Marktgröße und Prognose für Datenmonetarisierung

Der Markt für Datenmonetarisierung wurde im Jahr 2023 auf 3,5 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2030 voraussichtlich 8,5 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum 2024–2030 mit einer CAGR von 20,3 % wachsen.

Der Markt für Datenmonetarisierung bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse, Produkte oder Dienstleistungen, die verkauft werden können, um Einnahmen zu erzielen. Dieser Markt umfasst verschiedene Strategien und Technologien, die von Organisationen verwendet werden, um ihre Datenbestände zu extrahieren, zu analysieren und zu kommerzialisieren. Es umfasst Techniken wie Datenaggregation, -analyse und -visualisierung, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, die über verschiedene Kanäle monetarisiert werden können.

Globale Markttreiber für die Monetarisierung von Daten

Die Markttreiber für den Markt für die Monetarisierung von Daten können von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Dazu können gehören

• Zunehmendes Datenvolumen Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien hat die Menge der von Organisationen, Personen und vernetzten Geräten produzierten Daten exponentiell zugenommen. Aufgrund des Datenvolumens haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenbestände zu monetarisieren.
• Erweiterte Analyse- und Datentechnologien Dank der Entwicklung von Analysetechniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen nun aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Diese Erkenntnisse können auf verschiedene Weise gewinnbringend genutzt werden, beispielsweise durch die Bereitstellung datengesteuerter Waren und Dienstleistungen oder spezieller Werbung.
• Stärkere Aufmerksamkeit für Strategien zur Monetarisierung von Daten Unternehmen suchen aggressiv nach Möglichkeiten, ihre Datenbestände zu monetarisieren, da sie sich ihres Werts immer mehr bewusst werden. Dies beinhaltet die Erstellung von Plänen für die Vermarktung, Verpackung und den Verkauf von Daten an Dritte oder für die Wertschöpfung durch die Rationalisierung von Entscheidungsprozessen.
• Regulatorisches Umfeld Durch regulatorische Rahmenbedingungen wie CCPA und GDPR, die das Bewusstsein für Datenschutz und -sicherheit geschärft haben, werden Unternehmen dazu veranlasst, konforme Methoden zur Monetarisierung ihrer Datenbestände zu untersuchen. Unternehmen, die an der Monetarisierung von Daten beteiligt sind, müssen die Einhaltung dieser Anforderungen berücksichtigen.
• Datenmarktplätze werden immer beliebter und bieten Möglichkeiten zum Kauf, Verkauf und Austausch von Datenbeständen. Indem sie den Handel zwischen Benutzern und Datenproduzenten erleichtern, erhöhen diese Märkte die Zugänglichkeit und Liquidität innerhalb des Ökosystems der Datenmonetarisierung.
• Branchenkonvergenz und Partnerschaften Um die Datenbestände der anderen zum gegenseitigen Vorteil zu nutzen, arbeiten Branchen immer mehr zusammen und gehen Partnerschaften ein. Branchenübergreifende Kooperationen helfen Unternehmen, neue Einnahmequellen zu erschließen und kreative datengesteuerte Lösungen zu entwickeln.
• Nachfrage nach personalisierten Erlebnissen Kunden erwarten von Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen immer mehr, wenn es um personalisierte Erlebnisse geht. Durch die Monetarisierung von Daten können Unternehmen Verbraucherinformationen nutzen, um maßgeschneiderte Waren, Dienstleistungen und Werbekampagnen zu erstellen, die die Kundenzufriedenheit und -treue steigern.

Globale Beschränkungen des Datenmonetarisierungsmarktes

Mehrere Faktoren können als Beschränkungen oder Herausforderungen für den Datenmonetarisierungsmarkt wirken. Dazu können gehören

• Datenschutzprobleme Unternehmen, die versuchen, ihre Daten zu monetarisieren, stehen aufgrund zunehmender Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz vor großen Hindernissen. Strenge Beschränkungen für Datenverwaltung und -berechtigung werden durch gesetzliche Vorschriften wie CCPA und DSGVO durchgesetzt, daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Einhaltung der Vorschriften aufrechtzuerhalten und die Privatsphäre der Kunden zu schützen.
• Fehlende Datenqualität und -verwaltung Unzureichende Datenverwaltung und -qualität können die Datenmonetarisierungsbemühungen weniger erfolgreich machen. Der Wertbeitrag für Initiativen zur Monetarisierung von Daten kann durch ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten negativ beeinflusst werden, da diese zu nicht vertrauenswürdigen Erkenntnissen und Urteilen führen können. Um die Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Datenbeständen sicherzustellen, müssen starke Governance- und Qualitätsrahmen geschaffen werden.
• Datensilos und -fragmentierung Innerhalb von Organisationen können Datensilos und -fragmentierung Schwierigkeiten für Initiativen zur Datenmonetarisierung darstellen. Unterschiedliche Systeme und Datenquellen behindern die Datenintegration und -interoperabilität, was es schwierig macht, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und den vollen Wert von Datenbeständen auszuschöpfen. Um den Wert von Datenmonetarisierungsprojekten zu maximieren, müssen organisatorische Grenzen aufgebrochen und eine Kultur des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit gefördert werden.
• Mangel an Wissen und Erfahrung Viele Unternehmen sind sich des potenziellen Werts ihrer Datenbestände nicht bewusst und es kann ihnen auch an dem Wissen oder der Erfahrung mangeln, die für eine erfolgreiche Monetarisierung erforderlich sind. Um dieses Hindernis zu überwinden, müssen die Beteiligten über die Vorteile der Datenmonetarisierung aufgeklärt und Unterstützung und Schulungen zur Entwicklung von Datenanalysefähigkeiten angeboten werden.
• Komplexität der Monetarisierungsstrategie Die Erstellung und Umsetzung eines profitablen Datenmonetarisierungsplans kann viel Arbeit und Ressourcen erfordern. Unternehmen müssen eine Reihe von Problemen bewältigen, darunter die Auswahl von Zielmärkten, Preisstrategien, Vertriebswege und wertvolle Datenbestände. Der Erfolg auf dem Markt für Datenmonetarisierung kann durch mangelnde Klarheit oder Erfahrung bei der Entwicklung und Umsetzung von Monetarisierungsstrategien beeinträchtigt werden.
• Wettbewerbslandschaft In der immer wettbewerbsintensiveren Datenmonetarisierungsbranche kämpfen viele Unternehmen um Marktanteile. Startups, Datenbroker und etablierte Technologieunternehmen wetteifern alle um die Möglichkeit, von der Datenmonetarisierung zu profitieren. In diesem hart umkämpften Umfeld kann es für Unternehmen schwierig sein, sich von der Konkurrenz abzuheben und Marktanteile zu gewinnen.
• Ethische und soziale Probleme Der angemessene Umgang mit Daten und ihre möglichen Auswirkungen auf Menschen und die Gesellschaft werfen ethische und soziale Probleme auf, die durch die Datenmonetarisierung aufgeworfen werden. Wenn Prozesse zur Datenmonetarisierung nicht ethisch und transparent durchgeführt werden, können Probleme wie Voreingenommenheit, Diskriminierung und Datenausbeutung auftreten. Um Glaubwürdigkeit aufzubauen und Vertrauen in die Datenmonetarisierungsbranche zu fördern, müssen diese Probleme angegangen und moralische Standards aufrechterhalten werden.

Globale Segmentierungsanalyse des Datenmonetarisierungsmarktes

Der globale Datenmonetarisierungsmarkt ist segmentiert auf der Grundlage von Datentyp, Monetarisierungsmethode, Branche und Geografie.

Datenmonetarisierungsmarkt nach Datentyp

• Strukturierte Daten Daten, die vorbestimmt und auf eine bestimmte Weise angeordnet sind, wie sie in Datenbanken, Kalkulationstabellen und Tabellen zu finden sind, werden als strukturierte Daten bezeichnet.
• Unstrukturierte Daten Unstrukturierten Daten, zu denen textlastige Dateien wie E-Mails, Social-Media-Beiträge und Multimedia-Material gehören, fehlt ein vorgegebenes Format.
• Halbstrukturierte Daten Halbstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationen wie XML-Dateien und JSON-Dokumente, die eine gewisse Struktur haben, aber nicht ordentlich in ein relationales System passen. Datenbank.
• Schutzausrüstung Gegenstände, die die Sicherheit der Spieler während des Spiels gewährleisten, wie Polsterung, Kopfbedeckung und Mundschutz.

Markt für Datenmonetarisierung nach Monetarisierungsmethode

• Direkte Monetarisierung Direkte Gebührenerhebung an Dritte für den Verkauf von Rohdaten oder verarbeiteten Daten.
• Indirekte Monetarisierung Verwendung von Daten zur Verbesserung bereits bestehender Waren oder Dienstleistungen, zur Gewinnung von Kunden oder zur Steigerung der Produktivität, was alles indirekt zur Erzielung von Einnahmen führt.
• Abonnementbasierte Monetarisierung Das Anbieten von Datenzugriff oder -einblicken über abonnementbasierte Modelle, bei denen Kunden eine regelmäßige Gebühr für den Zugriff auf Datenprodukte oder -dienste zahlen, wird als abonnementbasierte Monetarisierung bezeichnet.
• Pay-per-Use-Monetarisierung Die Gebührenerhebung an Kunden nach der Nutzung von Datendiensten oder Waren auf Cost-per-Use-Basis wird als Monetarisierung bezeichnet; Dies wird häufig durch nutzungsbasierte Preissysteme oder nutzungsabhängige Abrechnung erreicht.

Markt für Datenmonetarisierung nach Branchen

• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) Geld verdienen mit Betrugserkennungstools, Risikoanalysen, Erkenntnissen zum Kundenverhalten und Daten zu Finanztransaktionen.
• Gesundheitswesen Nutzung klinischer Daten, realer Beweise und Patientenakten zur Förderung der medizinischen Forschung, personalisierter Therapie und Gesundheitsanalysen.
• Einzelhandel und E-Commerce Lieferkettenoptimierung, maßgeschneidertes Marketing und personalisierte Vorschläge können durch Monetarisierung der Kaufhistorie, der Surfgewohnheiten und demografischer Informationen der Verbraucher erreicht werden.
• Telekommunikation und Medien Nutzung von Abonnentendaten, Nutzungstrends und Erkenntnissen zur Netzwerkauslastung zur Generierung von Einnahmen für Netzwerkoptimierung, Inhaltsempfehlungen und gezielte Werbung.
• Fertigung Nutzung von Lieferkettendaten, Produktionsmetriken und Maschinensensordaten zur Generierung von Einnahmen für Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und vorausschauende Wartung.
• Transport und Logistik Optimale Nutzung von Erkenntnissen zur Routenoptimierung, Flottenverfolgungsdaten und Transportanalysen zur Verbesserung von Kundenservice, Kraftstoffeffizienz und Logistikmanagement.

Markt für Datenmonetarisierung nach Geografie

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

Wichtige Akteure

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt für Datenmonetarisierung sind

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• com, Inc.
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Accenture plc
• Infosys Limited
• Capgemini SE
• Adobe Inc.
• Google LLC

Berichtsumfang

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Forschungsmethodik der Marktforschung

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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 Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, in denen das schnellste Wachstum erwartet wird und die den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt sowie Angabe der Faktoren, 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 der wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern beinhalten Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

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