データサイエンスプラットフォーム市場規模、シェアおよび業界分析、展開別（クラウドおよびオンプレミス）、企業タイプ別（大企業および中小企業）、アプリケーション別（カスタマーサポート、事業運営、マーケティング、財務および会計、物流） 、その他) 業界別 (BFSI、IT およびテレコム、ヘルスケア、小売、製造、運輸、その他) および地域別予測、2024 ～ 2032 年

世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場規模は、2023 年に 1,039 億 3000 万米ドルと評価され、2024 年の 1,331 億 2000 万米ドルから 2032 年までに 7,768 億 6000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 24.7% の CAGR を示します。 p>

データ サイエンス プラットフォームは、データ サイエンス プロジェクトのライフサイクル全体にプラットフォームを提供するソフトウェア アプリケーションです。これらのプラットフォームは、モデル開発、データ探索、モデル配布を可能にするため、データ サイエンティストにとって不可欠なツールです。さらに、大規模なコンピューティング インフラストラクチャを提供しながら、データの視覚化と準備が可能になります。これらのプラットフォームは、一元化されたプラットフォームを提供することで、ユーザーのコラボレーションを支援します。

さらに、これらのプラットフォームでの機械学習の使用が増えているため、機械学習モデルのトレーニング、スケーリング、構築、デプロイのニーズが満たされています。人工知能と機械学習は、データ管理とデータ サイエンスを推進しています。さらに、ビッグデータ技術の発展と、意思決定のためのデータ収集と利用の重要性により、予測期間中に市場シェアが拡大すると予想されます。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生により日常生活が混乱し、人々や企業が自らの活動や目標を再考するようになりました。これらの改善は技術の進歩と革新を促進することが示されています。企業は、完全なソリューションの開発、販売、宣伝、サポートに時間と資金を投資してきました。売上は大幅に増加し、2020 年は新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響で成長率がさらに高まりました。

パンデミックは市場の拡大に好影響を与え、推定期間中に多くの成長機会を提供すると予想されます。これらの見通しには、データ アプリケーションの増加、企業におけるこれらのプラットフォームの需要、創造的なデータ サイエンス プラットフォーム ソリューションの導入が含まれます。さらに、需要を押し上げると予想されるもう 1 つの要因は、主要な IT 組織が自動化とインテリジェンスをビジネスに統合しており、これによりこれらのプラットフォームへの関心が高まっていることです。

データ サイエンス プラットフォームの市場動向

予測期間中に市場を押し上げるためにヘルスケアにおけるデータ サイエンス ソフトウェアの使用が増加

このプラットフォームは、医療システムによって生成される大量の構造化データ、断片化データ、および非構造化データを分析、管理、同化するプロセスに役立ちます。さらに、業界および学術の第 3 相臨床試験からの患者レベルのデータや履歴データを幅広く統合、共有、評価するいくつかの医療研究コミュニティにサービスを提供しています。このような豊富なデータ スイートはデータ サイエンスの一部であり、医薬品の研究開発を支援します。

さらに、各プレーヤーは、Azure、GCP、AWS、またはプライベート クラウド上にシングルテナント プラットフォームとしてデプロイできるクラウドベースのプラットフォームを提供しています。たとえば、

• 2020 年 6 月に、Aigenpulse は創薬と開発を加速するデータ インテリジェンス プラットフォームを立ち上げました。 Aigenpulse プラットフォームは、 最新の機械学習 (ML) および人工知能 (AI) ツールを使用して、分析を改善し、科学的な意思決定をサポートします。

さらに、科学者は数百のデータセットを同時に大規模に実装できるため、より価値の高いタスクに利用できるようになります。このプラットフォームには、LIMS および ELN、実験/サンプル メタデータ用の社内データ レイク、TCGA、TRON、GTeX などのパブリック データ ソースが組み込まれています。さらに、膨大な量の健康データと診断の失敗にもかかわらず、その割合は依然として中程度に高いです。この健康データをこのプラットフォームに実装すると、診断の効率と精度が向上します。これらの利点は、1,000 人を超える患者から生体サンプルを分析および抽出する堅牢な機械学習アルゴリズムを使用して実現されます。

したがって、ヘルスケア分野でのこれらのプラットフォームの使用の増加により、市場全体の成長が促進されると予想されます。

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データ サイエンス プラットフォーム市場の成長要因

市場の成長を促進するためにビッグデータの増大が加速

モノのインターネット (IoT)、ソーシャル メディア、マルチメディアの出現により、構造化フォーマットまたは非構造化フォーマットのデータ フローが増加しました。人間が生成したデータと機械が生成したデータは、商用データの 10 倍の速度で増加しています。たとえば、マシン データは平均の 50 倍の速さで増加しています。データはほとんどが顧客主導であり、顧客に向けられたものです。平均的な人は、(ソーシャル) アプリケーションやいくつかのガジェットを介してデータを生成および消費するのに毎日 5 ～ 6 時間を費やします。スワイプ、クリック、通信のたびに、データベースにデータが生成されます。

さらに、研究開発への投資の増加により、テクノロジーは急速に進歩しました。したがって、企業数の増加に伴い、効率と生産性を向上させるテクノロジーへの需要が高まっています。最新のデータ処理システムとソリューションはビジネスの拡大にとって重要であり、ML モデルのトレーニング、設計、拡張、デプロイを容易にするデータ サイエンス プラットフォームが求められています。人工知能 (AI)、エッジ コンピューティング、モノのインターネット (IoT)、機械学習 (ML)、ストリーミング分析などのテクノロジーの発展が市場の成長を促進しています。

さらに、アフリカ諸国、ブラジル、湾岸協力会議 (GCC) 諸国などの市場でのこれらのプラットフォームの採用により、市場の成長が加速しました。さらに、ビッグデータ技術の進歩と拡大は、予測期間中に市場に有望な発展をもたらすと予想されます。さらに、クラウド主導のソリューションとサービスにより、市場は予測期間を通じて大幅に成長すると予想されます。

したがって、上記の要因が市場の成長を後押しすると予想されます。

抑制要因

市場の成長を妨げる技術的専門知識とセキュリティの欠如

組織は、機械学習、ストリーミング分析、予測分析などの高度な分析手法を使用しています。さらに、機械学習モデルを開発するには、技術的な専門知識と分析的思考能力が必要です。一部のエンドユーザーには、必要なスキルや技術的知識を備えた労働力が不足しており、市場の成長が妨げられます。

技術的な信頼性の欠如、データ保護、プライバシーへの懸念、厳しい政府の規則や規制、巨額の投資要件が、業界の成長を妨げる主な要因です。

このテクノロジーのユーザーは、高度なテクノロジーとデータ リソースを効率的に使用するためにプラットフォームを定期的に更新する必要があり、これが市場の成長をさらに抑制する要因となります。この業界では、データの爆発的増加、分析能力の欠如、ドメイン知識の欠如がいくつかの制約となっています。

したがって、上記の要因は、予測期間中に市場を妨げると予想されます。

データ サイエンス プラットフォーム市場セグメンテーション分析

展開分析による

クラウドベースのプラットフォームの需要を促進するデータへの迅速なアクセス

展開に基づいて、市場はオンプレミスとクラウドに二分されます。クラウド部門は、データ サイエンス プラットフォーム市場で最高のシェアを保持しており、クラウドベースの展開によりリアルタイムのデータ転送が可能になり、サービスと業務運営の改善に役立つため、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されています。企業は、顧客エンゲージメントと魅力の向上と強化に役立つクラウドベースのツールを統合しています。その迅速かつ簡単なアクセス機能により、クラウドベースのプラットフォームの需要が急増すると予想されます。たとえば、

2022 年 9 月、SAS Institute は、オールインワン プラットフォーム「SAS Viya」を Microsoft Azure マーケットプレイスでリリースしました。彼らは自社製品をクラウドベースの導入に導入することでビジネス モデルを拡大しました。

クラウド ソリューションとその強化された機能の台頭により、オンプレミス展開には安定した需要が見られます。しかし、企業が現在でもオンプレミス ソリューションに投資している主な理由は、社内データの安全性です。

企業タイプ別分析

大企業のプラットフォームへの投資を促進するために急速に増加するデータ

企業の種類に基づいて、市場は中小企業と大企業に分類されます。

大企業セグメントは、財務資本や膨大な量のデータへのアクセスなどの豊富なリソースが利用可能であるため、予測期間中に最大の収益シェアを獲得すると予想されます。大企業は、最先端のプラットフォームを購入し、高度な分析テクノロジーに投資し、専用のデータ サイエンス チームを雇用することができます。さらに、大企業は複雑なデータ エコシステムと多様なユースケースを抱えていることが多く、スケーラビリティとカスタマイズ オプションを備えた高度なプラットフォームを必要としています。大企業はデータドリブンな意思決定を優先することが多く、高度な機能、統合機能、エンタープライズレベルのサポートを提供する包括的なソリューションに積極的に投資し、データ サイエンス プラットフォーム市場における優位性を強化します。

中小企業セグメントは、デジタル プラットフォームの採用増加を考慮すると、予測期間中に急速な CAGR が見込まれると予想されます。中小企業は、ビジネスの拡大に役立つカスタマー サポート サービスを強化するためにこのプラットフォームに投資しています。

アプリケーション分析による

顧客の行動を継続的に変化させてマーケティング セグメントの CAGR を向上させる

アプリケーションに基づいて、市場はカスタマー サポート、業務運営、マーケティング、財務会計、物流などに分割されます。

マーケティング部門は、予測期間中に急速な成長率を示すと予想されます。ソーシャル メディアの利用の増加により、このプラットフォームは製品の人気をリアルタイムで分析し、新しいマーケティング戦略を計画するのに役立ちます。

カスタマー サポートは、予測期間中に最大の市場シェアを獲得すると予想されます。顧客の購買嗜好が急速に変化しているため、業界全体でこのプラットフォームの採用が促進されています。カスタマー サポートには、膨大な量の顧客データを効率的に分析するデータ サイエンス プラットフォームが必要です。機械学習や予測分析などのデータ サイエンス技術を活用することで、企業は顧客の行動、好み、満足度についての洞察を得ることができます。これらの分析情報は、顧客とのやり取りをパーソナライズし、傾向を特定し、将来の問題を予測し、顧客のニーズに積極的に対処するのに役立ちます。

業界分析別

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BFSI でのプラットフォーム需要を高めるためにカスタマー サポートへの注目が高まる

業界に基づいて、市場は BFSI、IT および通信、ヘルスケア、小売、製造、運輸などに分類されます。

BFSI および IT & 通信セグメントは、予測期間中に最大のセグメントシェアを獲得すると予想されます。顧客サポートへの注目の高まりにより、このプラットフォームの採用が急増すると予想されます。さらに、人工知能、モノのインターネットなどの先進テクノロジーの採用が増えており、データ分析ツールの需要が急増しています。

ヘルスケアは、予測期間中に急速な成長率を経験すると予想されます。パンデミック後、さまざまな主要企業が医療提供者と協力して、効率的な患者ケアのためのリアルタイムのデータ洞察を提供しています。たとえば、2020 年 7 月に、米国に本拠を置く子会社 Infosys Public Services は、ヘルスケア業界向けの自動データ サイエンス プラットフォーム、その名も Infosys Health Insights Platform (IHIP) を発表しました。

このプラットフォームが e コマースや小売業者のサプライ チェーンのリアルタイム管理に役立つため、小売セグメントは予測期間中に大幅な成長を遂げると予想されます。

地域に関する情報

地域に関しては、北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋地域にわたって市場が調査されています。

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予測期間を通じて北米が収益シェアを独占すると予想されます。さまざまな業界にわたる主要企業の存在により、市場の成長が促進されると予想されます。また、先端技術への投資の増加により、製品需要も急増しています。この地域における主要な市場プレーヤーの存在により、この地域の収益シェアが高まります。カナダと米国は、データを利用してビジネス上の意思決定機能を支援できる高度なソリューションに継続的に投資しています。この地域の企業は、市場の拡大とイノベーションのためにテクノロジーを活用しています。

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アジア太平洋地域は、予測期間中に急速な成長率を示すと予想されます。ビッグデータ分析ツールの導入は、業界全体で急速に拡大すると予想されます。中国、韓国、インドなどの政府も、その膨大な用途とユースケースを考慮して、データ分析ツールに投資しています。 2020 年 5 月、インドを拠点とするデータ分析スタートアップ企業 Synaptic はシリーズ B 資金調達で 2,000 万米ドルを調達しました。このため、データ サイエンスおよび分析ビジネスの企業がこの地域で成長しています。

中東とアフリカの製造業の生産性の向上により、プラットフォーム ソフトウェア プロバイダーの機会が拡大すると予想されます。ここ数年、製造業は MEA 諸国の重要な経済指標になりつつあります。

同様に、ドイツと英国も欧州市場で圧倒的なシェアを持つと予想されています。急速なデジタル変革、先進テクノロジーの導入、5G インフラストラクチャなどにより、データ サイエンス プラットフォームの導入が促進されると予想されます。

南米では、デジタルトランスフォーメーションの急速な変化が市場の成長を促進すると予想されています。 GSMA の報告書によると、地域のデジタル化が 10% 増加すると、国の GDP は 1.9% 押し上げられると予想されています。したがって、デジタル ツールの導入を容易にするために、業界はデータ サイエンス プラットフォームに投資しています。ブラジルやアルゼンチンなどの企業は、ビジネスの効率化とカスタマー サポートの向上を目的として、データ サイエンスと分析ツールに投資しています。

データサイエンスプラットフォーム市場の主要企業のリスト

主要企業は継続的な開発により市場での地位を強化することに注力しています

世界市場は、IBM Corporation、SAS Institute Inc.、Dataiku、TIBCO Software Inc.、Databricks、The Mathworks Inc.、Alteryx Inc.、DataRobot Inc.、Microsoft Corporation、Oracle Corporation などの主要企業によって統合されています。 。これらの主要な市場プレーヤーは、合併と買収、製品の発売、コラボレーション、パートナーシップなどの戦略を採用して事業を拡大しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• IBM コーポレーション (米国)


• SAS Institute Inc. (米国)


• ダテイク (米国)


• TIBCO Software Inc. (米国)


• Databricks (米国)


• The Mathworks Inc. (米国)


• Alteryx Inc. (米国)


• DataRobot Inc. (米国)


• マイクロソフト社（米国）


• オラクル コーポレーション (米国)

主要な業界の発展:

• 2024 年 1 月: ソフトウェア会社の Databricks は、通信事業者とネットワーク サービス プロバイダー (NSP) 向けの新しいビジネス インテリジェンス プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、通信会社や NSP がデータ プライバシーや機密 IP を侵害することなく、ネットワーク、運用、顧客とのやり取りを完全に把握できるようにするために役立ちます。


• 2023 年 10 月にAI を活用したデータ分析プラットフォーム プロバイダーである GoodData Corporation は、ML、AI、ビジネス インテリジェンス (BI) ワークフロー用の最新プラットフォームを開始しました。このプラットフォームは、概要を提供し、ユーザーがデータの発見、開発、意思決定を迅速化できるようにする仮想アシスタントなど、さまざまな生成 AI 機能を備えています。


• 2023 年 1 月に、Science Applications International Corp. は、データ サイエンス プラットフォーム「Tenjin」の立ち上げを発表しました。これは、ローコードからフルコードまでの AI および機械学習の開発およびオーケストレーション プラットフォームです。天神は Dataiku を利用しており、AI および ML モデルの開発、導入、トレーニング、自動化、データ視覚化で企業を支援します。


• 2022 年 10 月にIBM Corporation は、単一サーバー ラックで最大 27 ペタバイト (PB) のストレージを提供する LTO フォーマットの製品である Diamondback テープ ライブラリを発売しました。


• 2022 年 6 月にSAS Institute は鎌倉コーポレーションを買収し、特に資産負債管理 (ALM) を中心とした統合リスク ソリューションのプロフェッショナル サービスを提供し、銀行や金融などの他のセクターを支援しました。リ＞
  

レポートの対象範囲

市場調査レポートには、業界についてのより深い知識を得るために世界中の著名な分野が含まれています。さらに、このレポートは、最新の業界および市場の傾向に関する洞察と、世界中で急速に採用されているテクノロジーの分析を提供します。また、成長を刺激するいくつかの制限や要素も強調しており、読者が業界を完全に理解できるようにしています。

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