Tendances du marché de Lacs de données Industrie
Le segment vertical des utilisateurs finaux de BFSI devrait détenir une part de marché importante
- Le secteur BFSI génère et gère de grandes quantités de données, notamment des données sur les transactions clients, des informations sur les comptes, des données sur les marchés financiers, des réclamations d'assurance, des cotes de crédit, etc. Les lacs de données offrent aux organisations BSI une solution évolutive et flexible pour gérer, traiter et analyser ces données. volume massif de données diverses.
- Les lacs de données permettent aux organisations BFSI de consolider et d'analyser les données clients provenant de sources multiples, telles que les transactions bancaires, l'utilisation des cartes de crédit et les interactions en ligne. Cette vue consolidée permet d'obtenir des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les besoins des clients, facilitant ainsi un marketing personnalisé et ciblé.
- Les lacs de données constituent un référentiel central pour divers types de données, notamment les données transactionnelles, les modèles de comportement des utilisateurs et les enregistrements historiques. En appliquant des analyses avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique, les organisations BFSI peuvent détecter et prévenir plus efficacement les activités frauduleuses.
- Selon la Reserve Bank of India, au cours de l'exercice 2023, la Reserve Bank of India (RBI) a signalé plus de 13 000 cas de fraude bancaire à travers l'Inde. Il s'agit d'une augmentation par rapport à l'année précédente et d'un renversement de la tendance de la dernière décennie. La valeur totale des fraudes bancaires est passée de 1,38 billion INR (0,017 billion USD) à 302 milliards INR (3,68 milliards USD).
- Le secteur BFSI est confronté à divers risques, notamment les risques de crédit, de marché et opérationnels. Les lacs de données permettent aux banques et aux compagnies d'assurance de regrouper et d'analyser les données liées aux risques pour prendre des décisions éclairées, gérer les expositions et se conformer aux exigences réglementaires.
- De nombreuses entreprises lancent et développent des solutions bancaires et financières. En septembre 2022, Tres, la société qui a créé le premier lac de données financières pour les entreprises Web3, a annoncé avoir levé 7,6 millions de dollars lors d'une phase d'amorçage menée par des entreprises audacieuses, avec l'aide de F2, Mantis, New Form, The Chainsmokers, Blockdaemon Ventures, Kenetic et Alchimie.
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LAmérique du Nord devrait détenir une part de marché importante
- L'Amérique du Nord est l'une des principales régions en matière d'adoption de lacs de données, en raison de divers facteurs, notamment de nombreux secteurs à forte intensité technologique, l'infrastructure cloud et une forte concentration sur la prise de décision basée sur les données.
- L'Amérique du Nord compte de nombreux secteurs à forte intensité de données, tels que les technologies de l'information, les télécommunications, le BFSI, la santé, la vente au détail et l'industrie manufacturière. Le volume massif de données généré par ces industries stimule la demande de lacs de données en tant que solution de stockage et de traitement de données évolutive et flexible.
- Le cloud computing est bien établi et largement adopté dans cette région. Les lacs de données basés sur le cloud offrent de nombreux avantages, notamment la rentabilité, l'évolutivité et la facilité de mise en œuvre, ce qui en fait un choix attrayant pour les entreprises de toutes tailles.
- Les entreprises nord-américaines ont été les premières à adopter les technologies avancées danalyse et dintelligence artificielle (IA). Les lacs de données constituent une base pour ces applications basées sur les données en offrant un référentiel centralisé pour des ensembles de données divers et volumineux.
- La croissance de lInternet des objets (IoT) et des technologies Big Data dans la région génère dénormes quantités de données diverses. Les lacs de données sont bien adaptés pour gérer la complexité et le volume des données provenant des appareils IoT et des sources de Big Data.
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