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データサイエンスプラットフォームの世界市場:ビジネス機能(マーケティング、セールス、ロジスティクス、リスク、カスタマーサポート、人事、運用)、展開モデル、業種、地域別 - 2021年までの世界予測

調査の場所: 北米(米国およびカナダ)、ラテンアメリカ(ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ)、ヨーロッパ(英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ハンガリー、ベルギー、オランダおよびルクセンブルグ、NORDIC(フィンランド、スウェーデン、ノルウェー) 、デンマーク)、アイルランド、スイス、オーストリア、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ)、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ)、アジア太平洋(中国、インド、日本、韓国、シンガポール、インドネシア、マレーシア) 、オーストラリア、ニュージーランド、その他のアジア太平洋地域)、中東およびアフリカ(イスラエル、GCC(サウジアラビア、UAE、バーレーン、クウェート、カタール、オマーン)、北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)

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市場スナップショット

「ビッグデータ技術の進歩は、データサイエンスプラットフォーム分析市場の成長の原動力の1つです」
データサイエンスプラットフォームの市場規模は、2016年の195.8億米ドルから2021年までに1013億7000万米ドルに成長し、複合年間成長率(CAGR)は38.9%になると推定されています

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市場概況

「ビッグデータ技術の進歩は、データサイエンスプラットフォーム分析市場の成長の原動力の1つです」
データサイエンスプラットフォームの市場規模は、2016年の195.8億米ドルから2021年までに1013億7000万米ドルに成長し、複合年間成長率(CAGR)は38.9%になると推定されています。企業は、ビジネスとビッグデータ技術の進歩を促進するために、データのより簡単な使用を可能にする方法に焦点を当てており、これらはデータサイエンスプラットフォームソリューションの成長を促進しています。しかし、企業や政府の規則や規制におけるデータサイエンスの信頼性の欠如は、データサイエンスプラットフォーム市場の抑制要因として機能しています。

「マーケティングビジネス機能は、データサイエンスプラットフォーム市場で2番目に急成長しているセグメントになると予想されています」
企業は、顧客の生涯価値(LTV)、ウォレット推定のシェア、顧客の離職/離職率の特定、人口統計に基づく顧客セグメンテーション、割引ターゲティング、ターゲットマーケティング、アップセルを正確に予測するために、メインフレームシステムにデータサイエンスプラットフォームを組み込むことを楽しみにしているため、マーケティングビジネス機能は2番目に大きな市場シェアを持つと予想されます。さらに、データサイエンスプラットフォームは、組織全体で利用可能な広範な顧客データを利用します。次に、これを外部の観察とチャネル上の相互作用と組み合わせて、顧客が近い将来に解約する可能性があるかどうかを判断して予測します。

「アジア太平洋地域(APAC)は、地域別にデータサイエンスプラットフォーム市場で最も高い成長率を持つと予想されています」
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると推定されています。発展途上のAPAC市場は、インド、中国、オーストラリア、ニュージーランドなどの発展途上国が競争で優位に立つためにデータサイエンスプラットフォームを積極的に採用しているため、成長する態勢にあります。この地域は、柔軟な政府の政策、規制、および管理のために、高度な分析技術の採用を増やし、品質と価格の面で国際市場と競合することを検討しています。APAC市場も、多くの新しい起業家精神のセットアップを経験しているため、新しい顧客を獲得し、確立されたプレーヤーに対する競争上の優位性を持つために高度な分析とデータサイエンスプラットフォームの新しいパラダイムを巻き込むことによって顧客の信頼を得ることを楽しみにしています。

二次調査により収集した複数のセグメントやサブセグメントの市場規模を決定・検証する過程で、キーパーソンに一次インタビューを多数実施しました。主な参加者のプロフィールの内訳は以下の通り:
• 企業別: ティア 1 – 48%、ティア 2 ~ 24%、ティア 3 ~ 28%
•指定:Cレベル - 36%、ディレクターレベル - 34%、その他 - 30%
• 地域別: 北米 – 68%、ヨーロッパ – 12%、アジア太平洋地域 – 20%

データサイエンスプラットフォーム市場は、次の主要ベンダーで構成されています:
1. マイクロソフト コーポレーション (米国)
2. IBMコーポレーション(米国)
3. グーグル社(米国)
4. ヴォルフラム(アメリカ)
5. データロボット社(米国)
6. センス社(米国)
7. ラピッドマイナー社(米国)
8. ドミノ・データ・ラボ(米国)
9. ダタイク(フランス)
10. Alteryx Inc. (米国)
11. Continuum Analytics Inc. (米国)

レポートの範囲:
このレポートでは、マーケティング、販売、物流、リスク、カスタマーサポート、人事、運用などのビジネス機能に基づいてデータサイエンスプラットフォーム市場をセグメント化しています。オンプレミスやオンデマンドなどの展開モデル。ヘルスケア&ライフサイエンス、銀行、金融サービス、保険(BFSI)、情報技術(IT)&電気通信、小売および消費財、メディア&エンターテイメント、製造、エネルギー&ユーティリティ、輸送&物流、政府&防衛などの業種。北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、中東・アフリカ(MEA)、ラテンアメリカを含む地域

レポートを購入する理由:
• 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の包括的な概要を把握する
•この市場分野のトッププレーヤー、その製品ポートフォリオ、および彼らが採用した主要戦略に関する幅広い情報を得るため
・データサイエンスプラットフォーム市場が様々な業界で活況を呈している主要国・地域の知見を得るため

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  • 世界銀行の統計によると、2021 年に 5.4 兆米ドルの GDP (PPP、現在の国際ドル) を記録した国である日本は、情報通信技術製品およびサービスの最大の輸出国の 1 つとして知られています。また、世界中の国々から次世代技術への投資が急増しているのを目の当たりにしています。
  • 2021 年には、国は 1,165 億米ドル以上のハイテクの輸出を目の当たりにしました。一方、世界銀行の統計によると、商品輸出全体に占めるICT商品輸出の割合は、2019年の8%から2020年には8.9%に増加しました。
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  • さらに、日本の総務省は、2023 年 2 月 9 日に、フィリピン共和国の情報通信技術省と ICT 分野での協力に関する覚書を締結したと発表しました。また、国は国内で Beyond 5G を実現するためのロードマップも作成し、2022 年度の R&D 助成金として 0.8 億米ドルの初期予算を作成しました。
  • 2021 年度の R&D 助成金の追加補正予算は 1.7 億米ドルであり、2020 年度の R&D 基金に対する第 3 次補正予算は 2.9 億米ドルでした。
目次

目次

1 はじめに 13
1.1 本研究の目的 13
1.2 市場定義 13
1.3 市場規模 14
1.3.1 対象市場 14
1.3.2 レポートで考慮された年 14
1.4 通貨 15
1.5 制限事項 15
1.6 利害関係者 15
2 研究方法論 16
2.1 研究データ 16
2.1.1 二次データ 17
2.1.1.1 二次ソースからの主要なデータ 17
2.1.2 一次データ 18
2.1.2.1 一次ソースからの主要なデータ 18
2.1.2.2 業界における主要な洞察 < /> 2.1.2.3 予備選挙の内訳 19
2.2 市場規模推計 20
2.3 市場内訳とデータ三角測量 <> 2.4 研究の前提 23
3 エグゼクティブサマリー 24
4 プレミアムインサイト 28
4.1 データサイエンスプラットフォーム市場における魅力的な市場機会 < (>) 4.2 データサイエンスプラットフォーム市場:上位3つのビジネス機能および地域別 28
4.3 ライフサイクル分析、地域別 29
4.4 市場投資シナリオ < > 4.5 データサイエンスプラットフォーム市場: 上位 30
5 市場概要 31
5.1 はじめに 32
5.2 市場セグメンテーション < > 5.2.1 ビジネス機能別 32
5.2.2 デプロイメント・モデル別 33
5.2.3 BY VERTICAL 33
5.2.4 地域別 33
5.3 市場の進化 < /> 5.4 市場ダイナミクス <> 5.4.1 ドライバ 35
5.4.1.1 ビジネスを推進するための使いやすさに重点を置いた企業 35
5.4.1.2 ビッグデータ技術の進歩 < /> 5.4.2 規制 36
5.4.2.1 企業におけるデータサイエンスの信頼性の欠如 36
5.4.2.2 政府の規則及び規制 36
5.4.2.3 データガバナンス <> 5.4.3 機会 37
5.4.3.1 データ集約型ビジネス戦略への企業の傾向の高まり < /> 5.4.3.2 エンドツーエンドのデータサイエンスプラットフォーム実装による高いROI < > 5.4.4 課題 37
5.4.4.1 高い投資コスト 37
5.4.4.2 データのプライバシー、セキュリティ、信頼性 < /> 5.4.4.3 高度なデータソース、ツール、および技術に対処するために、データサイエンスプラットフォームを常に更新する要件 38
6 業界動向 39
6.1 はじめに 39
6.2 バリューチェーン分析 < > 6.3 データサイエンスプラットフォームのユースケース 40
6.3.1 はじめに 40
6.3.1.1 顧客関係分析 < /> 6.3.1.2 人的資源分析 < /> 6.3.1.3 臨床試験の投薬コンプライアンス < /> 6.3.1.4 デジタル農業 < /> 6.3.1.5 Churn analytics 42
6.4 データサイエンスプラットフォームエコシステム < > 7 データサイエンスプラットフォーム市場、業務機

別 44
7.1 はじめに 45
7.2 マーケティング < /> 7.3 売上高 47
7.4 物流 48
7.5 リスク 49
7.6 カスタマーサポート < > 7.7 人的資源 < /> 7.8 操作 51

8 データサイエンスプラットフォーム市場分析、展開モデル別 53
8.1 はじめに 54
8.2 オンプレミス 55
8.3 オンデマンド 55
9 データサイエンスプラットフォーム市場分析、縦型 57
9.1 はじめに 58
9.2 銀行、金融サービス、保険 < /> 9.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス < /> 9.4 情報技術および電気通信 (<) /> 9.5 小売および消費財 < /> 9.6 メディアとエンターテイメント < /> 9.7 製造業 64
9.8 輸送および物流 65
9.9 エネルギー・公益事業 <> 9.10 政府と国防省 < /> 9.11 その他 68
10 地理分析 70
10.1 はじめに 71
10.2 北米 72
10.3 ヨーロッパ 75
10.4 アジア太平洋地域 77
10.5 ラテンアメリカ 80
10.6 中東・アフリカ 82
11 競争環境 85
11.1 概要 85
11.2 競争状況と動向 < /> 11.2.1 パートナーシップ、コラボレーション、協定 87
11.2.2 新製品の発売 90
11.2.3 拡張 91
11.2.4 取得 92
11.3 データサイエンスプラットフォーム市場: ベンダー比較 93
11.4 ベンダーの包含基準 93
11.5 ベンダーが評価 93

12 会社概要 96
12.1 はじめに 96
(概要、財務、製品・サービス、戦略、開発)*
12.2 マイクロソフト株式会社 97
12.3 IBMコーポレーション 101
12.4 GOOGLE INC. 104
12.5 ウルフラム 107
12.6 データロボット株式会社 109
12.7 センス社 112
12.8 ラピッドマイナー社 115
12.9 ドミノ・データ・ラボ 118
12.10 DATAIKU 119
12.11 ALTERYX INC. 121
12.12 CONTINUUM ANALYTICS INC. 124
*概要、財務、製品およびサービス、戦略、および開発に関する詳細は、非上場企業の場合、キャプチャされない場合があります
12.13 主要なイノベーター 125
12.13.1 BRIDGEI2I アナリティクス 125
12.13.2 データ回転数 125
12.13.3 レクサー・アナリティクス 126
12.13.4 機能ラボ 127
12.13.5 CIVIS ANALYTICS 127
13 付録 129
13.1 主な洞察 <> 13.2 ディスカッションガイド 130
13.3 ナレッジストア:マーケットアンドマーケッツのサブスクリプションポータル 133
13.4 RTの導入:リアルタイムマーケットインテリジェンス 135
13.5 利用可能なカスタマイズ 136
13.6 関連レポート 136
13.7 著者の詳細

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