternehmens genutzt, um das Kundenverhalten zu untersuchen, die Nachfrage vorherzusagen und die Preise zu verbessern. Die meisten Big-Data-Anwendungen im Einzelhandel dienen heute der systemweiten Kostensenkung, der Verbesserung des Kundenerlebnisses sowohl online als auch im Geschäft, datengesteuerten adaptiven Lieferketten sowie Echtzeitanalysen und -targeting.
- Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen ist sich die Branche nun besser der Verhaltensmuster der Verbraucher bewusst und kann auf dieser Grundlage die Produktion planen. Die Nutzung großer Datenmengen aus dem öffentlichen Internet als benutzergenerierte Inhalte (User Generated Content, UGC) oder Online-Kundenbewertungsdaten (OCR) stellt eine aufstrebende Alternative zur Analyse des Verhaltens von Einzelhandelskunden dar.
- Im Januar 2022 brachte JD Power, ein globaler Anbieter von Datenanalysen und Verbraucherinformationen, drei große Automotive-Datenprodukte neu auf den Markt, die von der Autodata Solutions-Abteilung des Unternehmens verwaltet werden. Dazu gehören Lösungen für die Beschreibung von Fahrzeugidentifikationsnummern (VIN), die Bestandsverwaltung sowie Zahlungs- und Anreizdaten für digitale Einzelhandels- und Desking-Anwendungen.
- Einzelhändler können mithilfe einer Big-Data-Plattform von Anbietern wie MapR Technologies eine Vielzahl von Online- und Offline-Kundendaten, E-Commerce-Transaktionen, Clickstream-Daten, E-Mails, sozialen Medien und Callcenter-Datensätzen speichern, integrieren und analysieren.
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Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet das höchste Wachstum
- Aufgrund des Bevölkerungswachstums und des zunehmenden E-Commerce erlebt der asiatisch-pazifische Raum einen Boom bei der Datenproduktion aus digitalen Gütern und Dienstleistungen. Während Big Data von internationalen Banken im asiatisch-pazifischen Raum (APAC) in großem Umfang genutzt wird, nutzen immer mehr lokale Institutionen dasselbe, um einen Second-Mover-Vorteil zu erzielen.
- Aufgrund der zunehmenden Internetnutzung können Unternehmen auf eine große Menge strukturierter und unstrukturierter Daten zugreifen. Aufgrund dieser Vorteile lassen mittlerweile große multinationale Konzerne ihre Big Data auf praktische Erkenntnisse auswerten.
- Endbenutzer nutzen auch Outsourcing-Servicemodelle für Big-Data-Analysen. Das Outsourcing von Datenanalysen ist eine Geschäftsstrategie, bei der ein datengesteuertes Unternehmen einem Dienstleister seine Daten anvertraut und dafür im Gegenzug Zugang zu aufschlussreichen Berichten erhält. Der Anbieter kümmert sich um die Einrichtung und Wartung der Infrastruktur, das Datenmanagement und die Datenanalyse. Der Bedarf an sofortigen Erkenntnissen macht die Auslagerung umfangreicher Datenanalysen erforderlich, da die Verwaltung der von Unternehmen generierten Daten Zeit erfordert.
- Um die wachsenden Datenmengen zu bewältigen, müssen dem Cluster weitere physische Server hinzugefügt werden, was Zeit und Geld kostet. Die vollständige Skalierbarkeit einer Cloud-Plattform ermöglicht Unternehmen bei Bedarf Zugriff auf unbegrenzte Speicherkapazität. Aufgrund ihrer Vorteile breitet sich die Technologie in den Einsatzgebieten aus.
- Darüber hinaus kündigte die Provinz Guizhou, ein wichtiger Big-Data-Hub im Südwesten Chinas, im Februar 2023 ihren Plan an, im Jahr 2023 20 Milliarden Yuan (2,9 Milliarden US-Dollar) in Big-Data-bezogene Initiativen zu investieren. Der Direktor der Provinz kündigte an, dass die Provinz dies tun werde den Aufbau von 5G, Computernetzwerken, Rechenzentren und anderen Formen fortschrittlicher digitaler Infrastruktur beschleunigen. Es wird erwartet, dass solche Entwicklungen das Wachstum der Big-Data-Technologie in der Region ankurbeln werden.
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