Taille du Marché de Services d'ingénierie de mégadonnées Industrie
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 79,34 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 162,22 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | Equal-15.38 |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Asie-Pacifique |
| Concentration du marché | Faible |
Principaux acteurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du marché des services dingénierie Big Data
La taille du marché des services dingénierie Big Data est estimée à 79,34 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 162,22 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 15,38 % au cours de la période de prévision (2024-2029)
Les interfaces de programmation dapplications sont nécessaires à lintégration et à lingénierie des données. Les ingénieurs de données utilisent des outils, des procédures et des équipements spécialisés pour préparer et analyser les données en vue d'une analyse ultérieure. La valorisation des données commence par lingénierie des données
- La pandémie de COVID-19 a offert aux analystes de données des opportunités fantastiques pour étudier les modèles mondiaux du Big Data. Toute organisation bénéficierait de cette approche stratégique de lingénierie des données, mais elle est cruciale pour les entreprises de secteurs comme la banque, qui visent à se développer progressivement tout en innovant rapidement.
- Le secteur financier évolue rapidement et propose de nouveaux produits et services de consommation. Le secteur bancaire aurait un impact significatif sur le marché de lingénierie des données. Le partenariat entre la National Australia Bank et Amazon Web Services s'est développé. Selon la banque, 70 % de ses programmes ont désormais été migrés vers le cloud et elle vient de devenir la première grande banque australienne à convertir sa plateforme de banque d'affaires en ligne.
- La quantité de données utilisées dans le domaine de la santé augmente rapidement. Les dossiers de santé électroniques constituent la source de données la plus répandue dans le secteur de la santé. Contrairement au passé, où ces informations étaient stockées dans des fichiers manuscrits, les chercheurs en médecine peuvent désormais créer des modèles de prédiction grâce aux énormes données créées par les DSE et à de puissantes techniques d'analyse comme l'apprentissage automatique.
- Ne pas comprendre les besoins d'un groupe d'utilisateurs spécifique est difficile pour un projet d'ingénierie de données. Lafflux incessant de données et la gestion des incohérences de valeur peuvent rapidement devenir écrasants. L'établissement d'une stratégie approfondie de gestion des données avec un plan de gouvernance des données est une réponse potentielle à ce défi d'ingénierie des données.
