Отчет об анализе размера, доли и тенденций глобального рынка платформ для обработки и анализа данных — обзор отрасли и прогноз до 2031 года

Анализ рынка платформ науки о данных

Рынок платформ для науки о данных переживает стремительный рост благодаря интеграции передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и облачные вычисления . Одним из последних методов, движущих рынок, является использование инструментов AutoML (автоматизированное машинное обучение), которые упрощают процесс создания моделей, позволяя компаниям с меньшим опытом эффективно использовать ИИ. Эти платформы позволяют специалистам по данным сосредоточиться на инновациях, в то время как автоматизация обрабатывает повторяющиеся задачи.

Облачные платформы науки о данных, такие как Google Cloud AI и AWS SageMaker, еще больше способствуют масштабируемости и экономической эффективности. Используя облако, компании могут получить доступ к огромной вычислительной мощности по требованию, гарантируя быструю обработку огромных наборов данных.

Еще одним достижением является внедрение инструментов совместной работы, которые позволяют командам одновременно работать над проектами, повышая эффективность и сокращая время выхода на рынок решений ИИ. Эти платформы часто интегрируются с существующими экосистемами данных, что делает их доступными для широкого спектра отраслей, таких как здравоохранение, финансы и розничная торговля. Поскольку организации осознают ценность аналитических данных, спрос на комплексные платформы науки о данных, как ожидается, значительно возрастет, что приведет к росту рынка.

Размер рынка платформ науки о данных

Объем мирового рынка платформ для обработки и анализа данных оценивался в 158,59 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 1 216,19 млрд долларов США к 2031 году со среднегодовым темпом роста 29,00% в прогнозируемый период с 2024 по 2031 год. Помимо аналитических данных о рынке, таких как рыночная стоимость, темпы роста, сегменты рынка, географический охват, участники рынка и рыночный сценарий, рыночный отчет, подготовленный командой Data Bridge Market Research, включает в себя углубленный экспертный анализ, анализ импорта/экспорта, анализ цен, анализ производства и потребления, а также анализ пестицидов.

Тенденции рынка платформ науки о данных

«Расцвет автоматизированного машинного обучения (AutoML)»

Одной из важных тенденций, способствующих росту рынка платформ для науки о данных, является рост автоматизированного машинного обучения (AutoML). Эта технология упрощает и ускоряет процесс разработки моделей, позволяя пользователям с ограниченными знаниями в области науки о данных создавать прогностические модели. Например, в январе 2023 года Science Applications International Corp. представила платформу для науки о данных «Tenjin» — универсальное решение, поддерживающее разработку от low-code до full-code для приложений ИИ и машинного обучения. Tenjin, работающая на базе Dataiku, упрощает весь жизненный цикл разработки моделей ИИ и МО, от развертывания до обучения и автоматизации, а также предлагает передовые инструменты визуализации данных. Эта платформа направлена ​​на упрощение сложных процессов, делая ИИ доступным для более широкого круга предприятий.

Область применения отчета и сегментация рынка платформы науки о данных       

Определение рынка платформ науки о данных

Платформа науки о данных — это интегрированная среда, которая предоставляет инструменты, библиотеки и инфраструктуру для специалистов по данным для разработки, управления и выполнения проектов, основанных на данных. Она позволяет пользователям собирать, анализировать и визуализировать большие наборы данных, одновременно облегчая совместную работу между командами. Эти платформы часто поддерживают различные языки программирования (например, Python, R и SQL), алгоритмы машинного обучения и конвейеры данных для эффективного построения и развертывания моделей. Платформы науки о данных также предлагают такие возможности, как контроль версий, автоматизация и масштабируемость, что упрощает организациям использование информации из данных структурированным и повторяемым способом для принятия решений.

Динамика рынка платформ науки о данных

Драйверы

• Спрос на принятие решений на основе данных

Растущая зависимость от принятия решений на основе данных является основным драйвером рынка платформ науки о данных. Организации во всех отраслях переходят на использование аналитических данных для улучшения стратегии, улучшения взаимодействия с клиентами и оптимизации операций. Платформы науки о данных позволяют компаниям эффективно обрабатывать и анализировать огромные наборы данных, что приводит к более точным и обоснованным решениям. Например, в октябре 2023 года корпорация GoodData представила свою новейшую платформу аналитики данных на основе ИИ, разработанную для улучшения рабочих процессов машинного обучения (ML), ИИ и бизнес-аналитики (BI). Эта платформа включает в себя различные возможности генеративного ИИ, включая виртуального помощника, который предоставляет сводки и аналитику. Оптимизируя процессы обнаружения и разработки данных, она позволяет пользователям быстрее принимать обоснованные решения, в конечном итоге повышая эффективность и результативность в средах, управляемых данными.

• Рост Больших Данных

Экспоненциальный рост данных, генерируемых из различных источников, таких как устройства IoT, платформы социальных сетей и деятельность в сфере электронной коммерции, является ключевым фактором рынка платформ для науки о данных. Эти огромные объемы неструктурированных и структурированных данных требуют надежных платформ для эффективного хранения, обработки и анализа. Например, в январе 2024 года Databricks запустила новую платформу бизнес-аналитики, специально разработанную для операторов связи и поставщиков сетевых услуг (NSP). Эта инновационная платформа расширяет возможности этих компаний, предоставляя комплексное представление об их сетях, операциях и взаимодействии с клиентами. Что важно, она обеспечивает конфиденциальность данных и защищает конфиденциальную интеллектуальную собственность, позволяя телекоммуникационным компаниям принимать обоснованные решения, сохраняя высокие стандарты безопасности в своих операциях.

Возможности

• Open-Source Innovation

Open-source innovation significantly enhances the data science platform market by providing accessible tools that foster collaboration and rapid development. Platforms such as Apache Spark and TensorFlow exemplify this trend, allowing data scientists to leverage robust libraries without hefty licensing fees. As organizations seek cost-effective solutions for machine learning and big data processing, they increasingly adopt these open-source frameworks, leading to a surge in community contributions and enhancements. This collaborative environment not only accelerates the development of new features but also attracts a larger talent pool, creating opportunities for businesses to innovate and maintain competitive advantages in a data-driven landscape.

• Advances in Predictive Analytics

The surge in predictive analytics across healthcare, finance, and retail sectors presents significant opportunities in the data science platform market. In healthcare, predictive models are used to forecast patient outcomes and optimize treatment plans, as seen with tools such as IBM Watson Health. In finance, companies leverage predictive analytics for credit scoring and fraud detection, exemplified by FICO's advanced scoring algorithms. For instance, in October 2022, IBM Corporation launched the Diamondback tape library, an advanced storage solution utilizing LTO technology. This innovative product boasts an impressive capacity of up to 27 petabytes (PB) of data storage within a single server rack. The Diamondback is designed to meet the increasing demands for data storage, offering scalability and reliability for organizations needing to manage vast amounts of information securely and efficiently. As organizations recognize the value of predictive insights for decision-making, the demand for sophisticated data science platforms capable of handling complex modeling and forecasting continues to grow, creating lucrative market prospects.

Restraints/Challenges

• Data Privacy and Security Concerns

Data privacy and security concerns significantly hinder the data science platform market. As organizations rely more on data analytics, they face mounting pressure to comply with stringent regulations such as GDPR and CCPA. Non-compliance can result in hefty fines and reputational damage, leading organizations to be cautious in their data handling practices. This trepidation restricts the adoption of advanced data science solutions, as companies may prioritize security over innovation. In addition, the need for robust security measures can increase implementation costs and complexity, further deterring organizations from investing in new data science platforms and slowing overall market growth.

• Lack of Skilled Professionals

A lack of skilled professionals significantly hinders the data science platform market. The rapid evolution of data science technologies has resulted in a substantial talent gap, with many organizations struggling to find qualified data scientists and analysts. This shortage impedes the effective utilization of advanced data science platforms, leading to underperformance in analytics initiatives. Companies often invest in sophisticated tools but cannot maximize their potential due to insufficient expertise in interpreting data and deriving actionable insights. Consequently, this talent deficit stifles innovation, slows project timelines, and ultimately limits market growth as businesses fail to leverage data science capabilities to their fullest extent.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Data Science Platform Market Scope

The market is segmented on the basis of component type, function division, deployment model, organization size and end user application. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Component Type

• Platform
• Services

Professional Services

• Support and Maintenance
• Consulting
• Deployment and Integration

Managed Services

 Function Division

• Marketing
• Sales
• Logistics
• Finance and Accounting
• Customer Support
• Business Operations
• Others

 Deployment Model

• On-Premises
• Cloud based

 Organization Size

• Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises

 End User Application

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• Telecom and IT
• Retail and E-commerce
• Healthcare and Life sciences
• Manufacturing
• Energy and Utilities
• Media and Entertainment
• Transportation and Logistics
• Government
• Others

Data Science Platform Market Regional Analysis

The market is analyzed and market size insights and trends are provided by component type, function division, deployment model, organization size and end user application as referenced above.

The countries covered in the market report are U.S., Canada, Mexico in North America, Germany, Sweden, Poland, Denmark, Italy, U.K., France, Spain, Netherland, Belgium, Switzerland, Turkey, Russia, Rest of Europe in Europe, Japan, China, India, South Korea, New Zealand, Vietnam, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in Asia-Pacific (APAC), Brazil, Argentina, Rest of South America as a part of South America, U.A.E, Saudi Arabia, Oman, Qatar, Kuwait, South Africa, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA).

North America is expected to dominate the data science platform market due to the presence of a well-established infrastructure and low labor costs in the advancing countries. Moreover, the effective after-sale services offered by manufacturers within the economies are further estimated to accelerate the expansion over the forecast period.

Asia-Pacific is expected to witness significant growth during the forecast period due to rapid growth in the oil and gas exploration operation in the area within the region. China's large base for producing electronics items makes it a significant contributor to the regional market expansion.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in market regulation that impact the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.

Data Science Platform Market Share

The market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to market.

Data Science Platform Market Leaders Operating in the Market Are:

• IBM (U.S.)
• DataRobot Inc., (U.S.)
• apheris AI GmbH (Germany)
• The Digital Talent Ecosystem (U.S.)
• Databand (Israel)
• dotData (U.S.)
• Explorium Inc., (U.S.)
• Noogata (Israel)
• Tecton Inc., (U.S.)
• Spell Designs Pty Ltd (U.S.)
• Arrikto Inc., (U.S.)
• Iterative (U.S.)
• Google Inc (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• SAS Institute Inc., (U.S.)
• Amazon Web Services, Inc. (U.S.)
• The MathWorks, Inc. (U.S.)
• Cloudera Inc., (U.S.)
• Teradata (U.S.)
• TIBCO Software Inc. (U.S.)
• ALTERYX, INC. (U.S.)
• RapidMiner (U.S.),
• Databricks (U.S.)
• Snowflake Inc., (U.S.)
• H2O.ai (США)
• Altair Inc., (США)
• Anaconda Inc., (США)
• SAP SE (США)
• Domino Data Lab Inc., (США)
• Датаику (США)

Последние разработки на рынке платформ для обработки и анализа данных

• В июне 2024 года корпорация IBM объявила о стратегическом сотрудничестве с Telefónica Tech, направленном на стимулирование внедрения передовых решений в области искусственного интеллекта (ИИ), аналитики и управления данными. Это партнерство направлено на удовлетворение меняющихся потребностей предприятий, позволяя им использовать передовые технологии для улучшения процесса принятия решений, повышения операционной эффективности и улучшения клиентского опыта во все более сложной бизнес-среде.
• В марте 2024 года Microsoft объявила о сотрудничестве с NVIDIA, направленном на улучшение инноваций в здравоохранении и науках о жизни с помощью облачного ИИ и ускоренных вычислительных технологий. Это партнерство направлено на революцию в уходе за пациентами за счет ускорения доступа к точной медицине и диагностике на основе ИИ. Ожидается, что инициатива значительно продвинет отрасль здравоохранения за счет предоставления более быстрых и точных решений для диагностики и лечения пациентов, что в конечном итоге улучшит результаты лечения
• В январе 2023 года Science Applications International Corp. представила платформу науки о данных «Tenjin» — универсальное решение, поддерживающее разработку от low-code до full-code для приложений ИИ и машинного обучения. Tenjin, работающая на базе Dataiku, облегчает весь жизненный цикл разработки моделей ИИ и МО, от развертывания до обучения и автоматизации, а также предлагает передовые инструменты визуализации данных. Эта платформа направлена ​​на упрощение сложных процессов, делая ИИ доступным для более широкого круга предприятий.
• В октябре 2022 года корпорация IBM выпустила ленточную библиотеку Diamondback — передовое решение для хранения данных, использующее технологию LTO. Этот инновационный продукт может похвастаться впечатляющей емкостью до 27 петабайт (ПБ) хранения данных в одной серверной стойке. Diamondback разработан для удовлетворения растущих потребностей в хранении данных, предлагая масштабируемость и надежность для организаций, которым необходимо безопасно и эффективно управлять большими объемами информации.
• В июне 2022 года SAS Institute расширил свои возможности, приобретя Kamakura Corporation, что позволило расширить портфель интегрированными решениями по управлению рисками. Это приобретение направлено на предоставление специализированных профессиональных услуг в области управления активами и пассивами (ALM) и других финансовых секторах, включая банковское дело. Объединяя ресурсы и опыт, SAS стремится предлагать комплексные решения, которые решают сложные задачи управления рисками, помогая организациям принимать обоснованные финансовые решения и эффективно ориентироваться в условиях рыночной неопределенности.

SKU-19222