报告概述

全球数据可视化生成式 AI 市场规模预计将从 2023 年的36 亿美元增长到 2033 年的108 亿美元左右，预测期间复合年增长率为 11.7% 2024年至2033年期间。

数据可视化市场中的生成式人工智能包括利用人工智能自动生成数据图形表示的技术，从而增强企业的决策能力。这个市场满足了高管和产品经理对直观和可扩展的分析解决方案不断变化的需求。

数据可视化领域的生成人工智能利用人工智能算法自动创建视觉上引人注目的数据解释，优化决策过程。随着企业越来越依赖数据驱动的洞察力，这些人工智能驱动的工具的市场呈现出显着的增长

生成式人工智能在数据可视化中的普遍采用预计将加速，预计未来五年的年增长率将达到25%。这种增长反映了该技术增强各行业分析能力和决策流程的能力。

根据 LingaroGroup 的一项研究，企业越来越倾向于先进的数据处理解决方案，61% 的受访企业转向数据湖平台。这一举措对于利用生成式人工智能的全部功能、促进更动态、更有效地利用数据至关重要。

此外，全球大约45%的高管正在其组织内试验生成式人工智能项目，这表明人们对这项技术有着浓厚的兴趣和乐观的前景。生成式人工智能为假设的场景合成数据的能力enarios 尤其值得注意。据 XenonStack 称，此功能可以将决策效率提高 40%，从而提供巨大的竞争优势。

此外，67% 的用户表示，生成式 AI 工具有助于识别复杂数据集中的新模式，从而释放新的见解和机会。此外，这些工具正在彻底改变报告生成的效率，观察到所花费的时间减少了高达50%，凸显了生成式 AI 在数据可视化中的运营优势。

关键要点

• 全球数据可视化中的生成式 AI 市场规模预计价值约为 美元到 2033 年将达到 108 亿美元，从 2023 年的36 亿美元开始，2024 年至 2033 年的预测期间复合年增长率为 11.7%。
• 2023 年，基于云在数据可视化市场生成式人工智能的部署模式部分占据主导市场地位，占据68%以上的份额。
• 2023年，GAN（生成对抗网络）——在数据可视化市场生成式人工智能的技术部分占据主导市场地位，占据45%以上的份额份额。
• 2023年，探索性数据分析在数据可视化市场生成式人工智能应用领域占据主导地位，占据36%以上的份额。
• 2023年，IT和电信在数据可视化市场生成式人工智能的行业垂直细分市场占据主导地位，占据22%以上的份额。份额。
• 北美在 2023 年占据35% 的市场份额，收入12.6 亿美元

部署模式分析

2023 年，基于云的部署在数据可视化市场生成 AI 的部署模式部分占据主导市场地位，占据了68% 的份额。这一巨大的市场份额表明人们对可扩展、灵活和免维护的操作环境的偏好日益增长。基于云的解决方案提供了有效处理大规模数据处理和可视化任务所需的敏捷性，这些特性在当今数据驱动的环境中受到高度重视。

另一方面，本地部署模式虽然仍然相关，但增长轨迹正在放缓，这反映了更广泛的行业向云解决方案的转变。组织越来越认识到云技术的好处，这不仅减少了初始资本总支出，还增强了无缝扩展运营的能力。这一转变得到了生成式人工智能与云基础设施集成、优化数据工作流程以及实现实时数据处理和可视化的能力的支持。

随着企业不断发展其数据战略，对基于云的平台的依赖预计将增加，进一步巩固其在市场上的主导地位。这一趋势得到了云服务不断创新的推动，这些创新不断增强安全性、效率和可访问性，使其成为数据可视化中生成式人工智能应用部署的关键要素。

技术分析

2023年，GAN（生成对抗网络）在技术领域占据主导市场地位数据可视化市场中的生成式 AI，占据了超过 45% 的份额。这种突出的地位强调了 GAN 在创新和完善数据可视化技术方面的关键作用。 GAN 因其生成高质量、详细的合成数据的能力而受到特别重视，这些数据可用于增强视觉分析并模拟各种数据驱动的场景。

相比之下，VAE（变分自动编码器）和其他新兴技术也为市场做出了贡献，尽管份额较小。 VAE 因其能够熟练地处理复杂数据集并提供更结构化的数据编码和生成方法而被利用，这对于稳健的数据分析和解释至关重要。

标记为“其他技术”的部分包含一系列支持数据可视化过程的新兴辅助技术，但尚未达到与 GAN 或 VAE 相同的市场渗透水平。这些技术不断发展，预示着未来增长和集成到主流数据可视化领域的潜力。

GAN 的强劲表现突显了其对该行业的关键影响，推动了从根本上改变企业解释大型数据集和与大型数据集交互的方式的进步，并增强了跨行业的决策流程。

应用分析

2023 年，探索性数据分析在应用领域占据了主导市场地位数据可视化市场中的生成式人工智能，占据了超过36%的份额。这一领先地位反映了探索性技术在数据分析早期阶段的关键作用，其中理解模式、发现异常和生成假设至关重要。生成式人工智能的集成通过允许更细致的数据探索来增强这些流程，从而可以更快、更有效地揭示更深入的见解。

紧随其后的是商业智能和报告等细分领域ing，利用生成式人工智能将复杂的数据转化为可操作的见解，并分别自动生成详细报告。这些应用程序受益于生成式人工智能以一种对决策者来说既易于访问又具有战略意义的方式合成和可视化数据的能力。

标记为“其他应用程序”的类别包括开始看到生成式人工智能集成的利基领域，例如预测建模和实时数据交互。随着技术的成熟，这些领域预计将不断发展，进一步使生成式人工智能在数据可视化中的应用更加多样化。

总体而言，探索性数据分析的主导地位凸显了生成式人工智能带来的深度分析能力的价值，为跨各种业务功能的高级应用奠定了基础。

行业垂直分析

2023，IT 和电信在数据可视化市场生成人工智能的垂直行业细分市场中占据主导地位，占据了22%以上的份额。这一巨大份额表明该行业依赖先进的数据可视化工具来管理每天生成的大量数据。生成式人工智能增强了这些功能，提供复杂的视觉表示，有助于网络优化、客户服务改进和预测性维护。

医疗保健、金融、零售和制造等其他行业也将生成式人工智能集成到其数据可视化实践中，但程度不同。医疗保健行业使用生成式人工智能来可视化患者数据并预测健康趋势，而金融行业则将其用于风险评估和欺诈检测。零售业受益于改进的客户行为分析，而制造业则利用它来优化供应链和生产流程。

“其他我”垂直行业类别涵盖教育、能源和政府等领域，在这些领域，生成式人工智能因其将数据转化为富有洞察力的视觉叙事的潜力而逐渐得到认可。这些行业正在探索生成式人工智能，以提高其运营效率和决策流程。

IT 和电信在该细分市场中的盛行凸显了它们在采用新技术处理复杂数据集方面的先锋作用，为其他行业树立了榜样。

关键细分市场

按部署模式

• 本地
• 基于云

按技术

• GAN（生成对抗网络）
• VAE（变分自动编码器）
• 其他技术

按应用

• 探索性数据分析
• 商业智能
• 报告
• 其他应用

按行业垂直划分

• 医疗保健
• 金融
• 零售
• 制造业
• IT 和电信
• 其他垂直行业

驱动因素

生成式 AI 推动数据可视化

生成式 AI 正在通过以下方式日益改变数据可视化市场：自动化复杂的数据分析和表示过程。该技术可以创建更直观和交互式的数据可视化，增强用户的理解和决策能力。

通过集成生成式人工智能，企业可以快速解释大量数据集，识别趋势并预测结果，从而节省时间和资源。该技术能够生成根据用户规格定制的动态视觉内容，从而增强个性化报告和分析。此外，随着生成式人工智能的发展，它支持实时数据处理，这使得它在需要即时洞察的行业（例如金融和医疗保健）中具有无价的价值。

Thi其进步不仅提高了数据驱动策略的效率，而且使复杂的数据解释工具的使用变得民主化，使更广泛的用户能够利用复杂的信息来实现战略目的。

限制

限制人工智能可视化影响的挑战

尽管生成式人工智能在数据可视化市场中具有变革潜力，但仍有一些限制因素阻碍了其更广泛的应用收养。首先，部署和维护先进人工智能系统的高昂成本可能会让小型组织望而却步。

这种财务障碍限制了对生成式人工智能技术的获取，尤其是在初创公司和中型公司中。此外，劳动力存在明显的技能差距，因为这些复杂的人工智能工具的操作需要专业知识。熟练专业人员的稀缺可能会延迟实施并降低人工智能驱动的视觉的整体有效性

此外，对数据隐私和安全的担忧仍然存在，因为生成人工智能系统通常需要访问大量敏感信息。需要解决这些挑战，以充分利用生成式人工智能在增强各行业数据可视化能力方面的优势。

机遇

扩大人工智能可视化的机会

生成式人工智能与数据可视化市场的整合提供了众多的增长和创新机会。该技术能够从数据自动生成视觉内容，使复杂的信息更容易被广大用户访问和理解。

随着企业越来越依赖数据驱动的决策，对先进可视化工具的需求预计将会上升，为生成式人工智能解决方案的开发人员提供了重要的市场机会。此外，生成人工智能的能力实时适应和学习新数据可以不断改进和个性化视觉输出，满足特定的用户需求和偏好。

这种适应性使生成式人工智能在数字营销软件和实时金融服务等快速变化的领域特别有价值，在这些领域，最新的视觉数据可以极大地提高战略敏捷性和竞争优势。

挑战

人工智能导航可视化市场挑战

在数据可视化市场中采用生成式人工智能会带来明显的挑战，可能会阻碍其有效利用。一个重大障碍是确保人工智能生成的视觉效果的准确性和可靠性。

由于这些系统严重依赖输入的数据，因此数据的任何质量问题都可能导致误导或错误的视觉输出，从而可能影响决策过程。此外，生成式人工智能的集成需要子对现有 IT 基础设施和工作流程进行重大调整，这可能会占用大量资源，并对组织造成破坏。

人工智能算法还存在道德问题和偏见问题，这可能会扭曲数据表示并导致不公平或有偏见的结果。应对这些挑战对于企业在数据可视化中有效利用生成式人工智能并在分析实践中保持信任和完整性至关重要。

增长因素

• 对高级分析的需求：随着企业从数据中寻求更深入的洞察，对能够提供全面分析的先进的、人工智能驱动的可视化工具的需求不断增加
• 大数据激增：各行业数据生成呈指数级增长，需要更复杂的人工智能驱动的可视化工具来有效管理和解释大型数据集。
• En增强决策：生成式人工智能通过提供适应新数据的动态可视化来增强决策，帮助组织快速做出明智的决策。
• 技术进步：人工智能和机器学习算法的不断改进使得数据的可视化表示更加复杂和准确，突破了可视化的界限。
• 用户体验优化：生成式人工智能是创建更加用户友好的可视化界面的关键可以为所有用户提供个性化体验，并使数据更易于理解，无论其技术技能如何。
• 与其他人工智能技术集成：生成式人工智能与预测分析和自然语言处理等其他人工智能技术的集成正在创建更全面、更直观的可视化平台。

新兴趋势

• 实时数据可视化：生成式人工智能可以根据流数据即时创建可视化效果，使企业能够快速响应变化并即时做出明智的决策。
• 个性化仪表板人工智能技术用于为个人用户定制仪表板，确保每个用户根据自己的角色和偏好看到最相关的数据和见解。
• 增强功能交互性：借助生成式人工智能，数据可视化变得更具交互性，使用户能够通过自然语言处理和动态调整来探索数据，从而提高用户参与度和理解力。
• 预测分析集成：生成式人工智能越来越多地与预测分析集成，以直接在可视化平台内预测未来趋势和场景，一目了然地提供前瞻性见解。
• 自动化设计选择：人工智能被用来自动确定最有效的数据表示方式，选择最能传达潜在趋势和见解的颜色、布局和格式。
• 辅助功能改进：生成式人工智能正在帮助非技术用户更容易地访问复杂的数据可视化，通过直观的设计和解释性功能简化对数据的解释。

区域分析

数据可视化市场中的生成式人工智能在全球不同地区正在经历不同程度的采用和增长。 北美成为主导地区，占据35%市场份额，价值12.6亿美元。这一巨大的市场份额是由强大的技术基础设施和高度集中的领先人工智能公司推动的数据可视化创新推动的。

在欧洲，市场受到严格的数据保护法规的推动，这些法规需要先进的数据处理和可视化功能，以促进合规性和富有洞察力的分析。在金融和医疗保健等行业中，生成式人工智能在可视化工具中的采用率尤其高，这些行业的精度和数据敏感性至关重要。

由于人工智能投资的增加以及中国、日本和印度等主要经济体数字化转型举措的激增，亚太地区正在经历快速增长。该地区的大型制造业和电子商务部门利用生成式人工智能来优化供应链，并通过动态可视化增强消费者互动。

与此同时，在政府服务等各个部门的数字现代化努力的推动下，中东和非洲以及拉丁美洲正在逐步将生成式人工智能融入其数据可视化实践中。es 和资源管理。随着人工智能基础设施的技术采用和投资不断增加，这些地区呈现出未开发的潜力。

主要参与者分析

在全球数据可视化生成人工智能市场中，OpenAI、IBM Corporation 和 NVIDIA Corporation 成为 2023 年的关键参与者。每家公司都拥有独特的优势，对于推进人工智能的集成至关重要。数据可视化技术中的生成式人工智能。

OpenAI凭借其创新的语言模型和深度学习技术对市场产生了重大影响。这些进步对于开发能够从大型数据集自动生成富有洞察力、细致入微的视觉表示的工具至关重要，从而增强金融和医疗保健等领域的用户交互和可解释性。

IBM 公司利用其在数据分析和环境方面的丰富经验。利用人工智能增强数据可视化的企业解决方案。 IBM 的人工智能工具（例如 Watson）提供了强大的平台，帮助组织将复杂的数据转化为可操作的见解，强调安全性和可扩展性，这对于具有严格合规性要求的行业至关重要。

NVIDIA Corporation 凭借其硬件功能发挥了重要作用，特别是其 GPU 可以加速实时人工智能驱动的可视化所需的大量数据集的处理。 NVIDIA 的技术可促进更快、更高效的计算，这对于在实时应用中渲染复杂的数据可视化和支持 AI 算法不可或缺。

市场中的主要参与者

• OpenAI
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• Adobe Inc.
• Microsoft公司
• Google LLC
• Autodesk Inc.
• Salesforce.com Inc.
• Baidu Inc.
• Alphabet Inc. (DeepMind)
• 其他主要参与者

近期进展

• 2024 年 6 月Adobe Inc. 在 Adob​​e Analytics 平台内扩展了其人工智能驱动的分析工具。此更新旨在通过集成更先进的 AI 算法来更准确地预测用户行为，从而增强数据可视化功能。
• 2024 年 5 月Google LLC 于 2024 年 5 月在其 Looker 数据可视化平台中引入了一项创新的 AI 功能，称为“数据故事”。此功能采用生成式 AI 直接在可视化界面中创建数据趋势的叙述性摘要，便于用户更直观地理解。
• 2024 年 3 月微软公司于 2024 年 3 月推出了新版本的 Power BI 工具，该工具现在包含增强的生成式 AI 功能。更新重点是自动生成视觉来自大数据集的表示，使用户能够更快速、更有效地获得见解。