Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Zeitreihenprognosen, nach Typ (Software, Service), nach Anwendung (Geschäftsplanung, Finanzbranche, Medizin) und nach regionaler Prognose von 2026 bis 2035

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ZEITREIHEN-PROGNOSEMARKTÜBERBLICK

Der weltweite Markt für Zeitreihenprognosen soll von etwa 0,34 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 0,52 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 steigen und zwischen 2026 und 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 5,2 % wachsen. Nordamerika ~40 %, Europa ~30 %, APAC ~25 %.

Der Markt für Zeitreihenprognosen ist auf Tools und Strategien zur Vorhersage zukünftiger Werte spezialisiert, die ausschließlich auf historischen Statistiken basieren. Dieser Markt ist aufgrund der Fortschritte im maschinellen Lernen, der künstlichen Intelligenz und der statistischen Analyse erheblich gewachsen. Branchen wie Finanzen, Einzelhandel,Gesundheitspflegeund Produktion nutzen Zeitreihenprognosen, um die Anforderungen der Planung, Lagerverwaltung, monetären Analyse und des prädiktiven Schutzes zu erfüllen. Wichtige Akteure stellen Software und Strukturen bereit, die Echtzeitprognosen, Anomalieerkennung und Trendanalysen ermöglichen. Da die Datenmenge erheblich zunimmt und die Rechenleistung zunimmt, nimmt die Präzision und Anwendbarkeit von Zeitreihenprognosen durch Innovation und starke Fortschritte in verschiedenen Sektoren weiter zu.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Marktwachstum durch Pandemie aufgrund logistischer Herausforderungen eingeschränkt

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die COVID-19-Pandemie hat den Boom der Zeitreihen, die das Marktwachstum prognostizieren, in zahlreichen Ansätzen negativ beeinflusst. Erstens führte der außergewöhnliche Charakter der Pandemie zu massiven Störungen der historischen Datenmuster, was zu einer geringeren Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen führte. Viele Gezeiten, die von stabilen historischen Fakten abhingen, sind angesichts der Volatilität viel weniger effektiv bei der Vorhersage zukünftiger Trends. Zweitens führten finanzielle Abschwünge und Finanzierungskürzungen zu geringeren Investitionen in hochwertige Prognosegeräte und -technologien, da Unternehmen sofortigen operativen anspruchsvollen Situationen Vorrang vor langen Zeiträumen strategischer Initiativen einräumten. Darüber hinaus führten Unterbrechungen der Lieferkette und verändertes Käuferverhalten zu einer Komplexität der Prognosebemühungen, was es für Unternehmen schwierig machte, ihre Modelle schnell zu ändern. Diese Faktoren insgesamt behinderten das Wachstum und die Verbesserung des Marktes für Zeitreihenprognosen im Verlauf der Pandemie.

NEUESTE TRENDS

Die zunehmende Integration von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) trägt zum Marktwachstum bei

Ein aktueller Trend, der den Boom auf dem Markt für Zeitreihenprognosen vorantreibt, ist die Integration von synthetischer Intelligenz (KI) und Gadget-Lernen (ML). Diese Technologien erhöhen die Genauigkeit und Leistung von Prognosen durch mechanische Anpassung neuer statistischer Stile und Anomalien. Die Verwendung von Deep-Learning-Modellen zusammen mit LSTM-Netzwerken (Long Short-Term Memory) hat die Fähigkeit zur Spekulation komplexer, nichtlinearer Zeitreihenaufzeichnungen verbessert. Darüber hinaus gewinnen cloudbasierte Prognoselösungen an Bedeutung, die skalierbare und erreichbare Systeme für statistische Echtzeitanalysen bieten. Der zunehmende Einsatz automatischer Prognosegeräte, die den Bedarf an manuellen Eingriffen verringern, treibt das Marktwachstum ebenfalls voran. Diese Fortschritte ermöglichen es Unternehmen, bessere optimale Entscheidungen zu treffen und so die Betriebsleistung zu verbessern.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) integrierten über 72 % der fortschrittlichen Analysetools im Jahr 2024 KI-basierte Algorithmen, insbesondere Deep Learning, in Zeitreihenprognosemodellen für Sektoren wie Energie, Gesundheitswesen und Fertigung.
• Laut Daten des Digital Economy and Society Index (DESI) der Europäischen Kommission haben 38 % der Fertigungsunternehmen in der EU bis zum ersten Quartal 2025 Zeitreihenprognosesoftware für vorausschauende Wartung und Lieferkettenautomatisierung eingeführt.

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ZEITREIHEN-PROGNOSEMARKT SEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf der Art kann der Markt in Software und Service kategorisiert werden

• Software: Diese Phase besteht aus verschiedenen Tools und Systemen, die für die Zeitreihenvorhersage entwickelt wurden. Diese Softwareprogramme nutzen statistische Strategien, maschinelles Lernen und KI, um alte Fakten zu untersuchen und zukünftige Tendenzen zu erwarten. Beispiele hierfür sind spezielle Prognosesoftware, integrierte Module in umfassenderen Datenanalyseplattformen und cloudbasierte Komplettprognosetools. Zu den Hauptfunktionen gehören häufig die Analyse von Aufzeichnungen in Echtzeit, die Erkennung von Anomalien und anpassbare Prognosemodelle.

• Service: Dieses Segment umfasst die Expertenangebote, die zur Unterstützung der Implementierung und Optimierung von Zeiterfassungsprognosen bereitgestellt werden. Die Dienstleistungen können auch Beratung, kundenspezifische Modellverbesserung, Integration in bestehende Strukturen, Schulung und laufende Hilfe umfassen. Diese Angebote helfen Unternehmen dabei, die Kosten für ihre Prognosetools zu maximieren und sichere, zuverlässige Prognosen zu erstellen, die auf ihre individuellen Wünsche und Branchenanforderungen zugeschnitten sind.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Energieindustrie, Bauindustrie, Transportwesen und andere eingeteilt werden

• Geschäftsplanung: In diesem Segment werden Zeitreihenprognosetools für die Bedarfsplanung, Bestandskontrolle, Lieferkettenoptimierung und Umsatzprognose verwendet. Unternehmen nutzen diese Prognosen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und die strategische Planung zu verbessern.

• Finanzindustrie: In diesem Abschnitt geht es um die Verwendung von Zeiterfassungsprognosen zur Vorhersage von Lagerpreisen, Markttendenzen, Währungsindikatoren und Bedrohungskontrolle. Finanzinstitute nutzen fortschrittliche Prognosemodelle, um an Kauf- und Verkaufsstrategien, Portfoliomanagement und Wirtschaftsplanung zu arbeiten.

• Medizin: Im naturwissenschaftlichen Fach werden Zeitreihenprognosen angewendet, um Krankheitsausbrüche, Patientenaufnahmen und Ressourcenzuweisungen zu extrapolieren. Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister nutzen Prognosen, um die Entwicklung der Kranken zu überwachen, den Personalbedarf zu planen und den Einsatz wissenschaftlicher Geräte und Materialien zu optimieren.

FAHRFAKTOREN

Einführung einer cloudbasierten Lösung, um das Marktwachstum voranzutreiben

Cloud Computing hat den Zugang zu anspruchsvollen Prognosefunktionen durch die Bereitstellung skalierbarer und flexibler Strukturen demokratisiert. Cloudbasierte Prognosen ermöglichen es Behörden, Informationsressourcen problemlos zu integrieren, prädiktive Modelle schnell zu installieren und Ressourcen nach Bedarf zu skalieren. Durch diese Zugänglichkeit werden die Kosten für Infrastruktur und Wartung deutlich reduziert, sodass fortschrittliche Prognosen für Unternehmen jeder Größe verfügbar sind. Darüber hinaus erleichtern Cloud-Systeme die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch zwischen Gruppen, beschleunigen Innovationen und treiben das Marktwachstum voran, da immer mehr Gruppen agile, datenbasierte Strategien verfolgen.

• Nach Angaben der International Telecommunication Union (ITU) gab es im Jahr 2023 weltweit über 16,7 Milliarden IoT-Geräte, was zu einer exponentiellen Nachfrage nach Echtzeit-Zeitreihendatenprognosen in den Bereichen Logistik, Landwirtschaft und Infrastruktur führte.
• Basierend auf Erkenntnissen des US-Energieministeriums nutzen mittlerweile über 45 % der Energieversorger in den USA Zeitreihenprognosetools zur Optimierung der Energieverteilung und Lastprognose, insbesondere bei der Integration erneuerbarer Energien.

Fortschritte in der Technologie sollen das Marktwachstum vorantreiben

KI-Technologien wie maschinelle Lernalgorithmen (z. B. LSTM-Netzwerke) haben die Zeitreihenvorhersage durch verbesserte Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit revolutioniert. Diese KI-gesteuerten Modelle können komplexe Stile in historischen Fakten automatisch erkennen und so die Präzision von Prognosen selbst bei riskanten und nichtlinearen Informationstendenzen verbessern. Unternehmen aller Branchen profitieren von KI-gestützten Prognosetools, die eine Echtzeitbewertung, Anomalieerkennung und prädiktive Erkenntnisse ermöglichen und so eine bessere Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz ermöglichen.

EINHALTENDE FAKTOREN

Datenschutzbedenken und Hindernisse bei der Verfügbarkeit von Daten bremsen das Marktwachstum

Es gibt mehrere hemmende Faktoren für das Wachstum des Marktes für Zeitreihenprognosen. Erstens können Informationsstandards und Verfügbarkeitshindernisse korrekte Vorhersagen verhindern, insbesondere wenn historische Statistiken unvollständig, inkonsistent oder verzerrt sind. Zweitens stellt die Komplexität der Einführung und Aufrechterhaltung überlegener Prognosemodelle Hindernisse dar, die spezielles Fachwissen und Ressourcen erfordern, über die nicht mehr alle Gruppen verfügen. Drittens können regulatorische und Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit der Nutzung und Speicherung von Datensätzen die Akzeptanz einschränken, insbesondere in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen. Schließlich können Widerstand gegen Veränderungen und organisatorische Trägheit auch die Einführung neuer Prognosetechnologien behindern, unabhängig von ihrem Potenzial, und so die Marktausweitung und Innovation in der Prognoseanalyse verzögern.

• Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2024 nannten 53 % der globalen Organisationen den Mangel an qualifizierten Fachkräften als Hindernis für die effektive Umsetzung von Zeitreihenprognosen in operativen Systemen.
• Wie die Agentur der Europäischen Union für Cybersicherheit (ENISA) feststellte, wurde die Bereitstellung von 41 % der KI-gesteuerten Datenmodelle, einschließlich Zeitreihenprognosen, aufgrund der Einhaltung der DSGVO und ähnlicher Datenschutzbestimmungen im Zeitraum 2023–2024 verzögert oder blockiert.

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ZEITREIHEN-PROGNOSEMARKT REGIONALE EINBLICKE

Nordamerika wird aufgrund enormer Investitionen in Infrastruktur und Technologie den Markt dominieren

Der Markt ist hauptsächlich in Europa, Lateinamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Nordamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika ist die führende Region bei der Marktanteilsprognose für Zeitreihen. Zu dieser Dominanz tragen mehrere Faktoren bei. Erstens verfügt der Ort über einen hohen Anteil bedeutender Technologieunternehmen und innovativer Startups, die Verbesserungen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen vorantreiben, die für eine verfeinerte Zeiterfassungsprognose von entscheidender Bedeutung sind. Zweitens verfügt Nordamerika über eine robuste Infrastruktur, die Cloud Computing und umfangreiche Datensatzanalysen unterstützt und die enorme Einführung von Prognoselösungen erleichtert. Darüber hinaus fördern umfassende Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie günstige regulatorische Rahmenbedingungen technologische Innovationen. Die Präsenz verschiedener Branchen, vom Finanzwesen bis zum Gesundheitswesen, die stark auf datengesteuerte Entscheidungsfindung angewiesen sind, treibt den Marktboom weiter voran. Schließlich unterstreicht die starke Betonung der Region auf virtuelle Transformation und strategische Unternehmensplanung die entscheidende Rolle genauer Prognosen bei der Wahrung des Vorteils.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Wichtige Akteure der Branche prägen den Markt für Zeitreihenprognosen durch Innovation und Partnerschaftskooperationen. Diese Gruppen forcieren das Marktwachstum mithilfe kontinuierlich weiterentwickelter KI- und maschineller Lernalgorithmen und verbessern so die Präzision und Effizienz von Prognosegeräten. Strategische Partnerschaften und Kooperationen, einschließlich der Integration von Prognoselösungen mit Cloud-Strukturen wie Microsoft Azure und Google Cloud, bieten skalierbare und praktische Geräte für einen breiteren Zielmarkt. Joint Ventures und Kooperationen mit Branchenführern ermöglichen maßgeschneiderte Antworten auf Herausforderungen in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel. Durch die Förderung von Innovationen und die Schaffung synergistischer Partnerschaften erweitern diese Akteure ihre Markterschließung und setzen darüber hinaus neue Maßstäbe in der prädiktiven Analyse und Entscheidungsfindung.

• DataRobot: Laut dem offiziellen Leistungsbericht 2024 von DataRobot verarbeitete seine automatisierte Plattform für maschinelles Lernen über 10 Millionen Zeitreihenprognosen pro Monat, hauptsächlich im Finanz- und Versicherungssektor.
• GMDH Streamline: Das Unternehmen berichtete, dass im Jahr 2024 über 800 Einzelhandels- und Fertigungsunternehmen seine Nachfrageprognoselösung nutzten und so dazu beitrugen, Fehlbestände um durchschnittlich 22 % zu reduzieren.

Liste der Top-Unternehmen für Zeitreihenprognosen

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

INDUSTRIELLE ENTWICKLUNG

September 2023:Eine neueste Entwicklung auf dem Markt für Zeitreihenprognosen ist die Veröffentlichung von Amazon Web Services (AWS) Forecast. AWS Forecast nutzt maschinelles Lernen, um ziemlich genaue Prognosen zu liefern, sodass Agenturen fundierte Entscheidungen mit größerer Sicherheit treffen können. Der Netzbetreiber vereinfacht den historisch komplizierten Prognoseprozess, indem er die Einrichtung, Schulung und Bereitstellung von Prognosemodellen automatisiert. Benutzer können historische Informationen aus mehreren Ressourcen integrieren und überlegene Algorithmen anwenden, ohne sich mit maschinellem Lernen auskennen zu müssen. Diese Innovation erfüllt den Bedarf an skalierbaren, zuverlässigen und benutzerfreundlichen Prognosegeräten und macht prädiktive Analysen verfeinert und für ein breiteres Spektrum von Unternehmen zugänglich. Durch die Verringerung technischer Hindernisse und die Verbesserung der Prognosegenauigkeit hat AWS Forecast erheblichen Einfluss auf die betriebliche Effizienz und die strategische Planung in verschiedenen Branchen.

BERICHTSBEREICH

Der Markt für Zeitreihenprognosen steht vor einem kolossalen Wachstum, das durch Fortschritte in der KI und die zunehmende Einführung cloudbasierter Lösungen vorangetrieben wird. Trotz Herausforderungen wie Problemen beim Informationsstandard und der Komplexität der Modellimplementierung profitiert der Markt von robusten Innovationen und strategischen Partnerschaften zwischen wichtigen Branchenakteuren. Regionen wie Nordamerika sind aufgrund ihrer technologischen Infrastruktur und der Finanzierung von Forschung und Entwicklung marktführend. Jüngste Entwicklungen wie AWS Forecast verdeutlichen die Tendenz, verfeinerte Prognosetools stärker verfügbar zu machen. Da Unternehmen in verschiedenen Branchen auf korrekte prädiktive Analysen angewiesen sind, wird der Markt für Zeitreihenprognosen größer und weiterentwickelt.