Analyse du Big Data dans la taille du marché bancaire
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 8.58 millions de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 24.28 millions de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 23.11 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du Big Data dans lanalyse du marché bancaire
La taille du marché de lanalyse des mégadonnées dans le secteur bancaire est estimée à 8,58 millions de dollars en 2024 et devrait atteindre 24,28 millions de dollars dici 2029, avec un TCAC de 23,11 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
Sur la base des informations obtenues à partir de nombreuses informations, telles que les modèles d'investissement, les tendances d'achat, la motivation d'investissement et les antécédents personnels ou financiers, l'analyse des mégadonnées peut aider les banques à comprendre le comportement des clients.
- Laugmentation considérable du volume de données générées et les exigences gouvernementales sont les principales forces qui poussent à ladoption de lanalyse Big Data dans le secteur bancaire. Avec le développement de la technologie, les consommateurs utilisent de plus en plus dappareils pour démarrer des transactions (comme les smartphones), ce qui a un impact sur le volume des transactions. Compte tenu du taux de croissance actuel des données, une meilleure collecte, organisation, intégration et analyse des données sont nécessaires.
- Les règles gouvernementales et la collecte considérable de données affectent le secteur bancaire. À mesure que la technologie se développe, de plus en plus de consommateurs utilisent davantage dappareils pour démarrer des transactions (tels que les smartphones), ce qui augmente le volume des transactions. Cela motive lanalyse du Big Data, qui donne aux analystes de données un emplacement unique pour voir et localiser rapidement tous les points de données. Grâce à cette image consolidée, les membres de léquipe peuvent échanger des idées qui pourraient améliorer le secteur bancaire.
- Une solution Big Data Analytics offre les capacités de traitement, de persistance et danalyse nécessaires pour découvrir de nouvelles informations commerciales tout en permettant à une entreprise de stocker toutes ses données dans un environnement flexible et abordable. Un outil d'analyse pour le Big Data rassemble et assure le suivi des données structurées et non structurées et des techniques permettant d'organiser d'énormes quantités de données extrêmement différentes provenant de diverses sources.
- La majorité des systèmes existants sont incapables de gérer cette charge croissante. La stabilité de l'ensemble du système peut être compromise si les quantités de données nécessaires sont collectées, stockées et analysées à l'aide d'une infrastructure obsolète. Les organisations doivent soit améliorer leur capacité de traitement, soit repenser entièrement leurs systèmes pour résoudre ce problème.
- En raison de lutilisation et de ladoption croissantes dans le secteur bancaire pour analyser et rechercher les données des consommateurs et mettre en œuvre des stratégies efficaces, la pandémie de COVID-19 a eu un impact significatif sur lanalyse des données dans le secteur bancaire. En raison de lévolution rapide de la technologie, lanalyse des données dans le secteur bancaire a connu une croissance fulgurante.
Analyse du Big Data dans les tendances du marché bancaire
Gestion des risques et contrôles internes dans lensemble de la banque pour témoigner de la croissance
- Grâce à lutilisation de technologies de pointe, les banques peuvent réduire le risque de crédit et prendre de meilleures décisions basées sur divers critères de risque. Les banques peuvent contrôler le risque de crédit et éviter les situations de défaut grâce à la plateforme Big Data et analytique.
- De plus, un indicateur flagrant est l'utilisation par les banques de détail de l'analyse Big Data pour la gestion du risque de crédit. Il a été démontré que lapplication dindicateurs de risque de crédit basés sur des modèles de comportement dans les transactions de paiement permet de détecter les événements de crédit beaucoup plus tôt que les indicateurs conventionnels basés sur les comptes à découvert et les retards de paiement.
- La détection des fraudes en temps réel à l'aide d'outils de données et d'analyse contribue à réduire les risques de crédit et de liquidité en permettant une surveillance étroite des débiteurs et la capacité de prévoir les défauts de paiement.
- Le Big Data peut être utilisé pour identifier les comptes à haut risque, comme la démontré The Bank of America. Pour 9,5 millions de prêts hypothécaires, le Corporate Investment Group est chargé de calculer la probabilité de défaut, ce qui a aidé Bank of America à prévoir les pertes dues aux défauts de paiement. En réduisant le temps nécessaire au calcul des défauts de paiement de 96 à 4 heures, la banque a pu accroître son efficacité.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
LEurope devrait connaître une croissance significative
- La règle la plus connue régissant la manière dont les organisations financières échangent et protègent les informations privées des clients reste la règle générale de protection des données de l'Union européenne.
- De plus, l'échange de données a été rendu possible grâce à des interfaces de programmation d'application (API) ouvertes grâce à la directive sur les services de paiement (PSD2) de l'Union européenne. Grâce à un environnement dans lequel les données peuvent être partagées librement, la capacité de collecter, de traiter et danalyser les données a pris de limportance.
- De plus, il est prévu que le nombre de clients et les révisions réglementaires augmentent prochainement. La demande en technologies danalyse client et dintelligence devrait donc augmenter.
- Le Lloyds Banking Group, basé au Royaume-Uni, a eu recours à l'analyse de données pour répondre aux besoins de diverses catégories de clients tout en optimisant la croissance dans les segments ciblés.
- Les banques de détail européennes utilisent des solutions d'analyse Big Data en raison de la tendance open banking , qui répond aux problèmes auxquels les institutions financières traditionnelles sont confrontées depuis des décennies.
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Analyse du Big Data dans le secteur bancaire
Le marché de l'analyse du Big Data dans le secteur bancaire est assez fragmenté en raison de l'existence de nombreuses entreprises mondiales qui fournissent une gamme de solutions d'analyse du Big Data aux banques pour diverses applications, telles que la détection et la gestion des fraudes, l'analyse des clients, l'analyse des médias sociaux, etc. Oracle Corporation , IBM Corporation et SAP SE font partie des principaux acteurs du marché.
- Février 2023 - Alteryx a annoncé de nouvelles fonctionnalités en libre-service et de niveau entreprise pour son outil d'analyse basé sur le cloud Alteryx Inc afin d'aider les clients à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Avec un accès complet à Designer Cloud désormais inclus, la plateforme a été améliorée pour offrir aux employés de tous niveaux de compétence une interface glisser-déposer accessible et simple à utiliser sans compromettre la gouvernance des données ou les normes de sécurité.
- Août 2022 – Aspire Systems lance lapproche holistique pour accélérer la mise en œuvre. Cette innovation est alimentée par lIA et accélère la mise en œuvre. Avec cette nouvelle méthodologie de mise en œuvre d'applications autonomes, Aspire Systems vise à aider les entreprises à tirer le maximum de valeur de la mise en œuvre de leur application Oracle Cloud ERP.
Analyse Big Data chez les leaders du marché bancaire
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IBM Corporation
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SAP SE
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Oracle Corporation
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Aspire Systems Inc.
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Alteryx Inc.
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Analyse du Big Data dans lactualité du marché bancaire
- Mars 2023 - Alteryx a déclaré avoir obtenu avec succès la désignation Google Cloud Ready - AlloyDB. Les clients peuvent accéder aux données de diverses bases de données à l'aide de la bibliothèque croissante de connecteurs d'Alteryx, leur permettant d'utiliser plus de données que jamais. Cloud Ready - AlloyDB est un nouveau surnom pour les produits proposés par les partenaires technologiques de Google Cloud qui interagissent avec AlloyDB. En recevant cette reconnaissance, Alteryx a travaillé en étroite collaboration avec Google Cloud pour intégrer la prise en charge d'AlloyDB dans ses solutions et affiner ses capacités actuelles pour obtenir les meilleurs résultats.
- Janvier 2023 - Aspire Systems a annoncé son ascension au niveau AWS Advanced Consulting Partner, où le partenariat permet à Aspire de renforcer ses solutions cloud avec des ressources AWS pour soutenir les agences gouvernementales et spatiales, les leaders de l'éducation et les organisations à but non lucratif. En utilisant les ressources glanées lors des très recherchées APN Immersion Days, Aspire fournit des solutions AWS exclusives et de pointe à ses clients.
Analyse du Big Data dans le rapport sur le marché bancaire – Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l’étude et définition du marché
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. APERÇU DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter
4.2.1 La menace de nouveaux participants
4.2.2 Pouvoir de négociation des acheteurs/consommateurs
4.2.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.2.4 Menace des produits de substitution
4.2.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.3 Analyse de la chaîne de valeur de l'industrie
4.4 Impact du COVID-19 sur le marché
5. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
5.1 Facteurs de marché
5.1.1 Application des initiatives gouvernementales
5.1.2 Gestion des risques et contrôles internes dans l’ensemble de la banque pour témoigner de la croissance
5.1.3 Volume croissant de données générées par les banques
5.2 Défis du marché
5.2.1 Manque de confidentialité et de sécurité des données
6. ÉTUDES DE CAS ET CAS D'UTILISATION PERTINENTS
7. SEGMENTATION DU MARCHÉ
7.1 Par type de solution
7.1.1 Découverte et visualisation de données (DDV)
7.1.2 Analyse avancée (AA)
7.2 Par géographie
7.2.1 Amérique du Nord
7.2.2 L'Europe
7.2.3 Asie-Pacifique
7.2.4 l'Amérique latine
7.2.5 Moyen-Orient et Afrique
8. PAYSAGE CONCURRENTIEL
8.1 Profils d'entreprise
8.1.1 IBM Corporation
8.1.2 SAP SE
8.1.3 Oracle Corporation
8.1.4 Aspire Systems Inc.
8.1.5 Adobe Systems Incorporated
8.1.6 Alteryx Inc.
8.1.7 Microstrategy Inc.
8.1.8 Mayato GmbH
8.1.9 Mastercard Inc.
8.1.10 ThetaRay Ltd
9. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
10. L'AVENIR DU MARCHÉ
Analyse du Big Data dans la segmentation du secteur bancaire
L'analyse des mégadonnées peut aider les banques à comprendre le comportement des clients en fonction des informations reçues de diverses informations, notamment les modèles d'investissement, les tendances d'achat, la motivation à investir et les antécédents personnels ou financiers. Grâce à l'amélioration de l'analyse des mégadonnées, les banques peuvent analyser les tendances du marché et prendre des décisions liées à la baisse ou à l'augmentation des taux d'intérêt pour les particuliers dans diverses régions. Grâce à lanalyse du Big Data, les services financiers les utilisent activement pour stocker des données, en tirer des informations commerciales et améliorer leur évolutivité à mesure que le nombre denregistrements électroniques augmente.
Lanalyse du Big Data sur le marché bancaire est segmentée par type de solutions (découverte et visualisation de données (DDV) et analyses avancées (AA)) et par géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique). Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en millions de dollars) pour tous les segments ci-dessus.
| Par type de solution | ||
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| Par géographie | ||
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FAQ sur lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire
Quelle est la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire ?
La taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire devrait atteindre 8,58 millions de dollars en 2024 et croître à un TCAC de 23,11 % pour atteindre 24,28 millions de dollars dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire ?
En 2024, la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire devrait atteindre 8,58 millions de dollars.
Qui sont les principaux acteurs du marché de lanalyse du Big Data sur le marché bancaire ?
IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Aspire Systems Inc., Alteryx Inc. sont les principales sociétés opérant dans lanalyse du Big Data sur le marché bancaire.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché de lanalyse du Big Data sur le marché bancaire.
Quelles années couvre ce marché de lanalyse du Big Data sur le marché bancaire et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire était estimée à 6,97 millions de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028. et 2029.
Rapport sur lanalyse du Big Data dans le secteur bancaire
L'analyse bancaire, en particulier le Big Data bancaire, gagne en importance en raison de l'augmentation de la production de données et des exigences réglementaires. Cette technologie permet aux banques de comprendre les modèles et les tendances des clients, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées. Ladoption de lanalyse des données dans le secteur bancaire est motivée par la nécessité daméliorer la collecte, lorganisation, lintégration et lexamen des données. Cependant, de nombreux systèmes traditionnels ont du mal à gérer la charge croissante de données, ce qui nécessite soit une amélioration de la capacité de traitement, soit une refonte totale du système. Les solutions d'analyse des données bancaires fournissent les capacités de traitement, de persistance et d'analyse nécessaires pour révéler de nouvelles informations commerciales. Ces outils peuvent surveiller et organiser les données structurées et non structurées provenant de diverses sources. Le marché est divisé par type de solutions et par zone géographique, avec des solutions englobant la découverte et la visualisation de données et l'analyse avancée. Le Big Data dans le secteur bancaire est également utilisé pour la gestion des risques et les contrôles internes dans les banques, contribuant ainsi à minimiser le risque de crédit et à détecter la fraude en temps réel. Pour une compréhension plus complète de ces tendances, un téléchargement PDF gratuit du rapport est disponible.
Analyse du Big Data dans le secteur bancaire Instantanés du rapport
