Bewertung des Marktes für Big Data Analytics in der Lieferkette – 2024–2031

Die zunehmende Komplexität globaler Lieferketten, die durch Gründe wie Globalisierung, Lieferkettenunterbrechungen und steigende Kundenerwartungen an schnelle und zuverlässige Lieferungen vorangetrieben wird, ist ein Haupttreiber für die Anwendung von Big Data Analytics in der Lieferkette. Laut dem Analysten von Market Research wird der Markt für Big Data Analytics in der Lieferkette voraussichtlich einen Wert von 22,5 Milliarden USD über der Prognose erreichen und im Jahr 2024 einen Wert von rund 6,21 Milliarden USD erreichen.

Das exponentielle Wachstum des E-Commerce, kombiniert mit der Nachfrage nach Echtzeit-Einsichten und Optimierungen in Lieferkettenabläufen, ist ein wichtiger Faktor, der die schnelle Expansion des Marktes für Big Data Analytics in der Lieferkette vorantreibt. Dadurch kann der Markt von 2024 bis 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,47 % wachsen.

Markt für Big Data Analytics in der LieferketteDefinition/Überblick

Bei Big Data Analytics in der Lieferkette handelt es sich um die Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken auf enorme Mengen von Daten, die im gesamten Ökosystem der Lieferkette gesammelt werden. Hierzu zählen Informationen von Sensoren, IoT-Geräten, Unternehmenssystemen und externen Datenquellen. Ziel ist es, wichtige Erkenntnisse und Trends zu gewinnen, um Lieferkettenprozesse zu optimieren, bessere Entscheidungen zu treffen und die Betriebseffizienz zu steigern.

Darüber hinaus bietet die Big Data-Analyse in der Lieferkette zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, darunter Nachfrageprognosen, Bestandsoptimierung, Transportmanagement, Lieferantenbeziehungsmanagement und Risikomanagement.

Welche Schlüsselfaktoren unterstützen das Wachstum des Marktes?

Moderne Lieferketten sind extrem kompliziert, mit mehreren weltweiten Akteuren, mehreren Transportarten und strengen Compliance- und Regulierungsanforderungen. Big Data Analytics hilft, diese Komplexität zu bewältigen, indem es Erkenntnisse liefert, die fundiertere Entscheidungen, Risikomanagement und betriebliche Effizienz ermöglichen. Die Fähigkeit, riesige Datenmengen aus mehreren Quellen in Echtzeit auszuwerten, ermöglicht es Unternehmen, Störungen vorherzusehen, Routen zu optimieren und das Marktwachstum voranzutreiben.

Unternehmen sind ständig bestrebt, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Big Data Analytics hilft, diese Ziele zu erreichen, indem es Prognosen, Bestandsverwaltung und Ressourcenzuweisung verbessert. Unternehmen, die historische Daten und Echtzeit-Inputs analysieren, können Nachfragetrends vorhersehen, ihre Abläufe entsprechend anpassen und Überproduktion und überschüssige Lagerbestände vermeiden, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

Darüber hinaus erzeugt die weit verbreitete Verwendung von IoT-Geräten in der Lieferkettenbranche, wie RFID-Tags und Sensoren, riesige Datenmengen, die zur Verfolgung und Optimierung von Artikeln und Abläufen genutzt werden können. Algorithmen für maschinelles Lernen können diese Daten verwenden, um Muster zu erkennen und Ereignisse wie zukünftige Verzögerungen oder Geräteprobleme vorherzusagen. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Lieferketten proaktiv zu verwalten, Ausfallzeiten zu reduzieren und das Serviceniveau zu verbessern.

Welche Herausforderungen wirken sich auf den Markt für Big Data Analytics in der Lieferkette aus?

Die Gewährleistung der Konsistenz und Qualität der aus mehreren Quellen gesammelten Daten ist eines der Haupthindernisse für den Einsatz von Big Data Analytics im Lieferkettenmarkt. Daten können in vielen Formaten und aus unterschiedlichen Systemen stammen, was die Integration problematisch macht. Eine schlechte Datenqualität – wie ungenaue, unvollständige oder veraltete Informationen – führt zu falschen Annahmen und potenziell kostspieligen Geschäftsentscheidungen. Die Sicherstellung, dass Daten sauber, konsistent und zuverlässig sind, bleibt für viele Unternehmen eine große Herausforderung, was die Marktentwicklung einschränkt.

Darüber hinaus erfordert die Big Data-Analyse spezifische Fähigkeiten in Datenwissenschaft, statistischer Analyse und maschinellem Lernen sowie ein Verständnis der Grundlagen des Supply Chain Managements. Es besteht ein erheblicher Mangel an Fachkräften mit diesen kombinierten Talenten. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Mitarbeiter zu rekrutieren und zu halten, die Supply Chain-Daten richtig auswerten und Ergebnisse in praktische Geschäftsstrategien umsetzen können, was die Marktexpansion behindert.

Kategorienspezifisches Fachwissen

Wie steigt die Nachfrage nach Logistikanalyselösungen auf dem Markt?

Analysen zufolge wird das Segment der Logistikanalyse im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Marktanteil halten. Logistik ist ein entscheidender Bestandteil der Lieferkettenabläufe, und Effizienz wirkt sich direkt auf das Endergebnis aus. Analysen in diesem Sektor unterstützen Unternehmen dabei, Lieferrouten zu optimieren, Transportkosten zu senken und Lagerabläufe besser zu verwalten. Logistikanalysen spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Betriebseffizienz und der Senkung der Gesamtkosten, was für viele Unternehmen ein Hauptziel ist.

Moderne Lieferketten sind äußerst kompliziert und erstrecken sich über zahlreiche Länder und Kontinente. Aufgrund ihrer Komplexität sind für eine effiziente Verwaltung von Logistikabläufen erweiterte Analysen erforderlich. Analysen unterstützen die Sendungsverfolgung in Echtzeit, die Prognose möglicher Verzögerungen und die Notfallplanung. Diese Fähigkeit ist für Unternehmen, die internationale Logistik abwickeln müssen, von entscheidender Bedeutung, da Verzögerungen erhebliche Auswirkungen auf Produktion und Verkauf haben.

Darüber hinaus erzeugt die Einbindung neuer Technologien wie des Internets der Dinge (IoT) in Logistikabläufe riesige Datenmengen, die untersucht werden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sensoren an Frachtcontainern und Lastwagen können beispielsweise Echtzeitinformationen über deren Standort, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und andere Parameter liefern. Logistikanalysen verwenden diese Daten, um Routen zu optimieren, verderbliche Waren zu schützen und die allgemeine Transparenz der Lieferkette zu verbessern. Diese technischen Durchbrüche haben die Wirksamkeit und Popularität von Logistikanalysesystemen erheblich verbessert.

Wie unterstützt der Fertigungssektor die wachsende Nachfrage auf dem Markt?

Es wird geschätzt, dass das Endverbrauchssegment der Fertigung im Prognosezeitraum das höchste Wachstum innerhalb des Marktes für Big Data-Analysen in der Lieferkette aufweisen wird. Fertigungsabläufe sind komplex und reichen von der Rohstoffbeschaffung bis hin zur Herstellung und Verteilung. Jede Phase erzeugt riesige Datenmengen, die verwendet werden können, um Prozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Qualität zu verbessern. Big Data-Analysen ermöglichen es Herstellern, tiefe Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen, Ineffizienzen zu erkennen und vorausschauende Wartung an Geräten durchzuführen, was alles entscheidend ist, um auf einem globalen Markt wettbewerbsfähig zu sein.

In der Fertigung hat die Fähigkeit, schnelle Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu treffen, erhebliche Auswirkungen auf Produktivität und Kosteneffizienz. Big Data-Analysen bieten Tools für Echtzeitüberwachung und Entscheidungsfindung, sodass Hersteller schnell auf Störungen in der Lieferkette, Nachfrageschwankungen oder Produktionsprobleme reagieren können. Diese Kapazität ist entscheidend, um einen kontinuierlichen Betrieb sicherzustellen und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Darüber hinaus ist die Fertigung Vorreiter bei der Integration von Technologien des Internets der Dinge (IoT), die die Erfassung riesiger Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Gerätesensoren und Fertigungslinien, ermöglichen. Der Einsatz von Big Data Analytics zur Verarbeitung und Analyse von Daten unterstützt Hersteller bei der Optimierung automatisierter Prozesse, der Verbesserung der Produktqualität und der Erhöhung der Transparenz der Lieferkette. Diese technische Synergie ist ein wichtiger Treiber für die erheblichen Investitionen der Branche in Big Data Analytics.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Wie treibt die Expansion der Fertigungs- und Einzelhandelssektoren den Markt im asiatisch-pazifischen Raum an?

Analysten zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum voraussichtlich das höchste Wachstum im Markt für Big Data Analytics der Lieferkette aufweisen. Im asiatisch-pazifischen Raum liegen einige der am schnellsten wachsenden Volkswirtschaften der Welt, darunter China und Indien. Der Aufstieg der Fertigungs- und Einzelhandelssektoren dieser Länder hat die Komplexität und den Umfang der Lieferketten erheblich erweitert. Big Data Analytics ist entscheidend, um diese Komplexität zu bewältigen, Lieferkettenabläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern, was zu einem Bedarf an fortschrittlichen Analyselösungen in der gesamten Region führt.

Darüber hinaus hat die Region einen erheblichen Anstieg bei der Einführung neuer Technologien wie IoT, Automatisierung und KI erlebt. Länder wie Südkorea, Japan und China stehen an der Spitze der technischen Innovation und Infrastrukturentwicklung, was die Integration von Big Data Analytics in das Lieferkettenmanagement erleichtert. Lokale Technologieunternehmen arbeiten ebenfalls daran, Big Data-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die auf regionale Bedürfnisse ausgerichtet sind.

Was sind die Haupttreiber des Marktes für Big Data Analytics in der Lieferkette in Nordamerika?

Es wird geschätzt, dass die Region Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird. Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten, verfügt über eine starke technologische Infrastruktur, die die weit verbreitete Einführung und Integration anspruchsvoller Technologien wie Big Data Analytics, IoT und Cloud Computing in Lieferkettenabläufe ermöglicht. Diese Infrastruktur erleichtert Unternehmen die Implementierung und den Nutzen von Big-Data-Lösungen, da sie enorme Datenmengen und komplizierte Analysen effizient verarbeiten können.

Darüber hinaus investieren nordamerikanische Unternehmen vor allem in neue Technologien, um die betriebliche Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Innovation und kontinuierliche Weiterentwicklung werden stark betont, was durch die Präsenz globaler Technologiegiganten und eine robuste Startup-Kultur, die ständig neue Tools und Technologien entwickelt, vorangetrieben wird. Dieses Klima fördert den Einsatz von Big-Data-Analysen in Lieferketten in zahlreichen Branchen.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für Big-Data-Analysen in Lieferketten ist durch ein ständiges Zusammenspiel von Kräften gekennzeichnet, die Innovation und Differenzierung vorantreiben. Strategische Kooperationen, Fusionen und Übernahmen sowie F&E-Investitionen spielen allesamt eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Wettbewerbsposition von Unternehmen auf dem Markt.

Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für Big Data-Analysen in der Lieferkette gehören

• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Microsoft
• SAS Institute
• JDA Software Group
• Blue Yonder
• Manhattan Associates
• Llamasoftm
• Ambergris
• Amazon Web Services
• Google Cloud Platform
• Accenture
• McKinsey & Unternehmen
• Qlik
• Tableau
• Domo
• InetSoft
• Anaplan

Neueste Entwicklungen

• Im April 2024 gab JDA Software, ein führendes Unternehmen im Bereich Supply Chain Management, die Übernahme von Blue Yonder bekannt, einem weiteren bedeutenden Akteur in diesem Bereich. Diese Konsolidierung stellt eine starke Kraft auf dem Markt für Big Data-Analysen in der Lieferkette dar.
• Im März 2024 veröffentlichte McKinsey & Company, ein weltweit tätiges Beratungsunternehmen, einen Bericht, in dem dargelegt wird, wie künstliche Intelligenz Lieferketten durch Big Data-Analysen verändert. Das Dokument unterstreicht die Bedeutung von KI in Bereichen wie Nachfrageprognosen und Risikomanagement.

Berichtsumfang

Markt für Big Data-Analysen in der Lieferkette, nach Kategorie

Lösung

• Logistikanalysen
• Fertigungsanalysen
• Planung und Beschaffung
• Verkaufs- und Betriebsanalysen
• Visualisierung und Reporting
• Sonstige

Dienstleistung

• Professionelle Dienstleistungen
• Support & Wartungsdienste

Endbenutzer

• Einzelhandel
• Transport und Logistik
• Fertigung
• Gesundheitswesen
• Sonstige

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Südamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen (darunter Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern) Enthält eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblick in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

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