Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Data-Science-Plattformen, nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Unternehmenstyp (Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanz- und Rechnungswesen, Logistik). , Andere) Nach Branche (BFSI, IT & Telekommunikation, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Transport, Andere) und regionale Prognose, 2024–2032

Die Größe des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen wurde im Jahr 2023 auf 103,93 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll von 133,12 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 776,86 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,7 % im Prognosezeitraum entspricht.

Eine Data-Science-Plattform ist eine Softwareanwendung, die eine Plattform für den gesamten Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts bietet. Diese Plattformen sind unverzichtbare Werkzeuge für Datenwissenschaftler, da sie die Modellentwicklung, Datenexploration und Modellverteilung ermöglichen. Darüber hinaus ermöglicht es die Visualisierung und Aufbereitung von Daten und bietet gleichzeitig eine umfangreiche Computerinfrastruktur. Diese Plattformen unterstützen Benutzer bei der Zusammenarbeit, indem sie eine zentralisierte Plattform bereitstellen.

Darüber hinaus erfüllt der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen auf diesen Plattformen den Bedarf an Schulung, Skalierung, Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen treiben das Datenmanagement und die Datenwissenschaft voran. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Entwicklung der Big-Data-Technologie und die Bedeutung der Datenerfassung und -nutzung für die Entscheidungsfindung den Marktanteil im Prognosezeitraum steigern werden.

Der COVID-19-Ausbruch hat das tägliche Leben durcheinander gebracht und Menschen und Unternehmen dazu veranlasst, ihre Aktivitäten und Ziele zu überdenken. Es hat sich gezeigt, dass diese Verbesserungen den technologischen Fortschritt und die Innovation vorantreiben. Unternehmen haben Zeit und Geld in die Entwicklung, den Verkauf, die Förderung und den Support kompletter Lösungen investiert. Der Umsatz verzeichnete ein erhebliches Wachstum, wobei die Wachstumsrate im Jahr 2020 aufgrund der COVID-19-Pandemie zunahm.

Die Pandemie wirkte sich positiv auf die Marktexpansion aus und dürfte im geschätzten Zeitraum zahlreiche Wachstumschancen bieten. Zu diesen Perspektiven gehören der Anstieg von Datenanwendungen, die Nachfrage nach diesen Plattformen in Unternehmen und die Einführung kreativer Data-Science-Plattformlösungen. Darüber hinaus dürfte ein weiterer Faktor, der die Nachfrage ankurbeln wird, darin bestehen, dass die großen IT-Organisationen Automatisierung und Intelligenz in ihre Unternehmen integrieren, was das Interesse an diesen Plattformen weckt.

Markttrends für Data-Science-Plattformen

Verstärkter Einsatz von Data-Science-Software im Gesundheitswesen, um den Markt im Prognosezeitraum anzukurbeln

Diese Plattform hilft bei der Analyse, Verwaltung und Integration großer Mengen strukturierter, fragmentierter und unstrukturierter Daten, die von Gesundheitssystemen erzeugt werden. Darüber hinaus dient es mehreren medizinischen Forschungsgemeinschaften, die Daten auf Patientenebene und historische Daten aus klinischen Phase-III-Studien der Industrie und der Wissenschaft umfassend integrieren, austauschen und auswerten. Eine derart umfangreiche Datensammlung ist Teil der Datenwissenschaft und unterstützt die pharmazeutische Forschung und Entwicklung.

Darüber hinaus stellen Akteure cloudbasierte Plattformen bereit, die als Single-Tenant-Plattform auf Azure, GCP, AWS oder Private Cloud bereitgestellt werden können. Zum Beispiel

• Im Juni 2020 startete Aigenpulse eine Data-Intelligence-Plattform, um die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen. Die Aigenpulse-Plattform nutzt die neuesten Tools für maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI), um Analysen zu verbessern und wissenschaftliche Entscheidungen zu unterstützen.

Darüber hinaus können Wissenschaftler Hunderte von Datensätzen gleichzeitig und in großem Maßstab implementieren und sie so für höherwertige Aufgaben verfügbar machen. Die Plattform integriert LIMSs und ELNs, interne Data Lakes für Experiment-/Probenmetadaten und öffentliche Datenquellen wie TCGA, TRON und GTeX. Darüber hinaus sind die Anteile trotz einer riesigen Menge an Gesundheitsdaten und diagnostischen Fehlern immer noch mäßig hoch. Die Implementierung dieser Gesundheitsdaten in diese Plattform erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Diagnostik. Diese Vorteile werden durch robuste Algorithmen des maschinellen Lernens erreicht, um biologische Proben von mehr als 1.000 Patienten zu analysieren und zu extrahieren.

Daher wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung dieser Plattformen im Gesundheitssektor das Gesamtmarktwachstum ankurbeln wird.

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Marktwachstumsfaktoren für Data-Science-Plattformen

Eskalierendes Wachstum von Big Data zur Ankurbelung des Marktwachstums

Das Aufkommen des Internets der Dinge (IoT), sozialer Medien und Multimedia hat zu einem zunehmenden Datenfluss in strukturierten oder unstrukturierten Formaten geführt. Von Menschen und Maschinen generierte Daten wachsen zehnmal schneller als kommerzielle Daten. Beispielsweise wachsen Maschinendaten 50-mal schneller als der Durchschnitt. Daten sind größtenteils kundenorientiert und zielgerichtet. Eine durchschnittliche Person verbringt täglich 5–6 Stunden damit, Daten über (soziale) Anwendungen und verschiedene Gadgets zu produzieren und zu konsumieren. Jede Wischbewegung, jeder Klick oder jede Kommunikation erzeugt Daten in einer Datenbank.

Darüber hinaus haben höhere Investitionen in Forschung und Entwicklung zu einem schnellen technologischen Fortschritt geführt. Daher wächst die Nachfrage nach Technologien zur Steigerung der Effizienz und Produktivität mit der zunehmenden Anzahl von Unternehmen. Moderne Datenverarbeitungssysteme und -lösungen sind für die Geschäftsausweitung wichtig und es sind Data-Science-Plattformen gefragt, die das Trainieren, Entwerfen, Skalieren und Bereitstellen von ML-Modellen vereinfachen. Die zunehmenden Entwicklungen bei Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), Edge Computing, dem Internet der Dinge (IoT), maschinellem Lernen (ML) und Streaming Analytics kurbeln das Marktwachstum an.

Darüber hinaus hat die Einführung dieser Plattformen in Märkten wie afrikanischen Ländern, Brasilien und den Ländern des Golf-Kooperationsrats (GCC) das Wachstum des Marktes gesteigert. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Fortschritte und der Ausbau der Big-Data-Technologie im Prognosezeitraum eine vielversprechende Entwicklung für den Markt bewirken werden. Darüber hinaus wird erwartet, dass der Markt im gesamten Prognosezeitraum aufgrund cloudbasierter Lösungen und Dienste stark wachsen wird.

Daher wird erwartet, dass die oben genannten Faktoren das Marktwachstum ankurbeln.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Mangelnde technische Expertise und Sicherheit behindern das Marktwachstum

Organisationen nutzen fortschrittliche Analysemethoden, darunter maschinelles Lernen, Streaming-Analysen und prädiktive Analysen. Darüber hinaus sind technisches Fachwissen und analytische Denkfähigkeiten erforderlich, um ein Modell für maschinelles Lernen zu entwickeln. Mehreren Endbenutzern fehlt es an Arbeitskräften mit den erforderlichen Fähigkeiten und technischen Kenntnissen, was das Marktwachstum behindern wird.

Mangelnde technologische Zuverlässigkeit, Datenschutz, Datenschutzbedenken, strenge staatliche Regeln und Vorschriften sowie enorme Investitionsanforderungen sind wichtige Faktoren, die das Wachstum der Branche behindern.

Benutzer dieser Technologie müssen ihre Plattform regelmäßig aktualisieren, um sie mit fortschrittlichen Technologien und Datenressourcen effizient zu machen, was ein Faktor ist, der das Marktwachstum weiter bremst. In dieser Branche sind Datenexplosion, mangelnde Analysefähigkeiten und mangelnde Fachkenntnis einige Hemmnisse.

Daher wird erwartet, dass die oben genannten Faktoren den Markt im Prognosezeitraum behindern.

Marktsegmentierungsanalyse für Data-Science-Plattformen

Nach Bereitstellungsanalyse

Schneller Zugriff auf Daten, um die Nachfrage nach Cloud-basierten Plattformen anzukurbeln

Je nach Bereitstellung ist der Markt in On-Premise- und Cloud-Lösungen unterteilt. Das Cloud-Segment hält den höchsten Marktanteil bei Data-Science-Plattformen und dürfte im Prognosezeitraum auch mit der höchsten CAGR wachsen, da die cloudbasierte Bereitstellung eine Datenübertragung in Echtzeit ermöglicht, die zur Verbesserung der Dienste und Geschäftsabläufe beiträgt. Unternehmen integrieren cloudbasierte Tools, die dabei helfen können, die Kundenbindung und -anziehung zu verbessern und zu steigern. Es wird erwartet, dass die schnellen und einfachen Zugriffsmöglichkeiten die Nachfrage nach Cloud-basierten Plattformen steigern werden. Zum Beispiel

Im September 2022 startete das SAS Institute seine All-in-One-Plattform „SAS Viya“ auf dem Microsoft Azure-Marktplatz. Sie erweiterten ihr Geschäftsmodell, indem sie ihr Produkt für die cloudbasierte Bereitstellung einführten.

Die Bereitstellung vor Ort verzeichnet eine stetige Nachfrage angesichts des Aufstiegs von Cloud-Lösungen und ihrer erweiterten Funktionen. Allerdings ist die interne Datensicherheit der Hauptgrund dafür, dass Unternehmen auch heute noch in On-Premises-Lösungen investieren.

Nach Unternehmenstypanalyse

Schnell wachsende Daten, um große Unternehmen zu Investitionen in Plattformen anzuregen

Basierend auf der Unternehmensart wird der Markt in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Segment der Großunternehmen im Prognosezeitraum aufgrund der Verfügbarkeit ausreichender Ressourcen, einschließlich Finanzkapital und Zugang zu riesigen Datenmengen, den maximalen Umsatzanteil gewinnen wird. Große Unternehmen können sich hochmoderne Plattformen leisten, in fortschrittliche Analysetechnologien investieren und engagierte Data-Science-Teams beschäftigen. Darüber hinaus verfügen große Unternehmen häufig über komplexe Datenökosysteme und vielfältige Anwendungsfälle, die ausgefeilte Plattformen mit Skalierbarkeit und Anpassungsoptionen erfordern. Große Unternehmen legen häufig Wert auf datengesteuerte Entscheidungen und sind bereit, in umfassende Lösungen zu investieren, die erweiterte Funktionen, Integrationsmöglichkeiten und Support auf Unternehmensebene bieten, um ihre Dominanz auf dem Markt für Data-Science-Plattformen zu festigen.

Im Segment der kleinen und mittleren Unternehmen wird angesichts der zunehmenden Akzeptanz digitaler Plattformen im Prognosezeitraum eine schnelle CAGR erwartet. KMU investieren in diese Plattform, um ihre Kundensupportdienste zu verbessern, was zur Expansion ihres Geschäfts beitragen kann.

Durch Anwendungsanalyse

Kontinuierliche Änderung des Kundenverhaltens zur Steigerung der CAGR des Marketingsegments

Je nach Anwendung ist der Markt in Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanz- und Rechnungswesen, Logistik und andere unterteilt.

Das Marketingsegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine schnelle Wachstumsrate verzeichnen. Die zunehmende Nutzung sozialer Medien hilft dieser Plattform dabei, die Beliebtheit des Produkts in Echtzeit zu analysieren und neue Marketingstrategien zu planen.

Es wird erwartet, dass der Kundensupport im Prognosezeitraum maximale Marktanteile gewinnen wird. Die sich schnell ändernden Kaufpräferenzen der Kunden treiben die Einführung dieser Plattform in allen Branchen voran. Der Kundensupport erfordert eine Data-Science-Plattform, um große Mengen an Kundendaten effizient zu analysieren. Durch den Einsatz datenwissenschaftlicher Techniken wie maschinelles Lernen und prädiktive Analysen können Unternehmen Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und den Zufriedenheitsgrad der Kunden gewinnen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Kundeninteraktionen zu personalisieren, Trends zu erkennen, zukünftige Probleme vorherzusagen und proaktiv auf Kundenbedürfnisse einzugehen.

Nach Branchenanalyse

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Wachsender Fokus auf Kundensupport zur Steigerung der Plattformnachfrage in BFSI

Basierend auf der Branche ist der Markt in BFSI, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Transport und andere unterteilt.

Die Segmente BFSI und IT & Telekommunikation werden im Prognosezeitraum voraussichtlich den maximalen Segmentanteil gewinnen. Es wird erwartet, dass der wachsende Fokus auf den Kundensupport die Akzeptanz dieser Plattform vorantreiben wird. Darüber hinaus steigert die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und mehr die Nachfrage nach Datenanalysetools.

Das Gesundheitswesen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein schnelles Wachstum verzeichnen. Nach der Pandemie arbeiten verschiedene wichtige Akteure mit den Gesundheitsdienstleistern zusammen, um Echtzeit-Dateneinblicke für eine effiziente Patientenversorgung bereitzustellen. Beispielsweise kündigte die in den USA ansässige Tochtergesellschaft Infosys Public Services im Juli 2020 eine automatisierte Data-Science-Plattform für die Gesundheitsbranche mit dem Namen Infosys Health Insights Platform (IHIP) an.

Das Einzelhandelssegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen, da die Plattform E-Commerce und Einzelhändlern dabei hilft, die Lieferkette in Echtzeit zu verwalten.

REGIONALE EINBLICKE

In Bezug auf die Region wird der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika sowie im asiatisch-pazifischen Raum untersucht.

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Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Umsatzanteil dominieren wird. Es wird erwartet, dass die Präsenz wichtiger Akteure in verschiedenen Branchen das Marktwachstum ankurbeln wird. Auch steigende Investitionen in fortschrittliche Technologien steigern die Produktnachfrage. Die Präsenz wichtiger Marktteilnehmer in der Region erhöht den Umsatzanteil der Region. Kanada und die USA investieren kontinuierlich in eine fortschrittliche Lösung, die Daten nutzen und bei der Geschäftsentscheidung helfen kann. Die Unternehmen in der Region nutzen Technologien zur Markterweiterung und Innovation.

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Es wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik im Prognosezeitraum eine schnelle Wachstumsrate aufweisen wird. Es wird erwartet, dass die Einführung von Big-Data-Analysetools branchenübergreifend schnell zunehmen wird. Auch die Regierungen Chinas, Südkoreas, Indiens und anderer Länder investieren in Datenanalysetools angesichts ihrer umfangreichen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsfälle. Im Mai 2020 sammelte Synaptic, ein in Indien ansässiges Datenanalyse-Start-up, 20 Millionen US-Dollar im Rahmen einer Serie-B-Finanzierung ein. Daher wachsen Unternehmen im Bereich Data Science und Analytics in der Region.

Die wachsende Produktivität in der Fertigungsindustrie im Nahen Osten und in Afrika dürfte die Chancen für Plattformsoftwareanbieter erhöhen. Die verarbeitende Industrie hat sich in den letzten Jahren zu einem wichtigen Wirtschaftsindikator für die MEA-Länder entwickelt.

In ähnlicher Weise wird erwartet, dass Deutschland und das Vereinigte Königreich einen dominanten Anteil am europäischen Markt haben werden. Es wird erwartet, dass die schnelle digitale Transformation, die Einführung fortschrittlicher Technologien, die 5G-Infrastruktur und mehr die Einführung von Data-Science-Plattformen vorantreiben werden.

In Südamerika dürfte der rasante Wandel der digitalen Transformation das Marktwachstum vorantreiben. Dem GSMA-Bericht zufolge dürfte ein Anstieg der regionalen Digitalisierung um 10 % das BIP des Landes um 1,9 % steigern. Um die Einführung digitaler Tools zu erleichtern, investieren Branchen daher in Data-Science-Plattformen. Unternehmen in ganz Brasilien, Argentinien und anderen Ländern investieren in Datenwissenschafts- und Analysetools, um die Geschäftseffizienz zu steigern und den Kundensupport zu verbessern.

Liste der wichtigsten Unternehmen auf dem Markt für Data-Science-Plattformen

Hauptakteure konzentrieren sich auf die Stärkung ihrer Marktpositionen durch kontinuierliche Entwicklungen

Der globale Markt wird durch führende Akteure wie IBM Corporation, SAS Institute Inc., Dataiku, TIBCO Software Inc., Databricks, The Mathworks Inc., Alteryx Inc., DataRobot Inc., Microsoft Corporation und Oracle Corporation konsolidiert . Diese großen Marktteilnehmer erweitern ihre Geschäftstätigkeit durch die Einführung von Strategien wie Fusionen und Übernahmen, Produkteinführungen, Kooperationen und Partnerschaften.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• IBM Corporation (USA)


• SAS Institute Inc. (USA)


• Dataiku (USA)


• TIBCO Software Inc. (USA)


• Databricks (USA)


• The Mathworks Inc. (USA)


• Alteryx Inc. (USA)


• DataRobot Inc. (USA)


• Microsoft Corporation (USA)


• Oracle Corporation (USA)

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER INDUSTRIE:

• Im Januar 2024: Databricks, ein Softwareunternehmen, stellte eine neue Business-Intelligence-Plattform für Telekommunikationsanbieter und Netzwerkdienstanbieter (NSPs) vor. Diese Plattform hilft Telekommunikationsunternehmen und NSPs, einen vollständigen Überblick über ihre Netzwerke, Abläufe und Kundeninteraktionen zu erhalten, ohne Kompromisse beim Datenschutz oder vertraulichem geistigem Eigentum einzugehen.


• ImOktober 2023: GoodData Corporation, ein Anbieter von KI-gestützten Datenanalyseplattformen, brachte die neueste Plattform für ML-, KI- und Business Intelligence (BI)-Workflows auf den Markt. Diese Plattform verfügt über verschiedene generative KI-Funktionen, beispielsweise einen virtuellen Assistenten, der Zusammenfassungen bietet und es Benutzern ermöglicht, ihre Datenermittlung, -entwicklung und Entscheidungsfindung zu beschleunigen.


• ImJanuar 2023: Science Applications International Corp. kündigte den Start der Data-Science-Plattform „Tenjin“ an. Es handelt sich um eine Low-Code-zu-Full-Code-Entwicklungs- und Orchestrierungsplattform für KI und maschinelles Lernen. Tenjin wird von Dataiku unterstützt und unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung, Bereitstellung, Schulung, Automatisierung und Datenvisualisierung von KI- und ML-Modellen.


• Im Oktober 2022: IBM Corporation brachte seine Diamondback-Bandbibliothek auf den Markt, ein LTO-formatiertes Angebot, das bis zu 27 Petabyte (PB) Speicher in einem einzigen Server-Rack bietet.


• ImJuni 2022: SAS Institute hat die Kamakura Corporation übernommen, um einen professionellen Service für integrierte Risikolösungen, insbesondere rund um das Asset Liability Management (ALM), anzubieten und andere Sektoren wie Banken und Finanzen zu unterstützen.
  

BERICHTSBEREICH

Der Marktforschungsbericht umfasst wichtige Bereiche weltweit, um ein besseres Wissen über die Branche zu erhalten. Darüber hinaus bietet der Bericht Einblicke in die neuesten Branchen- und Markttrends sowie eine Analyse der Technologien, die sich weltweit schnell durchsetzen. Außerdem werden einige der wachstumsfördernden Einschränkungen und Elemente hervorgehoben, sodass der Leser ein umfassendes Verständnis der Branche erlangen kann.

Umfangreiche Einblicke in den Markt gewinnen, Anfrage zur Anpassung

BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG