Marktforschungsbericht „Datenanalyse im Bankwesen“ – Prognose bis 2032

Globale Datenanalyse im Bankenmarkt – Überblick:

Die Marktgröße für Datenanalysen im Bankwesen wurde im Jahr 2023 auf 9,67 (Milliarden US-Dollar) geschätzt. Es wird erwartet, dass die Marktgröße für Datenanalysen im Bankwesen von 11,55 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2024 auf 39,16 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2032 wachsen wird Die CAGR (Wachstumsrate) für Datenanalysen im Bankenmarkt wird im Prognosezeitraum (2024 – 2024) voraussichtlich bei etwa 20 % liegen. 2032).

Wichtige Datenanalysen in Bankenmarkttrends hervorgehoben

Digitale Transformation und steigende Datenmengen treiben die Einführung von Datenanalysen im Bankwesen voran. Banken nutzen KI- und ML-Algorithmen, um Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen und so das Kundenerlebnis zu verbessern, das Risikomanagement zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. Die wachsende Nachfrage nach Echtzeit-Datenanalysen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Betrug zu bekämpfen, treibt das Marktwachstum weiter voran.

Cloudbasierte Datenanalyselösungen und Datenvisualisierungstools erweisen sich als wichtige Trends. Banken erkennen die Vorteile von Cloud Computing, einschließlich Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Zugriff auf erweiterte Analysefunktionen. Datenvisualisierungstools ermöglichen es Banken, komplexe Daten in einem leicht verständlichen Format darzustellen, was eine bessere Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit erleichtert. Chancen liegen in der Integration der Datenanalyse mit anderen Banktechnologien wie Mobile Banking und Blockchain. Durch die Nutzung von Datenanalysen können Banken personalisierte Dienste anbieten, die Betrugserkennung verbessern und das Risikomanagement verbessern. Darüber hinaus schafft die zunehmende Einführung von Open-Banking-APIs Möglichkeiten für datengesteuerte Kooperationen zwischen Banken und Drittanbietern, was zu innovativen Lösungen und einem gesteigerten Kundennutzen führt.

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Datenanalyse in Bankenmarkttreibern

Verstärkte Einführung von Cloud- und Big-Data-Technologien

Die Bankenbranche führt schnell Cloud- und Big-Data-Technologien ein, um ihre Datenverwaltungs- und Analysefunktionen zu verbessern. Dies wird durch die Notwendigkeit vorangetrieben, die riesigen Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, die durch die zunehmende Nutzung von generiert werden Digitale Banking-Dienste wie Mobile Banking und Online Banking. Cloud- und Big-Data-Technologien bieten Banken die Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, die sie benötigen, um die Anforderungen ihrer Kunden zu erfüllen. Darüber hinaus können Cloud- und Big-Data-Technologien Banken dabei helfen, ihr Risikomanagement und ihre Compliance-Fähigkeiten zu verbessern. Beispielsweise können Banken Cloud- und Big-Data-Technologien nutzen, um Betrug zu erkennen und einzudämmen und regulatorische Anforderungen einzuhalten.

Wachsender Bedarf an Echtzeitanalysen

Die Bankenbranche erkennt zunehmend die Notwendigkeit von Echtzeitanalysen, um ihren Kundenservice und ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Echtzeitanalysen können Banken dabei helfen, Kundenprobleme schnell zu erkennen und zu beheben sowie ihre Abläufe in Echtzeit zu optimieren. Banken können beispielsweise Echtzeitanalysen nutzen, um Kunden zu identifizieren, bei denen das Risiko einer Abwanderung besteht, und proaktive Maßnahmen zu deren Bindung zu ergreifen. Darüber hinaus können Banken Echtzeitanalysen nutzen, um ihre Marketingkampagnen zu optimieren und Möglichkeiten für Cross- und Up-Selling zu identifizieren. Es wird erwartet, dass die globale Datenanalyse-Branche im Bankwesen eine hohe Nachfrage nach Echtzeit-Analyselösungen verzeichnen wird.

Steigende regulatorische Compliance-Anforderungen

Die Bankenbranche unterliegt einer Reihe regulatorischer Compliance-Anforderungen, beispielsweise dem Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act und dem Basel III-Abkommen. Diese Vorschriften verlangen von den Banken, dass sie über starke Datenverwaltungs- und Analysefähigkeiten verfügen, um die Anforderungen zu erfüllen. Beispielsweise müssen Banken in der Lage sein, ihre Risikoexposition zu verfolgen und darüber zu berichten, und sie müssen in der Lage sein, Betrug zu erkennen und einzudämmen. Datenanalysen können Banken dabei helfen, diese regulatorischen Anforderungen kostengünstig und effizient zu erfüllen.

Einblicke in das Marktsegment „Datenanalyse im Bankwesen“:

Einblicke in Datenanalysen im Bankenmarkt und Datenquellen

Das Datenquellensegment des Marktes für Datenanalysen im Bankwesen ist in interne Daten und externe Daten unterteilt. Interne Daten beziehen sich auf Daten, die innerhalb der Bankorganisation generiert werden, wie z. B. Transaktionsaufzeichnungen, Kundendaten und Finanzberichte. Externe Daten hingegen umfassen Daten, die aus externen Quellen stammen, darunter Marktforschungsunternehmen, Kreditauskunfteien und Social-Media-Plattformen. Interne Daten sind für Banken ein wertvolles Gut, da sie Einblicke in das Kundenverhalten, Risikoprofile und die betriebliche Effizienz bieten. Banken können diese Daten nutzen, um maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, das Risikomanagement zu verbessern und ihre Abläufe zu optimieren. Durch die Analyse von Transaktionsaufzeichnungen können Banken beispielsweise Ausgabemuster erkennen und ihren Kunden eine personalisierte Finanzberatung anbieten. Ab 2023 hielt das Segment Interne Daten einen erheblichen Anteil am Markt für Datenanalysen im Bankwesen und wird seine Dominanz voraussichtlich im gesamten Prognosezeitraum beibehalten. Externe Daten sind zwar nicht so umfassend wie interne Daten, bieten aber einzigartige Einblicke in Markttrends, Wettbewerbslandschaften und Kundendemografien. Banken können diese Daten nutzen, um einen breiteren Überblick über die Branche zu gewinnen, Wachstumschancen zu identifizieren und effektive Marketingstrategien zu entwickeln. Durch die Analyse von Social-Media-Daten können Banken beispielsweise die Stimmung und Vorlieben der Kunden verstehen. Das Segment Externe Daten wird voraussichtlich etwas schneller wachsen als Interne Daten, was auf die zunehmende Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit von Daten aus externen Quellen zurückzuführen ist. Insgesamt wird erwartet, dass der Markt für Datenanalysen im Bankwesen im nächsten Jahrzehnt ein robustes Wachstum verzeichnen wird, das durch die zunehmende Einführung von Datenanalysetechnologien und das wachsende Datenvolumen, das in der Bankenbranche generiert wird, vorangetrieben wird. Da Banken weiterhin in Datenanalysefunktionen investieren, wird die Nachfrage nach internen und externen Daten wahrscheinlich stark ansteigen und erhebliche Chancen für Marktteilnehmer schaffen.

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Data Analytics in Banking Market Type of Data Analytics Insights

Der globale Markt für Datenanalysen im Bankwesen ist nach Art der Datenanalyse in Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics unterteilt. Unter diesen hielt das Segment Descriptive Analytics im Jahr 2023 den größten Marktanteil und machte rund 40 % des globalen Datenanalyse-Umsatzes im Bankenmarkt aus. Das Wachstum dieses Segments ist auf die steigende Nachfrage nach Datenvisualisierungs- und Berichtstools zurückzuführen, um Einblicke in historische Daten zu gewinnen und Trends zu erkennen. Das Segment Predictive Analytics dürfte im Prognosezeitraum das höchste Wachstum verzeichnen, da maschinelles Lernen und Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zunehmend eingesetzt werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Auch das Segment der präskriptiven Analytik wird voraussichtlich deutlich wachsen, da Banken zunehmend nach Lösungen suchen, die ihnen helfen können, ihre Abläufe zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern.

Einblicke in die Datenanalyse im Bankenmarkt

Der globale Markt für Datenanalysen im Bankwesen ist nach Anwendung in Betrugserkennung, Risikomanagement, Kundensegmentierung und Marketingoptimierung unterteilt. Betrugserkennung ist das größte Segment und macht im Jahr 2023 über 30 % des Marktes aus. Es wird erwartet, dass es im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22 % wächst und bis 2032 einen Wert von 120 Milliarden US-Dollar erreicht. Risikomanagement ist das zweitgrößte Segment. Das größte Segment mit einem Marktanteil von über 25 % im Jahr 2023. Es wird erwartet, dass es im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 20 % wächst und einen Wert von 100 Milliarden US-Dollar erreicht bis 2032. Die Kundensegmentierung ist das drittgrößte Segment mit einem Marktanteil von über 20 % im Jahr 2023. Es wird erwartet, dass sie im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18 % wächst und bis 2032 einen Wert von 80 Milliarden US-Dollar erreicht. Marketing Optimierung ist das kleinste Segment mit einem Marktanteil von über 15 % im Jahr 2023. Es wird erwartet, dass es im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 16 % wächst und einen Wert erreicht von 60 Milliarden US-Dollar bis 2032.

Datenanalyse im Bereitstellungsmodus des Bankmarktes

Der Markt für Datenanalysen im Bankwesen ist je nach Bereitstellungsmodus in „On-Premise“ und „Cloud-basiert“ unterteilt. Aufgrund seiner Vorteile wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz wird erwartet, dass das Cloud-basierte Segment in den kommenden Jahren den Markt dominieren wird. Der Markt für Datenanalysen im Banking für das Cloud-basierte Segment wird voraussichtlich von 24,61 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 128,23 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,3 %. Zu den Hauptfaktoren, die das Wachstum des Cloud-basierten Segments vorantreiben, gehören die zunehmende Einführung von Cloud Computing durch Banken, der Bedarf an Echtzeit-Datenanalysen und die wachsende Nachfrage nach datengesteuerten Erkenntnissen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der betrieblichen Effizienz. Andererseits wird erwartet, dass das On-Premise-Segment im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 15,2 % wächst. Zu den Hauptfaktoren, die das Wachstum des On-Premise-Segments vorantreiben, gehören die Notwendigkeit von Datensicherheit und Compliance, die große installierte Basis von On-Premise-Datenanalyselösungen und die hohen Kosten von Cloud-basierten Datenanalyselösungen.

Datenanalyse im Bankenmarkt – regionale Einblicke

Der Markt für Datenanalysen im Bankwesen ist in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt. Aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Datenanalyselösungen von Banken und Finanzinstituten in der Region wird erwartet, dass der Markt in Europa im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 19,53 % wächst. Der Markt im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Einführung von Datenanalyselösungen durch Banken und Finanzinstitute in der Region voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22,23 % wachsen. Der Markt in Südamerika wird im Prognosezeitraum aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Datenanalyselösungen von Banken und Finanzinstituten in der Region voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18,67 % wachsen. Der Markt im Nahen Osten und in Afrika wird im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Einführung von Datenanalyselösungen durch Banken und Finanzinstitute in der Region voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 17,34 % wachsen.

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Datenanalyse im Bankenmarkt – Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke:

Hauptakteure im Bereich DatenanalytikDie ics-In-Banking-Branche konzentriert sich kontinuierlich auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenanalyselösungen, die auf die spezifischen Anforderungen des Bankensektors zugeschnitten sind. Führende Marktteilnehmer für Datenanalyse im Bankwesen wie IBM, SAP, Oracle, SAS Institute und Teradata investieren stark in Forschung und Entwicklung, um umfassende Datenanalyseplattformen anzubieten, die Banken dabei helfen können, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, Abläufe zu optimieren und Kunden zu gewinnen Erfahrungen. Die Entwicklung des Marktes für Datenanalysen im Bankwesen wird auch durch die zunehmende Einführung von Cloud Computing vorangetrieben, das Banken den Zugriff auf skalierbare und kostengünstige Datenanalyselösungen ermöglicht. Darüber hinaus tragen auch die wachsenden regulatorischen Compliance-Anforderungen und die Notwendigkeit, große Datenmengen zu verwalten, zum Wachstum der Wettbewerbslandschaft des Marktes für Datenanalysen im Bankwesen bei. Das SAS Institute ist ein führender Anbieter von Datenanalyselösungen für die Bankenbranche. Das Unternehmen bietet eine umfassende Suite von Datenanalysetools und -diensten, die Banken dabei helfen können, ihre Kundensegmentierung, ihr Risikomanagement, ihre Betrugserkennung und ihre Marketingkampagnen zu verbessern. Die Datenanalyselösungen des SAS Institute werden von einer Vielzahl von Finanzinstituten genutzt, darunter Bank of America, Citigroup und Wells Fargo. Teradata ist ein weiterer wichtiger Akteur auf dem Markt für Datenanalysen im Bankwesen. Das Unternehmen bietet eine Reihe von Datenanalyselösungen an, die Banken dabei helfen können, ihre Datenverwaltung, Datenintegration und Datenanalysefähigkeiten zu verbessern. Die Datenanalyselösungen von Teradata werden von einer Vielzahl von Finanzinstituten genutzt, darunter HSBC, JPMorgan Chase und Royal Bank of Canada.

Zu den wichtigsten Unternehmen im Markt für Datenanalysen im Bankwesen gehören:

• Informatica


• Oracle


• Microsoft


• Teradaten


• TIBCO-Software


• Cloudera


• Splunk


• SAS-Institut


• SAP


• QlikTech International


• IBM


• MicroStrategy


• Tableau-Software


• Hortonworks


• DataStax

Datenanalyse in Entwicklungen in der Bankenbranche

Der Markt für Datenanalysen im Bankwesen wird bis 2032 voraussichtlich 399,5 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum (2024–2032) eine jährliche Wachstumsrate von 20,44 % aufweisen. Die zunehmende Akzeptanz digitaler Bankdienstleistungen, der wachsende Bedarf an Betrugserkennung und Risikomanagement sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften treiben das Marktwachstum voran. Cloudbasierte Analyselösungen, KI-gestützte Analysen und prädiktive Analysen gewinnen an Bedeutung, bieten Einblicke in Echtzeit und verbessern das Kundenerlebnis. Wichtige Akteure wie SAS, IBM und Microsoft investieren in Forschung und Entwicklung, um ihr Angebot zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Partnerschaften und Übernahmen prägen die Marktlandschaft, wobei Banken mit Fintech-Unternehmen zusammenarbeiten, um innovative Datenanalyselösungen bereitzustellen. Es wird erwartet, dass der Markt in den Schwellenländern ein deutliches Wachstum verzeichnen wird, da sich die Banken auf die digitale Transformation und datengesteuerte Entscheidungsfindung konzentrieren.

Einblicke in die Marktsegmentierung von Datenanalysen im Bankwesen

Data Analytics in Banking Market Data Source Outlook

• Interne Daten


• Externe Daten

Data Analytics in Banking Market Type of Data Analytics Outlook

• Beschreibende Analysen


• Vorhersageanalyse


• Präskriptive Analytik

Datenanalyse im Bankenmarkt – Anwendungsausblick

• Betrugserkennung


• Risikomanagement


• Kundensegmentierung


• Marketingoptimierung

Datenanalyse im Bankenmarkt-Bereitstellungsmodus – Ausblick

• Vor Ort


• Cloudbasiert

Data Analytics in Banking Market Regional Outlook

• Nordamerika


• Europa


• Südamerika


• Asien-Pazifik


• Naher Osten und Afrika

Report Attribute/Metric	Details
Market Size 2023	9.67 (USD Billion)
Market Size 2024	11.55 (USD Billion)
Market Size 2032	39.16 (USD Billion)
Compound Annual Growth Rate (CAGR)	20% (2024 - 2032)
Report Coverage	Revenue Forecast, Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends
Base Year	2023
Market Forecast Period	2024 - 2032
Historical Data	2019 - 2023
Market Forecast Units	USD Billion
Key Companies Profiled	Informatica, Oracle, Microsoft, Teradata, TIBCO Software, Cloudera, Splunk, SAS Institute, SAP, QlikTech International, IBM, MicroStrategy, Tableau Software, Hortonworks, DataStax
Segments Covered	Data Source, Type of Data Analytics, Application, Deployment Mode, Regional
Key Market Opportunities	AI driven fraud detection Risk management Personalized customer service. Enhanced compliance reporting Streamlined operations
Key Market Dynamics	Increasing adoption of cloud-based solutions. Growing demand for fraud detection and risk management. Rise in regulatory compliance requirements. Integration of AI and machine learning. Expansion of digital banking services.
Countries Covered	North America, Europe, APAC, South America, MEA