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Dynamique du marché 

Conducteur: Expansion accélérée des infrastructures intelligentes mises en œuvre par des initiatives ambitieuses financées par le gouvernement et des programmes de modernisation nationaux à l'échelle nationale

Ce moteur tourne autour de la poussée approfondie du Royaume dans le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle pour intégrer des cadres basés sur les données dans les secteurs public et privé. Le National Industrial Development Center a lancé 10 usines pilotes en 2024, adoptant chacune des solutions de chaîne d'approvisionnement automatisées propulsées par des algorithmes d'IA. Un conseil stratégique supervisant la mise en œuvre de la technologie s'est réuni 9 fois cette année pour rationaliser les objectifs croisés. Les événements soutenus par le gouvernement ont présenté 6 plateformes collaboratives visant à unifier l'échange de données entre les services publics, les télécommunications et la fabrication. De plus, une coalition technologique nouvellement formée comprenant 8 sociétés locales façonne les normes du cloud pour améliorer la sécurité des données et l'interopérabilité. Le secteur de la construction évolue également; Les autorités municipales ont introduit 7 outils de permis numériques conçus pour simplifier les flux de travail et encourager la responsabilité. Le déploiement cohérent des plans politiques est une caractéristique de la modernisation de l'Arabie saoudite, incitant les organisations à adopter une analyse robuste des mégadonnées et une IA à rester alignées sur les objectifs nationaux.

Cette expansion sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle est motivée par un désir collectif de renforcer l'épine dorsale numérique du pays et d'amplifier la diversification économique. Dans le domaine énergétique, 11 accords de secteur transversal ont été signés pour accélérer l'optimisation des ressources axée sur l'analyse. Les décideurs politiques ont également approuvé 5 cadres réglementaires pour soutenir le déploiement avancé de l'IA dans le traitement de l'eau et la gestion de l'offre. La vague de programmes pilotes ne se limite pas aux conglomérats établis; Au moins 20 PME dans l'industrie de la logistique ont commencé à mettre en œuvre l'optimisation des itinéraires en temps réel pour renforcer les capacités de livraison à l'échelle nationale. Un intérêt accru pour les projets d'infrastructures intelligents découle d'une reconnaissance claire que les systèmes de données fiables sont essentiels pour maintenir la croissance des transports, des soins de santé et de la fabrication. La formation de nouveaux organismes de gouvernance des données, couplés à la montée en puissance des installations informatiques avancées, cimente la détermination du pays à intégrer des informations dirigées par l'IA sur les opérations vitales. Au total, ce pilote prépare le terrain pour un écosystème centré sur les données sous-tend par des projets d'infrastructure robustes.

Tendance: demande d'outils de traitement du langage naturel facilitant les interactions intelligentes des clients et améliore la gestion des connaissances

Dans diverses entreprises saoudiennes, il existe un enthousiasme croissant pour les applications PNL qui rationalisent les interactions et optimisent la récupération des informations, ce qui donne un coup de pouce au marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle. Les principaux fournisseurs de communications ont lancé les services de chatbot cette année pour répondre aux questions des abonnés en arabe et en anglais avec une plus grande précision. Certains grands détaillants ont introduit 9 interfaces vocales personnalisées pour fournir des recommandations de produits personnalisées, simplifiant le parcours commercial. Les services de recherche universitaire ont collaboré sur 6 bases de données de linguistique avancées pour améliorer les algorithmes d'analyse des sentiments pour les dialectes locaux. Les entités financières, notamment à Riyad, ont testé 7 outils de gestion des connaissances qui traversent des référentiels de documents massifs pour accélérer les approbations de prêts. Dans le secteur public, plusieurs portails numériques nouvellement dévoilés utilisent un traitement linguistique axé sur l'IA pour guider les citoyens grâce aux demandes de services. Pendant ce temps, des consultants informatiques spécialisés affinent des stratégies de transformation de nouvelle génération, garantissant que les institutions mettent en œuvre la PNL d'une manière qui respecte les nuances culturelles et stimule la satisfaction des utilisateurs.

Cette tendance sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle reflète une poursuite généralisée d'une communication simplifiée entre les fournisseurs de services et les utilisateurs finaux. Les hôpitaux de Jeddah ont installé 8 kiosques interactifs capables d'interpréter les déclarations des patients et de fournir instantanément des options de planification. De même, les cabinets judiciaires ont adopté 3 plates-formes d'extraction de texte qui classent les volumes élevés de documents de cas pour accélérer l'analyse de la jurisprudence. Les administrateurs gouvernementaux de la capitale ont mis en déroute 15 canaux de rétroaction des citoyens via des moteurs PNL, catégorisant ainsi plus précisément les suggestions publiques. Des progrès rapides dans la reconnaissance de la parole sont également remarquables; Local Tech Hubs à Dammam a développé 10 prototypes logiciels pour faciliter les traductions en temps réel pour les communautés d'expatriés. La maturité de ces outils indique un avenir où l'interaction entre les langues transparente devient la norme. Les contributeurs à ce changement mettent l'accent sur l'éthique et la confidentialité des données, en se concentrant sur une IA responsable qui favorise la communication transparente. Essentiellement, les initiatives de la PNL signifient une pierre angulaire vitale dans les vastes plans de modernisation numérique de l'Arabie saoudite.

Défi: infrastructure d'intégration des données limitée provoquant une adoption fragmentée dans plusieurs écosystèmes numériques en évolution de l'entreprise en évolution rapide

Malgré l'acceptation enthousiaste de l'analyse et de l'IA, une infrastructure d'intégration de données limitée pose une pierre d'achoppement en cours sur le big data et le marché de l'intelligence artificielle. De nombreuses organisations opèrent toujours avec des systèmes hérités; 7 fabricants à grande échelle s'appuient sur des bases de données cloisonnées qui compliquent la surveillance en temps réel. Dans le domaine de la vente au détail, 6 plates-formes de commerce électronique ont connu un retard de réalisation des commandes en raison de transferts de données incohérents parmi les services de messagerie en partenariat. Plusieurs bureaux municipaux dépendent également de référentiels enregistrés, avec seulement 2 récemment passant vers des systèmes basés sur le cloud pour rationaliser les données des citoyens. Pendant ce temps, les institutions financières sont parfois confrontées à une surveillance décousue, car 5 solutions de gestion des risques opèrent en parallèle sans synchronisation efficace des données. Un besoin global survient pour des protocoles standardisés qui unifient les environnements disparates, ouvrant la voie à des pipelines d'analyse plus rationalisés. En bref, le combler de ces lacunes sur les infrastructures constitue un formidable test de coordination entre les agences publiques, les entreprises privées et les parties prenantes techniques.

Ce défi sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle est amplifié par le rythme rapide de la transformation numérique, où de nouvelles plateformes, appareils et architectures apparaissent régulièrement. Les opérateurs de télécommunications ont signalé 9 cas distincts de perturbations du flux de données en temps réel cette année, affectant des millions d'enregistrements d'abonnés dans le processus. Certaines divisions informatiques de l'entreprise ont introduit 3 cadres d'intégration distincts, uniquement pour découvrir des décalages récurrents dans les formats de données. Une poignée d'institutions de soins de santé ont rencontré des complications car elles combinaient des portails de gestion des patients avec un logiciel de diagnostic clinique qui avait mal aligné les champs de métadonnées. Les solutions individuelles peuvent fonctionner dans des contextes isolés, mais la synergie souffre lorsque l'adoption à l'échelle de l'entreprise est tentée. La fragmentation continue peut entraver les initiatives de l'IA, bloquant des informations plus larges qui pourraient résulter des ensembles de données agrégés. Une vision unifiée de la gouvernance des données est essentielle; Les comités dirigés par le gouvernement et les consortiums privés sont nécessaires pour harmoniser les protocoles et garantir que les capacités d'analyse de bout en bout s'épanouissent sans incohérences d'infrastructure.

Analyse segmentaire 

Par composant 

La capacité du segment des logiciels à intégrer de manière transparente les mégadonnées et les fonctionnalités de l'IA sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle stimule sa domination sur le marché de l'Arabie saoudite en capturant plus de 50% de parts de marché, car il capture actuellement plus de la moitié de la part de marché. Cette importance de ce segment est alimentée par la prolifération rapide des plates-formes d'analyse, des systèmes d'exploitation axés sur l'IA et des cadres d'apprentissage automatique, qui nécessitent tous des mises à jour continues, des protocoles de sécurité et des conceptions modulaires pour répondre aux demandes commerciales en évolution. Par exemple, de nombreuses entreprises dans le Royaume allouent entre 150 000 $ US et 500 000 $ US pour personnaliser les solutions logicielles, garantissant qu'ils peuvent gérer l'ingestion avancée des données et la modélisation prédictive en temps réel. Dans divers projets pilotes, les délais de déploiement de solutions peuvent être aussi courts que quatre semaines ou étendus au-delà de six mois, reflétant la nature dynamique des niveaux de maturité des données des organisations saoudiens. De plus, la polyvalence des plates-formes logicielles - couverte tout, des bibliothèques d'apprentissage automatique aux tableaux de bord intuitifs - consiste à adopter une adoption plus rapide dans les agences de vente au détail, de soins de santé et de recherche de solutions robustes et évolutives.

Certains des principaux logiciels du Big Data et du marché de l'intelligence artificielle comprennent Microsoft Azure Machine Learning, SAP HANA, IBM Watson et AWS Sagemaker, car ils offrent des analyses polyvalentes, un traitement du langage naturel et des capacités de modélisation prédictive. Des fournisseurs de clés tels que Microsoft, Nvidia, Amazon Web Services, SAP et Intel collaborent fréquemment avec les institutions locales pour lancer des produits spécifiques à la région optimisés pour le traitement de la langue arabe. Les dépenses de déploiement varient en fonction de facteurs tels que le volume de données, les fonctionnalités requises et la complexité d'intégration. Pourtant, il est courant que les utilisateurs finaux investissent plus de 300 000 $ US par an en licences, entretien et formation pour les modules d'IA spécialisés. Le coût reflète également le support intensif requis par les fournisseurs de logiciels, qui aident à tout, de la migration du cloud vers l'algorithme. En conséquence, les organisations assistent souvent à au moins une réduction de 20% des goulots d'étranglement du système une fois qu'ils se sont mis à niveau vers des plates-formes modernisées compatibles avec l'IA, renforçant ainsi la popularité continue du segment des logiciels dans les mégadonnées du Royaume et le paysage d'IA.

Par technologie 

Les technologies de Big Data bénéficient actuellement de 55% de parts de marché, ce qui est supérieur à celle des offres de l'IA sur l'Arabie saoudite, les mégadonnées et le marché de l'intelligence artificielle, propulsée par la surtension des volumes de données des médias sociaux, des transactions clients et des implémentations de l'Internet-of-Things. De nombreuses organisations sont confrontées au traitement des charges de données quotidiennes qui peuvent dépasser 10 téraoctets, ce qui a provoqué un besoin urgent d'outils de gestion des données robustes. La préférence pour les mégadonnées provient d'analyses plus claires-coûts-avantages: des outils tels que les bases de données Apache Hadoop, Spark et NoSQL permettent aux entreprises de gérer de grands ensembles de données diverses, permettant des idées en temps presque réel sans nécessairement nécessiter des systèmes d'IA avancés depuis la création. Cette approche simple amène les entreprises à dépenser en moyenne 200 000 $ US pour les plateformes de Big Data, éclipsant souvent les investissements initiaux d'IA. En outre, les programmes de numérisation soutenus par le gouvernement - similaires à ceux qui conduisent la gouvernance en ligne et la modernisation des services publics - se trouvent dans cette tendance en exigeant des solutions de stockage et de traitement de données à grande échelle.

Les utilisateurs finaux vont des institutions financières qui doivent analyser des millions de transactions quotidiennes aux conglomérats d'énergie optimiser l'extraction des ressources grâce à la maintenance prédictive. Des joueurs éminents comme Cloudera, SAP, Amazon Web Services et IBM aident à configurer les lacs de données de niveau en entreprise ou les tableaux de bord d'analyse en temps réel, certaines solutions augmentant pour accueillir une augmentation de 50% en glissement annuel du trafic de données. Les applications les plus répandues sur les mégadonnées et le marché de l'intelligence artificielle de l'Arabie saoudite comprennent la détection des fraudes dans les services bancaires, le suivi du comportement des clients dans le commerce de détail et la consolidation des données opérationnelles dans les portails gouvernementaux, où la vitesse et la fiabilité ont priorité sur des jugements sophistiqués axés sur l'IA. En conséquence, les mégadonnées bénéficient d'une demande robuste car elle traite directement des points de douleur critiques - stockage, nettoyage et agrégation - avant la superposition sur les fonctionnalités avancées de l'IA. Cette nature préparatoire crée un avantage fondamental, cimentant l'exemple de Big Data dans les projets actuels tout en ouvrant des voies plus claires pour les futures extensions de l'IA.

Par candidature 

L'analyse prédictive se distingue comme l'application la plus répandue sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle de l'Arabie saoudite, garantissant plus de 25% de la génération de revenus en raison de sa proposition de valeur immédiate. Les organisations hiérarchisent les outils de prévision pour estimer les tendances du comportement des consommateurs, de l'allocation des ressources et des fluctuations du marché, voyant souvent une baisse de 15% à 25% des coûts opérationnels en raison d'une meilleure prise de décision. Cette approche est particulièrement vitale pour les industries comme le commerce de détail, qui suivent les tendances des stocks saisonniers, et les institutions BFSI, qui gèrent des bases de données de transactions approfondies. En fait, de nombreuses banques et sociétés d'assurance gèrent plus de 200 millions de points de données chaque trimestre, ce qui rend les modèles prédictifs cruciaux pour améliorer la notation des risques et la détection de fraude. L'agilité et la clarté des prévisions de résultats encouragent les dirigeants à adopter des tableaux de bord analytiques où ils peuvent voir des mises à jour en temps réel, améliorant considérablement la confiance dans les stratégies basées sur les données.

Les principaux utilisateurs de solutions d'analyse prédictive sur le big data et le marché de l'intelligence artificielle comprennent les grands détaillants à la recherche de prévisions de ventes précises, les opérateurs de télécommunications optimisant la distribution de la bande passante et les prestataires de soins de santé analysant l'afflux de patients pour une meilleure planification des ressources. Les principaux fournisseurs de solutions, tels que IBM Watson, SAP Predictive Analytics et les modules d'analyse avancés d'Oracle, adaptent leurs offres pour gérer les complexités locales comme l'intégration du langage arabe, les réglementations locales et les ensembles de données spécifiques à la région. La domination de l'application résulte de ses résultats mesurables dans les gains d'économies et d'efficacité, souvent réalisés dans les six à neuf mois suivant le déploiement. L'analyse prédictive s'intègre également de manière transparente dans les plates-formes de données existantes, réduisant les obstacles à l'entrée pour les organisations qui construisent encore une expertise en IA. En s'alignant sur les défis commerciaux de base - tels que les pénuries d'inventaire, les risques par défaut de crédit et les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement - l'analyse prédictive accorde une demande inébranlable, garantissant sa croissance continue et sa position principale entre les mégadonnées et les applications d'IA dans le royaume.

Par taille d’organisation

Les grandes entreprises en Arabie saoudite et le marché de l'intelligence artificielle représentent les utilisateurs finaux les plus importants du Big Data et du Royaume de l'IA, contribuant à plus de 65% de la part de marché, car ils ont à la fois le capital et l'infrastructure pour des projets d'analyse à échelle massive. Beaucoup de ces sociétés consacrent plus de 1 million de dollars par an pour réorganiser leurs entrepôts de données, adopter des suites d'analyse avancées et former des équipes spécialisées. Cet investissement stratégique assure l'intégration transparente des outils d'apprentissage automatique, des tableaux de bord de visualisation des données et des moteurs d'IA en temps réel qui peuvent gérer des millions de transactions hebdomadaires. En conséquence, les grandes organisations signalent une augmentation notable de l'efficacité opérationnelle, dépassant souvent 15% lors de l'intégration d'automatisation dirigée par l'IA sur plusieurs départements. En outre, leurs empreintes mondiales obligent la conformité à divers réglementations sur les données de données, ce qui en fait des adoptants précoces de technologies robustes et à l'épreuve des futurs.

Les déploiements à grande échelle sont essentiels dans les secteurs tels que le pétrole et le gaz, où les données des capteurs des sites de forage peuvent dépasser 20 gigaoctets par heure, et les télécommunications, qui observe des bases utilisateur en expansion rapide au milieu des cibles de transformation numériques. Les dépenses moyennes annuelles parmi des conglomérats importants sur le marché des mégadonnées et de l'intelligence artificielle de l'Arabie saoudite peuvent dépasser 2 millions de dollars américains lors de la mise en œuvre des mises à niveau matérielle, des licences logicielles, des programmes de formation des employés et du soutien continu. Leur importance découle également de leurs réseaux informatiques robustes et de cybersécurité , garantissant que les mégadonnées et les outils d'IA peuvent être déployés avec des perturbations minimes. Par conséquent, les grandes entreprises servent à la fois de pionniers et d'incubateurs de cas d'utilisation sophistiqués d'IA, allant de la maintenance prédictive des pipelines aux chatbots avancés pour améliorer le support client. Cet engagement élevé, associé à la capacité d'absorber les risques de mise en œuvre, cimente leur leadership comme la force clé qui façonne les mégadonnées de l'Arabie saoudite et le paysage de l'IA.

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Les principales entreprises du Big Data et du marché de l'intelligence artificielle de l'Arabie saoudite:

• Société Microsoft
• Société NVIDIA
• Amazon Web Services, Inc.
• SAP SE
• Société Intel
• Société IBM
• Société Oracle
• Société NEC
• Alibaba Nuage
• Cisco
• Huawei
• IQVIA
• Teradata Corporation
• Qlik
• Autres acteurs éminents

Aperçu de la segmentation du marché :

Par composant

• Matériel
• Logiciel
• Services

Par technologie

• Big Data Technologies
• Technologies d'IA

Par candidature

• Analyse client
• Analyse prédictive
• Détection de fraude
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement
• Autres

Par taille d’organisation

• PME
• Grandes entreprises

Par utilisateur final

• Informatique et Télécom
• Vente au détail
• Institutions publiques et gouvernementales
• BFSI
• Soins de santé
• Énergie
• Construction et fabrication
• Autres