Tamaño del mercado de análisis predictivo, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (servicios y soluciones), por aplicación (minorista y comercio electrónico, manufactura, gobierno y defensa, atención médica y ciencias biológicas, energía y servicios públicos, telecomunicaciones y TI, transporte y logística, BFSI y otros) y pronóstico regional hasta 2035

RESUMEN DEL INFORME DE MERCADO DE ANÁLISIS PREDICTIVO

El tamaño del mercado mundial de análisis predictivo se estima en 7962,05 millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 11336,6 millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 12,5% de 2026 a 2035.

El análisis predictivo es importante para interpretar los datos actuales para realizar predicciones de tendencias futuras. El análisis cuantitativo y cualitativo se realiza utilizando técnicas como la minería de datos, la estadística, la modelización, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para dar sentido y establecer patrones de eventos pasados. Esto se debe a que las organizaciones pueden, en esencia, estar en condiciones de comprender las tendencias, el comportamiento y los incidentes y, por lo tanto, un proceso superior de toma de decisiones. Como resultado, el análisis predictivo proporciona un enfoque más progresista que no necesariamente implica analizar resultados pasados ​​y presentes, aunque implica el uso de operaciones, gestión de riesgos y mejora del desempeño. Con la analítica, el futuro es alcanzable y las organizaciones pueden tener mejores oportunidades frente a sus rivales en el mundo basado en datos en constante evolución.

El uso de análisis predictivo ha ido en aumento en el pasado reciente y esto ha sido ocasionado por la necesidad de tener información y datos en el proceso de negocio para procesarlos y tomar decisiones reales basadas en big data. Los análisis son ahora el tema de tendencia en el comercio minorista, la atención médica y las finanzas y son prácticamente obligatorios para el comercio minorista y las ventas y el crecimiento en la fabricación. Es altamente competitivo y cubre una amplia gama de ofertas, que incluyen productos y servicios como soluciones de software, servicios, plataformas y herramientas, entre otros. Como el análisis predictivo ya ha sido reconocido como una tecnología beneficiosa para el análisis de tendencias y la mejora del desempeño de la organización, es probable que crezca más, lo que a su vez estimula un mayor crecimiento en el desarrollo de la tecnología.

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Impacto de COVID-19: la pandemia destacó la necesidad de análisis y pronósticos en tiempo real para impulsar el mercado

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La pandemia puso de relieve la importancia del análisis y la previsión de datos en línea, lo que puso de relieve la necesidad de soluciones de análisis predictivo. La aparición repentina de COVID-19 generó grandes incertidumbres y produjo mayores complejidades para las organizaciones en relación con las operaciones, las cadenas de suministro y los consumidores. Por lo tanto, con la ayuda de un enfoque de análisis predictivo, pudieron procesar datos bastante importantes en tiempo real y hacer predicciones apropiadas, además de tomar una decisión muy rápidamente. Además, esa agilidad permite a las empresas responder lo más rápido posible al entorno externo que cambia rápidamente, proporcionando estabilidad y sostenibilidad. La mayor atención a los informes en tiempo real no solo reforzó el valor del análisis predictivo sino que también aceleró el ritmo de su integración en varias industrias con la llegada del virus.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

"Aprendizaje automático e inteligencia artificial para impulsar el crecimiento del mercado"

La tecnología avanzada llamada Aprendizaje automático automatizado (AutoML) mejora aún más la capacidad del modelado predictivo debido a las capacidades de la construcción automatizada de modelos y con poca o ninguna participación de los profesionales del aprendizaje automático. Las plataformas AutoML realizan tareas como limpieza de datos, selección de variables o características, y selección y ajuste de modelos para modelos predictivos, lo que hace que el proceso tome menos tiempo. Esta aceleración permite a las empresas obtener beneficios del aprendizaje automático y al mismo tiempo evitar limitaciones de recursos, lo que ayuda a difundir el uso de la tecnología. De manera similar, con el avance de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, ha aumentado la necesidad de interpretación y transparencia del modelo. Están diseñados para hacer que las predicciones de la IA sean más accesibles para que las personas puedan comprender las razones detrás de la toma de decisiones de la IA. Dicha transparencia es un componente importante para ganar confianza, abordar los requisitos de numerosos gobiernos y aplicar la IA de manera ética, al tiempo que permite a las empresas mejorar su utilización en la toma de decisiones críticas.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE ANÁLISIS PREDICTIVO

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en Servicios y Soluciones.

• Servicios: Los servicios de análisis predictivo pueden abarcar un amplio conjunto de capacidades que pueden ayudar a respaldar y guiar la adopción y utilización de modelos predictivos en una organización. Algunos de estos productos incluyen servicios de implementación, instalación, soporte técnico, mantenimiento, capacitación y consultoría. Los integradores garantizan que los proveedores de servicios no comprometan la integración en estructuras preexistentes que afecten la funcionalidad del sistema. La capacitación y la consultoría son fundamentales para garantizar que las organizaciones posean las habilidades y conocimientos adecuados para integrar informes analíticos y pronósticos en los procesos comerciales estratégicos existentes.

• Soluciones: Los servicios de análisis e inteligencia empresarial ofrecen a las organizaciones un amplio apoyo en la implementación y utilización de modelos predictivos. Estos servicios abarcan implementación, instalación, soporte operativo, mantenimiento, capacitación y consultoría. Los proveedores de servicios también garantizan la integración de sus servicios con la infraestructura existente para lograr una funcionalidad óptima. Por lo tanto, la capacitación y la consultoría son cruciales ya que preparan a las organizaciones para adoptar y aprovechar plenamente los conocimientos predictivos para la gestión estratégica.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en venta minorista y comercio electrónico, manufactura, gobierno y defensa, atención médica y ciencias biológicas, energía y servicios públicos, telecomunicaciones y TI, transporte y logística, BFSI y otros.

• Comercio minorista y comercio electrónico: en el comercio minorista y el comercio electrónico, el análisis predictivo agrega valor a la elaboración de perfiles de los clientes a través del análisis de los hábitos de compra. Mejora los aspectos de la previsión de la demanda para garantizar que no haya existencias agotadas o condiciones de exceso de existencias. Las empresas lo aplican en marketing desarrollando promociones dirigidas a particulares, lo que aumenta la probabilidad de ventas. Además, el análisis predictivo ayuda a implementar la estrategia de precios dinámica, donde los precios se ajustan en tiempo real según el estado actual del mercado, lo que mejora la eficiencia operativa y la satisfacción de los clientes.

• Manufactura: En la manufactura, el análisis predictivo puede mejorar la producción al predecir cuándo es probable que las máquinas se averíen y, por lo tanto, se pueden tomar medidas preventivas. Mejora las líneas de suministro mediante la previsión de la demanda y la planificación y programación oportunas de la producción. Esta tecnología mejora el aseguramiento de la calidad al señalar defectos y garantizar la uniformidad de los productos. También ayuda en el despliegue adecuado de recursos para que se pueda lograr la máxima utilización de materias primas y mano de obra, lo que aumenta la eficacia operativa de la empresa.

• Gobierno y Defensa: En el gobierno y la defensa, el análisis predictivo desempeña un papel fundamental en la gestión de riesgos y el despliegue de recursos. Predice el crimen y también ayuda a la policía a desplegar sus fuerzas pronosticando la probabilidad de un crimen en una determinada región geográfica utilizando datos anteriores. Además, mejora la planificación de respuesta a desastres ya que es capaz de predecir las probables consecuencias de los desastres naturales y también aumenta la eficiencia del servicio. En el lado de la defensa, mejora la planificación estratégica y los cronogramas logísticos al prever las amenazas y el mejor rumbo para el despliegue de tropas, lo que aumenta las capacidades de toma de decisiones y la funcionalidad general de las operaciones militares.

• Atención médica y ciencias biológicas: en el ámbito de la atención médica y las ciencias biológicas, la solución de análisis mejora la atención al paciente y el desempeño organizacional. Predice el número de pacientes que probablemente serán admitidos en breve, determina las necesidades de personal y examina a los pacientes a los que se les ha diagnosticado previamente enfermedades que probablemente tardarán mucho en sanar. También respalda el descubrimiento de fármacos mediante el análisis de datos de ensayos para pronosticar resultados y optimizar las estrategias de ensayo. Al mismo tiempo, optimiza la asignación de fondos dentro de los hospitales, garantizando la entrega a tiempo de los materiales e instrumentos necesarios.

• Energía y servicios públicos: en las industrias de energía y servicios públicos, el análisis predictivo conduce a una utilización eficaz de los recursos y a la prestación de servicios. Ayudan a estimar la demanda para que el suministro pueda controlarse eficazmente con un desperdicio mínimo y garantía. Predicen piezas de equipo que pueden tener el potencial de fallar para un mantenimiento oportuno, reduciendo así las roturas. También ayuda a predecir las necesidades de uso de energía, lo que ayuda a planificar la incorporación de fuentes de energía renovables. En resumen, el análisis predictivo ayuda a las organizaciones a mejorar la estabilidad y eficacia de los procesos de gestión energética.

• Telecomunicaciones y TI: en telecomunicaciones y TI, el análisis predictivo mejora el valor para el cliente y optimiza la utilización de la red. Ayuda a predecir la pérdida de clientes y ofrece la oportunidad de generar estrategias adecuadas basadas en los hallazgos sobre los patrones de uso. También mejora el rendimiento de la red mediante el uso de modelos que predicen cargas de tráfico y detectan áreas de congestión. Además, identifica que las fallas en los equipos ocurrirán con anticipación, lo que ayuda a evitar que influyan en el servicio y, en consecuencia, mejora la calidad de los servicios prestados y el nivel de satisfacción de los clientes.

• Transporte y logística: en transporte y logística, el enfoque avanzado de análisis de predicción implica predecir la demanda y revisar sus operaciones en consecuencia para minimizar los gastos y el tiempo de entrega. Destaca los factores que pueden alterar la cadena de suministro, para ayudar a las organizaciones a prevenir que ocurran. Además, mejora la eficiencia de la gestión de flotas al predecir la orientación y la frecuencia del mantenimiento, así como la productividad del uso del vehículo, lo que en consecuencia aumenta el rendimiento operativo y la prestación general de servicios.

• BFSI: En BFSI, el análisis predictivo ocupa un lugar central para abordar los factores de riesgo e identificar transacciones fraudulentas. También evalúa el riesgo crediticio con la recopilación de información del cliente y la estimación de las posibilidades de incumplimiento en el pago. Aplicaciones tecnológicas como la detección de fraude en tiempo real ayudan a reforzar las medidas de seguridad y reducir las pérdidas. Además, los modelos predictivos ayudan a una mejor orientación a través del marketing, ya que pronostican las necesidades y deseos de los clientes. En general, la aplicación de análisis predictivo mejora el proceso de toma de decisiones y el desempeño en los sectores bancario y financiero.

• Otros: la categoría "Otros" incluye diversas industrias que utilizan análisis predictivos para diversas aplicaciones. En agricultura, pronostica el rendimiento de los cultivos y optimiza los calendarios de siembra. Los sectores educativos lo utilizan para identificar a los estudiantes en riesgo y mejorar la retención a través de intervenciones específicas. Las industrias de hotelería y entretenimiento aplican modelos predictivos para mejorar las experiencias de los clientes y optimizar los precios. En general, el análisis predictivo impulsa la innovación y la eficiencia en múltiples campos.

FACTORES IMPULSORES

"Creciente volumen y variedad de datos para impulsar el mercado"

Los factores que han desempeñado un papel importante en la mejora del crecimiento del mercado global de análisis predictivo incluyen el aumento exponencial de los volúmenes de datos y la complejidad de los datos que ingresan al negocio desde diversas fuentes, como redes sociales, dispositivos IoT y plataformas digitales. Con datos masivos generados y recopilados desde varios puntos de contacto en las organizaciones, no se puede dejar de enfatizar la importancia de obtener información significativa. Fuentes de datos tan extensas y diversas son muy beneficiosas para que el análisis predictivo construya modelos más sofisticados que sean capaces de predecir tendencias, comportamientos y resultados con mayor precisión. Esto es fundamental en las decisiones de gestión, ya que facilita la ventaja competitiva dentro del mercado. Una mayor disponibilidad de datos también mejora el modelado predictivo y, por tanto, aumenta la precisión de los modelos. Por lo tanto, el aumento en la recopilación de datos también se encuentra entre los principales factores que impulsan el mercado, ya que las empresas quieren aprovechar esta información para obtener una ventaja competitiva y optimizar sus operaciones.

"Necesidad creciente de optimización empresarial para ampliar el mercado"

Cada vez hay más demandas de mayor eficiencia, mejora de la satisfacción del cliente y aumento de los ingresos de las organizaciones, lo que genera la necesidad de análisis predictivos. Esta tecnología ayuda a las organizaciones a identificar dificultades y predecir las tendencias de los clientes para que puedan tomar decisiones mejores y más racionales y mejorar las operaciones. Esto también significa que el empleo de modelos predictivos permite a una empresa abordar los desafíos operativos y optimizar la distribución de recursos con respecto a las tendencias previstas. Estas optimizaciones dan como resultado mejores metas y objetivos organizacionales, como la satisfacción del cliente, la reducción de costos y el aumento de los ingresos, entre otros. Dado que las organizaciones buscan continuamente formas de administrarlas a niveles más eficientes y desean ventajas más competitivas, los puestos para el análisis predictivo se vuelven más esenciales. Esta creciente necesidad de mejora empresarial es uno de los factores que aumentan la demanda de análisis predictivos a medida que las organizaciones se esfuerzan por aprovechar los datos para ofrecer un mejor rendimiento empresarial.

FACTORES RESTRICTIVOS

"Los problemas relacionados con la calidad y la privacidad de los datos limitarán el mercado"

La calidad de los datos es quizás el factor más importante que probablemente influya en la eficacia del análisis predictivo. El problema con los datos es que pueden contener errores, pueden ser limitados o contener sesgos y esto reduce significativamente la efectividad de los modelos predictivos, ya que da como resultado predicciones deficientes. Además, la privacidad y la protección de datos personales conllevan diversas restricciones y expectativas en lo que respecta a la recopilación, el almacenamiento o el uso de dichos datos. Estas restricciones legales existen para proteger la privacidad, pero pueden plantear desafíos para el análisis del modelado predictivo de datos. Para superar estos problemas, las organizaciones deben mantener altos estándares de calidad de los datos y cumplir con los requisitos de la legislación de protección de datos mientras utilizan análisis predictivos para las decisiones de gestión. Responder a estas preocupaciones es importante para mantener la confiabilidad y viabilidad de las soluciones de análisis predictivo que influyen en las perspectivas del mercado.

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE ANÁLISIS PREDICTIVO

El mercado está segregado principalmente en Europa, América Latina, Asia Pacífico, América del Norte y Medio Oriente y África.

"El dominio del mercado de América del Norte debido a su industria de análisis avanzado y la presencia de grandes empresas."

América del Norte domina la cuota de mercado mundial de análisis predictivo debido a la presencia de una industria de análisis bien desarrollada y una gran cantidad de grandes empresas en casi todos los sectores industriales. Tecnológicamente, la región está bien desarrollada y respalda un marco tecnológico mejorado, grandes inversiones en análisis y tiene un alto grado de competencia en la implementación de herramientas analíticas complejas. Se ha identificado que el análisis predictivo ha logrado avances significativos en industrias de todo el ámbito financiero, atención médica, comercio minorista y manufactura en América del Norte. Además, la región comprende un entorno sólido para la investigación y el desarrollo y continúa desarrollando innovaciones en tecnologías de análisis y modelado predictivo. Estos factores de preparación tecnológica, implementación generalizada y gasto considerable hacen de América del Norte una región influyente en el mercado y una fuerza detrás de su progreso.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"Actores clave de la industria que confían en análisis basados ​​en la nube para el desarrollo del mercado"

Los actores clave de la industria han estado implementando comúnmente soluciones basadas en la nube para análisis predictivo debido a la alta escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad de las soluciones. Por otro lado, los modelos de implementación en la nube permiten a las organizaciones aprovechar soluciones analíticas de última generación, soluciones que de otro modo requerirían que la organización incurriera en altos costos de adquisición de hardware. Este enfoque permite la flexibilidad de ampliar los recursos según sea necesario, afrontar los cambios en el entorno empresarial de forma proactiva y eficiente y minimizar los costos relacionados con el mantenimiento de la infraestructura local. Cuando se implementan, las soluciones basadas en la nube pueden manejar cómodamente cantidades sustanciales de datos, incorporar modelos analíticos complejos y, en última instancia, obtener el conocimiento necesario sin incurrir en grandes gastos en hardware y software. Este cambio a la nube no sólo hace que el análisis predictivo sea más accesible para empresas de cualquier tamaño, sino que también permite a las organizaciones que antes no habrían tenido los recursos acceder a conocimientos que pueden impulsar su mercado.

Lista de actores del mercado perfilados

• IBM (EE.UU.)
• Oráculo (Estados Unidos)
• Microsoft (EE.UU.)
• Instituto SAS (EE.UU.)
• Fair Isaac (Estados Unidos)
• Tableau Software (EE. UU.)
• Tibco Software (EE. UU.)
• Software Angoss (Canadá)
• SAP (Alemania)
• Rapidminer (Alemania)
• Datos NTT (Japón)

DESARROLLO INDUSTRIAL

Julio de 2024: Exadata Exascale de Oracle presenta una arquitectura de datos inteligente y de vanguardia adaptada a la nube, que combina el reconocido rendimiento de Exadata con la elasticidad de la nube. Ofrece importantes reducciones de costos de hasta un 95 % y admite inteligencia artificial, análisis y cargas de trabajo de misión crítica a cualquier escala. Con flexibilidad de pago por uso, almacenamiento mejorado y optimizaciones impulsadas por IA, Exadata Exascale hace que las capacidades de bases de datos de alto rendimiento sean accesibles para organizaciones de todos los tamaños.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El informe de investigación profundiza en la segmentación del mercado, utilizando métodos de investigación tanto cualitativos como cuantitativos para proporcionar un análisis exhaustivo. También evalúa el impacto de las perspectivas financieras y estratégicas en el mercado. Además, el informe presenta evaluaciones nacionales y regionales, considerando las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que influyen en el crecimiento del mercado. El panorama competitivo está meticulosamente detallado, incluidas las cuotas de mercado de competidores importantes. El informe incorpora nuevas metodologías de investigación y estrategias de jugadores adaptadas al período de tiempo previsto. En general, ofrece información valiosa y completa sobre la dinámica del mercado de una manera formal y fácilmente comprensible.