Procesamiento de flujo de eventos Volumen del mercado

Análisis del mercado de procesamiento de flujo de eventos

Se espera que el mercado de procesamiento de flujo de eventos (ESP) experimente una tasa compuesta anual del 15,7% durante el período previsto. La expansión de este mercado se puede atribuir a la creciente demanda de análisis en tiempo real y a una mayor conciencia de los beneficios del big data en todos los sectores. Durante el período de pronóstico, también se espera que el crecimiento del mercado se vea favorecido por el creciente uso de soluciones de procesamiento de flujo de eventos basadas en la nube

• Según MachEye, las personas producen 2,5 quintillones de bytes de datos al día, cantidad que se espera que crezca más rápido cada año. Los usuarios de inteligencia empresarial ya están luchando por traducir esta explosión de datos complejos en conocimientos prácticos. Como resultado, habría una demanda significativa de herramientas de traducción de datos más avanzadas y fáciles de usar.
• Las ofertas dirigidas y el análisis predictivo permiten a los comerciantes desarrollar ofertas altamente personalizadas para todos sus clientes a un nivel muy granular. Por ejemplo, los minoristas pueden personalizar la experiencia en la tienda ofreciendo ofertas para incentivar las compras frecuentes e impulsar más compras, logrando así mayores ventas en todos sus canales. El análisis predictivo se puede utilizar para aumentar las ventas o realizar ventas cruzadas a un cliente. Además, el análisis predictivo ayuda a las empresas a predecir el valor de vida de un cliente (CLV). CLV ayuda a pronosticar el valor descontado de un cliente a lo largo del tiempo mediante el análisis del comportamiento pasado para determinar los clientes más rentables a lo largo del tiempo.
• Además, debido a la necesidad de procesar en tiempo real grandes volúmenes de datos RFID, el uso del procesamiento de flujo de eventos en aplicaciones de procesamiento de eventos de identificación por radiofrecuencia (RFID) está aumentando rápidamente. Las etiquetas RFID se conectan a objetos o personas y generan una señal que un lector RFID puede leer. Esto permite a las empresas realizar un seguimiento de dónde se encuentran los bienes y las personas en tiempo real, lo cual es importante para muchas cosas, como gestionar la cadena de suministro y mantener a las personas seguras.
• Según una encuesta de Sisense, el 50% de las empresas están utilizando análisis predictivos más o mucho más que antes de la pandemia de COVID-19, incluido más del 68% de las pequeñas empresas. Por ejemplo, un desafío importante de la pandemia de COVID-19 fue garantizar que los clientes se sintieran seguros al visitar las tiendas físicas. Con la ayuda de herramientas de inteligencia empresarial, plataformas de redes sociales y sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las empresas podrían obtener comentarios directos de los clientes y tomar las medidas adecuadas para garantizar la salud y la seguridad de todos.
• Hay un aumento significativo en la necesidad de herramientas de visualización y análisis de datos. Por ejemplo, según IBM Quant Crunch, hasta 2,72 millones de puestos de trabajo requieren habilidades en ciencia de datos, lo que lo convierte en uno de los roles más demandados en todas las industrias. Los graduados universitarios de los departamentos de MIS y CS saben poco sobre el modelado de bases de datos o los entornos de bases de datos del mundo real. Hay carreras específicas en ciencias de TI con clases de bases de datos, y mucho menos cursos de análisis e inteligencia empresarial. Hay una falta de exposición a las herramientas y tecnologías que se encuentran en el lugar de trabajo.