Taille du marché de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Année de Base Pour l'Estimation | 2023 |
| TCAC | 17.31 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
| Concentration du marché | Moyen |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement devrait enregistrer un TCAC denviron 17,31 % au cours de la période de prévision. Grâce aux progrès des technologies de linformation, les entreprises sont désormais en mesure daccéder, de stocker et de traiter une quantité massive de données. Les organisations analysent des ensembles de données et identifient des informations clés à appliquer à leurs opérations, ce qui montre clairement que le Big Data a un rôle important à jouer dans n'importe quel secteur. De la distribution de produits alimentaires et de boissons à la haute technologie, les entreprises intègrent l'analyse.
- L'utilisation généralisée des technologies numériques a conduit à l'émergence du Big Data Analytics (BDA) en tant que capacité commerciale essentielle pour offrir aux entreprises de meilleures opportunités pour tirer profit d'une quantité de plus en plus importante de données et acquérir un avantage concurrentiel considérable.
- Lanalyse des mégadonnées contribue à lamélioration de la chaîne dapprovisionnement dans le secteur manufacturier. Par exemple, des cycles de fabrication à forte intensité énergétique peuvent être programmés pour tirer parti de lévolution des tarifs délectricité. Les données sur les caractéristiques de production, telles que les forces d'assemblage ou les écarts de taille entre les composants, peuvent être enregistrées et examinées pour faciliter la recherche des causes profondes des erreurs, même si elles surviennent des années plus tard. Les transformateurs et producteurs de semences agricoles surveillent la qualité de leurs produits en temps réel à l'aide de différents types de caméras pour obtenir des évaluations de la qualité de chaque graine individuelle.
- Les entreprises de camionnage utilisent déjà les analyses pour optimiser leurs opérations. Par exemple, ils utilisent lanalyse de la consommation de carburant pour augmenter léconomie des véhicules et la technologie GPS pour réduire les temps dattente en distribuant les espaces de stockage en temps réel. Les entreprises de messagerie ont commencé à planifier en temps réel les livraisons aux consommateurs en fonction des données de géolocalisation et de congestion de leurs camions. UPS, par exemple, a investi dix ans dans la création de son système intégré d'optimisation et de navigation sur route (Orion) pour améliorer les 55 000 voies du réseau. Selon le PDG de l'entreprise, David Abney, la nouvelle méthode permettrait d'économiser entre 300 et 400 millions de dollars par an. L'analyse des mégadonnées aidera également les opérateurs logistiques à livrer des marchandises avec moins d'efforts de livraison en exploitant leurs données pour estimer quand un colis sera livré.
- Lanalyse des mégadonnées peut aider les entreprises à étudier les avantages commerciaux du regroupement de produits connexes. Google a acheté Skybox, une source d'images satellite haute résolution qui peut être utilisée pour observer les automobiles dans un parking afin de prédire la demande en magasin. Dautres ont étudié lutilisation de drones équipés de caméras pour suivre les niveaux de stock en rayon.
- La pandémie de COVID-19 a provoqué des perturbations et des dangers dans les systèmes dapprovisionnement mondiaux. L'analyse des mégadonnées (BDA) est récemment apparue comme une solution viable pour fournir aux entreprises des informations prédictives et préventives pour les aider à planifier et à réduire les effets de tels risques. Lépidémie a mis en évidence la nécessité de trouver des solutions pour les chaînes dapprovisionnement afin de garantir la durabilité économique à long terme. En ces temps difficiles, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement a aidé les entreprises à détecter les processus nécessitant un ajustement immédiat ou les produits/articles qui devraient bientôt s'épuiser, les aidant ainsi à mieux gérer l'écart entre l'offre et la demande. En outre, les fournisseurs développent et proposent activement des solutions pour atténuer les effets néfastes de lépidémie sur les chaînes dapprovisionnement mondiales.
Tendances du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Le commerce de détail devrait enregistrer une croissance significative
- Le secteur de la vente au détail représente actuellement une part importante du marché de l'analyse des mégadonnées de la chaîne d'approvisionnement et devrait présenter de nombreuses opportunités de croissance en raison du nombre croissant de sources de données générées par l'adoption de solutions IoT, de balises et de technologies RFID. tout au long de la chaîne dapprovisionnement. De plus, la croissance des ventes au détail devrait stimuler la croissance du marché. Par exemple, lannée dernière, les ventes au détail totales aux États-Unis se sont élevées à environ 4860 milliards de dollars, soit une hausse de 53 milliards de dollars par rapport à lannée précédente.
- Les détaillants peuvent améliorer leurs procédures de planification et leurs capacités de détection de la demande en utilisant de nouvelles sources de données. Blue Yonder, par exemple, a créé des algorithmes de prévision gourmands en données déjà utilisés dans le commerce de détail, dans lesquels 130 000 SKU et 200 variables d'impact génèrent 150 000 000 de distributions de probabilité chaque jour. Cela a considérablement amélioré la précision des prévisions, permis une meilleure compréhension des besoins en capacité logistique de l'entreprise et réduit l'obsolescence, les niveaux de stocks et les stocks excédentaires. L'expansion récente de plates-formes tierces basées sur le cloud, telles que Blue Yonder, rend des activités similaires plus accessibles aux autres détaillants.
- Les gouvernements du monde entier ont conseillé aux individus de rester chez eux et promulguent des réglementations de distanciation sociale, augmentant encore davantage les achats sur Internet. Pendant la pandémie, la demande de solutions danalyse dans le commerce de détail a considérablement augmenté. Walmart, par exemple, a développé Walmart Luminate en 2021, une plate-forme qui collecte des informations du centre des consommateurs de Walmart et fournit des informations sur la perception, le comportement du public et le succès des canaux pour les nombreuses marques de Walmart. En octobre de l'année dernière, la société a annoncé l'introduction prochaine d'un forfait de base sans frais pour les fournisseurs, ce qui permettra aux fournisseurs de toute taille de s'engager encore plus facilement auprès des commerçants pour développer leur entreprise. Walmart Luminate Basic devrait être commercialisé cette année.
- De plus, les commerçants utilisent des solutions et des appareils IoT pour analyser les données des consommateurs, gérer les niveaux de stock et améliorer les interactions avec les clients. Ces avancées technologiques permettent une meilleure surveillance des articles tout au long de la chaîne d'approvisionnement et aident à acquérir une vision claire du comportement des clients.
- Par exemple, les commerçants ont également installé un système de lecteurs RFID dans les plafonds des surfaces de vente, leur permettant de scanner tous les articles exposés et offrant une visibilité plus précise des stocks. American Apparel utilise des étiquettes RFID et des technologies d'analyse de données pour améliorer le contrôle des stocks, tandis que Walmart utilise l'analyse Big Data pour améliorer la gestion en magasin et de la chaîne d'approvisionnement.
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LAmérique du Nord devrait détenir une part importante
- Les entreprises et les gouvernements des États-Unis s'efforcent constamment de dynamiser leurs activités manufacturières en augmentant la productivité et en se concentrant sur le renforcement des opérations tout au long de la chaîne d'approvisionnement de l'industrie manufacturière du pays. À mesure que le commerce électronique se développe aux États-Unis, la demande dune gestion efficace de la chaîne dapprovisionnement augmente également. Selon le Département américain du Commerce, les activités de commerce électronique du pays ont augmenté de 10,8 % au troisième trimestre de l'année dernière. Les commandes en ligne représentaient plus de 20,6 % de tous les dollars dépensés au détail.
- Les États-Unis sont lun des plus grands marchés de détail au monde et le Covid-19 la considérablement influencé. Cependant, pour se remettre sur la bonne voie avec des chiffres en hausse et augmenter la croissance pour maintenir la dynamique, il faut une technologie avancée pour évaluer les données à cette échelle. Selon la National Retail Federation (NRF), le commerce de détail est la plus grande industrie privée du pays, représentant un PIB annuel de 3 900 milliards de dollars et employant un Américain sur quatre (52 millions).
- Selon le Bureau du recensement des États-Unis, les ventes au détail en mars de l'année dernière ont augmenté de 0,5 % en données corrigées des variations saisonnières par rapport à février et de 6,9 % en glissement annuel. En février, les hausses ont été de 0,8 % d'un mois à l'autre et de 18,2 % en glissement annuel.
- De plus, les détaillants en ligne du secteur nord-américain de la vente au détail tentent d'améliorer l'expérience du consommateur en incluant la livraison le jour même, qui peut être réalisée efficacement grâce à une excellente gestion de la chaîne d'approvisionnement.
- En outre, les startups régionales collectent des fonds pour améliorer l'efficacité opérationnelle en utilisant l'analyse Big Data et d'autres nouvelles technologies. Par exemple, Kharon, une société d'analyse et de données fournissant aux entreprises des renseignements à l'intersection de la sécurité mondiale et des affaires, a annoncé un partenariat avec Transparency-One, une plate-forme internationale de connectivité commerciale et basée sur le cloud pour la cartographie des réseaux de distribution et le suivi des sous-niveaux. en septembre de l'année dernière. Les clients peuvent utiliser Transparency-One pour effectuer une cartographie du réseau de distribution au niveau des produits et une surveillance des documents tout en automatisant les contrôles des parties refusées et à haut risque par rapport à la base de données du secteur du travail forcé de Kharon.
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Aperçu du marché de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement est très concurrentiel et se compose de plusieurs acteurs majeurs. En termes de part de marché, quelques acteurs majeurs dominent actuellement le marché, notamment SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated et Genpact Limited. Ces entreprises tirent parti d'initiatives de collaboration stratégiques pour augmenter leurs parts de marché et leur rentabilité.
En octobre 2022, Oracle a dévoilé une série de nouveaux développements de produits dans son portefeuille complet de solutions de données et d'analyse. Grâce aux fonctionnalités supplémentaires d'Oracle Fusion Analytics pour les analyses ERP, CX, SCM et HCM, les décideurs disposent d'une collection prédéfinie de plus de 2000 tableaux de bord de bonnes pratiques, KPI et rapports pour évaluer les performances par rapport aux objectifs stratégiques. En novembre 2022, AWS a introduit AWS Supply Chain. Cette nouvelle plateforme permet aux organisations d'améliorer la visibilité de leur chaîne d'approvisionnement afin de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées qui réduisent les risques, économisent de l'argent et améliorent l'expérience client. AWS Supply Chain regroupe et analyse de manière transparente les données de nombreux systèmes de chaîne d'approvisionnement. Cela permet aux entreprises de surveiller leurs opérations en temps réel, d'identifier les tendances plus rapidement et de fournir des projections de demande plus précises pour garantir un stock suffisant pour répondre aux attentes des consommateurs.
Leaders du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
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SAP SE
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IBM Corporation
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Oracle Corporation
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MicroStrategy Incorporated
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Genpact Limited
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Actualités du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
- Septembre 2022 Accenture annonce l'acquisition de MacGregor Partner, un important consultant en chaîne d'approvisionnement et fournisseur de technologies spécialisé dans la logistique intelligente et l'administration d'entrepôts. Il s'agit d'une société intelligente de logistique et de gestion d'entrepôts, ainsi que d'un consultant en chaîne d'approvisionnement et d'un fournisseur de technologie. Le réseau de chaîne d'approvisionnement d'Accenture, alimenté par la technologie Blue Yonder, s'est développé grâce à cette acquisition.
- Novembre 2022:o9 Solutions, fournisseur de plateformes logicielles d'intelligence artificielle pour la prise de décision et la planification, et Genpact ont collaboré pour répondre à l'exigence d'un processus de numérisation qui exclut les silos d'informations tout en intégrant et en rationalisant de manière transparente les opérations d'Eckes - le principal fournisseur européen de fruits de Granini. boissons et breuvages. Les sociétés ont récemment achevé la première partie d'un projet visant à automatiser et optimiser la chaîne d'approvisionnement mondiale d'Eckes Granini.
- Novembre 2022 Microsoft Corp. a dévoilé le Microsoft Supply Chain System, qui vise à aider les entreprises à optimiser leur investissement dans le parc de données de la chaîne d'approvisionnement grâce à une approche ouverte en combinant l'IA Microsoft, le low-code, la sécurité, la collaboration et les applications SaaS dans une plate-forme évolutive.
Rapport sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement – Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l'étude
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. APERÇU DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Facteurs de marché
4.2.1 Besoin croissant de données commerciales pour améliorer l’efficacité
4.3 Restrictions du marché
4.3.1 Complexité opérationnelle associée à des coûts de maintenance élevés
4.4 Analyse de la chaîne de valeur/de la chaîne d'approvisionnement
4.5 Attractivité de l'industrie - Porter Five Forces
4.5.1 La menace de nouveaux participants
4.5.2 Pouvoir de négociation des acheteurs/consommateurs
4.5.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.5.4 Menace des produits de substitution
4.5.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.6 Évaluation de l'impact du COVID-19 sur le marché
5. SEGMENTATION DU MARCHÉ
5.1 Par type
5.1.1 Solution
5.1.1.1 Outil d’approvisionnement et de planification de la chaîne d’approvisionnement
5.1.1.2 Planification des ventes et des opérations
5.1.1.3 Analyse de fabrication
5.1.1.4 Analyse du transport et de la logistique
5.1.1.5 Autres solutions (analyse de planification et d'optimisation des stocks et outils de planification et de reporting)
5.1.2 Service
5.1.2.1 Service professionnel
5.1.2.2 Service d'assistance et de maintenance
5.2 Utilisateur final
5.2.1 Vente au détail
5.2.2 Transport et logistique
5.2.3 Fabrication
5.2.4 Soins de santé
5.2.5 Autres utilisateurs finaux
5.3 Géographie
5.3.1 Amérique du Nord
5.3.1.1 États-Unis
5.3.1.2 Canada
5.3.2 L'Europe
5.3.2.1 Royaume-Uni
5.3.2.2 Allemagne
5.3.2.3 France
5.3.2.4 Italie
5.3.2.5 Le reste de l'Europe
5.3.3 Asie-Pacifique
5.3.3.1 Chine
5.3.3.2 Japon
5.3.3.3 Corée du Sud
5.3.3.4 Inde
5.3.3.5 Reste de l'Asie-Pacifique
5.3.4 l'Amérique latine
5.3.4.1 Mexique
5.3.4.2 Brésil
5.3.4.3 Argentine
5.3.4.4 Reste de l'Amérique latine
5.3.5 Moyen-Orient et Afrique
5.3.5.1 Emirats Arabes Unis
5.3.5.2 Arabie Saoudite
5.3.5.3 Afrique du Sud
5.3.5.4 Reste du Moyen-Orient et Afrique
6. PAYSAGE CONCURRENTIEL
6.1 Profils d'entreprise
6.1.1 SAP SE (SAP)
6.1.2 IBM Corporation
6.1.3 Oracle Corporation
6.1.4 MicroStrategy Incorporated
6.1.5 Genpact Limited
6.1.6 SAS Institute Inc.
6.1.7 Sage Clarity Systems
6.1.8 Salesforce.com Inc (Tableau Software Inc.)
6.1.9 Birst Inc.
6.1.10 Capgemini Group
6.1.11 Kinaxis Inc.
7. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
8. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET TENDANCES FUTURES
Segmentation de lindustrie de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Les solutions d'analyse de la chaîne d'approvisionnement peuvent aider les entreprises à atteindre leur croissance, à améliorer leur rentabilité et à augmenter leurs parts de marché en utilisant les informations dérivées pour prendre des décisions stratégiques. Ces solutions peuvent également offrir une vision globale de la chaîne d'approvisionnement et contribuer à améliorer la durabilité, à réduire les coûts de stocks et à accélérer la mise sur le marché des produits à long terme. Le marché de lanalyse Big Data de la chaîne dapprovisionnement est segmenté par type (solution, service), utilisateur final (vente au détail, fabrication, transport et logistique, soins de santé, autres utilisateurs finaux) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine et 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.
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FAQ sur les études de marché sur lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Quelle est la taille actuelle du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?
Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement devrait enregistrer un TCAC de 17,31 % au cours de la période de prévision (2024-2029)
Qui sont les principaux acteurs du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?
SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, MicroStrategy Incorporated, Genpact Limited sont les principales entreprises opérant sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?
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 de la chaîne dapprovisionnement ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement.
Quelles années couvre ce marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement ?
Le rapport couvre la taille historique du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028. et 2029.
Rapport sur lindustrie de lanalyse des Big Data de la chaîne dapprovisionnement
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse Supply Chain Big Data Analytics comprend des perspectives de prévision du marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
Analyse du Big Data de la chaîne d'approvisionnement Instantanés du rapport
