データサイエンスプラットフォーム市場 分析

データサイエンスプラットフォーム市場 規模と傾向

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場が評価される US$ 11.03 から ベン に 2024 そして到達する予定 US$ 45.86 によって 2031、混合物の年次成長率を展示する 2024年から2031年にかけて22.6%のCAGR。

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グローバルなデータサイエンスプラットフォーム市場成長は、BFSI(銀行、金融サービス、保険)、ヘルスケア、小売、通信などのさまざまな業界におけるデータ主導の意思決定の広範な採用によって推進されています。 構造化および構造化されていないデータからインサイトを生成し、競争上の優位性を得るために焦点を増加させ、データサイエンスプラットフォームの需要を高めることができます。 クラウドベースのプラットフォームの普及とオープンソースツールの可用性は、中小企業のプラットフォームの採用を高めることができます。 AIを含む先進技術の統合、 機械学習 ディープラーニングは、データサイエンスプラットフォームの魅力を高めることができます。 しかし、データサイエンスの専門家の不足は市場成長を妨げる可能性があります。

業界全体のデータドリブン意思決定の需要増加

業界を横断する企業は、デジタルトランスフォーメーションに向け、あらゆる組織にとって重要な資産となりました。 デジタル経済を燃料とする新油として認識されるデータにより、企業はデータ主導の文化やプロセスの開発に大きく投資しています。 高度な分析と機械学習技術は、役員がデータからより深い洞察を得ることを可能にします。これにより、より詳細な情報に基づいた意思決定が可能になります。 データサイエンスプラットフォームは、組織内のさまざまなソースから膨大な量のデータを収集、保存、処理し、分析するためのツールとインフラを企業に提供します。 パターン、傾向、相関を識別するこの助けは、そうでなければ検出できません。

これらすべてのセクター間で, リアルタイムでデータから実用的な洞察を導き出す必要がある 高度な分析ツールの需要を高めることができます。, データ科学者と統合データサイエンスプラットフォーム. 企業は、データの準備、モデリング、デプロイメントなどのデータ分析のさまざまな段階を自動化し、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、その他のチーム間の共同作業をサポートするプラットフォームを望む。 これにより、データサイエンスプラットフォームは、ビジネスがデータ主導の意思決定の真の変革の可能性を実現するために重要な投資エリアになります。

例えば、2023年11月、ハイブリッドクラウドとAIソリューションのグローバルリーダーであるIBMは、Amazon Web Services(AWS)とコラボレーションし、先見のクラウドサービスプロバイダで、Db2のAmazonリレーショナルデータベースサービス(Amazon RDS)の一般的な可用性を発表します。 ハイブリッドクラウド環境を横断した人工知能(AI)のワークロードのデータ管理を簡略化したクラウドサービスです。 ユーザーは、AWS 上で IBM が提供する統合データと AI 機能の包括的なスイートから恩恵を受け、データを効率的に管理し、AI のワークロードを効果的にスケールアップすることができます。

市場集中と競争環境

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様々な情報源からのデータ量を成長させる

増殖による スマートフォンセンサー、IoTデバイス、デジタルサービス、膨大な量のデータが、様々な情報源から未曾有スケールで生成されるようになりました。 クラウド、モバイルアプリ、デジタルプロセスなどの技術を採用する組織として、ビジネスオペレーションが高度にデジタル化しています。 人間の活動と企業機能のこの継続的なデジタル化は、構造化、非構造化、多構造化された形式で過去10年間にわたる企業データの成長をもたらします。

グラフ、地理空間、ゲノムなどの新しいデータ型を生成し、収集されるデータの特殊な形態を作成します。 リアルタイムストリームからアーカイブされたデータの一括処理まで、データが流入するさまざまな方法によって、データストレージ、処理、および有用なインサイトを抽出する問題がさらに混合されます。 データ管理、分析、科学に関しては、テクノロジーインフラストラクチャと人的能力に関するさまざまなデータポーズの途方もない課題を大量に作成します。 従来のツールは、現代のデータ生態系のこれらのサイズ、品種、および場所を処理することができません。

これは、統一されたスケーラブルで協調的なデータサイエンスプラットフォームに投資する組織間のニーズを加速しました。 複数の内部および外部ソースから大量のデータを摂取し、処理できるプラットフォームで、ストリーミングと履歴分析のユースケースの両方をサポートします。 これらは、分離されたポイントツールよりもはるかに効果的に大規模で多様なデータセットから知識を磨く能力を提供します。 これは、データサイエンスプラットフォームの採用を促進し、データ管理のための主要なインフラストラクチャとして、高度な、エンタープライズレベルのデータ分析をスケールで行います。

アナリストからの主なテイクアウト:

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場は、企業として成長を目撃し、ますますデータサイエンスと分析技術を採用し、成長するデータ量から実用的な洞察を得ることができます。 これにより、組織がデータサイエンス技術を活用できる高度なプラットフォームの需要が高まりました。 北米は現在、データ主導の変革の組織による重大投資による市場を支配しています。 しかし、アジアパシフィックは中国とインドで最速の成長地域として出現する見込みです。

データサイエンスプラットフォームの能力は、企業がデータ資産から有用な知識を抽出し、予測および記述モデルを構築することで、市場成長を促進することができます。 効果的な意思決定を可能にします。 また、このプラットフォームは、データサイエンティストを一元化し、モデルのコラボレーションと共有を行う場所を提供します。 しかし、データのプライバシーとセキュリティ上の懸念は、市場の成長を妨げる可能性があります。 データサイエンスツールは、大幅な資本投資と専門知識を実装する必要があります。

機械学習と人工知能能力をプラットフォームに組み込むことで、スコープを拡大することができます。 データサイエンスのワークフローをビジネスインテリジェンスとレポートスイートと統合することで、ユーザビリティが向上します。 クラウドベースのプラットフォームの採用により、エントリー障壁をさらに下げることができます。 プラットフォームベンダーとコンサルティング/システムインテグレータとのパートナーシップにより、ソリューションの商用化を推進できます。

市場課題 - データプライバシーとセキュリティに関する懸念

グローバルなデータサイエンスプラットフォーム市場成長は、データプライバシーとセキュリティ上の懸念により妨げられる可能性があります。 機械学習や人工知能などのビッグデータや高度な技術を利用することで、多岐に渡る個人的・機密性の高いデータを収集し、様々な企業に保管しています。 しかし、この価値あるデータのプライバシーとセキュリティ確保が困難な作業になっています。 また、米国、日本、カナダなど多くの国では、個人を保護するために厳格なデータプライバシー法を導入しています。 あらゆるデータ侵害は、会社の評判を損なうことができ、厳しい財務および法的罰則を生じる可能性があります。 データサイエンスプラットフォームプロバイダは、これらの懸念に対処するための堅牢なプライバシーとセキュリティ対策を実施することに重点を置いています。 これらは、データ使用について透明性があり、ユーザーの同意を確実にしなければなりません。 企業はまた、定期的にシステムを監査し、この進化した風景でユーザーの信頼を築くためにセキュリティループホールを差し込む必要があります。 これらの課題が適切に対処されていない限り、データサイエンスプラットフォームの広範な採用が制限される可能性があります。

市場機会 - AIと機械学習技術の進歩

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場は、人工知能と機械学習技術の分野における進歩による成長機会を目撃できます。 これらの技術は、分析、予測モデリング、自動化のために、さまざまな産業でアプリケーションを増加させています。 大手企業やスタートアップが、新たなAIやMLソリューションの開発に大きく投資しています。 処理し、分析する必要がある大量のデータを生成します。 データサイエンスプラットフォームは、高度なアルゴリズムを使用して、このデータを活用するために必要なインフラストラクチャとツールを提供します。 これらのヘルプ組織は、生データを価値のあるビジネスインサイトにスケールで変換します。 AIとML技術が急速に進化するにつれて、データサイエンスプラットフォームの機会も大幅に拡大します。 これらのプラットフォームの採用を高めることができます。

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コンポーネントによるインサイト - デプロイメントの消去は、ソフトウェアの需要を高めます

コンポーネントによって、ソフトウェアセグメントは、2024年に71.3%の最高の市場シェアに貢献し、ユーザーフレンドリーな自然と展開の容易さにつながります。 ソフトウェアは、サーバーインフラストラクチャを維持したり、継続的なソフトウェアの更新を心配することなく、データサイエンスプロジェクトを構築し、展開する手間のかからない方法を提供します。 クラウドベースのソフトウェアを使用して、ユーザーは、長いインストールプロセスなしでどこからでもツールにアクセスすることができます。 この柔軟性により、データサイエンスチームは、ITメンテナンスではなく、分析やモデルの構築に集中することができます。

ソフトウェアはスケーラビリティを提供し、プラットフォームはデータと複数のユーザーの成長量をサポートできるようにします。 ソフトウェアでは、追加の計算力とストレージは、簡単に要求に応じて提供することができます。 これは、重要な処理とメモリを必要とする複雑なAIと機械学習モデルで動作するデータ科学者にとって重要です。 ソフトウェアのスケーラブルな性質は、インフラストラクチャの制限を解除し、データチームがシームレスにワークロードを拡大できるようにします。

データサイエンスソフトウェアのセルフサービス機能は、セグメントの成長を促すこともできます。 プラットフォームは、グラフィカルなユーザーインターフェイス、スクリプト環境、およびポイントアンドクリックツールを提供し、ユーザーがデータサイエンスプロセスに従事する能力を発揮します。 ソフトウェアのセルフサービス属性は、障壁を下回し、組織が部門間で分析を民主化できるようにします。

オンデマンドの可用性とソフトウェアの低背のコストも、専用のハードウェアまたは永久ライセンスをインストールするよりも、より魅力的になります。 サブスクリプションベースのプランでは、企業は、これらが毎月使用しているものだけを支払い、大きな資本支出を避けます。 この費用対効果の高いモデルは、小規模なビジネスと制約予算を扱う学術機関の間でデータサイエンスプラットフォームの採用を増加させました。 データサイエンスソフトウェアのユーザーフレンドリーな自然と柔軟な展開は、グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場における主要な位置を促進します。

デプロイメントモードによるインサイト - 優れたセキュリティとガバナンスにより、クラウドベースの採用を強化

デプロイメントモードにより、クラウドベースのセグメントは、2024年に64.5%の最高市場シェアに貢献し、セキュリティとガバナンスの能力を期待しています。 クラウドアーキテクチャは、ファイアウォール、暗号化、アイデンティティ管理、および広大なサーバーネットワークにインストールされたアクティビティ監視ツールを使用して、堅牢なデータ保護を提供します。 クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームを使用する際、機密性の高い顧客情報と知的財産を保護します。 厳格なプロトコルは、常に専門家によって守られ、クラウドインフラストラクチャは、医療や金融サービスなどの業界の厳しいコンプライアンス基準を満たしています。

集中ガバナンスとアクセス制御をクラウド内で集中化し、データガバナンスを強化します。 コンプライアンス、プライバシー、およびビジネス分類規則に従って、データ利用を規制する方針 詳細な監査ログと組み合わせた強力なアクセス保護策は、特に規制された企業間で、規制されたクラウドプラットフォームを使用して自信を築きます。

クラウドの展開により、高可用性、ビジネスの継続性、および災害復旧が保証されます。 地理的に分散されたデータセンターは、ローカライズされた混乱の発生を防ぐ冗長性を維持します。 自動スケーリングサービスは、遅延なく突然の容量ニーズに対応できます。 これらの機能は、ミッションクリティカルなアプリケーションと時間感度分析ワークフローをサポートすることが重要です。 クラウドベースのプラットフォームは、分散性の高い組織全体でデータのビジネス価値を最大限に活用するために必要な、比類のないスケーラビリティ、セキュリティ、およびガバナンスを提供します。 たとえば、8月2023日、Google Cloudは、クラウドコンピューティングサービスプロバイダで、AIコンピューティング、ソフトウェア、サービスを強化するために、主要なAIコンピューティング会社であるNVIDIAとのパートナーシップを拡大しました。 このパートナーシップは、データサイエンスのワークロードを加速しながら、人工知能のための大規模なモデルの構築と展開を促進することを目指しています。 パートナーシップは、エンドツーエンドの機械学習サービスを世界最大規模のAI顧客に提供し、NVIDIA技術を搭載したGoogleクラウドを通じてAIスーパーコンピュータの操作を簡素化します。

エンドユーザーによるインサイト - 高度な分析により、BFSIセクターにおけるプラットフォームの採用を強化

エンドユーザーにより、BFSI(銀行、金融サービス、保険)のセグメントは、2024年に35.7%の最高市場シェアを獲得し、セクターの複雑なデータと分析要件を満たしていると推定されます。 銀行および保険会社は、顧客取引記録、アカウントプロファイル、クレームドケット、リスク評価、および主要なインサイトを含む他の文書の膨大な量を管理します。 しかしながら、これらの広大なデータベースから価値を導き出すには、ノイズ中にニュアンスされた信号をキャプチャするための高度なツールが必要です。

データサイエンスプラットフォームは、BFSI組織が高度な顧客分析を通じて競争優位性を得ることを可能にします。 リスクモデリング、パーソナライズされた推奨事項、不正検知、財務犯罪監視、予測リードスコアリングは、機械学習、予測モデリング、およびテキストマイニングなどの技術によって機能するいくつかの重要なユースケースです。 分散型顧客のタッチポイントを横断した隠れた相関を燃料ハイパーパーソナライズサービス、加速されたアンダーライティング、およびrazor-sharpのコンプライアンスチェック。

戦略的パートナーシップは、BFSIプラットフォームを外部データソースに接続し、インサイトスコープを拡大します。 パブリックレコードのデータ、人口統計のプロファイリング、および代替クレジット bureau レコードは、内部保有物と混合するときに、各個人の 360 度ビューを提供します。 そのようなクロスチャネル分析は、代替融資、クロスセルの勧告、およびプリエンプティブクレーム管理などの分野で非常に有益なイノベーションを加速します。 AI/ML技術を使用して、すべての利用可能な内部および外部データを活用する利点は、BFSI業界が抱えるために重要なデータサイエンスを行いました。 専用の分析プラットフォームを広く採用するBFSI社を運営しています。

地域別の洞察

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北米は、BFSI(銀行、金融サービス、保険)、ヘルスケア、小売、通信など、先進的な分析能力に対する業界全体の企業による強力な投資のために、2024年に33.6%の推定市場シェアを持つデータサイエンスプラットフォームのための優勢な地域市場として、それ自体を確立しました。 データ集約型ワークロードをサポートする地域には、高度に先進的な技術インフラが整備されており、多くの家用データサイエンスプラットフォームプロバイダが市場シェアを拡大しています。

アジア・パシフィックは、中国、インド、インドネシアなど人口密度の高い国で、技術導入率の上昇とデジタル変革のイニシアチブの増加により、データサイエンスプラットフォームの最も急速に成長している地域市場として誕生しました。 これらの国で毎日生成される企業や消費者データの量に大きなサージがありました。 BFSI(バンキング、ファイナンシャルサービス、保険)、ヘルスケア、小売、テレコミュニケーション、その他業界を横断する企業は、顧客や運用データ資産から価値ある洞察を得るための重要な衝動として、データサイエンスや高度な分析を認識しています。 また、アジアパシフィック政府は積極的に取り組みを推進し、データを経済価値に変えます。 これは、民間部門の組織と公共部門の両方から、データサイエンスプラットフォームを活用した高度な分析能力の構築に大きな投資を燃料供給しています。 欧米のデータサイエンスプラットフォーム市場と比較して、アジアにおける運用コストが比較的低いため、グローバルプラットフォームプロバイダも、地域におけるプレゼンスを拡大しています。 イノベーションハブは、新しいデータドリブン技術に焦点を当てた急速に主要都市でスプルーティングされ、ローカルデータサイエンスの才能の開発を支援しています。

市場レポートの範囲

データサイエンスプラットフォーム市場 業界ニュース

• 2023年11月 スタグウェルマーケティングを変革するチャレンジングなネットワークで、Google CloudのクラウドサービスプロバイダであるGoogle Cloudとのパートナーシップを発表しました。 このパートナーシップは、Stagwell Marketing Cloud(SMC)内でのStagwellエージェンシー、クライアントパートナー、製品開発の能力を高める総合AI(gen AI)マーケティングソリューションを開発することを目指しています。 パートナーシップは、独自のStagwellの大規模言語モデル(LLM)を作成することで、データ分析とインサイトを活用し、APIを介してデータアセットを製品化し、ブランドの新しいデジタルエクスペリエンスを生成し、ファーストパーティのデータエコシステムの価値を最大限に活用し、Vertex AIとオープンソースモデルを使用して新しい収益ストリームを作成します。
• 2023年11月 アンニクデータ主導のインサイトや戦略的実行を通じて、中小企業(中小企業)のエンパワーメントを目的とした新しいサービスを開始しました。 この革新的な提供は、中小企業がビジネスオペレーションを強化し、情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位性を得るためのデータ分析の力を活用するのを助けるように設計されています。 独自のソリューションと実用的なインサイトを提供することで、AnniQ のデータ分析サービスは、SME を効果的に活用し、データを活用して成長を促進し、プロセスを最適化し、戦略的な目標を達成することができます。
• 2023年8月、インドネクサスは、アジアの主要金融機関であるDBS銀行と提携し、中小企業(中小企業)がInfor Nexusのエコシステム内で、中小企業を対象とした前処理融資ソリューションを立ち上げました。 この革新的なソリューションは、Infor Nexusプラットフォームから過去のデータを活用し、データ主導の融資オプションを提供し、商品がバイヤーに配送される前に、サプライヤーを支援します。
• 2023年5月、AIとクラウドコンピューティングのグローバルリーダーであるIBMは、Watsonxと呼ばれる新しいAIとデータプラットフォームを立ち上げ、信頼できるデータ、速度、およびガバナンスで高度なAIの使用を加速するのを支援しました。 プラットフォームは、AI集約型ワークロードをサポートするGPU-as-a-serviceを導入しました。また、クラウドカーボン排出量の測定、追跡、および報告のためのAIダッシュボードと共に。 watsonx では、IBM は、IBM のキュレーションおよび訓練された基礎モデル、オープンソース モデル、およびデータ収集および清掃のためのデータストアへのアクセスを提供する AI 開発スタジオを提供し、企業が AI のイニシアチブを効果的に最適化することを可能にします。

*定義: グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場は、データ摂取、清掃、モデリング、導入、機械学習モデルの監視などのエンドツーエンドのデータサイエンス機能を実行するための集中プラットフォームを提供しています。 データサイエンティスト、アナリスト、デベロッパーが予測および記述的な機械学習モデルのコラボレーションと構築/開発を可能にするツールとサービスを提供します。 プラットフォームの重要な価値提案は、組織が価値を最大化できるように、データサイエンスプロセスを簡素化し、加速することです。

市場セグメンテーション

• コンポーネントのインサイト(Revenue、US $ Bn、2019 - 2031)
• • ソフトウェア
  • サービス
• デプロイメント・モード・インサイト(Revenue, US$ Bn, 2019 - 2031)
• • クラウドベース
  • オンプレミス
• エンドユーザーインサイト(Revenue, US$ Bn, 2019 - 2031)
• • BFSI(銀行・金融・保険)
  • ヘルスケア
  • リテール
  • テレコミュニケーション
  • その他
• 地域的洞察 (Revenue, US$ Bn, 2019 - 2031)
  • 北アメリカ
    • アメリカ
    • カナダ
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • メキシコ
    • ラテンアメリカの残り
  • ヨーロッパ
    • ドイツ
    • アメリカ
    • スペイン
    • フランス
    • イタリア
    • ロシア
    • ヨーロッパの残り
  • アジアパシフィック
    • 中国・中国
    • インド
    • ジャパンジャパン
    • オーストラリア
    • 韓国
    • アセアン
    • アジアパシフィック
  • 中東
    • GCCについて 国土交通
    • イスラエル
    • 中東の残り
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • 北アフリカ
    • 中央アフリカ
• キープレーヤーの洞察
  • IBMコーポレーション
  • マイクロソフト株式会社
  • Googleクラウド
  • SASインスティテュート株式会社
  • オラクル株式会社
  • Tableauソフトウェア(Salesforce)
  • アルテレックス株式会社
  • 株式会社ラピッドマイナー
  • データロボット株式会社
  • ティブコ ソフトウェア株式会社
  • QlikTechインターナショナル スタッフ
  • ニメ AG
  • 株式会社Domo
  • 株式会社シーセンス
  • 株式会社スノーフレーク