Der Markt für KI-Datenmanagement soll von 23,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 114,99 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 anwachsen. Der Markt wird voraussichtlich zwischen 2023 und 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 22,3 % verzeichnen. Die Entwicklung von Industrie 4.0 wird voraussichtlich weiterhin ein wichtiger Markttrend für KI-Datenmanagement bleiben.
KI-Datenmanagement-Marktanalyse
Der Bericht enthält Wachstumsaussichten unter Berücksichtigung aktueller Markttrends im Bereich KI-Datenmanagement und treibender Faktoren, die das Marktwachstum beeinflussen. Die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI, ML, NLP, Deep Learning und Cloud erleichtert die Ausweitung des Marktanteils im Bereich KI-Datenmanagement. Steigende Investitionen in KI-Technologien und die Expansion der BFSI- und E-Commerce -Branchen dürften das Wachstum des Marktes für KI-Datenmanagement im Prognosezeitraum ebenfalls ankurbeln. Fortschritte bei KI und ML für die Einführung transformativer Datenmanagementlösungen treiben den Markt an. Darüber hinaus dürfte die zunehmende Einführung personalisierter und adaptiver Systeme bei Verbrauchern auf der ganzen Welt Wachstumschancen für das Wachstum des Marktes für KI-Datenmanagement eröffnen.
Marktübersicht zum KI-Datenmanagement
Beim KI-Datenmanagement wird KI-Technologie strategisch und methodisch eingesetzt, um die Datenbestände eines Unternehmens zu verwalten. KI-Datenmanagementsoftware umfasst alle Richtlinien, Verfahren und technischen Methoden, die zum effizienten Sammeln, Organisieren, Verwenden und Speichern von Daten eingesetzt werden. Die Technologie wird verwendet, um die Datenqualität, -analyse und -entscheidungsfindung zu verbessern, was die Nachfrage bei Unternehmen erhöht und den globalen Markt für KI-Datenmanagement antreibt.
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Markt für KI-Datenmanagement:
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Markttreiber und Chancen für KI-Datenmanagement
Fortschritte bei KI- und ML-basierter Datenmanagementsoftware treiben das Wachstum des KI-Datenmanagementmarktes voran
Eine fortlaufende Entwicklung von KI- und ML-Technologien erhöht die Nachfrage der Verbraucher nach einer effektiven Verwaltung ihrer Unternehmensdaten. Die ausgefeilten Fähigkeiten der KI bieten Unternehmen leistungsstarke Tools, mit denen sie aus gesammelten Daten detaillierte Erkenntnisse gewinnen können. Die Integration von KI und ML in Datenverwaltungsverfahren wird als revolutionärer Faktor bei der Verwaltung und Bewältigung der mit der Datenanalyse, -verarbeitung und -entscheidung verbundenen Komplexitäten angesehen. Im Mai 2023 stellte International Business Machines Corp die Watsonx-Plattform vor, mit der Unternehmen ihre Daten verwalten und vollständig kontrollieren können. Die Watsonx-Plattform ist in ML-Algorithmen integriert, mit denen Unternehmen Daten sammeln und bereinigen können. KI- und ML-Algorithmen helfen bei der Automatisierung und Optimierung von Datenverwaltungsvorgängen. Diese Technologien werden verwendet, um große Datensätze schneller zu optimieren, als es menschliche Kapazitäten zulassen, was die Produktivität bei Datenverwaltungsaufgaben wie Datenintegration, -kategorisierung und -bereinigung verbessert. KI-gestütztes automatisiertes Datenmanagement hilft Unternehmen, das Fehlerrisiko erheblich zu minimieren, den mit manuellen Prozessen verbundenen Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Zuverlässigkeit und Genauigkeit datengesteuerter Erkenntnisse sicherzustellen. Fortschritte bei KI- und ML-basierter Datenverwaltungssoftware treiben den Markt also an.
Segmentierungsanalyse des Marktberichts zum KI-Datenmanagement
Wichtige Segmente, die zur Ableitung der Marktanalyse für KI-Datenmanagement beigetragen haben, sind Angebot, Bereitstellung, Technologie und Branchenvertikalen.
- Basierend auf der Technologie ist der Markt für KI-Datenmanagement in maschinelles Lernen , Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Context Awareness Computing unterteilt. Das Segment Context Awareness Computing hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- Aufgrund der hohen Akzeptanz bei Verbrauchern weltweit wird für das Segment Context Awareness Computing im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnet.
- Kontextsensitive Technologie bezieht sich auf Systeme, die ihr Verhalten dynamisch als Reaktion auf den situativen Kontext ändern. Dadurch können Benutzer relevantere und differenziertere Entscheidungen treffen. Context Awareness Computing verwendet Algorithmen zur Interpretation und Änderung von Datenreaktionen auf der Grundlage einer Vielzahl kontextbezogener Eingaben wie Zeit, Ort, Benutzerverhalten und Umgebungsdaten. Context Awareness Computing berücksichtigt die Bedeutung von Daten innerhalb von Kontexten zur Verbesserung von Analysen und Entscheidungsprozessen, was wiederum die Datennutzung und -interpretation verbessert.
- In zahlreichen Branchen besteht jedoch eine starke Nachfrage nach Context Awareness Computing, das Kontextdaten nutzt, um Verfahren und Ergebnisse des Datenmanagements zu verbessern, was im Prognosezeitraum das Marktwachstum ankurbeln dürfte.
KI-Datenmanagement – Marktanteilsanalyse nach geografischer Lage
Der geografische Umfang des Marktberichts zum KI-Datenmanagement ist hauptsächlich in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Südamerika/Süd- und Mittelamerika.
Der europäische Markt für KI-Datenmanagement ist in Deutschland, Frankreich, Italien, Großbritannien, Russland und den Rest Europas unterteilt. Der Markt in Deutschland wird im Prognosezeitraum voraussichtlich aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und der steigenden Nachfrage nach fortschrittlichen Technologien wie AL, ML, Deep Learning und NLP wachsen. Laut dem ifo-Institut haben beispielsweise im August 2023 13,3 % der Unternehmen in Deutschland KI-Technologie in ihrem Unternehmen eingesetzt und 9,2 % planen, sie in ihrem Unternehmen zu verwenden, um den Datenmanagementprozess zu optimieren. Das KI-basierte System unterstützt Unternehmen dabei, große Datenmengen zu verarbeiten und durch automatisierte Datenanalyse schnelle Entscheidungen zu treffen. Diese Faktoren werden voraussichtlich im Prognosezeitraum lukrative Möglichkeiten für das Wachstum des KI-Datenmanagementmarktes in Europa schaffen.
Neuigkeiten und aktuelle Entwicklungen zum KI-Datenmanagementmarkt
Der Markt für KI-Datenmanagement wird durch die Erfassung qualitativer und quantitativer Daten nach Primär- und Sekundärforschung bewertet, die wichtige Unternehmensveröffentlichungen, Verbandsdaten und Datenbanken umfasst. Im Folgenden finden Sie eine Liste der Entwicklungen auf dem Markt für KI-Datenmanagement und -Strategien:
- Im November 2023 führte Amazon Web Services Inc. eine Vorführung einer innovativen, auf Generative AI basierenden Funktion innerhalb der Amazon DataZone ein. Die Leistungsfähigkeit von Generative AI trägt dazu bei, die Datenermittlung, -nutzung und das -verständnis zu verbessern, indem sie den Geschäftsdatenkatalog verbessert.
- Im November 2023 erwarb Databricks Inc. Arcion, um native Lösungen anzubieten. Databricks Inc. verwendet die Echtzeit-Datenreplikationstechnologien von Arcion, die die Aufnahme und nahtlose Replikation von Daten aus verschiedenen Datenbanken und SaaS-Anwendungen erleichtern.
- Im September 2023 hat Oracle Corp die Fusion Data Intelligence Platform eingeführt, um Kunden bei der Nutzung von Oracle Fusion Cloud Applications zu unterstützen. Die Plattform stellt modernste Daten, KI-Plattformen und Analysen dar, die Benutzern helfen, datenzentrierte Erkenntnisse mit intelligenter Entscheidungsfindung zu kombinieren, um bessere Geschäfte zu machen.
- Im Mai 2023 führte Microsoft Corp. Microsoft Fabric ein, um Organisationen bei der Optimierung von Daten- und Analysetools zu unterstützen. Microsoft Fabric hilft Organisationen dabei, zahlreiche Lösungen mit Technologien wie Power BI, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory zu einem einheitlichen Produkt zu integrieren. Microsoft Fabric ermöglicht es Daten- und Geschäftsexperten, ihre Daten mithilfe von KI voll auszunutzen und optimiert mit Daten verknüpfte Workflows.
- Im Mai 2023 erwarb QlikTech International AB Talend, um seine Kapazitäten zur Verwaltung, Verarbeitung, Analyse und Nutzung von Daten für moderne Unternehmen zu erweitern. Die Zusammenarbeit zwischen QlikTech International AB und Talend stärkt zahlreiche Bereiche, wie Anwendungskonnektivität, Datentransformation, API-Dienste und Qualitätssicherung.
Regionale Einblicke in den Markt für KI-Datenmanagement
Die regionalen Trends und Faktoren, die den Markt für KI-Datenmanagement im Prognosezeitraum beeinflussen, wurden von den Analysten von Insight Partners ausführlich erläutert. In diesem Abschnitt werden auch die Marktsegmente und die Geografie des Marktes für KI-Datenmanagement in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und Afrika sowie in Süd- und Mittelamerika erörtert.
- Erhalten Sie regionalspezifische Daten zum Markt für KI-Datenmanagement
Umfang des Marktberichts zum KI-Datenmanagement
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2023 | 23,03 Milliarden US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | 114,99 Milliarden US-Dollar |
| Globale CAGR (2023 - 2031) | 22,3 % |
| Historische Daten | 2021-2022 |
| Prognosezeitraum | 2024–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Durch das Angebot
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| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
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| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
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Dichte der Marktteilnehmer im Bereich KI-Datenmanagement: Die Auswirkungen auf die Geschäftsdynamik verstehen
Der Markt für KI-Datenmanagement wächst rasant, angetrieben durch die steigende Nachfrage der Endnutzer aufgrund von Faktoren wie sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen, technologischen Fortschritten und einem größeren Bewusstsein für die Vorteile des Produkts. Mit steigender Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln Innovationen, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum weiter ankurbelt.
Die Marktteilnehmerdichte bezieht sich auf die Verteilung der Firmen oder Unternehmen, die in einem bestimmten Markt oder einer bestimmten Branche tätig sind. Sie gibt an, wie viele Wettbewerber (Marktteilnehmer) in einem bestimmten Marktraum im Verhältnis zu seiner Größe oder seinem gesamten Marktwert präsent sind.
Die wichtigsten auf dem Markt für KI-Datenmanagement tätigen Unternehmen sind:
- Microsoft Corp
- Amazon Web Services Inc
- Alphabet Inc
- Oracle Corp
- International Business Machines Corp
- Salesforce Inc
Haftungsausschluss : Die oben aufgeführten Unternehmen sind nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt.
- Überblick über die wichtigsten Akteure auf dem Markt für KI-Datenmanagement
Marktbericht zum KI-Datenmanagement: Abdeckung und Ergebnisse
Der Bericht „Marktgröße und Prognose für KI-Datenmanagement (2021–2031)“ bietet eine detaillierte Analyse des Marktes, die die folgenden Bereiche abdeckt:
- Marktgröße und Prognose auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Projekts abgedeckt sind
- Marktdynamik wie Treiber, Beschränkungen und wichtige Chancen
- Wichtige Zukunftstrends
- Detaillierte PEST/Porters Five Forces- und SWOT-Analyse
- Globale und regionale Marktanalyse mit wichtigen Markttrends, wichtigen Akteuren, Vorschriften und aktuellen Marktentwicklungen
- Branchenlandschaft und Wettbewerbsanalyse, einschließlich Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, prominenten Akteuren und aktuellen Entwicklungen
- Detaillierte Firmenprofile
- Historical Analysis (2 Years), Base Year, Forecast (7 Years) with CAGR
- PEST and SWOT Analysis
- Market Size Value / Volume - Global, Regional, Country
- Industry and Competitive Landscape
- Excel Dataset
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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to country scope.
Frequently Asked Questions
The estimated global market size for the AI data management market in 2023 is expected to be around US$ 23,030.62 million.
BFSI segment is expected to hold a major market share of AI data management market in 2023.
The global market size of AI data management market by 2031 will be around US$ US$ 114,986.49 million.
Japan, China, and India expected to register high growth rate during the forecast period.
The US is expected to hold a major market share of AI data management market in 2023.
Real-time Data Processing are anticipated to play a significant role in the AI data management market in the coming years.
Asia Pacific is expected to register highest CAGR in the AI data management market during the forecast period (2024-2031)
Microsoft Corp, Amazon Web Services Inc, Alphabet Inc, Oracle Corp, International Business Machines Corp, Salesforce Inc, SAP SE, Hewlett Packard Enterprise Development LP, SAS Institute Inc, and Snowflake Inc. are the key market players expected to hold a major market share of AI data management market in 2023.
The AI data management market is expected to register an incremental growth value of US$ 91,956.49 million during the forecast period.
Trends and growth analysis reports related to Technology, Media and Telecommunications : READ MORE..
The List of Companies - AI Data Management Market
- Microsoft Corp
- Alphabet Inc
- Oracle Corp
- International Business Machines Corp
- Salesforce Inc
- SAP SE
- Hewlett Packard Enterprise Co
- SAS Institute Inc
- Snowflake Inc
- Amazon.com Inc
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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