Global Data Science Platform Market
Размер рынка в млрд долларов США
CAGR :
% 
USD
204.58 Billion
USD
1,568.85 Billion
2024
2032
 Прогнозируемый период |
2025 –2032 |
 Размер рынка (базовый год) |
USD 204.58 Billion |
 Размер рынка (прогнозируемый год) |
USD 1,568.85 Billion |
 CAGR |
% |
| Основные игроки рынка |
|
Сегментация мирового рынка платформ для обработки и анализа данных по типу компонента (платформа, услуги, поддержка и обслуживание, консалтинг, развертывание и интеграция), функциональному разделению (маркетинг, продажи, логистика, финансы и бухгалтерский учет, поддержка клиентов, бизнес-операции и другие), модели развертывания (локально и в облаке), размеру организации (малые и средние предприятия (МСП) и крупные предприятия), приложению для конечного пользователя (банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), телекоммуникации и ИТ, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и науки о жизни, производство, энергетика и коммунальные услуги, СМИ и развлечения, транспорт и логистика, правительство и другие) — отраслевые тенденции и прогноз до 2032 года
Размер рынка платформ науки о данных
- Объем мирового рынка платформ для обработки и анализа данных оценивается в 204,58 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается , достигнет 1568,85 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 29,00% в прогнозируемый период.
- Этот рост обусловлен такими факторами, как экспоненциальный рост генерации данных, достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), широкое внедрение облачных вычислений и растущий акцент на принятии решений на основе данных.
Анализ 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 сотрудничество 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 для обработки и анализа данных также предлагают такие возможности, как контроль версий, автоматизация и масштабируемость, что позволяет организациям использовать структурированную и воспроизводимую информацию из данных для принятия решений.
- Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке платформ для обработки данных с долей в 34,6% благодаря хорошо развитой технологической инфраструктуре, которая поддерживает рабочие нагрузки с интенсивным использованием данных и облегчает внедрение платформ для обработки данных.
- Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке платформ для анализа данных в течение прогнозируемого периода из-за резкого увеличения объемов корпоративных и потребительских данных, что создаст спрос на передовые аналитические решения.
- Ожидается, что сегмент платформы будет доминировать на рынке с долей рынка 83,9% благодаря своим технологическим усовершенствованиям, таким как интеллектуальный анализ данных, передовые вычисления и робототехника, которые значительно стимулируют рост сегмента. Эти усовершенствования позволяют специалистам по данным создавать, обучать, масштабировать и делиться алгоритмами машинного обучения более эффективно
Область применения отчета и сегментация рынка платформы науки о данных
|
Атрибуты |
Ключевые рыночные данные платформы науки о данных |
|
Охваченные сегменты |
|
|
Страны, охваченные |
Северная Америка
Европа
Азиатско-Тихоокеанский регион
Ближний Восток и Африка
Южная Америка
|
|
Ключевые игроки рынка |
|
|
Возможности рынка |
|
|
Информационные наборы данных с добавленной стоимостью |
Помимо таких рыночных данных, 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 потребления продукции и анализ пестицидов. |
Тенденции рынка платформ науки о данных
«Ускоренная интеграция ИИ и консолидация платформ»
- На мировом рынке платформ для обработки и анализа данных наблюдается значительный сдвиг в сторону решений на основе искусственного интеллекта и консолидации платформ.
- Компании все чаще интегрируют передовые возможности ИИ в свои платформы обработки данных для улучшения автоматизации, предиктивной аналитики и процессов принятия решений.
- Например, недавнее приобретение компанией Databricks компании Neon, стартапа в области баз данных, специализирующегося на технологии на основе PostgreSQL, является примером этой тенденции.
- Этот стратегический шаг направлен на расширение возможностей Databricks по управлению данными на основе искусственного интеллекта, что позволит предприятиям более эффективно создавать ботов и агентов на основе искусственного интеллекта.
- Ожидается, что такая консолидация позволит оптимизировать рабочие процессы обработки данных и обеспечить более целостные решения для удовлетворения растущего спроса на информацию, полученную с помощью искусственного интеллекта.
Динамика рынка платформ науки о данных
Водитель
«Экспоненциальный рост генерации данных»
- Распространение цифровой деятельности привело к беспрецедентному росту генерации данных, что обусловило спрос на надежные платформы для науки о данных.
- С развитием устройств Интернета вещей, социальных сетей и электронной коммерции организации ежедневно накапливают огромные объемы данных.
- Чтобы эффективно использовать эти данные, компаниям требуются сложные инструменты и платформы для анализа, обработки и получения практических идей.
- Например, компания Databricks сообщила о росте выручки на 60% по сравнению с прошлым годом, что обусловлено растущей потребностью в передовых решениях для анализа данных для управления неструктурированными данными и поддержки приложений ИИ.
- Этот всплеск данных подчеркивает необходимость масштабируемых и эффективных платформ для науки о данных.
Возможность
«Демократизация инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения»
- Демократизация инструментов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открывает значительные возможности для рынка платформ для обработки и анализа данных.
- Поскольку эти технологии становятся все более доступными, организации получают возможность использовать расширенную аналитику без необходимости иметь обширные знания.
- Примером этой тенденции является сотрудничество Microsoft с NVIDIA по продвижению инноваций в здравоохранении и биологических науках с использованием облачного ИИ и ускоренных вычислений.
- Целью партнерства является улучшение ухода за пациентами за счет ускорения доступа к точной медицине и диагностике на основе искусственного интеллекта.
- Подобные инициативы подчеркивают потенциал инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения для стимулирования инноваций в различных секторах, создавая возможности для платформ науки о данных, чтобы обслуживать более широкую аудиторию.
Сдержанность/Вызов
«Проблемы конфиденциальности и безопасности данных»
- Несмотря на перспективы роста, проблемы конфиденциальности и безопасности данных создают значительные трудности для внедрения платформ науки о данных.
- Растущая частота утечек данных и строгие правила, такие как GDPR и CCPA, заставляют организации уделять первостепенное внимание мерам защиты данных.
- Например, участившиеся случаи утечки данных в ряде отраслей стали серьезным препятствием для внедрения платформ для обработки и анализа данных.
- Эти проблемы требуют разработки безопасных и соответствующих требованиям платформ, которые могут снизить риски и обеспечить этичное использование данных, тем самым влияя на динамику рынка.
Масштаб рынка платформ науки о данных
Рынок сегментирован на основе типа компонента, разделения функций, модели развертывания, размера организации и области применения конечным пользователем.
|
Сегментация |
Субсегментация |
|
По типу компонента |
|
|
По функциональному разделению |
|
|
По модели развертывания |
|
|
По размеру организации |
|
|
По заявлению конечного пользователя |
|
Ожидается, что в 2025 году платформа будет доминировать на рынке с наибольшей долей в сегменте компонентов.
Ожидается, что сегмент платформы будет доминировать на рынке платформ науки о данных с наибольшей долей в 83,4% в 2025 году из-за его технологических усовершенствований, таких как интеллектуальный анализ данных, передовые вычисления и робототехника, которые значительно стимулируют рост сегмента. Эти достижения позволяют специалистам по данным создавать, обучать, масштабировать и обмениваться алгоритмами машинного обучения более эффективно. Автоматизация становится все более популярной в различных отраслях.
Ожидается, что BFSI займет наибольшую долю в сегменте приложений для конечных пользователей в течение прогнозируемого периода.
Ожидается, что в 2025 году сегмент BFSI будет доминировать на рынке с наибольшей долей рынка в 51,31% благодаря все большему использованию аналитики больших данных для улучшения процесса принятия решений, улучшения клиентского опыта и повышения операционной эффективности. С ростом объема финансовых транзакций и взаимодействия с клиентами банки и финансовые учреждения внедряют платформы науки о данных для анализа огромных объемов данных с целью получения аналитических сведений.
Региональный анализ рынка платформ Data Science
«Северная Америка занимает самую большую долю на рынке платформ для обработки и анализа данных»
- Северная Америка занимает значительную долю мирового рынка платформ для обработки и анализа данных — 34,6%, что обусловлено значительными инвестициями в расширенную аналитику в различных отраслях, включая BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), здравоохранение, розничную торговлю и телекоммуникации.
- Регион может похвастаться хорошо развитой технологической инфраструктурой, поддерживающей рабочие нагрузки с интенсивным использованием данных и способствующей внедрению платформ для обработки данных.
- Многочисленные отечественные поставщики платформ для обработки и анализа данных занимают значительную долю рынка в Северной Америке, способствуя доминированию региона.
- Наличие сильной экономики и благоприятной деловой среды еще больше укрепляет позиции Северной Америки как лидера на рынке платформ для обработки и анализа данных.
«Прогнозируется, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет зарегистрирован самый высокий среднегодовой темп роста на рынке платформ для обработки и анализа данных»
- Такие страны, как Китай, Индия и Индонезия, переживают значительную цифровую трансформацию, что приводит к более широкому внедрению платформ науки о данных.
- Такие меры, как План развития искусственного интеллекта нового поколения в Китае и Национальная стратегия Индии в области искусственного интеллекта, способствуют росту платформ науки о данных.
- В регионе наблюдается колоссальный рост объемов корпоративных и потребительских данных, что создает спрос на передовые аналитические решения.
- Такие учреждения, как ИИТ Гувахати, запускают программы по науке о данных, способствуя повышению квалификации рабочей силы, что еще больше ускоряет рост рынка.
- Рост инвестиций в технологии искусственного интеллекта и машинного обучения стимулирует внедрение платформ науки о данных в различных секторах.
Доля рынка платформы науки о данных
Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.
Основными лидерами рынка, работающими на рынке, являются:
- IBM (США)
- DataRobot Inc. , (США)
- apheris AI GmbH (Германия)
- Экосистема цифровых талантов (США)
- Databand (Израиль)
- dotData (США)
- Explorium Inc., (США)
- Нугата (Израиль)
- Tecton Inc., (США)
- Spell Designs Pty Ltd (США)
- Arrikto Inc., (США)
- Итеративный (США)
- Google Inc (США)
- Майкрософт (США)
- SAS Institute Inc., (США)
- Amazon Web Services, Inc. (США)
- MathWorks, Inc. (США)
- Cloudera Inc., (США)
- Teradata (США)
- TIBCO Software Inc. (США)
Последние разработки на мировом рынке платформ для обработки и анализа данных
- В июне 2024 года корпорация IBM объявила о сотрудничестве с Telefónica Tech. Это сотрудничество будет способствовать внедрению решений в области искусственного интеллекта (ИИ), аналитики и управления данными, а также отвечать непрерывным и динамично развивающимся требованиям предприятий.
- В марте 2024 года Microsoft объявила о сотрудничестве с NVIDIA для продвижения инноваций в здравоохранении и науках о жизни с использованием облачного ИИ и ускоренных вычислений. Сотрудничество направлено на улучшение ухода за пациентами за счет ускорения доступа к точной медицине и диагностике на основе ИИ, что в конечном итоге приведет к значительным достижениям в отрасли здравоохранения
- 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-
Get online access to the report on the World's First Market Intelligence Cloud
- Интерактивная панель анализа данных
- Панель анализа компании для возможностей с высоким потенциалом роста
- Доступ аналитика-исследователя для настройки и запросов
- Анализ конкурентов с помощью интерактивной панели
- Последние новости, обновления и анализ тенденций
- Используйте возможности сравнительного анализа для комплексного отслеживания конкурентов
Методология исследования
Сбор данных и анализ базового года выполняются с использованием модулей сбора данных с большими размерами выборки. Этап включает получение рыночной информации или связанных данных из различных источников и стратегий. Он включает изучение и планирование всех данных, полученных из прошлого заранее. Он также охватывает изучение несоответствий информации, наблюдаемых в различных источниках информации. Рыночные данные анализируются и оцениваются с использованием статистических и последовательных моделей рынка. Кроме того, анализ доли рынка и анализ ключевых тенденций являются основными факторами успеха в отчете о рынке. Чтобы узнать больше, пожалуйста, запросите звонок аналитика или оставьте свой запрос.
Ключевой методологией исследования, используемой исследовательской группой DBMR, является триангуляция данных, которая включает в себя интеллектуальный анализ данных, анализ влияния переменных данных на рынок и первичную (отраслевую экспертную) проверку. Модели данных включают сетку позиционирования поставщиков, анализ временной линии рынка, обзор рынка и руководство, сетку позиционирования компании, патентный анализ, анализ цен, анализ доли рынка компании, стандарты измерения, глобальный и региональный анализ и анализ доли поставщика. Чтобы узнать больше о методологии исследования, отправьте запрос, чтобы поговорить с нашими отраслевыми экспертами.
Доступна настройка
Data Bridge Market Research является лидером в области передовых формативных исследований. Мы гордимся тем, что предоставляем нашим существующим и новым клиентам данные и анализ, которые соответствуют и подходят их целям. Отчет можно настроить, включив в него анализ ценовых тенденций целевых брендов, понимание рынка для дополнительных стран (запросите список стран), данные о результатах клинических испытаний, обзор литературы, обновленный анализ рынка и продуктовой базы. Анализ рынка целевых конкурентов можно проанализировать от анализа на основе технологий до стратегий портфеля рынка. Мы можем добавить столько конкурентов, о которых вам нужны данные в нужном вам формате и стиле данных. Наша команда аналитиков также может предоставить вам данные в сырых файлах Excel, сводных таблицах (книга фактов) или помочь вам в создании презентаций из наборов данных, доступных в отчете.
