Prévision des recettes du marché des mégadonnées dans le monde 2011-2026
Cette statistique montre une prévision des recettes de l'industrie mondiale des mégadonnées de 2011 à 2026. Pour 2016, la source prévoit que la taille du marché mondial des mégadonnées augmentera pour atteindre un peu moins de 38 milliards de dollars américains de recettes.
Mégadonnées - informations complémentaires
Le terme « mégadonnées » décrit l'énorme quantité de données qui inondent les sociétés de manière constante et l'industrie qui s'est développée à partir des tentatives pour collecter ces données, les analyser et agir sur leur base. En raison de la taille et de la complexité des ensembles de « mégadonnées », les applications de traitement de données traditionnelles sont considérées comme inadaptées. Le volume de données a peu d'importance passé un certain point, mais c'est ce que les organisations peuvent faire avec les données qui compte. Selon leurs partisans, la capacité à exploiter efficacement les mégadonnées permet aux sociétés de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes et d'améliorer la planification stratégique à court et long terme.
Le plus gros segment des mégadonnées est actuellement celui des services professionnels, qui représente environ deux cinquièmes du marché total et génère approximativement 10 milliards de dollars américains par an. Cependant, certains analystes suggèrent que cela pourrait ne pas durer et que les recettes des services pourraient céder la place aux recettes des logiciels de mégadonnées dans les dix ans à venir. Sur tous les segments, IBM est actuellement leader sur le marché, avec des recettes d'environ 1,5 milliard de dollars américains venant des mégadonnées. Hewlett-Packard et SAP sont les deux suivants, avec des recettes venant des mégadonnées de près d'un milliard de dollars américains chacun.
Tandis que l'industrie connaît une croissance régulière, les sociétés continuent d'avoir des réserves concernant l'adoption généralisée des mégadonnées. Les employés et les cadres travaillant avec les mégadonnées ont déclaré que la sécurité, le coût et un manque d'expertise technique concernant les mégadonnées faisaient partie de leurs réserves les plus marquées, et de nombreux cadres pensent que préserver la qualité des données collectées demeure un obstacle significatif.
Mégadonnées - informations complémentaires
Le terme « mégadonnées » décrit l'énorme quantité de données qui inondent les sociétés de manière constante et l'industrie qui s'est développée à partir des tentatives pour collecter ces données, les analyser et agir sur leur base. En raison de la taille et de la complexité des ensembles de « mégadonnées », les applications de traitement de données traditionnelles sont considérées comme inadaptées. Le volume de données a peu d'importance passé un certain point, mais c'est ce que les organisations peuvent faire avec les données qui compte. Selon leurs partisans, la capacité à exploiter efficacement les mégadonnées permet aux sociétés de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes et d'améliorer la planification stratégique à court et long terme.
Le plus gros segment des mégadonnées est actuellement celui des services professionnels, qui représente environ deux cinquièmes du marché total et génère approximativement 10 milliards de dollars américains par an. Cependant, certains analystes suggèrent que cela pourrait ne pas durer et que les recettes des services pourraient céder la place aux recettes des logiciels de mégadonnées dans les dix ans à venir. Sur tous les segments, IBM est actuellement leader sur le marché, avec des recettes d'environ 1,5 milliard de dollars américains venant des mégadonnées. Hewlett-Packard et SAP sont les deux suivants, avec des recettes venant des mégadonnées de près d'un milliard de dollars américains chacun.
Tandis que l'industrie connaît une croissance régulière, les sociétés continuent d'avoir des réserves concernant l'adoption généralisée des mégadonnées. Les employés et les cadres travaillant avec les mégadonnées ont déclaré que la sécurité, le coût et un manque d'expertise technique concernant les mégadonnées faisaient partie de leurs réserves les plus marquées, et de nombreux cadres pensent que préserver la qualité des données collectées demeure un obstacle significatif.
