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航空宇宙・防衛市場におけるビッグデータ分析 最新の業界ニュースを含む技術調査レポート
航空宇宙・防衛市場調査におけるビッグデータ分析 Future Insights
大規模な組織化された非構造化データ分析を使用して、実質的で実用的な発見を生み出します。この情報は、企業が顧客により良い洞察を提供するのに役立つことがわかりました。この情報により、企業は航空およびセキュリティ部門の顧客のニーズを理解することにより、優れた利益を提供できます。
航空宇宙・防衛市場におけるビッグデータ分析 予測期間(2019年から2024年)の間に4.6%のCAGRで成長すると予想されます。
軍事および航空の専門家協同組合は、先見の明のある支援、車両とその展示の追跡、経路計画、航空機の安定した品質の向上などのアプリケーションにこのテクノロジーを使用している企業の一部です。ビッグデータ分析がキャリアや軍事にもたらすメリットを考えると、航空宇宙および防衛におけるビッグデータ分析の世界市場は、2019年から2024年の間に大幅な成長を遂げると予想されます。
航空宇宙・防衛市場におけるビッグデータ分析は、航空およびセキュリティセクターがリソースと運用指標を強化し、新しいビジネスチャンスを促進するのに役立ちます。航空OEMは、航空ビジネス業界の大きな変化の結果として、商業センターにサービスを提供するための改善された方法を模索しています。OEMは、斬新で通常は十分に活用されていないリソースを使用して、データの装備とアップグレードが可能になります。
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航空業界は非常に長い間データ分析に依存してきたため、業界はそれに精通しています。飛行中に高さ、速度、信頼性、ニュアンスなどの情報を収集し、地上のさまざまな支持構造の実行可能性を評価するために、飛行機にはさまざまなセンサーが装備されています。
キープレーヤー:
航空宇宙・防衛市場における世界のビッグデータ分析の主要企業は、Cyient(インド)、アクセンチュア(アイルランド)、Airbus Defense and Space(ミュンヘン)、IBM(米国)、Teradata Corporation(米国)、Amazon(米国)、Microsoft Corporation(米国)、Google(米国)、シスコシステムズ(米国)、SAS Institute(米国)、SAP SE(ドイツ)です。
地域分析:
北米、ヨーロッパ、およびアジア太平洋地域は、航空宇宙および防衛におけるビッグデータ分析の市場見通しでセグメント化されています。北米は、予想される予測期間中にこれらの国々の中で最大の成長を経験するでしょう。この拡張は、航空およびセキュリティプロジェクト向けの大規模な情報分析ソリューションを提供する新規ビジネスの流入にリンクされます。さまざまな国の軍隊が情報ベースの手順にますます関心を寄せているため、航空宇宙および防衛産業における航空および保護ビッグデータ分析における実質的な情報調査もあります。
アジア太平洋地域は、中国やインドなどの国々によって行われた新しい発明の進歩により、航空宇宙および防衛市場におけるビッグデータ分析の推定期間中に、成長と所得年齢の点で北米に追随するでしょう。
市場セグメンテーション:
航空宇宙および軍事向けの世界のビッグデータ分析市場は、ソリューションの種類に基づいて、予知保全、車両およびパフォーマンスの追跡、天気予報、ルート計画、アフターマーケットなどに分かれています。
テクノロジーに基づいて、航空宇宙および防衛のビッグデータ分析市場は、ストレージ、NoSQL、プロフェッショナルサービス、クラウド、コンピューター、インフラストラクチャソフトウェア、ネットワーキング、アプリと分析、およびSQLに分割されています。
航空宇宙および防衛向けの世界のビッグデータ分析市場の宇宙、商用航空宇宙、および防衛セグメントは、アプリケーションごとに分離されています。ビッグデータ分析は、センサー、ログファイル、ソーシャルメディア、モバイルデバイス、トランザクションアプリなど、さまざまなミッションクリティカルなソースからリアルタイムデータも収集します。ドローン、自動化されたサイバーセキュリティシステム、テロリストデータベース、およびその他の多くのソースから収集したさまざまな種類のデータからより多くの情報を抽出するために、軍は企業がデータベースをマイニングするために使用するビッグデータ技術を採用しています。この技術は、最前線の兵士に利益をもたらし、ソフトウェアの作成から車両の維持まですべてを改善することが期待されています。
航空宇宙および防衛向けの世界のビッグデータ分析市場は、展開タイプに基づいて、オンプレミスとオンデマンドの2つのカテゴリに分類されています。そのアクセシビリティと航空宇宙および防衛における新しいサービス指向のビジネスモデルを考えるとセクターでは、販売可能なサービスとしてのデータの使用が増加しています。予知保全モデルを使用すると、エンジン、航空電子工学、電気などの航空機の主要システムの監視から収集されたデータを使用して、故障前にどの部品とスキルをいつ展開する必要があるかを推定できます。
燃料監視からのデータを分析することにより、現場または調達担当者のデスクでよりスマートな給油の決定を行うことができます。追加情報を使用して、さまざまな飛行状況がエンジンの性能と修理の優先順位にどのように影響するかを判断できます。航空会社のオペレーターは、この種の知識から利益を得ることができます。
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市場調査の将来について:
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