Marché mondial des plates-formes de science des données, type de composant (plate-forme, services), division fonctionnelle (marketing, ventes, logistique, finance et comptabilité, support client, opérations commerciales, autres), modèle de déploiement (sur site, basé sur le cloud), taille de l'organisation ( Petites et moyennes entreprises (PME), grandes entreprises), application pour utilisateur final (banque, services financiers et assurance (BFSI), télécommunications et informatique, vente au détail et commerce électronique, soins de santé et sciences de la vie, fabrication, énergie et services publics, Médias et divertissement, transport et logistique, gouvernement, autres) – Tendances et prévisions de l’industrie jusqu’en 2030.
Analyse et tailles du marché des plateformes de science des données
La plateforme facilite l'intégration de données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des API, des fichiers et des données en streaming. Il permet aux utilisateurs de se connecter à des sources de données, d'extraire des données et de les transformer pour analyse. Les plateformes de science des données fournissent souvent des outils pour le nettoyage, le prétraitement et l’ingénierie des fonctionnalités des données.
Data Bridge Market Research analyse que le marché des plateformes de science des données, qui s’élevait à 122,94 milliards de dollars en 2022, atteindrait 942,76 milliards de dollars d’ici 2030 et devrait connaître un TCAC de 29,00 % au cours de la période de prévision. En plus des informations sur le marché telles que la valeur marchande, le taux de croissance, les segments de marché, la couverture géographique, les acteurs du marché et le scénario de marché, le rapport de marché organisé par l'équipe d'études de marché Data Bridge comprend une analyse approfondie d'experts, une analyse des importations/exportations, analyse des prix, analyse de la consommation de production et analyse du pilon.
Portée et segmentation du marché de la plateforme de science des données
Mesure du rapport |
Détails |
Période de prévision |
2023 à 2030 |
Année de référence |
2022 |
Années historiques |
2021 (personnalisable jusqu'en 2015-2020) |
Unités quantitatives |
Chiffre d'affaires en milliards USD, volumes en unités, prix en USD |
Segments couverts |
Type de composant (plateforme, services), division fonctionnelle (marketing, ventes, logistique, finance et comptabilité, support client, opérations commerciales, autres), modèle de déploiement (sur site, basé sur le cloud), taille de l'organisation (petites et moyennes entreprises). (PME), grandes entreprises), application utilisateur final (banque, services financiers et assurances (BFSI), télécommunications et informatique, vente au détail et commerce électronique, soins de santé et sciences de la vie, fabrication, énergie et services publics, médias et divertissement, transports et Logistique, Gouvernement, Autres) |
Pays couverts |
États-Unis, Canada et Mexique en Amérique du Nord, Allemagne, France, Royaume-Uni, Pays-Bas, Suisse, Belgique, Russie, Italie, Espagne, Turquie, Reste de l'Europe en Europe, Chine, Japon, Inde, Corée du Sud, Singapour, Malaisie, Australie, Thaïlande, Indonésie, Philippines, Reste de l'Asie-Pacifique (APAC) dans la région Asie-Pacifique (APAC), Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Égypte, Israël, Reste du Moyen-Orient et Afrique (MEA) dans le cadre du Moyen-Orient. et l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud dans le cadre de l'Amérique du Sud. |
Acteurs du marché couverts |
IBM (États-Unis), DataRobot Inc., (États-Unis), apheris AI GmbH (Allemagne), The Digital Talent Ecosystem (États-Unis), Databand (Israël), dotData (États-Unis), Explorium Inc., (États-Unis), Noogata (Israël) , Tecton Inc., (États-Unis), Spell Designs Pty Ltd (États-Unis), Arrikto Inc., (États-Unis), Iterative (États-Unis), Google Inc (États-Unis), Microsoft (États-Unis), SAS Institute Inc., (États-Unis), Amazon Web Services, Inc. (États-Unis), The MathWorks, Inc. (États-Unis), Cloudera Inc., (États-Unis), Teradata (États-Unis), TIBCO Software Inc. (États-Unis), ALTERYX, INC. (États-Unis), RapidMiner ( États-Unis), Databricks (États-Unis), Snowflake Inc., (États-Unis), H2O.ai (États-Unis), Altair Inc., (États-Unis), Anaconda Inc., (États-Unis), SAP SE (États-Unis), Domino Data Lab Inc. , (États-Unis) et Dataiku (États-Unis) |
Opportunités de marché |
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Définition du marché
Une plate-forme de science des données fait référence à un logiciel ou à un ensemble d'outils qui facilite et rationalise le flux de travail de science des données de bout en bout. Il fournit un environnement unifié permettant aux scientifiques des données, aux analystes et aux autres parties prenantes d'effectuer des tâches liées à l'acquisition, à la préparation, à l'analyse, à la modélisation, à la visualisation et au déploiement de modèles d'apprentissage automatique de données. Une plateforme de science des données offre généralement une gamme d'outils et de fonctionnalités intégrés qui permettent aux utilisateurs de travailler efficacement avec les données.
Dynamique de la plateforme mondiale de science des données
Conducteurs
- Croissance rapide du Big Data
La taille des données capturées par les professionnels augmente fréquemment en raison de l'essor des médias sociaux, de l'IOT et d'autres médias. Les plateformes de science des données ont créé un flux prodigieux de données sous des formes structurées et non structurées. Le développement de données basées sur des machines et générées par des humains est généralement 10 fois plus important que celui des données d'entreprise à l'ancienne, le taux croissant de données machine étant généré 50 fois plus rapidement. L’énorme croissance des offres de données offre aux entreprises la possibilité d’acquérir de nouvelles choses, ce qui a entraîné une augmentation de la demande pour de nouvelles approches et joue un rôle crucial dans le développement du marché des plateformes de science des données.
- Investissement élevé en recherche et développement
D’énormes investissements dans la recherche et le développement ont conduit à une progression rapide de la technologie. La coordination et les solutions modernes de traitement des données sont importantes pour la croissance des entreprises, la demande de technologies améliorant les compétences augmente avec le nombre croissant d'entreprises. Les plates-formes de science des données sont recherchées car elles simplifient la formation, la conception et la mise à l'échelle. Des technologies telles que l'intelligence artificielle, informatique de pointe et l'apprentissage automatique sont dans leur phase de croissance, ce qui contribue à propulser le marché des plateformes de science des données.
Opportunités
- Investissement élevé et progrès technologiques
On estime que l’investissement élevé dans la recherche et le développement générera des opportunités lucratives pour le marché, ce qui augmentera encore le taux de croissance du marché des plateformes de science des données à l’avenir. De plus, les progrès rapides des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et l’Internet des objets (IoT) offrent en outre de nombreuses opportunités de croissance sur le marché.
Contraintes/Défis
- Incertitude sur les enjeux commerciaux
Il est essentiel pour les entreprises de mener des recherches approfondies sur les problématiques qu’elles entendent aborder à l’aide d’une plateforme de science des données. Sans une compréhension claire du problème commercial en question, la simple sélection d’ensembles de données et la réalisation d’analyses de données peuvent entraîner une faible productivité. L’efficacité de l’utilisation d’une plateforme de science des données pour prendre des décisions éclairées est considérablement diminuée. De plus, même avec un objectif défini en tête, les efforts d’une entreprise peuvent être inefficaces si ses attentes concernant la mise en œuvre d’une plateforme de science des données ne correspondent pas à ses objectifs. Ce facteur particulier devrait créer plusieurs obstacles à la croissance tout au long de la période projetée.
- Manque d'expertise technique
Dans le paysage commercial actuel, les méthodes d’analyse avancées telles que l’analyse en continu, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive sont largement utilisées. Cependant, ces méthodes présentent des défis car elles nécessitent une expertise analytique approfondie. Le développement d’un modèle d’apprentissage automatique, par exemple, exige des compétences techniques, des compétences analytiques et des capacités de pensée critique. Malheureusement, de nombreux utilisateurs finaux manquent de personnel possédant les connaissances et les compétences nécessaires. De plus, une part importante des efforts d'une organisation est consacrée à la collecte et au nettoyage des données provenant de sources multiples. Il n’est pas nécessaire que chaque employé manipulant des données connaisse bien la science des données. Néanmoins, pour favoriser une culture de prise de décision basée sur les données, une combinaison d’expertise métier et de formation appropriée est essentielle. Par conséquent, la pénurie de personnel qualifié et d’expertise technique devrait constituer un défi important pour le marché des plateformes de science des données dans un avenir prévisible.
Ce rapport sur le marché de la plateforme de science des données fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l’analyse des importations-exportations, l’analyse de la production, l’optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l’impact des acteurs du marché nationaux et localisés, analyse les opportunités en termes de poches de revenus émergentes, les changements dans réglementations du marché, analyse stratégique de la croissance du marché, taille du marché, croissances des catégories de marché, niches d’application et domination, approbations de produits, lancements de produits, expansions géographiques, innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d’informations sur le marché des plateformes de science des données, contactez Data Bridge Market Research pour obtenir une note d’analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.
Portée du marché de la plateforme mondiale de science des données
Le marché des plateformes de science des données est segmenté en fonction du type de composant, de la division fonctionnelle, du modèle de déploiement, de la taille de l’organisation et de l’application de l’utilisateur final. La croissance de ces segments vous aidera à analyser les maigres segments de croissance des secteurs et à fournir aux utilisateurs un aperçu précieux du marché et des informations sur le marché pour les aider à prendre des décisions stratégiques pour identifier les principales applications du marché.
Type de composant
- Plate-forme
- Prestations de service
- Services professionnels
- Assistance et maintenance
- Consultant
- Déploiement et intégration
- Services gérés
Division des fonctions
- Commercialisation
- Ventes
- Logistique
- Finances et comptabilité
- Service client
- Operations commerciales
- Autres
Modèle de déploiement
- Sur site
- Basé sur le cloud
Taille de l'organisation
- Petites et moyennes entreprises (PME)
- Grandes entreprises
Application utilisateur final
- Banque, services financiers et assurances (BFSI)
- Télécom et informatique
- Vente au détail et commerce électronique
- Santé et sciences de la vie
- Fabrication, énergie et services publics
- Médias et divertissement
- Transport et logistique
- Gouvernement
- Autres
Analyse/perspectives régionales du marché mondial de la plateforme de science des données
Le marché des plateformes de science des données est analysé et des informations et tendances sur la taille du marché sont fournies par pays, type de composant, division fonctionnelle, modèle de déploiement, taille de l’organisation et application de l’utilisateur final, comme mentionné ci-dessus.
Les pays couverts par le rapport sur le marché des plateformes de science des données sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, l’Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la Belgique, la Russie, l’Italie, l’Espagne, la Turquie, le reste de l’Europe en Europe, la Chine, le Japon et l’Inde. , Corée du Sud, Singapour, Malaisie, Australie, Thaïlande, Indonésie, Philippines, Reste de l'Asie-Pacifique (APAC), Arabie Saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Égypte, Israël, Reste du Moyen-Orient et L'Afrique (MEA) dans le cadre du Moyen-Orient et l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud dans le cadre de l'Amérique du Sud.
L’Amérique du Nord domine le marché des plateformes de science des données en raison de la présence d’une infrastructure bien établie et des faibles coûts de main-d’œuvre dans les pays en développement. En outre, on estime que les services après-vente efficaces offerts par les fabricants au sein des économies accéléreront l’expansion au cours de la période de prévision.
L’Asie-Pacifique devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision de 2023 à 2030 en raison de la croissance rapide des opérations d’exploration pétrolière et gazière dans la région. La vaste base de production d'articles électroniques de la Chine en fait un contributeur important à l'expansion du marché régional.
La section nationale du rapport fournit également des facteurs individuels ayant un impact sur le marché et des changements dans la réglementation du marché national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Les points de données tels que l'analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont, les tendances techniques et l'analyse des cinq forces du porteur, les études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour chaque pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence forte ou rare des marques locales et nationales, de l'impact des tarifs nationaux et des routes commerciales sont pris en compte tout en fournissant une analyse prévisionnelle des données nationales.
Paysage concurrentiel et analyse de la part de marché de la plateforme de science des données
Le paysage concurrentiel du marché des plateformes de science des données fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont un aperçu de l'entreprise, les données financières de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives de marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit, l'application. dominance. Les points de données ci-dessus fournis sont uniquement liés à l’orientation des entreprises liée au marché des plateformes de science des données.
Certains des principaux acteurs opérant sur le marché des plateformes de science des données sont :
- IBM (États-Unis)
- DataRobot Inc., (États-Unis)
- apheris AI GmbH (Allemagne)
- L'écosystème des talents numériques (États-Unis)
- Bande de données (Israël)
- dotData (États-Unis)
- Explorium Inc., (États-Unis)
- Noogata (Israël)
- Tecton Inc., (États-Unis)
- Spell Designs Pty Ltd (États-Unis)
- Arrikto Inc., (États-Unis)
- Itératif (États-Unis)
- Google Inc (États-Unis)
- Microsoft (États-Unis)
- SAS Institute Inc., (États-Unis)
- Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
- The MathWorks, Inc. (États-Unis)
- Cloudera Inc., (États-Unis)
- Teradata (États-Unis)
- TIBCO Software Inc. (États-Unis)
- ALTERYX, INC.
- RapidMiner (États-Unis),
- Databricks (États-Unis)
- Flocon de neige Inc., (États-Unis)
- H2O.ai (États-Unis)
- Altair Inc., (États-Unis)
- Anaconda Inc., (États-Unis)
- SAP SE (États-Unis)
- Domino Data Lab Inc., (États-Unis)
- Dataik (États-Unis)
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