自律型データプラットフォーム市場 - 成長、動向、予測(2020~2025年)

自律型データプラットフォーム 市場分析

自律型データプラットフォーム市場は、2020年から2025年までの予測期間に21.7%のCAGRを記録すると予想されています。コグニティブ・コンピューティング・テクノロジーと高度な分析の採用が拡大し、複雑で構造化されていないデータの量が増えていることが、市場の成長を牽引しています。世界中で、人々は今後数年間で発展する情報を交換しています。Domo Inc.は、2020年末までに地球上のすべての人に対して毎秒1.7MBのデータが作成されると推定しています。さらに、中小企業からの自律型データプラットフォームに対する需要の高まりとクラウドテクノロジーの採用の加速は、この市場の成長の決定要因です

- ビッグデータは、今日の企業によって利用されている広範な技術の1つであることが判明しました。自律的なデータプラットフォームは、ビッグデータインフラストラクチャを制御および最適化します。Salesforceの最も現代的なショッピングインデックスによると、デジタルコマースは2018年第4四半期に前年比13%の割合で成長し、小売電子商取引の売上高は2020年までに4兆米ドルを超えると予測されています。米国国勢調査局の報告によると、米国の顧客の87%が2019年にデジタルチャネルで狩りを始めたと、前年の71%から増加しました。これは、クラウドのためのビッグデータサービスの使用を強化することを必要とします.
- この技術がもたらす利点により、クラウドコンピューティングはその採用において加速的な発展を目の当たりにしています。フォーブスによると、クラウドコンピューティングの市場は2020年までに1600億米ドルに増加し、19%の成長率を達成すると予測されています。クラウドベースの展開は、予測期間中に有意義な成長を遂げると予想されます。クラウドプラットフォームが提供するコラボレーション、スケーラビリティ、費用対効果の向上により、クラウドベースの自律型データプラットフォームの需要が高まることが期待されています
- インターネットの普及は、デバイスと自律的なデータツールの数のこの増加を養うでしょう。インターネットは、このデータの増加の主な理由に起こります。Cisco VNI のレポートによると、2022 年には世界人口の 60% にあたる約 48 億人のインターネット加入者がいると予測されています。Cisco VNI Global IP Traffic Forecastによると、データ消費の増加のもう1つの重要な要素は、2022年にアジア太平洋地域で2017年と比較して2倍以上に加速される世界平均Wi-Fi速度の上昇です.
- しかし、複雑な分析プロセス、熟練した訓練を受けた専門家の欠如、および品質と安全性の同期を維持することに関連する問題は、この市場の成長を制限する要因として機能します。さらに、コグニティブ・コンピューティング・テクノロジーの人気が高まり、高度な分析に対するニーズが高まっていることは、市場の成長に十分な機会を提供するでしょう
- ビッグデータ分析業界、ひいては自律型データプラットフォーム市場に対するCOVID-19の影響の成長を牽引する主な要因は、デジタルトランスフォーメーションの需要の増加、分析への投資の増加、リモートサービスと位置データの需要の高まり、COVID-19の拡散を追跡して監視するリアルタイム情報の必要性の高まりです.
- 特にCOVID-19のパンデミックの間 - その広がりを封じ込め、企業が浮かんでいるのを助ける努力を含む - このインテリジェンスをほぼリアルタイムで抽出、視覚化、実行する必要性はますますミッションクリティカルな目標になりつつあり、自律データプラットフォーム市場に後押しを与えています

主な市場動向

小売業は大幅な成長を記録すると予想されています

- インターネットの利用拡大に伴い、小売業はより顧客中心になっています。技術の進歩はまた、消費者の行動の加速的な変化をこの垂直的に目撃しました。その結果、自律型データプラットフォームは小売業の不可欠な部分となり、小売業者が競争の激しい市場で顧客ロイヤルティを向上させるのを支援しています。このプラットフォームは、小売業者が顧客のショッピングジャーニーをリアルタイムで追跡するのに役立ち、小売業者が顧客のニーズと要件を理解して対処できるようにします
ビッグデータがAIに力を与え、AIが小売・消費財業界に浸透し続けるでしょう。世界中の多くのビッグデータ企業は、マーケティング担当者、小売業者、電子商取引企業がデータを管理できるように支援し、顧客エンゲージメントのパーソナライズ、在庫の予測、地域の顧客のセグメント化を可能にすると主張しています
- MapR Technologiesは、小売業者がオンラインおよびオフラインの顧客データの電子商取引取引、POS(POS)システム、クリックストリームデータ、電子メール、ソーシャルメディア、コールセンターレコードの多種多様な保存、統合、分析を支援する自律データプラットフォームを提供しています。ウォルマートはデジタルトランスフォーメーションを経験しています。これは、毎時2.5ペタバイトのデータを管理する能力を持つはずの世界で最も広範なプライベートクラウドシステムを開発中です.
IBMによると、小売業者の62%がビッグデータの使用が競争上の優位性を与えていると報告しています。業界は予測期間中にビッグデータ技術の採用の大幅な成長を目撃し、それによって自律データプラットフォーム市場の成長にプラスの影響を与えると予想されます
- 小売部門は、構造化されたデータタイプと構造化されていないデータタイプを含むさまざまなデータをさまざまなソースからリアルタイムで収集するために、強力な自律データプラットフォームを必要としています。この業界が直面する大きな課題には、オムニチャネル体験に対する需要と、リアルタイムでの消費者の追跡が含まれます。自律的なデータプラットフォームとサービスがこれらの課題に効率的に対処するのに役立つため、小売業者による採用は今後数年間で増加すると予想されます

北米、最大の市場シェアを保持

北米におけるインターネットとモバイルデバイスの広範な普及により、企業はチャネルパートナー、クライアント、および地域の他の利害関係者に手を差し伸べる可能性を生み出しました。モバイルデバイスやソーシャルメディアプラットフォームがビジネスパートナーやクライアントとつながり、クライアントのビジネスニーズに応じてカスタマイズされたコンテンツを提供するように広く使用されているため、企業は自律的なデータプラットフォームとサービスを採用するよう促されています
- アメリカの多国籍企業、インテルはビッグデータに意味のある価値を見いだしています。同社はビッグデータを使用して、チップをより迅速に開発し、製造上の不具合を認識し、セキュリティの脅威について通知します。ビッグデータを採用することで、同社は予測分析を容易にし、品質保証費用を約3000万米ドル節約しながら品質を向上させることができました。ホワイトハウスはまた、ビッグデータプロジェクトに約2億ドルを投資しています。この国はまた、予測期間中に成長する大きな可能性を提供する、研究された市場の専門家の膨大な数を持っています.
- 米国の小売業者の成長は、サプライチェーン管理への投資を促進することが期待されており、顧客体験の向上を厳格に試みています。ビッグデータアプリケーションと自律データプラットフォームは、両方を達成するのに役立ちます。米国商務省が四半期ごとに発表したeコマースの数字によると、顧客は2019年に米国の加盟店とオンラインで6017億5000万米ドルを費やし、前年の5236億4000万米ドルから14.9%増加し、商務省が報告したオンライン売上高が前年比で13.6%増加した2018年よりも高い成長率でした。その結果、ビッグデータ、ひいては自律型データプラットフォームの利用も、米国の小売業者の間で大幅に増加すると予想されています
- 企業は、機械学習技術ベースのソフトウェアとサービスを使用して、最も信頼性の高いエンドユーザーエクスペリエンスを提供し、最高のサービスを提供することに重点を置いています。自律型データプラットフォームを活用して、顧客関連データを分析し、顧客の購買行動、季節需要、製品需要などのパラメータを見つけます。独立したデータプラットフォームの出現により、マーケティング担当者はさまざまなソースからの顧客のデータを1つのプラットフォームに一元化できるため、統合作業の時間を節約できます

競争環境

自律型データプラットフォーム市場は、IBM、Microsoft、Teradata Corporationなどの主要なレガシープレーヤーが市場を支配しています。企業は従業員/顧客データのプライバシーと管理を懸念しているため、新規参入者よりも既存のベンダーを信頼しています。データの急増により、Oracle、MapR、AWS などのデータ管理プラットフォームベンダーは、IT チームがプロセスを簡素化および管理するのに役立つ自律型データプラットフォームを開発および設計するようになりました。自律的なデータプラットフォームプロバイダーは、市場カバレッジを拡大し、新しい市場でのプレゼンスを高めるために互いに競争しています

- 2020年6月 - 株式会社アナコンダ主要なPythonデータサイエンスプラットフォームのプロバイダーとIBM Watsonは、AIオープンソース技術の企業採用を簡素化するための新しいコラボレーションを発表しました。両社は協力することで、イノベーションを促進し、多くの企業が直面しているAIとデータサイエンスのスキルギャップに対処することを計画しています。Anaconda Team Editionリポジトリは、IBM Cloud Pak for Data上のIBM Watson Studioと統合され、組織はあらゆるクラウドにわたるAIオープンソース・テクノロジーの展開をより適切に管理し、迅速化できるようになります.
- 2020年2月 - オラクルは、オラクル・クラウド・データ・サイエンス・プラットフォームの可用性を発表しました。その中核をなすのはOracle Cloud Infrastructure Data Scienceで、企業が共同で機械学習モデルを構築、トレーニング、管理、デプロイしてデータ・サイエンス・プロジェクトの成功を高め、共有プロジェクト、モデル・カタログ、チーム・セキュリティ・ポリシー、再現性、監査可能性などの機能を使用してデータ・サイエンス・チームの有効性を向上させるのを支援します。

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