Insight Engines Marktgröße

Insight Engines-Marktanalyse

Die Größe des Insight Engines-Marktes wird im Jahr 2024 auf 1,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 5,75 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 26,16 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Im Gegensatz zu den üblichen Suchmaschinen, die Links zu den Originalquellenmaterialien anbieten, können Insight-Engines kontextbezogene Informationen über die betreffende Tatsache oder Entität bereitstellen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von Insight Engines gehören die interne Suche, die externe Suche und die Extraktion von Datenanalysen

• Obwohl Unternehmen alle Arten von Daten- und Analyselösungen einsetzen, können sie ihre Geschäftsziele nicht erreichen. Unternehmen suchen ständig nach besseren Möglichkeiten, aus den Informationen einen größeren Geschäftswert zu ziehen. Daher gehen Insight Engines dieses Problem an, indem sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, um geschäftskritische Erkenntnisse zu liefern. Laut Accenture wächst die verfügbare Datenmenge rasant und beläuft sich auf 44 Zettabyte. 80 % dieser Daten sind unstrukturiert (Textdokumente, Audio, Video, E-Mails, Social-Media-Beiträge usw.) und 20 % werden in strukturierten Systemen gespeichert. Um Erkenntnisse aus dieser riesigen Ressource zu gewinnen und genau zu bestimmen, was ein Benutzer oder eine Organisation benötigt, ist die Fähigkeit erforderlich, Fakten aus Dokumenten zu extrahieren und diese Fakten an einem Ort für den einfachen Zugriff zu speichern. Suchmaschinengiganten wie Google und Bing tun dies, indem sie solche Fakten in einem Wissensgraphen speichern, der zu den Suchmaschinen passt, die sie seit mehreren Jahren verwenden.
• Für viele Unternehmen kann die Investition in die Gewinnung nützlicher Erkenntnisse aus Daten kostspielig sein. Dafür müssen sie über eine eigene Infrastruktur und Ressourcen verfügen. Dies ist einer der Hauptgründe, warum viele Unternehmen die kognitive Suche für eine geeignete Lösung halten. Laut KDNuggets, einem Informationstechnologie- und Dienstleistungsunternehmen, wird von Unternehmen erwartet, dass sie etwa 15 % ihrer IT-Investitionen in kognitive Suche, Analysen und andere cloudbasierte Angebote stecken. Diese Investition soll bis 2021 auf 35 % ansteigen.
• Es wird erwartet, dass verschiedene Endverbraucherbranchen wie Einzelhandel, BFSI, Medien und Telekommunikation das Insight-Programm in den kommenden Jahren nutzen werden. Im BFSI-Sektor beispielsweise versuchen Unternehmen ständig, Wege zu finden, um das Banking für Kunden besser, schneller und einfacher zu machen. Diese Branche plant, die Möglichkeiten fortschrittlicher Analysen zu nutzen, um Einblicke in Prozesse und Kunden zu gewinnen. Dies wird ihm helfen, vergangene Leistungen zu kennen, was zu besseren Geschäftsentscheidungen führt.
• Darüber hinaus gewannen Insight Engines im Zuge von COVID-19 als eine der besten Optionen zur Wissensermittlung für die Unternehmenssuche an Bedeutung. Der Markt verzeichnete einen erheblichen Anstieg der von Unternehmensanwendungen generierten Daten. Auch der Zeitaufwand für die Entwicklung aussagekräftiger Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen nahm deutlich zu. Um seine Insight-Engine während der COVID-19-Pandemie zu bewerben, haben große Marktanbieter innovative Produktangebote mit erweiterten Funktionen auf den Markt gebracht, um branchenspezifischen und postpandemischen Suchanforderungen gerecht zu werden.
• Beispielsweise hat Microsoft im Juli 2020 eine Vorschaufunktion für Textanalysen für das Gesundheitswesen eingeführt, die es Entwicklern ermöglicht, unstrukturierte medizinische Daten zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Funktion ist Teil der Textanalyse in Azure Cognitive Services. Es verarbeitet ein breites Spektrum an Datentypen und Aufgaben ohne zeitintensive und manuell entwickelte benutzerdefinierte Modelle, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Laut Microsoft können Benutzer mit diesem neuesten Angebot im unstrukturierten Text erwähnte Wörter und Phrasen als Entitäten erkennen, die mit semantischen Typen im Gesundheitswesen und in der Biomedizin in Verbindung gebracht werden können. Zu diesen Wörtern gehören Diagnose, Name des Medikaments, Symptome, Untersuchungen, Behandlungen, Dosierung und Verabreichungsweg.