全球数据科学平台市场 – 行业趋势和 2030 年预测

数据科学平台市场分析和规模

该平台有助于整合来自各种来源的数据，例如数据库、API、文件和流数据。它允许用户连接到数据源、提取数据并对其进行转换以进行分析。数据科学平台通常提供用于数据清理、预处理和特征工程的工具。

Data Bridge Market Research 分析称，数据科学平台市场在 2022 年为 1229.4 亿美元，到 2030 年将飙升至 9427.6 亿美元，预计在预测期内的复合年增长率为 29.00%。除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察外，Data Bridge Market Research 团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。

数据科学平台市场范围和细分

市场定义

数据科学平台是指促进和简化端到端数据科学工作流程的软件或工具集。它为数据科学家、分析师和其他利益相关者提供了一个统一的环境，以执行与数据采集、准备、分析、建模、可视化和机器学习模型部署相关的任务。数据科学平台通常提供一系列集成的工具和功能，使用户能够有效地处理数据。

全球数据科学平台动态

驱动程序

• 大数据快速增长

由于社交媒体、物联网和其他媒体的兴起，专业人员捕获的数据量不断增长。数据科学平台以结构化和非结构化形式创建了海量数据流。机器数据和人工数据的增长速度通常比传统企业数据快 10 倍，机器数据的生成速度快 50 倍。数据的巨大增长为企业提供了获取新事物的机会，从而导致对新方法的需求增加，并在推动数据科学平台市场方面发挥着至关重要的作用。

•  研发投入高

巨额的研发投入推动了技术的快速发展。现代数据处理协调和解决方案对于业务增长至关重要，随着业务数量的增加，对提高效率的技术的需求也在增长。数据科学平台的需求很大，因为它使训练、设计和扩展变得更简单。人工智能、边缘计算和机器学习等技术正在不断发展，有助于推动数据科学平台市场的发展。

机会

• 高投资和技术进步

预计高额的研发投入将为市场创造丰厚的利润，从而进一步扩大未来数据科学平台市场的增长率。此外，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 等技术的快速发展也为市场带来了大量增长机会。

限制/挑战

• 商业问题的不确定性

企业必须对使用数据科学平台解决的问题进行彻底的研究。如果不清楚当前的业务问题，简单地选择数据集并进行数据分析可能会导致生产力低下。使用数据科学平台做出明智决策的有效性会大大降低。此外，即使心中有明确的目标，如果公司对数据科学平台实施的期望与他们的目标不一致，他们的努力也可能是无效的。预计这一特定因素将在整个预测期内对增长造成多重障碍。

• 缺乏技术专业知识

在当前的商业环境中，流分析、机器学习和预测分析等高级分析方法被广泛采用。然而，这些方法也带来了挑战，因为它们需要广泛的分析专业知识。例如，开发机器学习模型需要技术熟练、分析技能和批判性思维能力。不幸的是，许多最终用户缺乏具备必要知识和技能的人员。此外，组织的很大一部分工作都致力于从多个来源收集和清理数据。处理数据的每个员工都不需要精通数据科学。然而，为了培养数据驱动决策的文化，业务专业知识和适当培训的结合是必不可少的。因此，在可预见的未来，训练有素的员工和技术专长的匮乏预计将对数据科学平台市场构成重大挑战。

本数据科学平台市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响，分析了新兴收入来源、市场法规变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新等方面的机会。如需了解有关数据科学平台市场的更多信息，请联系 Data Bridge Market Research 获取分析师简报，我们的团队将帮助您做出明智的市场决策，实现市场增长。

全球数据科学平台市场范围

数据科学平台市场根据组件类型、功能划分、部署模型、组织规模和最终用户应用进行细分。这些细分市场之间的增长将帮助您分析行业中增长微弱的细分市场，并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察，帮助他们做出战略决策，确定核心市场应用。

组件类型

• 平台
• 服务
• 专业服务
• 支持和维护
• 咨询
• 部署与集成
• 托管服务

职能划分

• 营销
• 销售量
• 后勤
• 财会
• 客户支持
• 业务运营
• 其他的

部署模型

• 本地
• 基于云

组织规模

• 中小企业
• 大型企业

最终用户应用程序

• 银行、金融服务和保险 (BFSI)
• 电信和 IT
• 零售和电子商务
• 医疗保健和生命科学
• 制造业、能源和公用事业
• 媒体和娱乐
• 运输和物流
• 政府
• 其他的

全球数据科学平台市场区域分析/见解

对数据科学平台市场进行了分析，并按国家、组件类型、功能划分、部署模型、组织规模和最终用户应用提供了市场规模洞察和趋势。

数据科学平台市场报告涵盖的国家包括北美的美国、加拿大和墨西哥、欧洲的德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、亚太地区的中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区的亚太地区其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲其他地区、巴西、阿根廷和南美洲其他地区。

由于发达国家拥有完善的基础设施和低廉的劳动力成本，北美在数据科学平台市场占据主导地位。此外，预计经济体内制造商提供的有效售后服务将在预测期内加速扩张。

由于该地区石油和天然气勘探业务的快速增长，预计亚太地区将在 2023 年至 2030 年的预测期内出现显着增长。中国拥有庞大的电子产品生产基地，使其成为区域市场扩张的重要贡献者。

 报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化，这些因素和变化影响了市场的当前和未来趋势。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些指标。此外，在提供国家数据的预测分析时，还考虑了全球品牌的存在和可用性以及它们因来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。   

竞争格局和数据科学平台市场份额分析

数据科学平台市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、产生的收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对数据科学平台市场的关注有关。

数据科学平台市场的一些主要参与者包括：

• IBM（美国）
• DataRobot Inc.，（美国）
• apheris AI GmbH (德国)
• 数字人才生态系统（美国）
• 数据带（以色列）
• dotData（美国）
• Explorium Inc.，（美国）
• Noogata（以色列）
• Tecton Inc.，（美国）
• Spell Designs Pty Ltd（美国）
• Arrikto Inc.，（美国）
• 迭代（美国）
• 谷歌公司（美国）
• 微软 (美国)
• SAS Institute Inc.，（美国）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• MathWorks 公司（美国）
• Cloudera Inc.，（美国）
• Teradata (美国)
• TIBCO Software Inc.（美国）
• ALTERYX, INC.（美国）
• RapidMiner（美国），
• Databricks（美国）
• Snowflake Inc.，（美国）
• H2O.ai（美国）
• Altair Inc.，（美国）
• Anaconda Inc.，（美国）
• SAP SE（美国）
• Domino Data Lab Inc.，（美国）
• Dataiku（美国）

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