世界のデータサイエンスプラットフォーム市場 – 2030年までの業界動向と予測

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場、コンポーネントタイプ（プラットフォーム、サービス）、機能部門（マーケティング、販売、物流、財務および会計、顧客サポート、ビジネスオペレーション、その他）、展開モデル（オンプレミス、クラウドベース）、組織規模（中小企業（SME）、大企業）、エンドユーザーアプリケーション（銀行、金融サービス、保険（BFSI）、通信およびIT、小売および電子商取引、ヘルスケアおよびライフサイエンス、製造、エネルギーおよび公益事業、メディアおよびエンターテイメント、運輸および物流、政府、その他）– 2030年までの業界動向と予測。

データサイエンスプラットフォーム市場の分析と規模

このプラットフォームは、データベース、API、ファイル、ストリーミング データなど、さまざまなソースからのデータの統合を容易にします。ユーザーは、データ ソースに接続し、データを抽出して、分析用に変換することができます。データ サイエンス プラットフォームは、多くの場合、データのクリーニング、前処理、機能エンジニアリングのためのツールを提供します。

Data Bridge Market Researchは、2022年に1229億4000万米ドルであったデータサイエンスプラットフォーム市場は、2030年までに9427億6000万米ドルに急増し、予測期間中に29.00％のCAGRを達成すると予測しています。市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、Data Bridge Market Researchチームがまとめた市場レポートには、詳細な専門家分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

データサイエンスプラットフォーム市場の範囲とセグメンテーション

市場の定義

データ サイエンス プラットフォームとは、エンドツーエンドのデータ サイエンス ワークフローを促進および合理化するソフトウェアまたはツールセットを指します。データ サイエンティスト、アナリスト、その他の関係者がデータの取得、準備、分析、モデリング、視覚化、機械学習モデルの展開に関連するタスクを実行するための統合環境を提供します。データ サイエンス プラットフォームは通常、ユーザーがデータを効果的に操作できるようにするさまざまな統合ツールと機能を提供します。

グローバルデータサイエンスプラットフォームダイナミクス

運転手

• ビッグデータの急速な成長

ソーシャルメディア、IoT、その他のメディアの台頭により、専門家が収集するデータのサイズは頻繁に増加しています。データサイエンスプラットフォームは、構造化形式と非構造化形式の両方で膨大なデータフローを生み出しています。機械ベースおよび人間が生成したデータの開発は、一般的に旧式の企業データの10倍であり、機械データの生成速度は50倍速くなっています。データの大幅な増加は、企業が新しいものを手に入れるチャンスをもたらし、新しいアプローチの需要の高まりにつながり、データサイエンスプラットフォームの市場を牽引する重要な役割を果たしています。

• 研究開発への多額の投資

研究開発への巨額の投資は、技術の急速な進歩につながっています。現代のデータ処理の調整とソリューションはビジネスの成長にとって重要であり、熟練度を高める技術の需要はビジネスの増加とともに高まっています。データサイエンスプラットフォームは、トレーニング、設計、拡張が簡単になるため需要があります。人工知能などの技術は、 エッジコンピューティング 機械学習は成長段階にあり、データ サイエンス プラットフォーム市場の推進に貢献しています。

機会

• 多額の投資と技術の進歩

研究開発への多額の投資は、市場に有利な機会を生み出すと予測されており、将来的にはデータサイエンスプラットフォーム市場の成長率がさらに拡大するでしょう。さらに、人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）などの技術の急速な進歩により、市場内にさらに多くの成長機会が生まれます。

制約/課題

• ビジネス上の問題に関する不確実性

企業にとって、データ サイエンス プラットフォームを使用して対処しようとしている問題について、徹底的な調査を行うことは不可欠です。目の前のビジネス上の問題を明確に理解せずに、データセットを選択してデータ分析を行うだけでは、生産性が低下する可能性があります。情報に基づいた意思決定を行うためにデータ サイエンス プラットフォームを使用することの有効性は大幅に低下します。さらに、明確な目的を念頭に置いていても、データ サイエンス プラットフォームの実装に関する期待が目的と一致していない場合、企業の取り組みは効果がない可能性があります。この特定の要因は、予測期間を通じて成長に対するいくつかの障害を生み出すことが予想されます。

• 技術的専門知識の欠如

現在のビジネス環境では、ストリーミング分析、機械学習、予測分析などの高度な分析手法が広く採用されています。ただし、これらの手法には広範な分析専門知識が必要であるため、課題があります。たとえば、機械学習モデルの開発には、技術的な熟練度、分析スキル、批判的思考能力が必要です。残念ながら、多くのエンドユーザーには、必要な知識とスキルを備えた人材が不足しています。さらに、組織の取り組みのかなりの部分は、複数のソースからのデータの収集とクリーニングに費やされています。データを処理するすべての従業員がデータサイエンスに精通している必要はありません。ただし、データ主導の意思決定の文化を育むには、ビジネスの専門知識と適切なトレーニングの組み合わせが不可欠です。したがって、訓練を受けたスタッフと技術的な専門知識の不足は、近い将来、データサイエンスプラットフォーム市場にとって大きな課題となることが予想されます。

このデータ サイエンス プラットフォーム市場レポートでは、最近の新しい開発、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリュー チェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会の分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリ市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品の承認、製品の発売、地理的拡張、市場における技術革新などの詳細が提供されます。データ サイエンス プラットフォーム市場に関する詳細情報を取得するには、Data Bridge Market Research にアナリスト概要をお問い合わせください。当社のチームが、市場の成長を達成するための情報に基づいた市場決定を行うお手伝いをします。

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場の範囲

データ サイエンス プラットフォーム市場は、コンポーネントの種類、機能区分、展開モデル、組織規模、エンド ユーザー アプリケーションに基づいてセグメント化されています。これらのセグメントの成長は、業界のわずかな成長セグメントの分析に役立ち、ユーザーに貴重な市場の概要と市場の洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的決定を下すのに役立ちます。

コンポーネントタイプ

• プラットホーム
• サービス
• プロフェッショナルサービス
• サポートとメンテナンス
• コンサルティング
• 展開と統合
• マネージドサービス

機能部門

• マーケティング
• 販売
• ロジスティクス
• 財務及び会計
• 顧客サポート
• 事業運営
• その他

展開モデル

• オンプレミス
• クラウドベース

組織規模

• 中小企業
• 大企業

エンドユーザーアプリケーション

• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• 通信・IT
• 小売業と電子商取引
• ヘルスケアとライフサイエンス
• 製造、エネルギー、公益事業
• メディアとエンターテイメント
• 運輸・物流
• 政府
• その他

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場の地域分析/洞察

データ サイエンス プラットフォーム市場が分析され、市場規模の洞察と傾向が、上記のように国、コンポーネントの種類、機能部門、展開モデル、組織の規模、エンド ユーザー アプリケーション別に提供されます。

データ サイエンス プラットフォーム市場レポートでカバーされている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、その他のヨーロッパ諸国、アジア太平洋地域 (APAC) では中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、その他のアジア太平洋地域 (APAC)、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてサウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、その他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてブラジル、アルゼンチン、その他の南米です。

北米は、発展途上国におけるインフラの整備と人件費の低さから、データサイエンス プラットフォーム市場を支配しています。さらに、経済圏内のメーカーが提供する効果的なアフターサービスにより、予測期間中の拡大がさらに加速すると予測されています。

アジア太平洋地域は、地域内の石油・ガス探査事業の急速な成長により、2023年から2030年の予測期間中に大幅な成長が見込まれています。中国は電子機器の生産拠点が大規模であるため、この地域の市場拡大に大きく貢献しています。

レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の傾向に影響を与える国内市場における個別の市場影響要因と規制の変更も提供しています。下流および上流のバリュー チェーン分析、技術動向、ポーターの 5 つの力の分析、ケース スタディなどのデータ ポイントは、各国の市場シナリオを予測するために使用される指標の一部です。また、国別データの予測分析を提供する際には、グローバル ブランドの存在と可用性、および地元および国内ブランドとの競争が激しいか少ないために直面​​する課題、国内関税と貿易ルートの影響も考慮されます。

競争環境とデータサイエンスプラットフォームの市場シェア分析

データ サイエンス プラットフォーム市場の競争状況は、競合他社ごとに詳細を提供します。含まれる詳細には、会社概要、会社の財務状況、収益、市場の可能性、研究開発への投資、新しい市場への取り組み、グローバルなプレゼンス、生産拠点と施設、生産能力、会社の長所と短所、製品の発売、製品の幅と広さ、アプリケーションの優位性などがあります。提供されている上記のデータ ポイントは、データ サイエンス プラットフォーム市場に関連する会社の焦点にのみ関連しています。

データ サイエンス プラットフォーム市場で活動している主要なプレーヤーは次のとおりです。

• IBM（米国）
• DataRobot Inc.（米国）
• apheris AI GmbH（ドイツ）
• デジタル人材エコシステム（米国）
• データバンド（イスラエル）
• dotData（米国）
• Explorium Inc.（米国）
• 直方（イスラエル）
• テクトン社（米国）
• Spell Designs Pty Ltd (米国)
• Arrikto Inc.（米国）
• 反復（米国）
• Google Inc.（米国）
• マイクロソフト（米国）
• SAS Institute Inc.（米国）
• Amazon Web Services, Inc. (米国)
• The MathWorks, Inc. (米国)
• Cloudera Inc.（米国）
• テラデータ (米国)
• TIBCO Software Inc. (米国)
• ALTERYX, INC.（米国）
• RapidMiner (米国)、
• データブリックス（米国）
• スノーフレーク社（米国）
• H2O.ai（米国）
• アルタイル株式会社（米国）
• アナコンダ社（米国）
• SAP SE (米国)
• Domino Data Lab Inc.（米国）
• ダティック (米国)