Tendencias del Mercado de Inteligencia operativa de APAC Industria
Se espera que la creciente necesidad de análisis de datos en tiempo real impulse el mercado
- El análisis de big data en tiempo real es una innovación de big data. Mientras que el análisis de big data convierte la base de datos después de crear los archivos sin formato, el análisis de big data en tiempo real convierte los archivos sin formato a medida que se crean. En otras palabras, los datos sin procesar confusos se convierten en datos útiles milisegundos después de su creación. Las respuestas llegan en el momento oportuno.
- Las empresas pierden dinero debido a retrasos en la toma de decisiones y en las operaciones. El análisis en tiempo real supera este problema al permitir que los líderes de las empresas tomen decisiones basadas en conocimientos de datos rápidos y procesables. Esto significa que las empresas pueden evitar retrasos costosos, aprovechar oportunidades y anticiparse a los problemas.
- El análisis de datos en tiempo real se puede utilizar para diversos fines en casi cualquier negocio (e incluso de forma individual). El análisis de datos en tiempo real es un requisito previo cuando se trata de dirigir una empresa y mantener un equipo financiero a plena capacidad. Los equipos de finanzas pueden utilizar el análisis de datos en tiempo real para una variedad de propósitos, incluyendo determinar cómo funcionan las operaciones diarias (identificar cuellos de botella), implementar mejoras en los procesos (analizar KPI) y monitorear la posición financiera de una empresa (informes), por mencionar algunos.
- SAP HANA es una base de datos única que combina un potente procesamiento de datos, servicios de aplicaciones y capacidades flexibles de integración de datos en una única base de datos. HANA utiliza un software de base de datos en memoria, que permite a los usuarios consultar datos guardados en la memoria del sistema (RAM) en lugar de en unidades físicas. Los clientes ahora pueden procesar datos de varias maneras mucho más rápido y crear una serie de escenarios hipotéticos para ayudarlos a capitalizar oportunidades o prevenir obstáculos. Los proveedores de tecnología establecidos, como IBM y Oracle, también han utilizado nueva tecnología para permitir operaciones en tiempo real en sus plataformas.
- A pesar de ser cuidadoso al manejar cantidades masivas de datos, el análisis de datos en tiempo real tiene algunos inconvenientes. Se debe poder acceder al análisis de datos en tiempo real para gestionar enormes cantidades de datos y responder rápidamente a las solicitudes. Esto implica que el análisis de big data en tiempo real debería ser capaz de abordar elementos del mercado y del negocio para emitir juicios efectivos y eficientes en tiempo real.
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Se espera que la creciente adopción de análisis de big data y del Internet de las cosas (IoT) impulse el mercado
- El mercado está impulsado por la adopción por parte de los usuarios finales de análisis de big data e Internet de las cosas (IoT). Las soluciones de inteligencia operativa (OI) y análisis han ganado una importante participación de mercado en la última década gracias al auge del Big Data y la creciente necesidad de tomar decisiones comerciales clave rápidamente. Según IBM, el 62% de los comerciantes cree que el uso de datos (Big Data y análisis) brinda a sus empresas una ventaja competitiva. Esta cifra se compara con el 63% de las respuestas de todas las industrias.
- Además, el Internet de las cosas (IoT) es una extensión de conectividad digital para dispositivos y sensores en hogares, lugares de trabajo, automóviles y prácticamente cualquier lugar. Como resultado de este avance, casi cualquier dispositivo ahora puede recopilar y comunicar datos sobre sus actividades, que luego pueden analizarse para ayudar en el monitoreo y diversas funciones automáticas. IoT requiere inteligencia operativa para completar estas tareas (OI). PTC Inc, por ejemplo, utiliza conocimientos de eficiencia operativa proporcionados por IIoT para evaluar el rendimiento de la producción en tiempo real y anticipar problemas antes de que ocurran.
- Durante la pandemia, la transformación digital en la atención médica, la manufactura, el comercio minorista y otras industrias aumentó la creación de datos. La automatización en el negocio de fabricación está impulsada por el IoT industrial y la inteligencia artificial (IA). Se están introduciendo gestión de inventario, gestión de activos y mantenimiento predictivo, alertas en tiempo real, fabricación en red y otras tecnologías para ayudar a la industria manufacturera a prosperar en situaciones comerciales inciertas.
- Según GSMA, se espera que el número global de conexiones de Internet de las cosas (IoT) aumente durante el período de 2020 a 2030, con un total previsto de 24 mil millones de conexiones de IoT empresariales en 2030. Se espera que la región de Asia Pacífico encabece la lista. 18,2 mil millones de conexiones para 2030.
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