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Dépenses informatiques mondiales de Big Data sur les marchés financiers: analyse approfondie, rapport de recherche, segments clés, paysage concurrentiel, grandes marques et opportunités de croissance future jusqu’en 2023

Les services financiers sont parmi les industries les plus axées sur les données. Les institutions de services financiers opèrent dans des environnements réglementaires qui obligent les entreprises à stocker et analyser plusieurs années de données transactionnelles. Pour tirer le meilleur parti des entreprises, les services financiers s’appuient sur des technologies relationnelles associées à des outils de business intelligence pour gérer la charge toujours croissante des données et des analyses. Dans le monde de l’information d’aujourd’hui, l’industrie des services financiers assiste à un changement perturbateur dans la façon dont les entreprises dans le monde. Les réformes réglementaires sont à l’origine de ce changement.

De nombreux services financiers se concentrent actuellement sur l’amélioration de leur infrastructure de données traditionnelle car ils ont abordé des problèmes tels que la gestion des données clients, les risques, la mobilité de la main-d’œuvre et l’efficacité multicanal. Ces problèmes quotidiens ont conduit l’organisation financière à déployer le big data comme stratégie à long terme. À la fin de 2014, les mégadonnées se sont révélées être la technologie à la croissance la plus rapide adoptée par les institutions financières au cours des cinq dernières années.

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Au cours des cinq prochaines années, LPI (LP Information) prévoit que les dépenses informatiques en Big Data dans les finances enregistreront un TCAC de xx% en termes de revenus, atteindront xx millions de dollars US d’ici 2023, contre xx millions de dollars US en 2017.

Ce rapport présente un aperçu complet, les parts de marché et les opportunités de croissance des dépenses informatiques Big Data sur le marché financier par type de produit, application, sociétés clés et régions clés.

Pour calculer la taille du marché, LP Information prend en compte la valeur générée par les ventes des segments suivants:

Segmentation par type de produit:

Hardware

Software

Segmentation par application:

Visualisation des données

Logiciel de Business Intelligence

Analyse des contrats

Predictive Analytics Services

Nous pouvons également fournir des services régionaux ou de pays séparés personnalisés des rapports sur les niveaux, pour les régions suivantes:

Amériques

États-Unis

Canada

Mexique

Brésil

APAC

Chine

Japon

Corée

Asie du sud-est

Inde

Australie

Europe

Allemagne

France

Royaume-Uni

Italie

Russie

Espagne

Moyen-Orient et Afrique

Égypte Afrique

du Sud

Israël

Turquie

Pays du CCG

Le rapport présente également le paysage de la concurrence sur le marché et une analyse détaillée correspondante des principaux acteurs du marché. Les acteurs clés traités dans ce rapport:

Capgemini

IBM

Oracle

SAP

SAS Institute

En outre, ce rapport examine les principaux moteurs qui influencent la croissance du marché, les opportunités, les défis et les risques auxquels sont confrontés les principaux acteurs et le marché dans son ensemble. Il analyse également les principales tendances émergentes et leur impact sur le développement actuel et futur.

Objectifs de recherche

Étudier et analyser les dépenses informatiques mondiales de Big Data dans la taille du marché financier par régions / pays clés, type de produit et application, données historiques de 2013 à 2017 et prévisions jusqu’en 2023.

Comprendre la structure des dépenses informatiques de Big Data dans les finances marché en identifiant ses différents sous-segments.

Se concentre sur les principales dépenses informatiques mondiales de Big Data dans les acteurs financiers, pour définir, décrire et analyser la valeur, la part de marché, le paysage de la concurrence sur le marché, l’analyse SWOT et les plans de développement dans les prochaines années.

Analyser les dépenses informatiques en Big Data dans le domaine financier en fonction des tendances de croissance individuelle, des perspectives d’avenir et de leur contribution au marché global.

Partager des informations détaillées sur les facteurs clés influençant la croissance du marché (potentiel de croissance, opportunités, moteurs, défis et risques spécifiques à l’industrie).

Projeter la taille des dépenses informatiques Big Data dans les sous-marchés financiers, par rapport aux régions clés (ainsi que leurs pays clés respectifs).

Analyser les développements concurrentiels tels que les expansions, les accords, les lancements de nouveaux produits et les acquisitions sur le marché.

Pour dresser un profil stratégique des principaux acteurs et analyser de manière approfondie leurs stratégies de croissance.

Browse the full report @ https://www.orbisresearch.com/reports/index/2018-2023-global-big-data-it-spending-in-financial-market-report-status-and-outlook

Table of Contents

Rapport mondial sur les dépenses informatiques sur les marchés financiers 2018-2023 (état et perspectives)

1 Portée du rapport

1.1 Introduction au marché

1.2 Objectifs de recherche

1.3 Années considérées

1.4 Méthodologie de l’étude de marché

1.5 Indicateurs économiques

1.6 Devise considérée

2 Résumé

2.1

2.1 Aperçu du marché mondial 2.1. 1 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans la taille du marché financier 2013-2023

2.1.2 Dépenses informatiques de Big Data dans la taille du marché financier TCAC par région

2.2 Dépenses informatiques de Big Data dans le segment financier par type

2.2.1 Matériel

2.2.2 Logiciel

2.2.3 Services informatiques

2.3 Dépenses informatiques liées aux mégadonnées dans la taille des marchés financiers par type

2.3.1 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans la taille du marché financier Part de marché par type (2013-2018)

2.3.2 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans la taille du marché financier Taux de croissance par type (2013-2018)

2.4 Dépenses informatiques de Big Data dans le segment financier par application

2.4.1 Visualisation des données

2.4.2 Logiciel d’intelligence commerciale

2.4.3 Analyse des contrats

2.4.4 Services d’analyse prédictive

2.5 Dépenses informatiques en Big Data dans la taille du marché financier par application

2.5.1 Dépenses informatiques mondiales en Big Data dans la taille du marché financier Part de marché par Application (2013-2018)

2.5.2 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans la taille du marché financier Taux de croissance par application (2013-2018)

3 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans les finances par acteurs

3.1 Dépenses informatiques mondiales de Big Data en taille de marché financier par les acteurs

3.1.1 Dépenses informatiques mondiales de Big Data en taille de marché financier par les acteurs (2016-2018)

3.1.2 Dépenses informatiques mondiales par Big Data en taille de marché financier par les joueurs ( 2016-2018)

3.2 Dépenses informatiques mondiales liées au Big Data dans les principaux acteurs financiers Siège social et produits proposés

3.3 Analyse du taux de concentration du marché

3.3.1 Analyse du paysage de la concurrence

3.3.2 Taux de concentration (CR3, CR5 et CR10) (2016-2018)

3.4 Nouveaux produits et entrants potentiels

3.5 Fusions et acquisitions, expansion

4 Dépenses informatiques liées aux mégadonnées financières par régions

4.1 Dépenses informatiques liées aux mégadonnées dans la taille du marché financier par régions

4.2 Dépenses informatiques Big Data en Amériques dans la croissance de la taille du marché financier

4.3 Dépenses informatiques Big Data APAC dans la croissance de la taille du marché financier

4.4 Dépenses IT Big Data en Europe dans la croissance de la taille du marché financier

4.5 Moyen-Orient et Afrique Dépenses informatiques Big Data dans la croissance de la taille du marché financier

5 Amériques

5.1 Dépenses informatiques en Big Data des Amériques dans la taille du marché financier par pays

5.2 Dépenses informatiques en Big Data des Amériques dans la taille du marché financier par type

5.3 Dépenses informatiques en Big Data des Amériques dans la taille du marché financier par application

5.4 États-Unis

5.5 Canada

5.6 Mexique

5.7 Indicateurs économiques clés de quelques pays des Amériques

6 APAC

6.1 Dépenses informatiques APAC Big Data dans la taille des marchés financiers par pays

6.2 Dépenses informatiques APAC Big Data dans la taille des marchés financiers par type

6.3 Dépenses informatiques APAC Big Data dans la taille des marchés financiers par application

6.4 Chine

6.5 Japon

6.6 Corée

6.7 Asie du Sud-Est

6.8 Inde

6.9 Australie

6.10 Indicateurs économiques clés de quelques pays de l’APAC

7 Europe

7.1 Europe Big Dépenses informatiques en données financières par pays

7,2 Europe Dépenses informatiques en données massives en taille de marché financier par type

7,3 Europe Dépenses informatiques en données massives en taille de marché financier par application

7,4 Allemagne

7,5 France

7,6 Royaume-Uni

7,7 Italie

7,8 Russie

7,9 Espagne

7,10 Indicateurs économiques clés de peu d’Europe Des pays

8 Moyen-Orient et Afrique

8.1 Dépenses informatiques en Big Data au

Moyen-Orient et en Afrique par pays 8.2 Dépenses informatiques en Big Data au Moyen-Orient et en Afrique en taille de marché financier par type

8.3 Dépenses informatiques en Big Data en Moyen-Orient et en Afrique en taille de marché financier par application

8.4 Égypte

8.5 Afrique du Sud

8.6 Israël

8.7 Turquie

8.8 Pays du CCG

9 Moteurs, défis et tendances du

marché 9.1 Moteurs et impact du marché

9.1.1 Demande croissante des régions clés

9.1.2 Demande croissante des applications clés et des industries potentielles

9.2 Défis et impact du

marché 9.3 Tendances du marché

10 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans les prévisions des marchés financiers

10.1 Dépenses mondiales en informatique Big Data dans les prévisions de taille du marché financier (2018-2023)

10.2 Dépenses mondiales en informatique Big Data dans les prévisions financières par région

10.2.1 Dépenses mondiales en informatique Big Data dans les prévisions financières par région (2018-2023)

10.2.2 Marché des Amériques Prévisions

10.2.3 Prévisions de marché APAC

10.2.4 Prévisions de marché Europe

10.2.5 Prévisions de marché Moyen-Orient et Afrique

10.3 Prévisions Amériques par pays

10.3.1 Prévisions de marché États-Unis

10.3.2 Prévisions de marché Canada

10.3.3 Prévisions de marché Mexique

10.3.4 Brésil Prévisions du marché

10.4 Prévisions APAC par pays

10.4.1 Prévisions du marché chinois

10.4.2 Prévisions du marché japonais

10.4.3 Prévisions du marché coréen

10.4.4 Prévisions du marché de l’Asie du Sud-Est

10.4.5 Prévisions du marché de l’Inde 10.4.6 Prévisions du

marché de l’Australie

10.5 Prévisions du marché de l’ Europe par pays

10.5.1 Prévisions du marché de l’Allemagne

10.5.2 Prévisions du marché de la France

10.5.3 Prévisions du marché du Royaume-Uni

10.5.4 Prévisions du marché de l’Italie

10.5. 5 Prévisions du marché de la Russie

10.5.6 Prévisions du marché de l’ Espagne

10.6 Prévisions du Moyen-Orient et de l’Afrique par pays

10.6.1 Prévisions du marché de l’Égypte

10.6.2 Prévisions du marché de l’Afrique du Sud

10.6.3 Prévisions du marché d’Israël

10.6.4 Prévisions du marché de la Turquie

10.6.5 Prévisions du marché des pays du CCG

10.7 Dépenses informatiques mondiales de Big Data dans les prévisions financières par type

10.8 Dépenses informatiques mondiales Big Data dans les prévisions financières par application

11 Analyse des principaux acteurs

11.1 Capgemini

11.1.1 Détails sur la société

11.1.2 Dépenses informatiques Big Data dans les produits financiers offerts

11.1.3 Dépenses informatiques Big Data Capgemini dans les revenus financiers, la marge brute et la part de marché (2016-2018)

11.1.4 Présentation générale des activités

11.1.5 Actualités Capgemini

11.2 IBM

11.2.1 Détails sur la société

11.2.2 Dépenses informatiques Big Data en produits financiers proposés

11.2.3 Dépenses informatiques Big Data IBM en revenus financiers, marge brute et marché Partager (2016-2018)

11.2.4 Présentation générale de l’activité

11.2.5 IBM News

11.3 Oracle

11.3.1 Détails sur la société

11.3.2 Dépenses informatiques Big Data dans les produits financiers proposés

11.3.3 Dépenses informatiques Big Data Oracle dans les revenus financiers, la marge brute et la part de marché (2016-2018)

11.3.4 Présentation

générale de l’ activité 11.3.5 Oracle News

11.4 SAP

11.4.1 Company Détails

11.4.2 Dépenses informatiques Big Data dans les produits financiers offerts

11.4.3 Dépenses informatiques Big Data SAP dans les revenus financiers, la marge brute et la part de marché (2016-2018)

11.4.4 Présentation générale des activités

11.4.5 Actualités SAP

11.5 SAS Institute

11.5. 1 Détails de la société

11.5.2 Dépenses informatiques Big Data en produits financiers offerts

11.5.3 Dépenses informatiques Big Data de SAS Institute en revenus financiers, marge brute et part de marché (2016-2018)

11.5.4 Aperçu des activités principales

11.5.5 Nouvelles de l’Institut SAS

12 Résultats de recherche et conclusion

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