全球数据科学平台市场规模、份额和趋势分析报告 – 行业概况和 2031 年预测

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数据科学平台市场分析

由于人工智能(AI)、机器学习 (ML) 和云计算等先进技术的融合，数据科学平台市场正在经历快速增长。推动市场发展的最新方法之一是使用 AutoML（自动机器学习）工具，该工具简化了模型创建过程，使专业知识较少的企业能够有效地利用人工智能。这些平台使数据科学家能够专注于创新，而自动化则处理重复性任务。

基于云的数据科学平台（例如 Google Cloud AI 和 AWS SageMaker）进一步提高了可扩展性和成本效益。通过利用云，企业可以按需访问巨大的计算能力，确保快速处理大量数据集。

另一项进步是采用协作工具，使团队能够同时开展项目，从而提高效率并缩短 AI 解决方案的上市时间。这些平台通常与现有的数据生态系统集成，使其可用于医疗保健、金融和零售等广泛行业。随着组织意识到数据驱动洞察的价值，对综合数据科学平台的需求预计将大幅增加，从而推动市场增长。

数据科学平台市场规模

2023 年全球数据科学平台市场规模价值 1585.9 亿美元，预计到 2031 年将达到 12161.9 亿美元，2024 年至 2031 年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 市场研究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。

数据科学平台市场趋势

“自动机器学习（AutoML）的兴起”

推动数据科学平台市场增长的一个重要趋势是自动化机器学习 (AutoML) 的兴起。这项技术简化并加速了模型开发过程，使数据科学专业知识有限的用户也能构建预测模型。例如，2023 年 1 月，Science Applications International Corp. 推出了“Tenjin”数据科学平台，这是一种多功能解决方案，支持 AI 和机器学习应用程序的低代码到全代码开发。在 Dataiku 的支持下，Tenjin 促进了 AI 和 ML 模型开发的整个生命周期，从部署到训练和自动化，以及先进的数据可视化工具。该平台旨在简化复杂的流程，使更广泛的企业能够使用 AI。

报告范围和数据科学平台市场细分       

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数据科学平台市场定义

数据科学平台是一个集成环境，为数据科学家提供工具、库和基础设施，以开发、管理和执行数据驱动的项目。它使用户能够收集、分析和可视化大型数据集，同时促进团队之间的协作。这些平台通常支持各种编程语言（例如 Python、R 和 SQL）、机器学习算法和数据管道，以实现高效的模型构建和部署。数据科学平台还提供版本控制、自动化和可扩展性等功能，使组织能够更轻松地以结构化和可重复的方式利用数据洞察进行决策。

数据科学平台市场动态

驱动程序

• 对数据驱动决策的需求

对数据驱动决策的日益依赖是数据科学平台市场的主要驱动力。各行各业的组织都在转向使用数据洞察来增强战略、提高客户参与度和简化运营。数据科学平台使企业能够高效地处理和分析大量数据集，从而做出更准确、更明智的决策。例如，2023 年 10 月，GoodData Corporation 推出了其最新的 AI 驱动数据分析平台，旨在增强机器学习 (ML)、AI 和商业智能(BI) 工作流程。该平台整合了各种生成 AI 功能，包括提供摘要和见解的虚拟助手。通过简化数据发现和开发流程，它使用户能够更快地做出明智的决策，最终提高数据驱动环境中的效率和效力。

• 大数据的增长

来自物联网设备、社交媒体平台和电子商务活动等各种来源的数据呈指数级增长，这是数据科学平台市场的主要驱动力。这些大量的非结构化和结构化数据需要强大的平台来高效存储、处理和分析。例如，2024 年 1 月，Databricks 推出了一个专为电信运营商和网络服务提供商 (NSP) 设计的新商业智能平台。这个创新平台通过提供对其网络、运营和客户互动的全面视图，为这些公司提供支持。重要的是，它确保数据隐私并保护机密知识产权，使电信公司能够做出明智的决策，同时在运营中保持高标准的安全性。

机会

• 开源创新

开源创新通过提供促进协作和快速开发的易用工具，极大地增强了数据科学平台市场。Apache Spark 和 TensorFlow 等平台体现了这一趋势，使数据科学家能够利用强大的库而无需支付高额许可费用。随着组织寻求具有成本效益的机器学习和大数据处理解决方案，他们越来越多地采用这些开源框架，从而导致社区贡献和增强功能激增。这种协作环境不仅加速了新功能的开发，而且还吸引了更大的人才库，为企业在数据驱动的环境中创新和保持竞争优势创造了机会。

• 预测分析的进展

医疗保健、金融和零售行业预测分析的激增为数据科学平台市场带来了巨大的机遇。在医疗保健领域，预测模型用于预测患者结果并优化治疗计划，如 IBM Watson Health 等工具所示。在金融领域，公司利用预测分析进行信用评分和欺诈检测，FICO 的高级评分算法就是一个例子。例如，2022 年 10 月，IBM 公司推出了 Diamondback 磁带库，这是一种利用 LTO 技术的高级存储解决方案。这款创新产品在单个服务器机架内拥有高达 27 PB 的惊人数据存储容量。Diamondback 旨在满足日益增长的数据存储需求，为需要安全高效地管理大量信息的组织提供可扩展性和可靠性。随着组织认识到预测洞察对决策的价值，对能够处理复杂建模和预测的复杂数据科学平台的需求持续增长，创造了有利可图的市场前景。

限制/挑战

• 数据隐私和安全问题

数据隐私和安全问题严重阻碍了数据科学平台市场的发展。随着组织越来越依赖数据分析，它们面临着越来越大的压力，需要遵守 GDPR 和 CCPA 等严格的法规。不合规可能会导致巨额罚款和声誉受损，因此组织在数据处理实践中必须谨慎行事。这种担忧限制了先进数据科学解决方案的采用，因为公司可能会优先考虑安全性而不是创新。此外，对强大安全措施的需求可能会增加实施成本和复杂性，进一步阻碍组织投资新的数据科学平台并减缓整体市场增长。

• 缺乏熟练的专业人员

缺乏熟练的专业人员严重阻碍了数据科学平台市场的发展。数据科学技术的快速发展导致了巨大的人才缺口，许多组织都在努力寻找合格的数据科学家和分析师。这种短缺阻碍了先进数据科学平台的有效利用，导致分析计划表现不佳。公司通常会投资于复杂的工具，但由于缺乏解释数据和获得可行见解的专业知识，无法最大限度地发挥其潜力。因此，这种人才短缺会抑制创新，减缓项目进度，并最终限制市场增长，因为企业未能充分利用数据科学能力。

本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，分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、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。如需获取更多市场信息，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。

数据科学平台市场范围

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情况将帮助您分析行业中增长缓慢的细分市场，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

数据科学平台市场区域分析

对市场进行分析，并根据上述组件类型、功能划分、部署模型、组织规模和最终用户应用提供市场规模洞察和趋势。

市场报告涉及的国家包括北美洲的美国、加拿大、墨西哥、德国、瑞典、波兰、丹麦、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲的其他地区、欧洲的日本、中国、印度、韩国、新西兰、越南、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区 (APAC) 的其他地区、巴西、阿根廷、南美洲的其他地区（南美洲的一部分）、阿联酋、沙特阿拉伯、阿曼、卡塔尔、科威特、南非、中东和非洲 (MEA) 的其他地区（中东和非洲 (MEA) 的一部分）。

由于发达国家拥有完善的基础设施和低廉的劳动力成本，北美有望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，预计亚太地区在预测期内将出现显着增长。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市场当前和未来趋势的各个市场影响因素和市场监管变化。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各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。

数据科学平台市场份额

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市场的关注有关。

在市场上运营的数据科学平台市场领导者是：

• 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）

数据科学平台市场的最新发展

• 2024 年 6 月，IBM 公司宣布与 Telefónica Tech 建立战略合作关系，旨在推动尖端人工智能 (AI)、分析和数据治理解决方案的采用。此次合作旨在满足企业不断变化的需求，使他们能够在日益复杂的商业环境中利用先进技术来改善决策、提高运营效率和增强客户体验
• 2024 年 3 月，微软宣布与 NVIDIA 合作，重点是通过云 AI 和加速计算技术增强医疗保健和生命科学创新。此次合作旨在通过加快精准医疗和 AI 驱动诊断的普及，彻底改变患者护理。该计划有望通过提供更快、更准确的患者诊断和治疗解决方案，显著推动医疗保健行业的发展，最终改善健康结果
• 2023 年 1 月，Science Applications International Corp. 推出了“Tenjin”数据科学平台，这是一种多功能解决方案，支持从低代码到全代码的 AI 和机器学习应用程序开发。Tenjin 由 Dataiku 提供支持，可促进 AI 和 ML 模型开发的整个生命周期，从部署到训练和自动化，以及先进的数据可视化工具。该平台旨在简化复杂的流程，使更广泛的企业能够使用 AI
• 2022 年 10 月，IBM 公司推出了 Diamondback 磁带库，这是一种利用 LTO 技术的先进存储解决方案。这款创新产品在单个服务器机架内拥有高达 27 PB 的惊人数据存储容量。Diamondback 旨在满足日益增长的数据存储需求，为需要安全高效地管理大量信息的组织提供可扩展性和可靠性
• 2022 年 6 月，SAS 研究院通过收购 Kamakura Corporation 扩大了其能力，并通过集成风险解决方案增强了其产品组合。此次收购专注于在资产负债管理 (ALM) 和其他金融领域（包括银行业）提供专业服务。通过整合资源和专业知识，SAS 旨在提供全面的解决方案来应对复杂的风险管理挑战，帮助组织做出明智的财务决策并有效应对市场不确定性

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