Previsione delle serie temporali Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (software, servizio), per applicazione (pianificazione aziendale, settore finanziario, medico) e per previsione regionale dal 2026 al 2035

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MERCATO DELLE PREVISIONI DELLE SERIE TEMPORANEEPANORAMICA

Il mercato globale delle previsioni delle serie temporali è destinato a crescere da circa 0,34 miliardi di dollari nel 2026, per raggiungere 0,52 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 5,2% tra il 2026 e il 2035. Nord America ~40%, Europa ~30%, APAC ~25%.

Il mercato delle previsioni delle serie temporali è specializzato in strumenti e strategie per prevedere valori futuri basati totalmente su statistiche storiche. Questo mercato è cresciuto in modo significativo grazie ai progressi nell'apprendimento automatico, nell'intelligenza artificiale e nell'analisi statistica. Settori come la finanza, la vendita al dettaglio,assistenza sanitariae la produzione sfrutta le previsioni delle serie temporali per soddisfare i requisiti di pianificazione, gestione delle scorte, analisi monetaria e protezione predittiva. I principali attori forniscono software e strutture che offrono previsioni in tempo reale, rilevamento di anomalie e analisi delle tendenze. Man mano che i dati crescono considerevolmente in termini di dimensioni e la forza computazionale aumenta, la precisione e l'applicabilità delle previsioni delle serie temporali continuano ad amplificarsi, sfruttando l'innovazione e il forte guadagno in vari settori.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Crescita del mercato frenata dalla pandemia a causa di situazioni logistiche impegnative

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia di COVID-19 ha avuto un impatto negativo sul boom delle serie temporali che prevedono la crescita del mercato con numerosi approcci. In primo luogo, la natura eccezionale della pandemia ha indotto enormi sconvolgimenti nei modelli di dati storici, causando una diminuzione dell'accuratezza e dell'affidabilità delle previsioni. Molte maree, che dipendevano da fatti storici stabili, sono diventate molto meno efficaci nel prevedere le tendenze future in un contesto di volatilità. In secondo luogo, le crisi finanziarie e i tagli finanziari hanno portato a una diminuzione degli investimenti in apparecchiature e tecnologie di previsione superiori, poiché le aziende hanno dato priorità a situazioni operative impegnative istantanee rispetto a lunghi periodi di iniziative strategiche. Inoltre, le interruzioni della catena di fornitura e l'alterazione dei comportamenti degli acquirenti hanno reso più complessi gli sforzi di previsione, rendendo difficile per le aziende modificare rapidamente i propri modelli. L'insieme di questi fattori ha ostacolato l'aumento e il miglioramento del mercato delle previsioni delle serie temporali nel corso della pandemia.

ULTIME TENDENZE

La crescente integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) aiuta il mercato a crescere

Un'ultima tendenza che sta guidando il boom nel mercato delle previsioni delle serie temporali è l'integrazione dell'intelligenza sintetica (AI) e dell'apprendimento tramite gadget (ML). Queste tecnologie amplificano l'accuratezza e le prestazioni delle previsioni attraverso l'adattamento meccanico di nuovi stili statistici e anomalie. L'uso di modelli di deep learning, insieme alle reti LSTM (Long Short-Term Memory), ha migliorato la capacità di speculare su record di serie temporali complesse e non lineari. Inoltre, le soluzioni di previsione basate sul cloud stanno guadagnando terreno, presentando sistemi scalabili e raggiungibili per l'analisi statistica in tempo reale. La crescente adozione di apparecchiature di previsione automatica, che riducono la necessità di intervento manuale, sta alimentando allo stesso modo la crescita del mercato. Questi progressi consentono alle aziende di fare scelte ottimali, migliorando le prestazioni operative.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, oltre il 72% degli strumenti di analisi avanzata nel 2024 ha integrato algoritmi basati sull'intelligenza artificiale, in particolare il deep learning, in modelli di previsione di serie temporali per settori come energia, sanità e produzione.
• Secondo i dati del Digital Economy and Society Index (DESI) della Commissione Europea, il 38% delle aziende manifatturiere nell'UE ha adottato software di previsione delle serie temporali per la manutenzione predittiva e l'automazione della catena di fornitura entro il primo trimestre del 2025.

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MERCATO DELLE PREVISIONI DELLE SERIE TEMPORANEE SEGMENTAZIONE

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato può essere classificato in software e servizi

• Software: questa fase consiste in vari strumenti e sistemi progettati per la previsione delle serie temporali. Questi programmi software utilizzano strategie statistiche, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per indagare fatti antichi e prevedere tendenze future. Gli esempi includono software di previsione specializzati, moduli integrati all'interno di piattaforme di analisi dei dati più ampie e strumenti di previsione totalmente basati su cloud. Le funzionalità principali includono spesso l'analisi dei record in tempo reale, il rilevamento delle anomalie e modelli di previsione personalizzabili.

• Servizio: questo segmento comprende le offerte degli esperti fornite per facilitare l'implementazione e l'ottimizzazione della previsione della raccolta temporale. I servizi possono includere anche consulenza, miglioramento di modelli personalizzati, integrazione con le strutture attuali, formazione e assistenza continua. Queste offerte aiutano le aziende a massimizzare i costi dei loro strumenti di previsione e a fornire previsioni corrette e affidabili su misura per i loro desideri specifici e le esigenze del settore.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in industria energetica, industria edile, trasporti, ecc

• Pianificazione aziendale: in questo segmento, gli strumenti di previsione delle serie temporali vengono utilizzati per la pianificazione della domanda, il controllo delle scorte, l'ottimizzazione della catena di fornitura e la previsione delle vendite. Le aziende sfruttano queste previsioni per fare scelte consapevoli, ottimizzare le operazioni e migliorare la pianificazione strategica.

• Settore finanziario: questa sezione prevede l'uso delle previsioni di raccolta temporale per prevedere i prezzi delle azioni, le tendenze del mercato, gli indicatori monetari e il controllo delle minacce. Gli istituti finanziari utilizzano modelli di previsione avanzati per lavorare su tecniche di acquisto e vendita, gestione del portafoglio e pianificazione economica.

• Medicina: in ambito scientifico, la previsione delle serie temporali viene applicata per estrapolare epidemie di malattie, ricoveri di pazienti e allocazione delle risorse. Ospedali e fornitori di servizi sanitari utilizzano le previsioni per monitorare la deriva dei malati, pianificare le esigenze di personale e ottimizzare l'utilizzo di attrezzature e forniture scientifiche.

FATTORI DRIVER

Adozione di una soluzione basata su cloud per guidare la crescita del mercato

Il cloud computing ha democratizzato l'accesso a sofisticate capacità di previsione attraverso la presentazione di strutture scalabili e flessibili. Le previsioni basate sul cloud consentono alle agenzie di integrare senza problemi le risorse informative, installare rapidamente modelli predittivi e ridimensionare le risorse come desiderato. Questa accessibilità riduce prematuramente le spese relative alle infrastrutture e alla manutenzione, rendendo l'era delle previsioni avanzate a portata di mano di gruppi di tutte le dimensioni. Inoltre, i sistemi cloud facilitano la collaborazione e la condivisione delle informazioni tra i gruppi, accelerando l'innovazione e guidando la crescita del mercato man mano che sempre più gruppi adottano strategie agili e basate sui record.

• Secondo l'Unione internazionale delle telecomunicazioni (ITU), nel 2023 c'erano oltre 16,7 miliardi di dispositivi IoT a livello globale, determinando una domanda esponenziale di previsioni di dati di serie temporali in tempo reale nei settori della logistica, dell'agricoltura e delle infrastrutture.
• Sulla base dei risultati del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, oltre il 45% delle aziende elettriche negli Stati Uniti ora utilizza strumenti di previsione delle serie temporali per ottimizzare la distribuzione dell'energia e la previsione del carico, in particolare nell'integrazione delle energie rinnovabili.

Progressi tecnologici per alimentare la crescita del mercato

La tecnologia AI, come gli algoritmi di apprendimento automatico (ad esempio, le reti LSTM), hanno rivoluzionato la previsione delle serie temporali migliorando l'accuratezza e l'adattabilità. Questi modelli basati sull'intelligenza artificiale possono scoprire meccanicamente stili complessi nei fatti storici, migliorando la precisione delle previsioni anche in presenza di tendenze informative rischiose e non lineari. Le aziende di tutti i settori traggono vantaggio dagli strumenti di previsione basati sull'intelligenza artificiale che consentono valutazioni in tempo reale, rilevamento di anomalie e approfondimenti predittivi, facilitando un migliore processo decisionale e un'efficienza operativa migliore.

FATTORI LIMITANTI

Le preoccupazioni sulla privacy e gli ostacoli nella disponibilità dei dati frenano la crescita del mercato

Esistono diversi elementi frenanti nella crescita del mercato delle previsioni delle serie temporali. In primo luogo, gli standard informativi e gli ostacoli alla disponibilità possono impedire previsioni corrette, in particolare quando le statistiche storiche sono incomplete, incoerenti o distorte. In secondo luogo, la complessità di imporre e preservare modelli di previsione superiori pone ostacoli, richiedendo competenze specializzate e risorse che non tutti i gruppi possiedono più. In terzo luogo, le questioni normative e di privacy relative all'utilizzo e all'archiviazione dei dati possono limitarne l'adozione, soprattutto in settori regolamentati come quello sanitario e finanziario. Infine, la resistenza al cambiamento e l'inerzia organizzativa possono anche ostacolare l'adozione di nuove tecnologie di previsione, indipendentemente dal loro potenziale, ritardando la crescita del mercato e l'innovazione nell'analisi delle previsioni.

• Secondo un rapporto del 2024 del World Economic Forum, il 53% delle organizzazioni globali ha citato la mancanza di professionisti qualificati come un ostacolo nell'implementazione efficace delle previsioni delle serie temporali nei sistemi operativi.
• Come rilevato dall'Agenzia dell'Unione europea per la sicurezza informatica (ENISA), il 41% dei modelli di dati basati sull'intelligenza artificiale, comprese le previsioni delle serie temporali, sono stati ritardati o bloccati nell'implementazione a causa della conformità al GDPR e a normative simili sulla protezione dei dati nel 2023-2024.

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MERCATO DELLE PREVISIONI DELLE SERIE TEMPORANEE APPROFONDIMENTI REGIONALI

Il Nord America dominerà il mercato grazie a ingenti investimenti in infrastrutture e tecnologia

Il mercato è principalmente suddiviso in Europa, America Latina, Asia Pacifico, Nord America, Medio Oriente e Africa.

Il Nord America è la regione leader nella quota di mercato delle previsioni di serie temporali. Diversi fattori contribuiscono a questa dominanza. In primo luogo, il luogo vanta un'elevata percentuale di importanti società tecnologiche e startup innovative che impongono miglioramenti nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, fondamentali per una previsione raffinata della raccolta temporale. In secondo luogo, il Nord America dispone di una solida infrastruttura che supporta il cloud computing e un'enorme analisi dei dati, facilitando la gigantesca adozione di soluzioni di previsione. Inoltre, investimenti massicci in ricerca e sviluppo e ambienti normativi favorevoli ispirano l'innovazione tecnologica. La presenza di diversi settori, dalla finanza alla sanità, che fanno grande affidamento sul processo decisionale basato sui dati, spinge ulteriormente il boom del mercato. Infine, la forte enfasi della regione sulla trasformazione virtuale e sulla pianificazione strategica aziendale sottolinea la posizione critica di previsioni accurate nel preservare il vantaggio.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

Principali attori del settore che plasmano il mercato delle previsioni delle serie temporali attraverso l'innovazione e le collaborazioni di partnership. Questi gruppi spingono la crescita del mercato con l'aiuto di algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in continua evoluzione, migliorando la precisione e l'efficienza degli strumenti di previsione. Partenariati e collaborazioni strategiche, inclusa l'integrazione di soluzioni di previsione con strutture cloud come Microsoft Azure e Google Cloud, offrono attrezzature scalabili e maneggevoli a un mercato target più ampio. Le joint venture e le collaborazioni con leader di settore consentono risposte su misura, affrontando le sfide in settori come la finanza, la sanità e la vendita al dettaglio. Promuovendo l'innovazione e creando partnership sinergiche, questi attori ampliano la loro portata sul mercato e stabiliscono inoltre nuovi standard nell'analisi predittiva e nel processo decisionale.

• DataRobot: secondo il rapporto ufficiale sulle prestazioni del 2024 di DataRobot, la sua piattaforma automatizzata di machine learning ha gestito oltre 10 milioni di previsioni di serie temporali al mese, principalmente nei settori finanziario e assicurativo.
• GMDH Streamline: la società ha riferito che oltre 800 aziende di produzione e vendita al dettaglio hanno utilizzato la sua soluzione di previsione della domanda nel 2024, contribuendo a ridurre le scorte in media del 22%.

Elenco delle principali società di previsione delle serie temporali

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

SVILUPPO INDUSTRIALE

Settembre 2023:Un ultimo sviluppo nel mercato delle previsioni delle serie temporali è il rilascio di Amazon Web Services (AWS) Forecast. AWS Forecast sfrutta l'apprendimento automatico per fornire previsioni abbastanza accurate, consentendo alle agenzie di effettuare selezioni informate con maggiore sicurezza. Il vettore semplifica il processo di previsione storicamente complicato automatizzando la configurazione, la formazione e l'implementazione dei modelli predittivi. Gli utenti possono integrare informazioni storiche da più risorse e applicare algoritmi superiori con una conoscenza minima o minima dell'apprendimento automatico. Questa innovazione risponde alla necessità di apparecchiature di previsione scalabili, affidabili e di facile utilizzo, rendendo l'analisi predittiva più raffinata e accessibile a una gamma più ampia di aziende. Diminuendo gli ostacoli tecnici e migliorando l'accuratezza delle previsioni, AWS Forecast influenza sostanzialmente l'efficienza operativa e la pianificazione strategica in vari settori.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il mercato delle previsioni delle serie temporali è pronto per una crescita colossale, guidata dai progressi nell'intelligenza artificiale e dalla crescente adozione di soluzioni basate su cloud. Nonostante sfide quali problemi di standard di informazione e complessità dell'implementazione del modello, il mercato trae vantaggio da una solida innovazione e da partenariati strategici tra i principali attori del settore. Regioni come il Nord America guidano il mercato grazie alla loro infrastruttura tecnologica e ai finanziamenti in ricerca e sviluppo. Gli sviluppi recenti, come AWS Forecast, evidenziano la tendenza a rendere più disponibili strumenti di previsione raffinati. Poiché le aziende di vari settori si affidano a una corretta analisi predittiva, il mercato delle previsioni delle serie temporali si allargherà e si evolverà.