Análise de Big Data no mercado bancário - Análise do setor global, tamanho, compartilhamento, crescimento, tendências e previsões 2018 - 2023

A WiseGuyRerports.com apresenta o “ Global Big Data Analytics no mercado bancário 2018 por fabricantes, países, tipo e aplicação, previsão para 2023 ” Novo documento para seu banco de dados de estudos

A análise de big data se refere à estratégia de analisar grandes volumes de dados ou big data.

Âmbito do relatório:
Este relatório estuda o status do mercado de Big Data Analytics in Banking e as perspectivas das regiões Global e principais, de ângulos de players, países, tipos de produtos e indústrias finais; Este relatório analisa os principais players do mercado global e divide o mercado de Big Data Analytics in Banking por tipo de produto e aplicativos / indústrias finais.
Espera-se que a APAC tenha uma alta taxa de adoção devido ao grande potencial. A rápida evolução tecnológica no setor de tecnologia da informação e o aumento das operações de negócios marcam a Ásia-Pacífico (APAC) como o mercado mais importante para Big Data no setor bancário durante o período de previsão. Os maiores contribuintes para este mercado são a China e a Índia, que representam a maior parte da receita na região da APAC. Muitas organizações na região da APAC dependem cada vez mais dos sistemas digitais para atingir seus objetivos. Vários fornecedores, como SAP e IBM, fornecem ampla faixa de serviços analíticos de Big Data para bancos da região. Alguns dos principais recursos desses serviços incluem monitoramento em tempo real, grandes serviços de nuvem e outros painéis personalizados para facilitar a recuperação de dados, para facilitar os fluxos de trabalho. Essas ferramentas permitem que as organizações planejem recursos e ofereçam planos modificados para auxiliar na tomada de decisões.
Espera-se que o Customer Analytics seja um dos principais aplicativos de software. Várias categorias, como a defecção de clientes, clientes fiéis, etc., podem ser identificadas por meio da análise de big data e a recompensa necessária para cada categoria pode ser decidida. Através dessas aplicações, a retenção de clientes é possível, e a detecção de clientes desleais ajuda a empresa a reduzir o foco em tais clientes. Os hábitos de compra dos clientes também podem ser identificados e as vendas de cada cliente podem ser personalizadas. Essa customização resulta na alta taxa de resposta para clientes e melhor experiência do cliente.
O mercado global de Big Data Analytics no setor bancário está avaliado em xx milhões de dólares em 2017 e deverá atingir xx milhões de dólares até o final de 2023, crescendo a uma taxa anual de xx% entre 2017 e 2023.
A Ásia-Pacífico ocupará mais participação de mercado nos próximos anos, especialmente na China, que também cresce rapidamente nas regiões da Índia e do Sudeste Asiático.
A América do Norte, especialmente os Estados Unidos, ainda terá um papel importante que não pode ser ignorado. Quaisquer alterações dos Estados Unidos podem afetar a tendência de desenvolvimento do Big Data Analytics in Banking.
A Europa também desempenha papéis importantes no mercado global, com tamanho de mercado de xx milhões de dólares em 2017 e será de xx milhões de dólares em 2023, com um CAGR de xx%.

Segmento de Mercado por Empresas , este relatório abrange
IBM
Oráculo
SAP SE
Microsoft
HP
Amazon AWS
Google
Hitachi Data Systems
Quadro
New Relic
Alação
Teradata
VMware
Máquina de emenda
Splunk Enterprise
Alteryx

Solicitação de Relatório de Amostra @ https://www.wiseguyreports.com/sample-request/3524667-global-big-data-analytics-in-banking-market-2018

Segmento de Mercado por Regiões , a análise regional abrange
América do Norte (Estados Unidos, Canadá e México)
Europa (Alemanha, França, Reino Unido, Rússia e Itália)
Ásia-Pacífico (China, Japão, Coréia, Índia e Sudeste da Ásia)
América do Sul (Brasil, Argentina, Colômbia)
Oriente Médio e África (Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, Egito, Nigéria e África do Sul)

Segmento de mercado por tipo , abrange
Na premissa
Nuvem

Segmento de Mercado por Aplicações, pode ser dividido em
Gerenciamento de Feedback
Customer Analytics
Social Media Analytics
Detecção e gerenciamento de fraudes
Outras

Detalhes completos do relatório em https://www.wiseguyreports.com/reports/3524667-global-big-data-analytics-in-banking-market-2018

Índice:

1 Análise de big data no mercado bancário
1.1 Visão geral do produto e escopo do Big Data Analytics in Banking
1.2 Classificação de Big Data Analytics em Banking por Tipos
1.2.1 Análise Global de Big Data na Comparação de Receita Bancária por Tipos (2017-2023)
1.2.2 Análise Global de Big Data na Participação no Mercado de Receitas Bancárias por Tipos em 2017
1.2.3 On-Premise
1.2.4 Nuvem
1.3 Análise Global de Big Data no Mercado Bancário por Aplicação
1.3.1 Análise Global de Big Data no Tamanho do Mercado Bancário e Comparação de Participação no Mercado por Aplicações (2013-2023)
1.3.2 Gerenciamento de Feedback
1.3.3 Análise do cliente
1.3.4 Analítica de Mídia Social
1.3.5 Detecção e gerenciamento de fraudes
1.3.6 Outros
1.4 Análise Global de Big Data no Mercado Bancário por Regiões
1.4.1 Análise Global de Big Data no Tamanho do Mercado Bancário (Milhões de USD) Comparação por Regiões (2013-2023)
1.4.1 América do Norte (EUA, Canadá e México) Análise de Big Data no Status e Prospecto Bancário (2013-2023)
1.4.2 Europa (Alemanha, França, Reino Unido, Rússia e Itália) Big Data Analytics em Situação Bancária e Prospecto (2013-2023)
1.4.3 Ásia-Pacífico (China, Japão, Coréia, Índia e Sudeste Asiático) Análise de Big Data no Status e Prospecto Bancário (2013-2023)
1.4.4 América do Sul (Brasil, Argentina e Colômbia) Análise de Big Data em Situação e Prospectiva Bancária (2013-2023)
1.4.5 Oriente Médio e África (Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, Egito, Nigéria e África do Sul) Análise de Big Data no Status e Prospecto Bancário (2013-2023)
1.5 Tamanho do Mercado Global de Big Data Analytics in Banking (2013-2023)

2 Perfis de fabricantes
2.1 IBM
2.1.1 Visão Geral dos Negócios
2.1.2 Análise de Big Data no Tipo e Aplicações Bancárias
2.1.2.1 Produto A
2.1.2.2 Produto B
2.1.3 Análise de Big Data da IBM em Receita Bancária, Margem Bruta e Participação de Mercado (2016-2017)
2.2 Oracle
2.2.1 Visão Geral dos Negócios
2.2.2 Análise de big data no tipo de banco e aplicativos
2.2.2.1 Produto A
2.2.2.2 Produto B
2.2.3 Oracle Big Data Analytics em receita bancária, margem bruta e participação de mercado (2016-2017)
2.3 SAP SE
2.3.1 Visão Geral dos Negócios
2.3.2 Análise de Big Data no Tipo e Aplicações Bancárias
2.3.2.1 Produto A
2.3.2.2 Produto B
2.3.3 Analítica de Big Data do SAP SE em Receita Bancária, Margem Bruta e Market Share (2016-2017)
2.4 Microsoft
2.4.1 Visão Geral do Negócio
2.4.2 Análise de big data no tipo de banco e aplicativos
2.4.2.1 Produto A
2.4.2.2 Produto B
2.4.3 Análise de Big Data da Microsoft em Receita Bancária, Margem Bruta e Participação de Mercado (2016-2017)
2,5 HP
2.5.1 Visão Geral dos Negócios
2.5.2 Análise de Big Data no Tipo e Aplicações Bancárias
2.5.2.1 Produto A
2.5.2.2 Produto B
2.5.3 Análise de Big Data da HP em Receitas Bancárias, Margem Bruta e Participação de Mercado (2016-2017)
2.6 Amazon AWS
2.6.1 Visão Geral dos Negócios
2.6.2 Análise de Big Data no Tipo e Aplicações Bancárias
2.6.2.1 Produto A
2.6.2.2 Produto B
2.6.3 Análise de Big Data do Amazon AWS em receita bancária, margem bruta e participação de mercado (2016-2017)
2,7 Google
2.7.1 Visão Geral dos Negócios
2.7.2 Análise de big data no tipo de banco e aplicativos
2.7.2.1 Produto A
2.7.2.2 Produto B
2.7.3 Análise de big data do Google em receita bancária, margem bruta e participação de mercado (2016-2017)

Contínuo…….

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