Traitement du flux d'événements Taille du Marché

Analyse du marché du traitement des flux dévénements

Le marché du traitement des flux dévénements (ESP) devrait connaître un TCAC de 15,7 % au cours de la période de prévision. L'expansion de ce marché peut être attribuée à la demande croissante d'analyses en temps réel et à une prise de conscience accrue des avantages du Big Data dans tous les secteurs. Au cours de la période de prévision, la croissance du marché devrait également être favorisée par lutilisation croissante de solutions de traitement de flux dévénements basées sur le cloud

• Selon MachEye, les gens produisent quotidiennement 2,5 quintillions doctets de données, ce qui devrait croître plus rapidement chaque année. Les utilisateurs de Business Intelligence ont déjà du mal à traduire cette explosion de données complexes en informations exploitables. En conséquence, il y aurait une demande importante pour des outils de traduction de données plus avancés et plus faciles à utiliser.
• Les offres ciblées et l'analyse prédictive permettent aux commerçants de développer des offres hautement personnalisées pour tous leurs clients à un niveau très granulaire. Par exemple, les détaillants peuvent personnaliser l'expérience en magasin en proposant des offres visant à encourager les achats fréquents et à générer davantage d'achats, réalisant ainsi des ventes plus élevées sur tous leurs canaux. L'analyse prédictive peut être utilisée pour vendre incitative ou croisée à un client. De plus, l'analyse prédictive aide les entreprises à prédire la valeur à vie (CLV) d'un client. CLV aide à prévoir la valeur actualisée d'un client au fil du temps en analysant son comportement passé pour déterminer les clients les plus rentables au fil du temps.
• De plus, en raison de la nécessité de traiter en temps réel de vastes volumes de données RFID, l'utilisation du traitement de flux d'événements dans les applications de traitement d'événements d'identification par radiofréquence (RFID) augmente rapidement. Les étiquettes RFID sont connectées à des objets ou à des personnes et génèrent un signal qu'un lecteur RFID peut lire. Cela permet aux entreprises de savoir où se trouvent les marchandises et les personnes en temps réel, ce qui est important pour de nombreux aspects tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la sécurité des personnes.
• Selon une enquête de Sisense, 50 % des entreprises utilisent l'analyse prédictive plus ou beaucoup plus qu'avant la pandémie de COVID-19, y compris plus de 68 % des petites entreprises. Par exemple, lun des défis majeurs de la pandémie de COVID-19 consistait à garantir que les clients se sentent en sécurité lorsquils visitaient les magasins physiques. Avec l'aide d'outils de business intelligence, de plateformes de réseaux sociaux et de systèmes de gestion de la relation client (CRM), les entreprises pourraient obtenir des commentaires directs des clients et prendre les mesures appropriées pour garantir la santé et la sécurité de chacun.
• Il existe une augmentation significative des besoins en outils danalyse et de visualisation des données. Par exemple, selon IBM Quant Crunch, jusqu'à 2,72 millions d'emplois nécessitent des compétences en science des données, ce qui en fait l'un des rôles les plus demandés dans tous les secteurs. Les diplômés universitaires des départements MIS et CS connaissent peu la modélisation de bases de données ou les environnements de bases de données du monde réel. Il existe des spécialisations spécifiques en sciences informatiques avec des cours de bases de données, sans parler des cours de business intelligence et d'analyse. Il y a un manque dexposition aux outils et technologies trouvés sur le lieu de travail.