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市場調査レポート
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1379832

インサイトエンジンの世界市場:産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別、展開タイプ別、企業規模別、最終用途産業別、地域別、競合別、2018~2028年

Insight Engines Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component, By Deployment Type, By Size of the Enterprise, By End-user Industry, By Region, By Competition, 2018-2028

出版日: | 発行: TechSci Research | ページ情報: 英文 190 Pages | 納期: 2~3営業日

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インサイトエンジンの世界市場:産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別、展開タイプ別、企業規模別、最終用途産業別、地域別、競合別、2018~2028年
出版日: 2023年10月03日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 190 Pages
納期: 2~3営業日
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概要

世界のインサイトエンジンの市場規模は、2022年に17億米ドルとなり、2028年までの予測期間中にCAGR 21.4%の力強い成長が予測されています。

世界のインサイトエンジン市場は著しい成長を遂げており、今後数年でさらに拡大する構えです。人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を搭載したインサイトエンジンは、組織が膨大な量のデータから価値あるインサイトを抽出する方法に革命をもたらしています。これらの高度な検索ソリューションにより、企業はデータを効率的に分析・解釈し、情報に基づいた意思決定のための実用的なインテリジェンスを提供することができます。インサイトエンジン市場の成長を支える主な要因の1つは、リアルタイムのデータ分析に対するニーズの高まりです。組織で生成されるデータの急激な増加に伴い、従来の検索手法では意味のあるインサイトを引き出すことができなくなっています。インサイトエンジンは高度な検索機能を提供し、構造化・非構造化データソースから関連情報を迅速かつ正確に取り出すことを可能にします。

主な市場促進要因

市場概要
予測期間 2024~2028年
2022年市場規模 17億米ドル
2028年市場規模 54億9,000万米ドル
CAGR 2023~2028年 21.4%
急成長セグメント クラウド
最大市場 北米

データ発見と分析の強化

世界のインサイトエンジンは、人工知能や機械学習アルゴリズムを活用することで、組織がデータを発見・評価する方法を変革しています。これらの最先端技術により、インサイトエンジンは、文書、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿など、大量の構造化データおよび非構造化データから価値あるインサイトを自動的に抽出することができます。インサイトエンジンは、データ内のパターン、関係、傾向を分析することで、組織に実用的なインテリジェンスを提供し、情報に基づいた意思決定を促進し、市場における競合優位性を提供する能力を備えています。多様なデータソースから適切な情報を迅速かつ正確に発見する能力は、世界のインサイトエンジンが広く採用される重要なきっかけとなっています。

世界のインサイトエンジンの登場は、組織がデータ発見と分析に取り組む方法に革命をもたらしました。人工知能と機械学習の力を活用することで、インサイトエンジンは、膨大な量の構造化データおよび非構造化データから価値あるインサイトを抽出するプロセスを自動化できるようになっています。これには、文書、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿など、幅広いデータソースが含まれます。このようなデータ内のパターン、関係、動向を分析する能力により、インサイトエンジンは組織に実用的なインテリジェンスを提供することができます。世界のインサイトエンジンによって生成されたインサイトは、組織が情報に基づいた意思決定を行う上で重要な役割を果たします。データ内の隠れたパターンや相関関係を明らかにすることで、インサイトエンジンは貴重な機会や潜在的なリスクを特定することができます。これにより、企業は積極的な対策を講じたり、新たな動向を活用したりすることが可能になり、市場での競争力を高めることができます。さらに、インサイトエンジンは、多様なデータソースから関連情報を発見するスピードと正確性によって、その価値をさらに高めています。

世界のインサイトエンジンが広く採用されている主な要因の一つは、様々なソースからのデータを処理・分析する能力です。今日のデジタル時代において、組織は構造化、非構造化ともに圧倒的な量のデータにアクセスできます。従来のデータ分析手法では、このような大量かつ多様なデータを効率的に処理することは困難でした。一方、世界のインサイトエンジンは、このような複雑性を処理するように設計されています。人工知能と機械学習アルゴリズムを活用することで、これらのエンジンは多様なデータソースから自動的にインサイトを抽出し、組織にデータ・ランドスケープの包括的なビューを提供することができます。

検索機能の向上

世界のインサイトエンジンは、従来のキーワードベースの検索を凌駕する高度な検索機能を提供します。これらのエンジンは、自然言語処理とセマンティック分析技術を採用し、ユーザーのクエリのコンテキストと重要性を理解することで、より正確で適切な検索結果をもたらします。ユーザーの意図を理解することで、インサイトエンジンはパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、関連するコンテンツを提案し、さらにはユーザーの要求を予測することができます。このような検索体験の向上は、生産性を高め、時間を節約し、ユーザーが必要な情報をより効率的に探し出せるようにします。キーワードのみに依存する従来の検索エンジンとは異なり、世界のインサイトエンジンは、ユーザーのクエリの意味と文脈を深く掘り下げます。自然言語処理アルゴリズムを活用し、同義語、同音異義語、文脈の参照など、人間の言葉のニュアンスを理解します。これにより、単なるキーワードのマッチングではなく、クエリの背後にある意図を考慮することで、より正確な検索結果を提供することができます。さらに、インサイトエンジンはセマンティック分析技術を採用し、単語や概念間の関係を理解することで、より関連性の高い検索結果を生成することができます。ユーザーのクエリの背後にある文脈や意味を理解することで、インサイトエンジンは個人の好みや要求に合わせたパーソナライズされた推奨を提供することができます。例えば、ユーザーが「ニューヨークのベストレストラン」を検索した場合、インサイトエンジンは、ユーザーの場所、食事の好み、過去の検索履歴を考慮して、パーソナライズされたお勧めのレストランを提供することができます。さらに、インサイトエンジンは、ユーザーのクエリに基づいて関連するコンテンツを提案し、ユーザーの知識を広げ、関連するトピックをより包括的に探索できるようにします。これは時間を節約するだけでなく、ユーザーの全体的な検索体験を向上させる。さらに、インサイトエンジンには、検索行動のパターンを分析することで、ユーザーのニーズを予測する能力があります。ユーザーの検索履歴や嗜好を理解することで、これらのエンジンはユーザーが将来必要とするかもしれない情報を積極的に提供することができます。例えば、ユーザーが頻繁にレシピを検索する場合、インサイトエンジンは料理のヒントに対するニーズを予測し、キッチンハックや食材の代用など、関連するコンテンツを提案することができます。このような積極的なアプローチは、繰り返し検索する必要性をなくすことでユーザーの時間を節約し、必要なときに必要な情報にアクセスできるようにします。結論として、世界のインサイトエンジンは、自然言語処理と意味解析技術を活用してユーザーの意図を理解し、より正確で関連性の高い検索結果を提供することで、検索体験に革命をもたらします。パーソナライズされたレコメンデーションを提供し、関連するコンテンツを提案し、ユーザーのニーズを予測することで、これらのエンジンは生産性を高め、時間を節約し、ユーザーが必要な情報をより効率的に見つけることを可能にします。

効率的な知識管理

インサイトエンジンは、ナレッジマネジメントの強化において、データを効果的に整理・構造化し、容易にアクセス・検索できるようにすることで、重要な役割を果たします。これらのエンジンは、データを自動的に分類し、タグ付けする機能を備えているため、ユーザーにとって適切な情報を見つけるプロセスが簡素化されます。さらに、インサイトエンジンは、様々なデータポイント間のつながりや関係を特定することに優れており、ユーザーは複雑な情報ランドスケープをナビゲートし、貴重なインサイトを発見することができます。ナレッジの一元化と整理を通じて、インサイトエンジンは組織のデータ資産を最適化し、意思決定能力を高め、イノベーションを促進します。インサイトエンジンを導入することで、組織はナレッジ・マネジメント・プロセスを合理化し、データを効率的に整理して容易に検索できるようにすることができます。インサイトエンジンの主な利点の一つは、データを自動的に分類し、タグ付けする機能です。この機能により、手作業による分類やラベル付けが不要になり、ユーザーの貴重な時間と労力を節約できます。データが適切に分類され、タグ付けされることで、ユーザーは特定の情報を簡単に検索できるようになり、知識検索の効率が大幅に向上します。この合理化されたプロセスにより、組織は関連データに素早くアクセスできるようになり、十分な情報に基づいた意思決定やビジネスニーズへの迅速な対応が可能になります。

さらに、インサイトエンジンは、異なるデータポイント間の関係やつながりを特定することに優れています。データの内容や文脈を分析することで、これらのエンジンは、ユーザーにはすぐにはわからない隠れたパターンや相関関係を明らかにすることができます。この機能により、ユーザーは複雑な情報ランドスケープをナビゲートし、他の方法では気づかなかったかもしれない貴重なインサイトを発見することができます。これらの考察を活用することで、企業は競合優位性を獲得し、新たな動向を特定し、イノベーションと成長を促進するデータ主導の意思決定を行うことができます。インサイトエンジンは、ナレッジを一元化して整理することで、組織にデータ資産の包括的なビューを提供します。この一元的なアプローチにより、すべての利害関係者がデータに容易にアクセスできるようになり、サイロ化が解消され、コラボレーションが促進されます。構造化されたナレッジベースにより、組織はデータ資産をより効果的に活用し、意思決定プロセスの改善につなげることができます。さらに、インサイトエンジンは、チームや部門を超えた知識や専門知識の共有を促進し、イノベーションと継続的な学習の文化を育みます。

リアルタイムのインサイトと予測分析

世界のインサイトエンジンは、リアルタイムの考察と予測分析機能を通じて、データ主導の意思決定を迅速に行い、競合優位性を獲得する能力を組織に提供します。これらのエンジンは、データストリームを継続的に分析し、動向を監視し、リアルタイムで異常を検出することで、企業は進化する市場環境や顧客の要求に迅速に適応することができます。予測分析の力を活用することで、インサイトエンジンは将来の動向を予測し、潜在的なリスクを特定し、積極的な提案を行うことができます。これにより、企業は競争優位性を維持し、業務を合理化し、優れた製品とサービスを顧客に提供することができます。目まぐるしく変化する今日のビジネス環境において、リアルタイムでインサイトにアクセスできる能力は、組織が一歩先を行くために極めて重要です。世界のインサイトエンジンは、ソーシャルメディア、顧客からのフィードバック、市場動向など、さまざまなソースからの膨大なデータを継続的に分析することで、この点で極めて重要な役割を果たしています。これらのデータをリアルタイムで処理することで、インサイトエンジンは、戦略的意思決定を促進する最新の情報と実用的なインサイトを組織に提供します。

インサイトエンジンの主な利点の一つは、リアルタイムで動向を監視し、異常を検出する能力です。これにより、企業は新たなパターンを特定し、変化する市場力学に迅速に対応することができます。例えば、インサイトエンジンが特定の製品に関する顧客からの苦情の急激な増加を検出した場合、組織は問題を迅速に調査し、問題が拡大する前に是正措置を講じることができます。

さらに、インサイトエンジンは予測分析を活用して将来の動向を予測し、潜在的なリスクを特定します。過去のデータを分析し、高度なアルゴリズムを適用することで、これらのエンジンは、市場動向、顧客行動、業界開拓に関する貴重な先見性を組織に提供することができます。これにより、企業は積極的に戦略を適応させ、業務を最適化し、新たな機会を活用することができます。さらに、インサイトエンジンは、リアルタイムのデータ分析に基づいて、積極的な提案を行う。例えば、インサイトエンジンが顧客満足度の低下を検出した場合、製品機能の強化やパーソナライズされたオファーの提供など、顧客体験を向上させるための具体的なアクションを推奨することができます。これらの推奨事項に基づいて行動することで、企業は顧客ロイヤルティを高め、収益成長を促進し、競合優位性を獲得することができます。

カスタマーエクスペリエンスの向上

インサイトエンジンは、パーソナライズされた適切な情報を提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させる重要な役割を果たします。インサイトエンジンは、過去のやり取り、嗜好、行動などの顧客データを分析することで、パーソナライズされたレコメンデーション、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーン、カスタマイズされたカスタマーサポートを提供することができます。このレベルのパーソナライゼーションは、顧客満足度を向上させ、エンゲージメントを高め、顧客ロイヤルティを育成します。さらに、インサイトエンジンによって企業は顧客をより深く理解できるようになり、ニーズを予測し、市場動向を把握し、革新的な製品やサービスを開発できるようになります。

主な市場課題

認識と理解不足

世界のインサイトエンジン市場は、インサイトドリブンソリューションを採用することの重要性とメリットに関する組織の認識と理解が限られているという大きな課題に直面しています。多くの企業、特に中小企業は、従来の情報検索手法に伴う潜在的なリスクや機会損失、意思決定や知識発見を強化するインサイトエンジンの可能性を十分に理解していない可能性があります。このような認識不足は、インサイトエンジンへの投資をためらわせる結果となり、組織は情報格差や最適とは言えない意思決定に陥りやすくなります。この課題に対処するには、インサイトエンジンがデータ分析、情報検索、およびビジネスインテリジェンス全体の改善において果たす重要な役割を強調する包括的な教育イニシアチブが必要です。組織は、不適切なインサイト検索が機会損失、非効率的なプロセス、競争力の低下につながることを認識する必要があります。インサイトエンジンの具体的なメリットを紹介する実例やケーススタディは、その重要性に対する理解を深めるのに役立ちます。

複雑さと統合の問題

インサイトエンジンの導入と管理は、組織、特にITリソースや専門知識が限られている組織に複雑な課題をもたらす可能性があります。インサイトエンジンシステムを効果的に構成し、既存のデータソースやツールと統合することは、技術的に困難な場合があります。統合中に互換性の問題が発生し、遅延や最適でないパフォーマンスにつながることもあります。これらの課題に対処するためには、インサイトエンジンの導入と管理を簡素化することが不可欠です。セットアップとカスタマイズを合理化するために、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと直感的な構成オプションを提供する必要があります。さらに、組織は、ドキュメント、チュートリアル、および統合を支援し、あらゆる問題のトラブルシューティングを行う技術専門家を含む、包括的なサポートとガイダンスにアクセスできなければならないです。インサイトエンジン導入のこれらの側面を簡素化することで、より効率的なプロセスと意思決定結果の改善につながります。

情報過多と関連性の克服

インサイトエンジンは、膨大な量のデータから意味のある情報を抽出するために不可欠ですが、情報過多と関連性の確保という課題に直面しています。データの急激な増加に伴い、組織は最も関連性の高いインサイトのフィルタリングと優先順位付けに苦労することが多いです。これは、情報疲労を引き起こし、検索されたインサイトの正確性と有用性に対する信頼性を低下させる可能性があります。さらに、多様なデータソースや複雑なクエリを扱う場合、インサイトエンジンのパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。包括的な情報検索と適切なインサイトの提供の間で適切なバランスを取ることは不可欠です。この課題を克服するためには、アルゴリズムとテクノロジーの継続的な改良が必要です。アルゴリズムの改善により、ユーザーの意図とコンテキストを正確に理解することで関連性を高めることができ、高度なデータ処理技術により、パフォーマンスを最適化し、多様なデータソースを効果的に処理することができます。これらの分野における継続的な改善により、企業はインサイトエンジンの恩恵を受けながら、合理的で信頼性の高い意思決定プロセスを維持し、全体的なビジネスインテリジェンスを強化することができます。

主な市場動向

高度なインサイトエンジンに対する需要の高まり

インサイトエンジンの世界市場は、高度なデータ分析と意思決定機能に対するニーズの高まりにより、需要が増加しています。さまざまな業界の組織が、構造化データや非構造化データを含む複数のソースから膨大な量のデータを生成しています。このデータから意味のあるインサイトを導き出し、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために、複雑なデータセットを効果的に分析・解釈できるインテリジェントなインサイトエンジンに対する要求が高まっています。

インサイトエンジンは、人工知能(AI)や自然言語処理(NLP)などのテクノロジーを活用して、ユーザーのクエリを理解し、適切で実用的なインサイトを提供します。これらのエンジンは、大量のデータを処理し、パターンを特定し、価値ある情報を抽出することで、企業が市場で競争優位に立つことを可能にします。AIとNLPの機能を活用することで、インサイトエンジンはユーザーのクエリのコンテキストを理解し、セマンティック分析を実行し、正確でパーソナライズされた結果を提供することができます。

クラウドベースのインサイトエンジン・ソリューションへのシフト

世界市場では、クラウドベースのインサイトエンジン・ソリューションへのシフトが顕著になっています。このシフトの背景には、クラウド・コンピューティングの採用の増加と、スケーラブルで柔軟なデータ分析ツールのニーズがあります。クラウドベースのインサイトエンジンは、拡張性、費用対効果、導入の容易さなど、いくつかの利点を組織に提供します。

クラウドベースのソリューションは、データ分析の需要の変化に応じてリソースを拡張する能力を組織に提供します。このスケーラビリティにより、インサイトエンジンは大量のデータを処理し、使用量のピーク時でもリアルタイムのインサイトを提供できます。さらに、クラウドベースのソリューションにより、企業は高価なハードウェアやインフラに投資する必要がなくなり、全体的なコストを削減できます。

AIと機械学習の統合

AIと機械学習(ML)技術のインサイトエンジンへの統合は、市場の重要な動向です。AIとMLのアルゴリズムは、複雑なデータセットを分析し、パターンを特定し、人間のアナリストにはわからない隠れたインサイトを明らかにすることができます。これらの先進技術を活用することで、インサイトエンジンはデータ分析プロセスを自動化し、精度を高め、意思決定能力を強化することができます。

AIとMLの機能により、インサイトエンジンはデータから継続的に学習し、変化するビジネス要件に適応し、プロアクティブな提案を行うことができます。また、これらのテクノロジーは、異常検知、不正防止、予測分析を支援し、企業が潜在的なリスクと機会をリアルタイムで特定することを可能にします。

セグメント別インサイト

コンポーネントインサイト

2022年、世界のインサイトエンジン市場はサービスセグメントが支配的であり、予測期間中もその支配力を維持すると予想されます。インサイトエンジンは、組織が膨大な量のデータから価値あるインサイトを引き出すことを可能にする高度なソフトウェアソリューションです。ソフトウェアがこれらのシステムの基盤を形成する一方で、サービスはその実装、カスタマイズ、継続的サポートにおいて重要な役割を果たします。サービス・セグメントには、コンサルティング、統合、トレーニング、メンテナンス・サービスなど、インサイトエンジンの導入と活用を成功させるために不可欠な様々なサービスが含まれます。

サービス・セグメントの優位性は、いくつかの要因に起因しています。第一に、企業は特定のニーズを理解し、カスタマイズされたインサイトエンジン・ソリューションを開発するために、専門家の指導を必要とすることが多いです。コンサルティングサービスは、企業が望む結果を達成するために最も適したテクノロジー、データソース、分析手法を特定するのに役立ちます。第二に、統合サービスは、インサイトエンジンを既存のITインフラにシームレスに組み込み、異なるシステム間の互換性とデータフローを確保するために極めて重要です。この統合により、組織は既存の投資を活用し、データから得られる価値を最大化することができます。さらに、従業員がインサイトエンジンによって生成されたインサイトを効果的に使用し、解釈できるようにするためには、トレーニングサービスが不可欠です。インサイトエンジンが高度化するにつれて、組織は、これらのシステムが提供する機能を十分に活用するために、従業員のスキルアップを図る必要があります。さらに、保守サービスは、定期的な更新、バグ修正、技術サポートなど、インサイトエンジンの円滑な運用を保証します。これらのサービスは、ダウンタイムを最小限に抑え、インサイトの継続的な可用性を確保するために不可欠です。

今後を展望すると、予測期間中はサービス・セグメントの優位が続くと予想されます。組織がデータ主導の意思決定の価値をますます認識するようになるにつれ、インサイトエンジンに対する需要は拡大すると予測されます。その結果、コンサルティング、統合、トレーニング、メンテナンスなどのサービスに対するニーズは引き続き高いです。サービスプロバイダーは、組織がデータの潜在能力を最大限に引き出し、ビジネスの成長とイノベーションを推進するための実用的なインサイトを導き出すのを支援する上で、重要な役割を果たすと思われます。

展開タイプインサイト

2022年、世界のインサイトエンジン市場は、クラウド展開型セグメントが大きな優位を占めています。クラウド展開とは、インターネットを通じてアクセス可能なリモートサーバー上でソフトウェアアプリケーションやサービスをホスティングすることを指します。この展開モデルには、拡張性、柔軟性、費用対効果、導入の容易さなど、数多くの利点があります。こうした利点により、ヘルスケア、小売、金融、製造など、さまざまな業界でクラウドベースのインサイトエンジンの採用が進んでいます。クラウド展開タイプ・セグメントが優位を占める背景には、いくつかの要因があります。第一に、世界中の組織でクラウドコンピューティング技術の採用が増加していることが、クラウドベースのインサイトエンジンの需要を促進しています。クラウド展開により、企業は大規模なインフラ投資を行うことなく、高度なアナリティクスと人工知能(AI)のパワーを活用することができます。このため、中小企業を含むあらゆる規模の組織にとって魅力的な選択肢となっています。

第二に、クラウドの導入モデルは、アクセシビリティとコラボレーション機能を強化します。クラウドベースのインサイトエンジンでは、ユーザーはインターネットに接続できるデバイスを使用して、いつでもどこからでもデータにアクセスし、分析することができます。このような柔軟性により、企業は従業員にリアルタイムのインサイトを提供し、意思決定と業務効率の改善につなげることができます。さらに、クラウド展開タイプ・セグメントでは、セキュリティとデータ・プライバシーの面で大きな進歩が見られます。クラウド・サービス・プロバイダーは、機密データを保護するために、暗号化、認証、アクセス制御などの強固なセキュリティ対策に多額の投資を行ってきました。このような対策により、クラウドにおけるデータ・セキュリティに対する懸念が解消され、企業の信頼が高まっています。

今後を展望すると、クラウド導入型セグメントの優位性は予測期間中も続くと予想されます。現在進行中のデジタルトランスフォーメーションへの取り組みと、AIとアナリティクスの採用拡大が相まって、クラウドベースのインサイトエンジンに対する需要が高まると思われます。さらに、エッジコンピューティングやハイブリッドクラウドモデルなどのクラウド技術の継続的な進歩は、クラウドベースの展開の機能と魅力をさらに高めると思われます。全体として、クラウド展開タイプは、組織がデータの価値を引き出すための強力でスケーラブルなソリューションを提供し、世界のインサイトエンジン市場における優位性を維持する見通しです。

最終用途産業インサイト

2022年、インサイトエンジンの世界市場は、BFSI(銀行、金融サービス、保険)、小売、IT・通信、その他など、さまざまな最終用途産業で大きな成長を遂げました。これらのセグメントの中で、BFSIセクターは市場の支配的なプレーヤーとして浮上し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。BFSI業界は、業務効率、顧客体験、意思決定プロセスを強化するために先進技術を採用するフロントランナーです。人工知能と機械学習アルゴリズムを活用したインサイトエンジンは、膨大な量のデータを分析し、実用的なインサイトをリアルタイムで提供する能力により、この分野で絶大な人気を博しています。これらのインサイトは、金融機関が十分な情報に基づいた意思決定を行い、リスクを軽減し、不正を検出し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

さらに、BFSI部門は、法規制の遵守、データ・セキュリティ、パーソナライズされた顧客体験の必要性など、数多くの課題に直面しています。インサイトエンジンは、高度な検索機能、自然言語処理、データの文脈理解を提供することで、これらの課題に対応します。これらの機能により、金融機関は関連情報を効率的に検索・取得し、コンプライアンス・プロセスを自動化し、顧客にパーソナライズされたサービスを提供することができます。さらに、BFSI業界では、顧客とのやり取り、取引、ソーシャルメディア、市場動向など、さまざまなソースから生成されるデータの量、種類、速度が急速に増加しています。インサイトエンジンは、こうしたデータを活用し、ビジネスの成長を促す価値あるインサイトに変換する上で重要な役割を果たします。こうしたインサイトを活用することで、金融機関は市場動向を把握し、投資戦略を最適化し、革新的な商品やサービスを開発することができます。

これらの要因を考慮すると、BFSIセグメントは予測期間中、世界のインサイトエンジン市場における優位性を維持すると予想されます。技術の継続的な進歩、クラウドベースのソリューションの採用の増加、データ主導の意思決定へのニーズの高まりが、BFSI業界におけるインサイトエンジンの需要をさらに促進するでしょう。

地域別インサイト

2022年、北米地域がインサイトエンジンの世界市場を独占し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。北米の優位性はいくつかの要因に起因します。まず、この地域は技術インフラが高度に発達しており、インサイトエンジンの成長に適した環境を提供しています。さらに、北米にはグーグル、マイクロソフト、IBMなどテクノロジー業界の大手企業が数社あり、先進的なインサイトエンジン・ソリューションの開発と実装の最前線に立っています。これらの企業は研究開発に多額の投資を行っており、最先端の製品とサービスを顧客に提供しています。さらに、北米には新技術の採用に前向きな顧客層が多く、同地域のインサイトエンジン需要をさらに押し上げています。テクノロジー新興企業やベンチャーキャピタルによる強固なエコシステムが存在することも、北米のインサイトエンジン市場の成長に寄与しています。さらに、ヘルスケア、金融、小売などさまざまな業界でデータ主導の意思決定が重視されていることから、膨大な量のデータから価値あるインサイトを効率的に分析・抽出できるインサイトエンジンに対する需要が高まっています。これらの要因を考慮すると、北米は予測期間中、インサイトエンジンの世界市場における優位性を維持すると予想されます。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 COVID-19が世界のインサイトエンジン市場に与える影響

第5章 顧客の声

第6章 インサイトエンジンの世界市場概要

第7章 インサイトエンジンの世界市場展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 地域別
  • 企業別(2022年)
  • 市場マップ

第8章 北米のインサイトエンジン市場の展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 国別
  • 北米:国別分析
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ

第9章 欧州のインサイトエンジン市場の展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 国別
  • 欧州:国別分析
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン
    • ベルギー

第10章 南米のインサイトエンジン市場の展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 国別
  • 南米:国別分析
    • ブラジル
    • コロンビア
    • アルゼンチン
    • チリ
    • ペルー

第11章 中東・アフリカのインサイトエンジン市場の展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 国別
  • 中東・アフリカ:国別分析
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ
    • トルコ
    • イスラエル

第12章 アジア太平洋のインサイトエンジン市場の展望

  • 市場規模・予測
    • コンポーネント別
    • 展開タイプ別
    • 企業規模別
    • 最終用途産業別
    • 国別
  • アジア太平洋:国別分析
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア
    • インドネシア
    • ベトナム

第13章 市場力学

  • 促進要因
  • 課題

第14章 市場動向と発展

第15章 企業プロファイル

  • IBM Corporation
  • Mindbreeze GmbH
  • Coveo Solutions Inc.
  • Sinequa SAS
  • LucidWorks Inc.
  • ServiceNow Inc.(Attivio Cognitive Search Platform)
  • Micro Focus International PLC
  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • Funnelback Pty Ltd
  • IntraFind Inc.
  • Dassault Systems SA
  • EPAM Systems Inc.(Infongen)
  • Expert System SpA

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社・免責事項

目次
Product Code: 17005

Global Insight Engines Market has valued at USD 1.7 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 21.4% through 2028. The global insight engines market has witnessed significant growth and is poised for further expansion in the coming years. Insight engines, powered by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies, are revolutionizing the way organizations extract valuable insights from vast amounts of data. These advanced search solutions enable businesses to efficiently analyze and interpret data, providing actionable intelligence for informed decision-making. One of the key drivers behind the growth of the insight engines market is the increasing need for real-time data analysis. With the exponential growth of data generated by organizations, traditional search methods are no longer sufficient to extract meaningful insights. Insight engines offer advanced search capabilities, allowing users to retrieve relevant information quickly and accurately from structured and unstructured data sources.

Furthermore, the rising adoption of cloud computing and big data analytics is fueling the demand for insight engines. Cloud-based insight engines provide scalability, flexibility, and cost-effectiveness, making them an attractive option for businesses of all sizes. Additionally, the integration of AI and ML technologies in insight engines enhances their capabilities, enabling organizations to uncover hidden patterns, trends, and correlations in data. However, challenges such as data privacy and security concerns may hinder the growth of the insight engines market. Organizations need to ensure that sensitive data is protected and comply with regulations to maintain customer trust.

Key Market Drivers

Market Overview
Forecast Period2024-2028
Market Size 2022USD 1.7 Billion
Market Size 2028USD 5.49 billion
CAGR 2023-202821.4%
Fastest Growing SegmentCloud
Largest MarketNorth America

Enhanced Data Discovery and Analysis

Global insight engines are transforming the manner in which organizations uncover and evaluate data by utilizing artificial intelligence and machine learning algorithms. These cutting-edge technologies empower insight engines to automatically extract valuable insights from extensive volumes of structured and unstructured data, such as documents, emails, social media posts, and more. Through the analysis of patterns, relationships, and trends within the data, insight engines have the capability to furnish organizations with actionable intelligence, facilitating informed decision-making and providing a competitive advantage in the market. The capacity to swiftly and accurately discover pertinent information from diverse data sources serves as a significant catalyst for the widespread adoption of global insight engines.

The advent of global insight engines has revolutionized the way organizations approach data discovery and analysis. By harnessing the power of artificial intelligence and machine learning, these advanced technologies have enabled insight engines to automate the process of extracting valuable insights from vast amounts of structured and unstructured data. This includes a wide range of data sources, such as documents, emails, social media posts, and more. The ability to analyze patterns, relationships, and trends within this data allows insight engines to provide organizations with actionable intelligence. The insights generated by global insight engines play a crucial role in helping organizations make informed decisions. By uncovering hidden patterns and correlations within the data, these engines can identify valuable opportunities and potential risks. This enables organizations to take proactive measures and capitalize on emerging trends, giving them a competitive edge in the market. Moreover, the speed and accuracy with which insight engines can discover relevant information from diverse data sources further enhance their value.

One of the key drivers for the widespread adoption of global insight engines is their ability to process and analyze data from various sources. In today's digital age, organizations have access to an overwhelming amount of data, both structured and unstructured. Traditional methods of data analysis often struggle to handle this volume and variety of data effectively. Global insight engines, on the other hand, are designed to handle this complexity. By leveraging artificial intelligence and machine learning algorithms, these engines can automatically extract insights from diverse data sources, providing organizations with a comprehensive view of their data landscape.

Improved Search Capabilities

Global insight engines provide advanced search capabilities that surpass traditional keyword-based searches. These engines employ natural language processing and semantic analysis techniques to comprehend the context and significance of user queries, resulting in more precise and pertinent search results. By comprehending user intent, insight engines can offer personalized recommendations, propose related content, and even anticipate user requirements. This heightened search experience enhances productivity, saves time, and empowers users to locate the information they require more efficiently. Unlike conventional search engines that rely solely on keywords, global insight engines delve deeper into the meaning and context of user queries. They utilize natural language processing algorithms to understand the nuances of human language, including synonyms, homonyms, and contextual references. This enables them to provide more accurate search results by considering the intent behind the query rather than just matching keywords. Additionally, insight engines employ semantic analysis techniques to comprehend the relationships between words and concepts, allowing them to generate more relevant search results. By understanding the context and meaning behind user queries, insight engines can deliver personalized recommendations tailored to individual preferences and requirements. For example, if a user searches for "best restaurants in New York," an insight engine can take into account the user's location, dietary preferences, and previous search history to provide personalized restaurant recommendations. Furthermore, insight engines can suggest related content based on the user's query, expanding their knowledge and enabling them to explore relevant topics more comprehensively. This not only saves time but also enhances the user's overall search experience. Moreover, insight engines have the ability to anticipate user needs by analyzing patterns in their search behavior. By understanding a user's search history and preferences, these engines can proactively provide information that the user may require in the future. For instance, if a user frequently searches for recipes, an insight engine can anticipate their need for cooking tips and suggest relevant content such as kitchen hacks or ingredient substitutions. This proactive approach saves users time by eliminating the need for repetitive searches and ensures that they have access to the information they need when they need it. In conclusion, global insight engines revolutionize the search experience by leveraging natural language processing and semantic analysis techniques to understand user intent and deliver more accurate and relevant search results. By providing personalized recommendations, suggesting related content, and anticipating user needs, these engines enhance productivity, save time, and enable users to find the information they need more efficiently.

Efficient Knowledge Management

Insight engines play a crucial role in enhancing knowledge management by effectively arranging and structuring data to ensure easy accessibility and searchability. These engines possess the capability to automatically categorize and tag data, thereby simplifying the process of locating pertinent information for users. Moreover, insight engines excel at identifying connections and relationships between various data points, enabling users to navigate through intricate information landscapes and uncover valuable insights. Through the centralization and organization of knowledge, these engines empower organizations to optimize their data assets, resulting in enhanced decision-making capabilities and fostering innovation. By implementing insight engines, organizations can streamline their knowledge management processes, ensuring that data is efficiently organized and readily available for retrieval. One of the key advantages of insight engines is their ability to automatically categorize and tag data. This feature eliminates the need for manual sorting and labeling, saving valuable time and effort for users. With data being appropriately categorized and tagged, users can easily search for specific information, significantly improving the efficiency of knowledge retrieval. This streamlined process allows organizations to quickly access relevant data, enabling them to make informed decisions and respond promptly to business needs.

Furthermore, insight engines excel at identifying relationships and connections between different data points. By analyzing the content and context of the data, these engines can uncover hidden patterns and correlations that may not be immediately apparent to users. This capability enables users to navigate through complex information landscapes and discover valuable insights that may have otherwise gone unnoticed. By leveraging these insights, organizations can gain a competitive edge, identify emerging trends, and make data-driven decisions that drive innovation and growth. By centralizing and organizing knowledge, insight engines provide organizations with a comprehensive view of their data assets. This centralized approach ensures that data is easily accessible to all relevant stakeholders, eliminating silos and promoting collaboration. With a well-structured knowledge base, organizations can leverage their data assets more effectively, leading to improved decision-making processes. Additionally, insight engines facilitate the sharing of knowledge and expertise across teams and departments, fostering a culture of innovation and continuous learning.

Real-time Insights and Predictive Analytics

Global insight engines offer organizations the ability to gain a competitive edge by making faster data-driven decisions through real-time insights and predictive analytics capabilities. These engines continuously analyze data streams, monitor trends, and detect anomalies in real-time, enabling organizations to swiftly adapt to evolving market conditions and customer demands. By harnessing the power of predictive analytics, insight engines can anticipate future trends, identify potential risks, and provide proactive recommendations. This empowers organizations to maintain a competitive advantage, streamline operations, and deliver superior products and services to their customers. In today's fast-paced business landscape, the ability to access real-time insights is crucial for organizations to stay ahead. Global insight engines play a pivotal role in this regard by continuously analyzing vast amounts of data from various sources, such as social media, customer feedback, and market trends. By processing this data in real-time, these engines provide organizations with up-to-date information and actionable insights that can drive strategic decision-making.

One of the key advantages of insight engines is their ability to monitor trends and detect anomalies in real-time. This allows organizations to identify emerging patterns and respond promptly to changing market dynamics. For example, if an insight engine detects a sudden increase in customer complaints about a particular product, the organization can quickly investigate the issue and take corrective measures to address the problem before it escalates.

Moreover, insight engines leverage predictive analytics to forecast future trends and identify potential risks. By analyzing historical data and applying advanced algorithms, these engines can provide organizations with valuable foresight into market trends, customer behavior, and industry developments. This enables organizations to proactively adapt their strategies, optimize operations, and capitalize on emerging opportunities. Furthermore, insight engines offer proactive recommendations based on the analysis of real-time data. For instance, if an insight engine detects a decline in customer satisfaction scores, it can recommend specific actions to improve customer experience, such as enhancing product features or providing personalized offers. By acting on these recommendations, organizations can enhance customer loyalty, drive revenue growth, and gain a competitive edge.

Enhanced Customer Experience

Insight engines play a crucial role in enhancing the customer experience by providing personalized and relevant information. By analyzing customer data, including past interactions, preferences, and behaviors, insight engines can deliver personalized recommendations, targeted marketing campaigns, and tailored customer support. This level of personalization improves customer satisfaction, increases engagement, and fosters customer loyalty. Additionally, insight engines enable organizations to gain a deeper understanding of their customers, allowing them to anticipate needs, identify market trends, and develop innovative products and services.

Key Market Challenges

Lack of Awareness and Understanding

The global insight engines market faces a significant challenge in terms of limited awareness and understanding among organizations regarding the importance and benefits of adopting insight-driven solutions. Many businesses, particularly smaller enterprises, may not fully comprehend the potential risks and missed opportunities associated with traditional information retrieval methods and the potential for insight engines to enhance decision-making and knowledge discovery. This lack of awareness can result in hesitation to invest in insight engines, leaving organizations vulnerable to information gaps and suboptimal decision-making. Addressing this challenge requires comprehensive educational initiatives to highlight the critical role that insight engines play in data analysis, information retrieval, and overall business intelligence improvement. Organizations need to recognize that inadequate insight retrieval can lead to missed opportunities, inefficient processes, and decreased competitiveness. Real-world examples and case studies showcasing the tangible benefits of insight engines can help foster a deeper understanding of their significance.

Complexity and Integration Issues

The implementation and management of insight engines can pose complex challenges for organizations, particularly those with limited IT resources or expertise. Configuring insight engine systems effectively and integrating them with existing data sources and tools can be technically demanding. Compatibility issues may arise during integration, leading to delays and suboptimal performance. To address these challenges, it is essential to simplify the deployment and management of insight engines. User-friendly interfaces and intuitive configuration options should be provided to streamline setup and customization. Additionally, organizations should have access to comprehensive support and guidance, including documentation, tutorials, and technical experts who can assist with integration and troubleshoot any issues. Simplifying these aspects of insight engine implementation can lead to more efficient processes and improved decision-making outcomes.

Overcoming Information Overload and Relevance

Insight engines are crucial for extracting meaningful information from vast amounts of data, but they face the challenge of information overload and ensuring relevance. With the exponential growth of data, organizations often struggle to filter and prioritize the most relevant insights. This can lead to information fatigue and decreased confidence in the accuracy and usefulness of the retrieved insights. Additionally, the performance of insight engines can be impacted when dealing with diverse data sources and complex queries. Striking the right balance between comprehensive information retrieval and delivering relevant insights is essential. To overcome this challenge, ongoing refinement of algorithms and technologies is necessary. Improved algorithms can enhance relevance by accurately understanding user intent and context, while advanced data processing techniques can optimize performance and handle diverse data sources effectively. Continuous improvement in these areas will enable organizations to benefit from insight engines while maintaining a streamlined and reliable decision-making process, enhancing overall business intelligence.

Key Market Trends

Rise in Demand for Advanced Insight Engines

The global market for insight engines is witnessing a rise in demand due to the increasing need for advanced data analysis and decision-making capabilities. Organizations across various industries are generating vast amounts of data from multiple sources, including structured and unstructured data. To derive meaningful insights from this data and make informed business decisions, there is a growing requirement for intelligent insight engines that can effectively analyze and interpret complex data sets.

Insight engines leverage technologies such as artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) to understand user queries and provide relevant and actionable insights. These engines can process large volumes of data, identify patterns, and extract valuable information, enabling organizations to gain a competitive edge in the market. By utilizing AI and NLP capabilities, insight engines can understand the context of user queries, perform semantic analysis, and deliver accurate and personalized results.

Shift towards Cloud-based Insight Engine Solutions

The global market is experiencing a significant shift towards cloud-based insight engine solutions. This shift is driven by the increasing adoption of cloud computing and the need for scalable and flexible data analysis tools. Cloud-based insight engines offer several advantages to organizations, including scalability, cost-effectiveness, and ease of deployment.

Cloud-based solutions provide organizations with the ability to scale their resources based on the changing demands of data analysis. This scalability ensures that the insight engine can handle large volumes of data and deliver real-time insights, even during peak usage periods. Additionally, cloud-based solutions eliminate the need for organizations to invest in expensive hardware and infrastructure, reducing overall costs.

Integration of AI and Machine Learning

The integration of AI and machine learning (ML) technologies into insight engines is a significant trend in the market. AI and ML algorithms can analyze complex data sets, identify patterns, and uncover hidden insights that may not be apparent to human analysts. By leveraging these advanced technologies, insight engines can automate data analysis processes, improve accuracy, and enhance decision-making capabilities.

AI and ML capabilities enable insight engines to continuously learn from data, adapt to changing business requirements, and provide proactive recommendations. These technologies can also assist in anomaly detection, fraud prevention, and predictive analytics, enabling organizations to identify potential risks and opportunities in real-time.

Segmental Insights

Component Insights

In 2022, the Global Insight Engines Market was dominated by the Services segment, and it is expected to maintain its dominance during the forecast period. Insight engines are advanced software solutions that enable organizations to extract valuable insights from vast amounts of data. While software forms the foundation of these systems, services play a crucial role in their implementation, customization, and ongoing support. The Services segment encompasses various offerings, including consulting, integration, training, and maintenance services, which are essential for the successful deployment and utilization of insight engines.

The dominance of the Services segment can be attributed to several factors. Firstly, organizations often require expert guidance to understand their specific needs and develop a tailored insight engine solution. Consulting services help businesses identify the most suitable technologies, data sources, and analytical techniques to achieve their desired outcomes. Secondly, integration services are crucial for seamlessly incorporating insight engines into existing IT infrastructure, ensuring compatibility and data flow between different systems. This integration enables organizations to leverage their existing investments and maximize the value derived from their data. Furthermore, training services are vital for enabling employees to effectively use and interpret the insights generated by these engines. As insight engines become more sophisticated, organizations need to upskill their workforce to fully capitalize on the capabilities offered by these systems. Additionally, maintenance services ensure the smooth operation of insight engines, including regular updates, bug fixes, and technical support. These services are essential for minimizing downtime and ensuring the continuous availability of insights.

Looking ahead, the dominance of the Services segment is expected to continue during the forecast period. As organizations increasingly recognize the value of data-driven decision-making, the demand for insight engines is projected to grow. Consequently, the need for services such as consulting, integration, training, and maintenance will remain high. Service providers will play a crucial role in helping organizations unlock the full potential of their data and derive actionable insights to drive business growth and innovation.

Deployment Type Insights

In 2022, the global insight engines market witnessed a significant dominance of the cloud deployment type segment. Cloud deployment refers to the hosting of software applications and services on remote servers, accessible through the internet. This deployment model offers numerous advantages, such as scalability, flexibility, cost-effectiveness, and ease of implementation. These benefits have driven the adoption of cloud-based insight engines across various industries, including healthcare, retail, finance, and manufacturing. The dominance of the cloud deployment type segment can be attributed to several factors. Firstly, the increasing adoption of cloud computing technologies by organizations worldwide has fueled the demand for cloud-based insight engines. Cloud deployment allows businesses to leverage the power of advanced analytics and artificial intelligence (AI) without the need for extensive infrastructure investments. This has made it an attractive option for organizations of all sizes, including small and medium enterprises (SMEs).

Secondly, the cloud deployment model offers enhanced accessibility and collaboration capabilities. With cloud-based insight engines, users can access and analyze data from anywhere, at any time, using any device with an internet connection. This flexibility enables organizations to empower their employees with real-time insights, leading to improved decision-making and operational efficiency. Furthermore, the cloud deployment type segment has witnessed significant advancements in terms of security and data privacy. Cloud service providers have invested heavily in robust security measures, including encryption, authentication, and access controls, to protect sensitive data. These measures have instilled confidence in organizations, addressing their concerns regarding data security in the cloud.

Looking ahead, the dominance of the cloud deployment type segment is expected to continue during the forecast period. The ongoing digital transformation initiatives, coupled with the increasing adoption of AI and analytics, will drive the demand for cloud-based insight engines. Additionally, the continuous advancements in cloud technologies, such as edge computing and hybrid cloud models, will further enhance the capabilities and appeal of cloud-based deployments. Overall, the cloud deployment type segment is poised to maintain its dominance in the global insight engines market, offering organizations a powerful and scalable solution for unlocking the value of their data.

End-user Industry Insights

In 2022, the Global Insight Engines Market witnessed significant growth across various end-user industries, including BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance), Retail, IT and Telecom, and Others. Among these segments, the BFSI sector emerged as the dominant player in the market and is expected to maintain its dominance during the forecast period. The BFSI industry has been a frontrunner in adopting advanced technologies to enhance operational efficiency, customer experience, and decision-making processes. Insight engines, which leverage artificial intelligence and machine learning algorithms, have gained immense popularity in this sector due to their ability to analyze vast amounts of data and provide actionable insights in real-time. These insights help financial institutions make informed decisions, mitigate risks, detect fraud, and improve customer satisfaction.

Furthermore, the BFSI sector faces numerous challenges, such as regulatory compliance, data security, and the need for personalized customer experiences. Insight engines address these challenges by offering advanced search capabilities, natural language processing, and contextual understanding of data. These features enable financial institutions to efficiently search and retrieve relevant information, automate compliance processes, and deliver personalized services to their customers. Moreover, the BFSI industry is witnessing a rapid increase in the volume, variety, and velocity of data generated from various sources, including customer interactions, transactions, social media, and market trends. Insight engines play a crucial role in harnessing this data and transforming it into valuable insights that drive business growth. By leveraging these insights, financial institutions can identify market trends, optimize investment strategies, and develop innovative products and services.

Considering these factors, the BFSI segment is expected to maintain its dominance in the Global Insight Engines Market during the forecast period. The continuous advancements in technology, increasing adoption of cloud-based solutions, and the growing need for data-driven decision-making will further drive the demand for insight engines in the BFSI industry.

Regional Insights

In 2022, the North America region dominated the Global Insight Engines Market and is expected to maintain its dominance during the forecast period. North America's dominance can be attributed to several factors. Firstly, the region has a highly developed technological infrastructure, which provides a conducive environment for the growth of insight engines. Additionally, North America is home to several major players in the technology industry, including Google, Microsoft, and IBM, who have been at the forefront of developing and implementing advanced insight engine solutions. These companies have invested heavily in research and development, enabling them to offer cutting-edge products and services to their customers. Moreover, North America has a large customer base that is receptive to adopting new technologies, further driving the demand for insight engines in the region. The presence of a robust ecosystem of technology startups and venture capital firms also contributes to the growth of the insight engines market in North America. Furthermore, the region's focus on data-driven decision-making across various industries, such as healthcare, finance, and retail, has created a strong demand for insight engines that can efficiently analyze and extract valuable insights from vast amounts of data. Considering these factors, North America is expected to maintain its dominance in the Global Insight Engines Market during the forecast period.

Key Market Players

  • IBM Corporation
  • Mindbreeze GmbH
  • Coveo Solutions Inc.
  • Sinequa SAS
  • LucidWorks Inc.
  • ServiceNow Inc. (Attivio Cognitive Search Platform)
  • Micro Focus International PLC
  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • Funnelback Pty Ltd
  • IntraFind Inc.
  • Dassault Systems SA
  • EPAM Systems Inc. (Infongen)
  • Expert System SpA

Report Scope:

In this report, the Global Insight Engines Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Insight Engines Market, By Component:

  • Software
  • Services

Insight Engines Market, By Deployment Type:

  • Cloud
  • On-premise

Insight Engines Market, By End- use Industry:

  • BFSI
  • Retail
  • IT and Telecom
  • Others

Insight Engines Market, By Size of the Enterprise:

  • Small and Medium-Sized Enterprises
  • Large Enterprises

Insight Engines Market, By Region:

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • Europe
  • France
  • United Kingdom
  • Italy
  • Germany
  • Spain
  • Belgium
  • Asia-Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • Indonesia
  • Vietnam
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Colombia
  • Chile
  • Peru
  • Middle East & Africa
  • South Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Turkey
  • Israel

Competitive Landscape

  • Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Insight Engines Market.

Available Customizations:

  • Global Insight Engines market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

  • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

  • 1.1. Market Definition
  • 1.2. Scope of the Market
    • 1.2.1. Markets Covered
    • 1.2.2. Years Considered for Study
    • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Baseline Methodology
  • 2.3. Formulation of the Scope
  • 2.4. Assumptions and Limitations
  • 2.5. Sources of Research
    • 2.5.1. Secondary Research
    • 2.5.2. Primary Research
  • 2.6. Approach for the Market Study
    • 2.6.1. The Bottom-Up Approach
    • 2.6.2. The Top-Down Approach
  • 2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
  • 2.8. Forecasting Methodology
    • 2.8.1. Data Triangulation & Validation

3. Executive Summary

4. Impact of COVID-19 on Global Insight Engines Market

5. Voice of Customer

6. Global Insight Engines Market Overview

7. Global Insight Engines Market Outlook

  • 7.1. Market Size & Forecast
    • 7.1.1. By Value
  • 7.2. Market Share & Forecast
    • 7.2.1. By Component (Software, Services)
    • 7.2.2. By Deployment Type (On-premises, Cloud)
    • 7.2.3. By Size of the Enterprise (Small and Medium-Sized Enterprises and Large Enterprises)
    • 7.2.4. By End-user Industry (BFSI, Retail, and IT and Telecom)
    • 7.2.5. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
  • 7.3. By Company (2022)
  • 7.4. Market Map

8. North America Insight Engines Market Outlook

  • 8.1. Market Size & Forecast
    • 8.1.1. By Value
  • 8.2. Market Share & Forecast
    • 8.2.1. By Component
    • 8.2.2. By Deployment Type
    • 8.2.3. By Size of the Enterprise
    • 8.2.4. By End-user Industry
    • 8.2.5. By Country
  • 8.3. North America: Country Analysis
    • 8.3.1. United States Insight Engines Market Outlook
      • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.1.1.1. By Value
      • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.1.2.1. By Component
        • 8.3.1.2.2. By Deployment Type
        • 8.3.1.2.3. By Size of the Enterprise
        • 8.3.1.2.4. By End-user Industry
    • 8.3.2. Canada Insight Engines Market Outlook
      • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.2.1.1. By Value
      • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.2.2.1. By Component
        • 8.3.2.2.2. By Deployment Type
        • 8.3.2.2.3. By Size of the Enterprise
        • 8.3.2.2.4. By End-user Industry
    • 8.3.3. Mexico Insight Engines Market Outlook
      • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.3.1.1. By Value
      • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.3.2.1. By Component
        • 8.3.3.2.2. By Deployment Type
        • 8.3.3.2.3. By Size of the Enterprise
        • 8.3.3.2.4. By End-user Industry

9. Europe Insight Engines Market Outlook

  • 9.1. Market Size & Forecast
    • 9.1.1. By Value
  • 9.2. Market Share & Forecast
    • 9.2.1. By Component
    • 9.2.2. By Deployment Type
    • 9.2.3. By Size of the Enterprise
    • 9.2.4. By End-user Industry
    • 9.2.5. By Country
  • 9.3. Europe: Country Analysis
    • 9.3.1. Germany Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.1.1.1. By Value
      • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.1.2.1. By Component
        • 9.3.1.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.1.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.1.2.4. By End-user Industry
    • 9.3.2. France Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.2.1.1. By Value
      • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.2.2.1. By Component
        • 9.3.2.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.2.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.2.2.4. By End-user Industry
    • 9.3.3. United Kingdom Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.3.1.1. By Value
      • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.3.2.1. By Component
        • 9.3.3.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.3.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.3.2.4. By End-user Industry
    • 9.3.4. Italy Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.4.1.1. By Value
      • 9.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.4.2.1. By Component
        • 9.3.4.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.4.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.4.2.4. By End-user Industry
    • 9.3.5. Spain Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.5.1.1. By Value
      • 9.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.5.2.1. By Component
        • 9.3.5.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.5.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.5.2.4. By End-user Industry
    • 9.3.6. Belgium Insight Engines Market Outlook
      • 9.3.6.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.6.1.1. By Value
      • 9.3.6.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.6.2.1. By Component
        • 9.3.6.2.2. By Deployment Type
        • 9.3.6.2.3. By Size of the Enterprise
        • 9.3.6.2.4. By End-user Industry

10. South America Insight Engines Market Outlook

  • 10.1. Market Size & Forecast
    • 10.1.1. By Value
  • 10.2. Market Share & Forecast
    • 10.2.1. By Component
    • 10.2.2. By Deployment Type
    • 10.2.3. By Size of the Enterprise
    • 10.2.4. By End-user Industry
    • 10.2.5. By Country
  • 10.3. South America: Country Analysis
    • 10.3.1. Brazil Insight Engines Market Outlook
      • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.1.1.1. By Value
      • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.1.2.1. By Component
        • 10.3.1.2.2. By Deployment Type
        • 10.3.1.2.3. By Size of the Enterprise
        • 10.3.1.2.4. By End-user Industry
    • 10.3.2. Colombia Insight Engines Market Outlook
      • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.2.1.1. By Value
      • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.2.2.1. By Component
        • 10.3.2.2.2. By Deployment Type
        • 10.3.2.2.3. By Size of the Enterprise
        • 10.3.2.2.4. By End-user Industry
    • 10.3.3. Argentina Insight Engines Market Outlook
      • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.3.1.1. By Value
      • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.3.2.1. By Component
        • 10.3.3.2.2. By Deployment Type
        • 10.3.3.2.3. By Size of the Enterprise
        • 10.3.3.2.4. By End-user Industry
    • 10.3.4. Chile Insight Engines Market Outlook
      • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.4.1.1. By Value
      • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.4.2.1. By Component
        • 10.3.4.2.2. By Deployment Type
        • 10.3.4.2.3. By Size of the Enterprise
        • 10.3.4.2.4. By End-user Industry
    • 10.3.5. Peru Insight Engines Market Outlook
      • 10.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.5.1.1. By Value
      • 10.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.5.2.1. By Component
        • 10.3.5.2.2. By Deployment Type
        • 10.3.5.2.3. By Size of the Enterprise
        • 10.3.5.2.4. By End-user Industry

11. Middle East & Africa Insight Engines Market Outlook

  • 11.1. Market Size & Forecast
    • 11.1.1. By Value
  • 11.2. Market Share & Forecast
    • 11.2.1. By Component
    • 11.2.2. By Deployment Type
    • 11.2.3. By Size of the Enterprise
    • 11.2.4. By End-user Industry
    • 11.2.5. By Country
  • 11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
    • 11.3.1. Saudi Arabia Insight Engines Market Outlook
      • 11.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 11.3.1.1.1. By Value
      • 11.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 11.3.1.2.1. By Component
        • 11.3.1.2.2. By Deployment Type
        • 11.3.1.2.3. By Size of the Enterprise
        • 11.3.1.2.4. By End-user Industry
    • 11.3.2. UAE Insight Engines Market Outlook
      • 11.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 11.3.2.1.1. By Value
      • 11.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 11.3.2.2.1. By Component
        • 11.3.2.2.2. By Deployment Type
        • 11.3.2.2.3. By Size of the Enterprise
        • 11.3.2.2.4. By End-user Industry
    • 11.3.3. South Africa Insight Engines Market Outlook
      • 11.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 11.3.3.1.1. By Value
      • 11.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 11.3.3.2.1. By Component
        • 11.3.3.2.2. By Deployment Type
        • 11.3.3.2.3. By Size of the Enterprise
        • 11.3.3.2.4. By End-user Industry
    • 11.3.4. Turkey Insight Engines Market Outlook
      • 11.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 11.3.4.1.1. By Value
      • 11.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 11.3.4.2.1. By Component
        • 11.3.4.2.2. By Deployment Type
        • 11.3.4.2.3. By Size of the Enterprise
        • 11.3.4.2.4. By End-user Industry
    • 11.3.5. Israel Insight Engines Market Outlook
      • 11.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 11.3.5.1.1. By Value
      • 11.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 11.3.5.2.1. By Component
        • 11.3.5.2.2. By Deployment Type
        • 11.3.5.2.3. By Size of the Enterprise
        • 11.3.5.2.4. By End-user Industry

12. Asia Pacific Insight Engines Market Outlook

  • 12.1. Market Size & Forecast
    • 12.1.1. By Component
    • 12.1.2. By Deployment Type
    • 12.1.3. By Size of the Enterprise
    • 12.1.4. By End-user Industry
    • 12.1.5. By Country
  • 12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
    • 12.2.1. China Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.1.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.1.1.1. By Value
      • 12.2.1.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.1.2.1. By Component
        • 12.2.1.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.1.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.1.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.2. India Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.2.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.2.1.1. By Value
      • 12.2.2.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.2.2.1. By Component
        • 12.2.2.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.2.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.2.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.3. Japan Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.3.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.3.1.1. By Value
      • 12.2.3.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.3.2.1. By Component
        • 12.2.3.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.3.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.3.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.4. South Korea Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.4.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.4.1.1. By Value
      • 12.2.4.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.4.2.1. By Component
        • 12.2.4.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.4.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.4.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.5. Australia Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.5.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.5.1.1. By Value
      • 12.2.5.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.5.2.1. By Component
        • 12.2.5.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.5.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.5.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.6. Indonesia Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.6.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.6.1.1. By Value
      • 12.2.6.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.6.2.1. By Component
        • 12.2.6.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.6.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.6.2.4. By End-user Industry
    • 12.2.7. Vietnam Insight Engines Market Outlook
      • 12.2.7.1. Market Size & Forecast
        • 12.2.7.1.1. By Value
      • 12.2.7.2. Market Share & Forecast
        • 12.2.7.2.1. By Component
        • 12.2.7.2.2. By Deployment Type
        • 12.2.7.2.3. By Size of the Enterprise
        • 12.2.7.2.4. By End-user Industry

13. Market Dynamics

  • 13.1. Drivers
  • 13.2. Challenges

14. Market Trends and Developments

15. Company Profiles

  • 15.1. IBM Corporation
    • 15.1.1. Business Overview
    • 15.1.2. Key Revenue and Financials
    • 15.1.3. Recent Developments
    • 15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.1.5. Key Product/Services Offered
  • 15.2. Mindbreeze GmbH
    • 15.2.1. Business Overview
    • 15.2.2. Key Revenue and Financials
    • 15.2.3. Recent Developments
    • 15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.2.5. Key Product/Services Offered
  • 15.3. Coveo Solutions Inc.
    • 15.3.1. Business Overview
    • 15.3.2. Key Revenue and Financials
    • 15.3.3. Recent Developments
    • 15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.3.5. Key Product/Services Offered
  • 15.4. Sinequa SAS
    • 15.4.1. Business Overview
    • 15.4.2. Key Revenue and Financials
    • 15.4.3. Recent Developments
    • 15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.4.5. Key Product/Services Offered
  • 15.5. LucidWorks Inc.
    • 15.5.1. Business Overview
    • 15.5.2. Key Revenue and Financials
    • 15.5.3. Recent Developments
    • 15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.5.5. Key Product/Services Offered
  • 15.6. ServiceNow Inc. (Attivio Cognitive Search Platform)
    • 15.6.1. Business Overview
    • 15.6.2. Key Revenue and Financials
    • 15.6.3. Recent Developments
    • 15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.6.5. Key Product/Services Offered
  • 15.7. Micro Focus International PLC
    • 15.7.1. Business Overview
    • 15.7.2. Key Revenue and Financials
    • 15.7.3. Recent Developments
    • 15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.7.5. Key Product/Services Offered
  • 15.8. Google LLC
    • 15.8.1. Business Overview
    • 15.8.2. Key Revenue and Financials
    • 15.8.3. Recent Developments
    • 15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.8.5. Key Product/Services Offered
  • 15.9. Microsoft Corporation
    • 15.9.1. Business Overview
    • 15.9.2. Key Revenue and Financials
    • 15.9.3. Recent Developments
    • 15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.9.5. Key Product/Services Offered
  • 15.10. Funnelback Pty Ltd
    • 15.10.1. Business Overview
    • 15.10.2. Key Revenue and Financials
    • 15.10.3. Recent Developments
    • 15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.10.5. Key Product/Services Offered
  • 15.11. IntraFind Inc.
    • 15.11.1. Business Overview
    • 15.11.2. Key Revenue and Financials
    • 15.11.3. Recent Developments
    • 15.11.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.11.5. Key Product/Services Offered
  • 15.12. Dassault Systems SA
    • 15.12.1. Business Overview
    • 15.12.2. Key Revenue and Financials
    • 15.12.3. Recent Developments
    • 15.12.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.12.5. Key Product/Services Offered
  • 15.13. EPAM Systems Inc. (Infongen)
    • 15.13.1. Business Overview
    • 15.13.2. Key Revenue and Financials
    • 15.13.3. Recent Developments
    • 15.13.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.13.5. Key Product/Services Offered
  • 15.14. Expert System SpA
    • 15.14.1. Business Overview
    • 15.14.2. Key Revenue and Financials
    • 15.14.3. Recent Developments
    • 15.14.4. Key Personnel/Key Contact Person
    • 15.14.5. Key Product/Services Offered

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer