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将会改变人们对大数据增长看法的10个图表

2018-07-02 09:42    D1Net 来源:D1Net  作者: Louis Columbus 编辑: 陶然

  【IT168 资讯】根据调研机构Wikibon公司的调查,全球大数据软件和服务的市场收入预计将从2018年的422亿美元增加到2027年的103亿美元,年复合增长率(CAGR)为10.48%。

  调研机构Forrester公司预测,2018年全球大数据软件市场价值将达到310亿美元,比上一年增长14%。预计整个全球软件市场的收入将达到6280亿美元,其中应用程序的市场收入将达到302亿美元。

  而根据调研机构埃森哲公司的一项研究,79%的企业高管认为,没有接受和采用大数据的公司最终将失去其市场竞争地位。并可能面临灭顶之灾。83%的公司采用大数据项目来抢占竞争优势。

  根据普华永道公司的调查,59%的企业管理人员表示,通过使用人工智能可以改善公司的大数据。

  销售和营销、研发(R&D)、包括分销、工作场所管理和运营供应链管理(SCM),包括大数据在内的高级分析对企业收入增长做出了最大的贡献。麦肯锡分析公司于2018年1月发布的名为“分析时代已经到来(Analytics Comes of Age)”的研究报告对分析技术和大数据如何实现全新的生态系统,并成为人工智能(AI)的基础技术进行了全面概述。麦肯锡公司发现,分析和大数据在基础材料和高科技行业中做出了最有价值的贡献。以下10个大数据增长见解系列中的第一个图表来自麦肯锡分析公司的研究,突出了分析和大数据将如何彻底改变销售和营销的许多基本业务流程。

  以下10个图表提供了有关大数据增长的见解:

  (1)在麦肯锡分析公司调查报告中,近50%的受访者表示,分析和大数据从根本上改变了其销售和营销职能的商业行为。此外,超过30%的企业对各个行业的研发表示相同的看法。高科技行业、基础材料和能源领域的受访者在报告中指出,分析和大数据改变了大量功能。

  

  (2)软件和服务的全球大数据市场收入预计将从2018年的420亿美元增加到2027年的1030亿美元,复合年增长率(CAGR)为10.48%。作为这一预测的一部分,Wikibon公司估计全球大数据市场在2017年到2027年的复合年增长率将以11.4%的速度增长,从350亿美元增长到103亿美元。

  

  (3)根据NewVantage Venture Partners的调查数据,大数据通过降低开支(49.2%)和创造创新和破坏(44.3%)的新途径为企业带来最大价值。调查发现结合高级分析和大数据来降低成本的新机会提供了最可衡量的结果,进一步导致该类别成为研究中最普遍的类别。 69.4%的受访者表示已经开始使用大数据创建数据驱动文化,其报告结果为27.9%。

  

  (4)Hadoop和大数据市场预计将从2017年的171亿美元增长到2022年的993.1亿美元,达到28.5%的复合年增长率。预计增长最旺盛的时期是2021年和2022年,预计当时市场收入将在这一期间内增加300亿美元。

  

  (5)大数据应用和分析市场规模预计将从2018年的53亿美元增长到2026年的194亿美元,达到15.49%的复合年增长率。全球大数据市场包括专业服务预计将从2018年的165亿美元增长到2026年的213亿美元。

  

  (6)比较全球对高级分析和大数据相关硬件、服务和软件的需求,后一类的优势变得明显。该软件部分预计将增长最快的所有类别,从2018年的140亿美元增加到2027年的46亿美元,达到12.6%的复合年增长率。

  

  (7)预计到2020年,中国的高级分析和大数据的市场收入预计将达到578亿元人民币(合90亿美元)。中国市场预计将成为全球大数据发展最快的国家之一,在预测期内复合年增长率为31.72%。

  

  (8)非关系型分析数据存储预计将成为大数据中增长最快的技术类别,在2015年至2020年期间复合年增长率为38.6%。认知软件平台(23.3%CAGR)和内容分析(17.3%)分别是2015年到2020年前三个增长最快的技术。

  

  (9)使用大数据创建性能集群的分散式一般商品零售商的销售额增长3%至4%。大数据是零售行业改造的催化剂,为本地化带来了比以往更大的精确度。大数据如今用于增加终端促销的投资回报率、优化销售、有助于改善追加销售和交叉销售业绩,并优化推动最大流量的物品的价格。

  

  (10)84%的企业推出了先进的分析和大数据举措,以提高准确性,并加速他们的决策。根据最新的NewVantage Venture Partners Survey调查,专注于此领域的大数据举措的成功率最高(69%)。超过三分之一的企业(36%)认为这一领域是高级分析和大数据投资的首要任务。

  

标签: 大数据
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