Анализ размера, доли и тенденций мирового рынка предиктивной аналитики – обзор отрасли и прогноз до 2033 года.

Размер рынка прогнозной аналитики

• Объем мирового рынка прогнозной аналитики в 2025 году оценивался в 21,49 млрд долларов США и, как ожидается, достигнет 116,46 млрд долларов США к 2033 году , демонстрируя среднегодовой темп роста в 23,52% в течение прогнозируемого периода.
• Рост рынка в значительной степени обусловлен растущим внедрением принятия решений на основе данных и технологическими достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет организациям использовать прогнозные данные для повышения операционной эффективности, управления рисками и стратегического планирования.
• Кроме того, растущий спрос со стороны предприятий в финансовом, медицинском, розничном и производственном секторах на точное прогнозирование, анализ тенденций и оптимизацию производительности превращает предиктивную аналитику в важнейший инструмент конкурентного преимущества. Эти факторы в совокупности ускоряют внедрение решений в области предиктивной аналитики, что значительно стимулирует рост рынка.

Анализ рынка прогнозной аналитики

• Прогностическая аналитика, предлагающая прогнозирование на основе данных и практические рекомендации с помощью передовых алгоритмов и статистических моделей, становится неотъемлемой частью стратегий корпоративной аналитики в различных секторах. Ее способность предвидеть тенденции, оптимизировать процессы и улучшать взаимодействие с клиентами способствует широкому внедрению.
• Растущий спрос на прогнозную аналитику в первую очередь обусловлен инициативами по цифровой трансформации, увеличением объемов структурированных и неструктурированных данных, а также растущей зависимостью организаций от аналитических инструментов на основе искусственного интеллекта для принятия обоснованных решений. Кроме того, доступность облачных и масштабируемых аналитических платформ еще больше повышает доступность и внедрение этих инструментов в предприятиях всех размеров.
• Северная Америка доминировала на рынке прогнозной аналитики, занимая 33,9% рынка в 2025 году, благодаря широкому внедрению передовых аналитических решений в финансовом, ИТ и здравоохранительном секторах.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке прогнозной аналитики в течение прогнозируемого периода благодаря усилению цифровой трансформации, быстрой урбанизации и растущему внедрению облачных решений в таких странах, как Китай, Япония и Индия.
• Сегмент решений доминировал на рынке с долей 81,1% в 2025 году благодаря растущему внедрению передовых аналитических платформ для принятия решений и оптимизации производительности. Организации используют решения в области прогнозной аналитики для прогнозирования тенденций, повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Спрос на решения дополнительно поддерживается интеграцией возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволяет получать более точные и действенные аналитические данные.

Обзор отчета и сегментация рынка прогнозной аналитики  

Тенденции рынка предиктивной аналитики

«Растет внедрение решений для прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта»

• Важным трендом на рынке прогнозной аналитики является растущее внедрение платформ прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта в предприятиях, обусловленное растущей потребностью в принятии решений на основе данных, повышении операционной эффективности и стратегическом прогнозировании. Эти решения позволяют организациям анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных и получать полезные аналитические выводы, которые поддерживают прогнозирование, оптимизацию ресурсов и снижение рисков.
• Например, платформа Azure Machine Learning от Microsoft и Vertex AI от Google Cloud предоставляют решения для прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта, позволяющие предприятиям разрабатывать, обучать и развертывать модели машинного обучения в масштабах предприятия. Такие платформы расширяют возможности прогнозирования и ускоряют внедрение корпоративных стратегий, основанных на данных, в таких секторах, как финансы, здравоохранение и розничная торговля.
• Внедрение прогнозной аналитики в сфере финансовых услуг стремительно растет, поскольку учреждения используют такие платформы, как Analytics Workbench от FICO, для прогнозирования поведения клиентов, оптимизации решений о кредитовании и снижения риска мошенничества. Эта тенденция превращает прогнозную аналитику в важнейший компонент для организаций, стремящихся к конкурентному преимуществу за счет интеллектуального прогнозирования.
• Медицинские организации все чаще внедряют предиктивную аналитику для улучшения результатов лечения пациентов, повышения операционной эффективности и оптимизации распределения ресурсов. Такие инструменты, как Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences, позволяют поставщикам медицинских услуг и исследователям объединять разрозненные наборы данных и получать полезные выводы, поддерживая принятие решений на основе данных в сложных клинических и операционных условиях.
• Предприятия розничной торговли и электронной коммерции внедряют решения в области прогнозной аналитики для оптимизации управления запасами, персонализации маркетинговых кампаний и прогнозирования потребительского спроса. Такие платформы, как SAS Viya, позволяют компаниям создавать прогнозные модели, которые лежат в основе стратегии и способствуют увеличению доходов.
• Растущее внедрение облачных решений для прогнозной аналитики стимулирует рост рынка, поскольку платформы, предоставляемые Amazon Web Services (AWS) и Salesforce, обеспечивают масштабируемую, экономически эффективную и доступную аналитику для предприятий любого размера. Это укрепляет роль прогнозной аналитики как важнейшей технологии в инициативах по цифровой трансформации.

Динамика рынка прогнозной аналитики

Водитель

«Растущий спрос на принятие решений на основе данных в масштабах предприятий»

• Растущая зависимость от данных для формирования бизнес-стратегии стимулирует спрос на решения в области прогнозной аналитики, способные предоставлять полезные аналитические данные и предсказывать будущие тенденции. Предприятия в банковском и финансовом секторах, здравоохранении, розничной торговле и производстве все чаще используют прогнозную аналитику для оптимизации операций, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения точности принятия решений.
• Например, компания Accenture интегрировала предиктивную аналитику в свои консультационные услуги Cloud First, позволяя клиентам использовать ИИ, машинное обучение и анализ данных для улучшения прогнозирования, повышения операционной эффективности и внедрения инноваций. Такие приложения позволяют организациям заблаговременно реагировать на рыночные тенденции и поддерживать конкурентное преимущество.
• Распространение больших данных и устройств Интернета вещей создает огромные объемы информации, которые платформы прогнозной аналитики преобразуют в ценные выводы. Такие компании, как Dataiku и Alteryx, предоставляют комплексные аналитические среды, позволяющие организациям использовать данные в больших масштабах для прогнозного моделирования и оптимизации производительности.
• Предприятия все чаще инвестируют в предиктивную аналитику, чтобы минимизировать риски и предвидеть потенциальные проблемы. В банковской сфере, например, инструменты прогнозирования, предлагаемые SAS и FICO, помогают прогнозировать дефолты по кредитам и случаи мошенничества, обеспечивая упреждающее снижение рисков и соблюдение нормативных требований.
• Спрос на аналитику с использованием искусственного интеллекта в сочетании с облачными моделями развертывания позволяет предприятиям более эффективно внедрять прогнозные решения, снижая зависимость от собственной ИТ-инфраструктуры и повышая масштабируемость. В совокупности эти факторы укрепляют позиции прогнозной аналитики как ключевого фактора трансформации бизнеса на основе данных.

Сдержанность/Вызов

«Сложности интеграции прогнозной аналитики с устаревшими системами»

• Рынок прогнозной аналитики сталкивается с проблемами из-за сложности интеграции передовых аналитических решений с существующими устаревшими ИТ-системами и корпоративными приложениями. Многие организации полагаются на устаревшую инфраструктуру, которая может быть несовместима с современными платформами на базе искусственного интеллекта, что затрудняет развертывание и интеграцию данных.
• Например, крупные предприятия, пытающиеся внедрить платформы прогнозной аналитики от SAP или Oracle, часто сталкиваются с проблемами при подключении этих решений к устаревшим ERP или CRM системам, что требует значительной доработки и инвестиций в ИТ-инфраструктуру. Это увеличивает время развертывания и общие затраты на проект, потенциально замедляя внедрение.
• Обеспечение качества, согласованности и доступности данных в различных устаревших и современных системах остается критически важной задачей, поскольку для получения точных результатов прогнозной аналитики требуются чистые, структурированные данные в режиме реального времени. Интеграционные мероприятия могут также включать миграцию локальных данных на облачные платформы, что усложняет техническую работу и повышает требования к безопасности.
• Отсутствие стандартизированных протоколов интеграции между различными поставщиками программного обеспечения и платформами еще больше усложняет бесперебойное развертывание, вынуждая предприятия привлекать специализированные ИТ-команды или консалтинговые компании для устранения пробелов. Эта проблема может ограничивать внедрение прогнозной аналитики, особенно в организациях с обширной устаревшей инфраструктурой.
• Масштабирование прогнозной аналитики в нескольких бизнес-подразделениях при сохранении совместимости с устаревшими системами остается сдерживающим фактором, что подчеркивает необходимость решений, упрощающих интеграцию, снижающих технические барьеры и обеспечивающих измеримую ценность для всего предприятия.

Обзор рынка прогнозной аналитики

Рынок сегментирован по компонентам, модели развертывания, размеру организации и конечному пользователю.

• По компонентам

По компонентам рынок прогнозной аналитики сегментируется на решения и услуги. Сегмент решений доминировал на рынке, занимая наибольшую долю выручки в 81,1% в 2025 году, что обусловлено растущим внедрением передовых аналитических платформ для принятия решений и оптимизации производительности. Организации используют решения в области прогнозной аналитики для прогнозирования тенденций, повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Спрос на решения дополнительно поддерживается интеграцией возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволяет получать более точные и действенные аналитические данные. Поставщики, предлагающие комплексные платформы с инструментами аналитики и визуализации в реальном времени, способствовали сильному присутствию сегмента решений на рынке. Масштабируемость и совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой также усиливают предпочтение решений перед автономными сервисами.

Ожидается, что сегмент услуг продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2026 по 2033 год, чему способствует растущая потребность в консалтинге, внедрении и технической поддержке для реализации прогнозной аналитики. Например, такие компании, как IBM, предоставляют профессиональные услуги, которые помогают организациям внедрять прогнозные модели и оптимизировать свои аналитические стратегии. Услуги, включающие интеграцию данных, настройку моделей и поддержку после внедрения, становятся все более важными для предприятий с ограниченными внутренними ресурсами. Облачные сервисы повышают доступность и снижают первоначальные затраты, способствуя внедрению гибких аналитических решений среди предприятий. Кроме того, управляемые услуги обеспечивают непрерывные обновления и масштабируемость, что делает их предпочтительным выбором для динамичной бизнес-среды.

• По модели развертывания

В зависимости от модели развертывания рынок прогнозной аналитики сегментируется на локальные и облачные решения. В 2025 году локальный сегмент доминировал на рынке, главным образом благодаря высокому спросу со стороны высокорегулируемых отраслей, требующих строгой защиты и контроля данных. Предприятия в таких секторах, как банковский и финансовый сектор, а также государственные структуры, предпочитают локальное развертывание для обработки конфиденциальных данных, соблюдения нормативных требований и полного контроля над аналитическими рабочими процессами. Этот сегмент выигрывает от существующих инвестиций в ИТ-инфраструктуру и предлагает возможности настройки в соответствии с организационными политиками и стандартами безопасности. Высокая интеграция с внутренними базами данных и устаревшими системами еще больше способствует внедрению локальных решений. Организации с крупными операциями часто предпочитают локальное развертывание для поддержания стабильной производительности и минимизации проблем с задержкой.

По прогнозам, сегмент облачных технологий продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2026 по 2033 год, чему способствуют его масштабируемость, гибкость и экономичность для организаций любого размера. Например, облачные сервисы прогнозной аналитики Microsoft Azure позволяют предприятиям развертывать модели без значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Развертывание в облаке обеспечивает получение информации в режиме реального времени, удаленный доступ и легкую интеграцию со сторонними приложениями, ускоряя процессы принятия решений. Растущая тенденция к использованию гибридных облачных сред и SaaS-решений еще больше способствует расширению сегмента. Кроме того, облачная прогнозная аналитика поддерживает быстрые обновления и расширенные функции искусственного интеллекта, что делает ее привлекательной для предприятий, стремящихся к гибкости и инновациям.

• По размеру организации

В зависимости от размера организации рынок прогнозной аналитики сегментируется на малые и средние предприятия (МСП) и крупные предприятия. Крупные предприятия доминировали на рынке в 2025 году, занимая наибольшую долю выручки благодаря своим обширным экосистемам данных и более широкому внедрению передовых аналитических технологий. Эти организации используют прогнозную аналитику для оптимизации операций, снижения затрат, повышения лояльности клиентов и получения конкурентных преимуществ в различных бизнес-подразделениях. Крупные предприятия также обладают ресурсами для инвестирования в надежную инфраструктуру, квалифицированный персонал и индивидуальные аналитические решения. Способность обрабатывать огромные массивы данных и интегрировать аналитику в процесс принятия стратегических решений еще больше укрепляет их доминирование. Широкомасштабные внедрения в таких секторах, как финансы, телекоммуникации и производство, подчеркивают значимость крупных предприятий на рынке.

Ожидается, что сегмент малых и средних предприятий (МСП) продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2026 по 2033 год, чему способствует растущая доступность недорогих и удобных в использовании решений для прогнозной аналитики. Например, такие компании, как SAS, предлагают масштабируемые аналитические инструменты, разработанные специально для МСП, позволяющие принимать решения на основе данных без сложной ИТ-инфраструктуры. МСП все чаще внедряют облачную аналитику и услуги по подписке, чтобы преодолеть ограничения бюджета и квалификации. Прогнозная аналитика помогает МСП повышать операционную эффективность, улучшать маркетинговые стратегии и эффективно прогнозировать тенденции спроса. Кроме того, растущая осведомленность о преимуществах аналитики на основе ИИ способствует более быстрому внедрению этой технологии среди малых и средних предприятий по всему миру.

• Конечным пользователем

В зависимости от конечного пользователя рынок прогнозной аналитики сегментируется на следующие отрасли: банковский и финансовый сектор (BFSI), телекоммуникации и ИТ, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и медико-биологические науки, производство, государственное управление и оборона, энергетика и коммунальные услуги, транспорт и логистика, а также другие. В 2025 году сегмент BFSI доминировал на рынке, чему способствовала острая необходимость в управлении рисками, выявлении мошенничества, анализе данных о клиентах и ​​соблюдении нормативных требований. Банки, страховые компании и инвестиционные фирмы используют прогнозную аналитику для прогнозирования рыночных тенденций, оптимизации портфелей и повышения вовлеченности клиентов. Сектор также выигрывает от интеграции ИИ и машинного обучения в прогнозные модели, обеспечивая более быстрые и точные результаты. Организации BFSI часто имеют структурированные и большие объемы данных, что делает прогнозную аналитику высокоэффективной для принятия стратегических решений. Партнерство с ведущими поставщиками аналитических услуг еще больше укрепляет доминирование этого сегмента конечных пользователей.

По прогнозам, сегмент розничной торговли и электронной коммерции продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2026 по 2033 год, чему способствуют растущая потребность в персонализированном обслуживании клиентов, прогнозировании спроса и оптимизации запасов. Например, Amazon использует предиктивную аналитику для рекомендации товаров, оптимизации ценообразования и упрощения логистики, что способствует росту продаж и удовлетворенности клиентов. Прогностические модели помогают ритейлерам анализировать поведение потребителей, выявлять тенденции и принимать обоснованные маркетинговые решения. Быстрый рост онлайн-шопинга и внедрение цифровых платежей еще больше ускоряют спрос на предиктивную аналитику в этом секторе. Кроме того, предиктивная аналитика позволяет принимать решения в режиме реального времени для проведения рекламных акций, управления цепочками поставок и стратегий удержания клиентов, что делает ее чрезвычайно ценной для предприятий розничной торговли и электронной коммерции.

Региональный анализ рынка прогнозной аналитики

• Северная Америка доминировала на рынке прогнозной аналитики, занимая наибольшую долю выручки в 33,9% в 2025 году, что обусловлено широким внедрением передовых аналитических решений в финансовом, ИТ и здравоохранительном секторах.
• Организации в регионе все чаще используют предиктивную аналитику для оптимизации операций, повышения вовлеченности клиентов и улучшения возможностей принятия решений. Рост рынка дополнительно поддерживается наличием ведущих поставщиков аналитического программного обеспечения, развитой ИТ-инфраструктурой и высокой осведомленностью о стратегиях, основанных на данных.
• Американские предприятия особенно активно инвестируют в решения для прогнозирования на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы получить конкурентное преимущество. Широкое внедрение облачных аналитических платформ и решений для обработки данных в режиме реального времени еще больше укрепляет позиции прогнозной аналитики как стратегического приоритета.

Анализ рынка предиктивной аналитики в США

В 2025 году рынок прогнозной аналитики в США занял наибольшую долю выручки в Северной Америке, чему способствовали растущие инициативы по цифровой трансформации и увеличение зависимости от принятия решений на основе данных. Предприятия внедряют прогнозную аналитику для прогнозирования тенденций, снижения рисков и повышения операционной эффективности. Например, IBM и SAS предоставляют передовые платформы прогнозной аналитики, которые помогают американским компаниям оптимизировать цепочки поставок, выявлять мошенничество и улучшать персонализацию обслуживания клиентов. Расширение использования облачных решений и интеграция ИИ еще больше стимулируют внедрение в секторах банковских и финансовых услуг, здравоохранения и розничной торговли. Кроме того, сильный акцент на интеллектуальных технологиях и автоматизации усиливает спрос на решения в области прогнозной аналитики как в коммерческом, так и в государственном секторах.

Анализ европейского рынка предиктивной аналитики

Прогнозируется, что европейский рынок прогнозной аналитики будет расти значительными темпами в течение всего прогнозного периода, чему способствуют растущая цифровизация, требования к соблюдению нормативных требований и все большее внимание к принятию решений на основе данных. Организации в секторах банковских и финансовых услуг, производства и розничной торговли внедряют прогнозную аналитику для повышения эффективности, прогнозирования спроса и снижения операционных рисков. Наличие развитой ИТ-инфраструктуры, высокий уровень технологической экспертизы и ориентация на инновации дополнительно способствуют росту рынка. Например, SAP предоставляет решения для прогнозной аналитики, которые позволяют европейским предприятиям улучшать понимание операционных процессов и планирование бизнес-стратегии. Растущее внедрение облачных аналитических платформ и инструментов с поддержкой ИИ в масштабах предприятий также вносит значительный вклад в расширение рынка.

Анализ рынка предиктивной аналитики в Великобритании

Ожидается, что рынок прогнозной аналитики в Великобритании будет расти значительными темпами в течение прогнозируемого периода, чему способствует широкое внедрение стратегий цифровой трансформации и передовой аналитики в организациях. Компании инвестируют в прогнозные решения для оптимизации маркетинговых кампаний, повышения уровня удержания клиентов и повышения операционной эффективности. Обеспокоенность по поводу управления рисками и соблюдения нормативных требований на основе данных дополнительно стимулирует предприятия к внедрению инструментов прогнозной аналитики. Например, компания Deloitte предлагает консультационные услуги в области аналитики, которые помогают британским фирмам использовать прогнозные данные для принятия стратегических решений. Ожидается, что растущее внедрение облачных и интегрированных с ИИ прогнозных платформ будет способствовать поддержанию роста рынка во всех секторах.

Анализ рынка предиктивной аналитики в Германии

Ожидается, что рынок прогнозной аналитики в Германии будет расти значительными темпами в течение прогнозируемого периода, чему способствуют развитый производственный сектор страны, развитая ИТ-инфраструктура и растущая цифровизация предприятий. Организации все чаще внедряют прогнозную аналитику для оптимизации производства, улучшения взаимодействия с клиентами и поддержки инновационных инициатив. Акцент Германии на точности, операционной эффективности и соблюдении правил защиты данных способствует распространению этой технологии на рынке. Например, SAP и T-Systems предоставляют решения в области прогнозной аналитики, которые позволяют немецким компаниям расширять возможности бизнес-аналитики и прогнозирования. Интеграция прогнозной аналитики с системами искусственного интеллекта и Интернета вещей в промышленном и коммерческом секторах еще больше стимулирует рост.

Анализ рынка предиктивной аналитики в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Рынок прогнозной аналитики в Азиатско-Тихоокеанском регионе, как ожидается, будет расти самыми быстрыми темпами в прогнозируемый период с 2026 по 2033 год, чему способствуют растущая цифровая трансформация, быстрая урбанизация и расширение использования облачных решений в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Организации в секторах банковских и финансовых услуг, розничной торговли и производства используют прогнозную аналитику для улучшения принятия решений, прогнозирования тенденций и оптимизации операций. Государственные инициативы, направленные на продвижение управления на основе данных и «умных городов», еще больше ускоряют внедрение. Например, Microsoft и Oracle предоставляют платформы прогнозной аналитики, широко используемые предприятиями в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Растущая технологическая экосистема и растущая доступность недорогих решений способствуют значительному расширению рынка.

Анализ рынка предиктивной аналитики в Японии

Рынок прогнозной аналитики в Японии набирает обороты благодаря широкому внедрению технологий, инициативам по цифровой трансформации и растущей потребности предприятий в повышении операционной эффективности. Организации внедряют решения для прогнозирования спроса, улучшения качества обслуживания клиентов и оптимизации логистики и цепочек поставок. Например, NEC и Fujitsu предлагают решения для прогнозной аналитики, которые интегрируют искусственный интеллект и машинное обучение для принятия более обоснованных решений. Акцент на автоматизации, интеллектуальном производстве и бизнес-стратегиях, основанных на данных, еще больше стимулирует рост рынка как в корпоративном, так и в государственном секторах. Кроме того, старение рабочей силы в Японии побуждает компании внедрять прогнозную аналитику для поддержания производительности и эффективности.

Анализ рынка предиктивной аналитики в Китае

В 2025 году китайский рынок прогнозной аналитики занимал наибольшую долю выручки в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что объясняется расширением цифровой экономики страны, быстрой урбанизацией и широким внедрением аналитических решений в секторах банковских и финансовых услуг, розничной торговли и производства. Организации все чаще используют прогнозную аналитику для оптимизации операций, повышения вовлеченности клиентов и поддержки инициатив в области «умных городов». Например, Alibaba Cloud и Huawei предоставляют платформы прогнозной аналитики, широко используемые предприятиями в Китае. Акцент правительства на цифровизации в сочетании с развитой технологической инфраструктурой и растущим внедрением облачных технологий еще больше стимулирует рост рынка. Наличие экономически эффективных решений и сильные отечественные поставщики являются факторами, способствующими активному развитию прогнозной аналитики в Китае.

Доля рынка прогнозной аналитики

В отрасли прогнозной аналитики лидируют преимущественно хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Microsoft (США)
• Oracle (США)
• SAP SE (Германия)
• SAS Institute Inc. (США)
• Google (США)
• Salesforce (США)
• Amazon Web Services, Inc. (США)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (США)
• Teradata (США)
• Alteryx, Inc. (США)
• FICO (США)
• Altair Engineering, Inc. (США)
• Domo, Inc. (США)
• Cloudera, Inc. (США)
• Board International (Швейцария)
• TIBCO Software Inc. (США)
• Hitachi Vantara LLC (Япония)
• Самые счастливые умы (Индия)
• Dataiku (Франция)
• QlikTech International AB (Швеция)

Последние разработки на мировом рынке предиктивной аналитики

• В декабре 2025 года компания Accenture расширила свои возможности, интегрировав опыт Nextira в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных в свой комплекс решений Cloud First. Это приобретение укрепляет способность Accenture предоставлять расширенные возможности прогнозной аналитики и облачные решения в различных отраслях, позволяя клиентам достигать более точных прогнозов и результатов, основанных на данных. Благодаря интеграции сильных сторон Nextira в области прогнозной аналитики, Accenture может предложить более глубокое получение аналитических данных и более быстрое развертывание аналитики в масштабе предприятия, что ускоряет внедрение инструментов прогнозирования в рамках инициатив цифровой трансформации.
• В марте 2025 года компания 9fin завершила приобретение Bond Radar, расширив свою аналитическую платформу для рынков долговых обязательств за счет 20-летней истории первичных выпусков. Это приобретение улучшает возможности прогнозного моделирования для финансовых учреждений, объединяя обширные исторические наборы данных с анализом на основе машинного обучения, что позволяет более точно прогнозировать тенденции рынка облигаций и инвестиционные возможности. Интеграция значительно укрепляет аналитические предложения 9fin и демонстрирует, как стратегии обогащения данных повышают ценность прогнозной аналитики в сфере финансовых услуг.
• В 2025 году ZestyAI расширила свои решения в области прогнозной аналитики для оценки страховых рисков, запустив передовые модели искусственного интеллекта и получив разрешения регулирующих органов на новые варианты использования, такие как обработка страховых случаев, связанных с ущербом от воды, не вызванным погодными условиями. Расширив свой портфель за пределы моделирования лесных пожаров и включив в него инструменты прогнозирования рисков, связанных со штормами и водой, ZestyAI повысила точность прогнозирования рисков для страховщиков, способствуя принятию более эффективных решений в области андеррайтинга и соблюдению нормативных требований. Это расширение демонстрирует растущее влияние прогнозной аналитики в специализированных отраслевых приложениях, особенно в секторах, чувствительных к риску, таких как страхование.
• В октябре 2024 года Oracle запустила Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences — облачную аналитическую платформу на базе искусственного интеллекта, предназначенную для объединения разрозненных наборов данных в единое рабочее пространство. Это нововведение повышает эффективность получения аналитических данных для клинических исследований и аналитики в здравоохранении, позволяя организациям, работающим в сфере медико-биологических наук, ускорять принятие решений на основе данных. Благодаря интеграции прогнозной аналитики непосредственно в рабочие процессы медико-биологических наук, платформа Oracle улучшает межотраслевую интерпретацию данных и поддерживает более динамичные результаты исследований, усиливая роль прогнозной аналитики в сложных средах данных.
• В июне 2023 года компания Accenture приобрела Nextira, ведущего партнера AWS, специализирующегося на прогнозной аналитике и облачных инновациях, укрепив тем самым свой портфель облачных аналитических услуг. Приобретение предоставило Accenture возможности в области передовой аналитики и иммерсивного взаимодействия, позволяя клиентам более эффективно использовать прогнозные данные и масштабировать аналитические решения в масштабах всей деятельности. Этот стратегический шаг способствовал более широкому внедрению облачных решений для прогнозной аналитики и расширению спектра услуг по стратегии работы с данными и внедрению ИИ в различных секторах.

SKU-60690