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市場調査レポート
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1527268

ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模調査：ハードウェア別、ソフトウェア別、サービスタイプ別、アプリケーション別、地域別予測、2022-2032年

Global Big Data in Healthcare Market Size Study, by Hardware, by Software, by Service Type, by Application, and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
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2～3営業日
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ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模調査：ハードウェア別、ソフトウェア別、サービスタイプ別、アプリケーション別、地域別予測、2022-2032年
出版日: 2024年08月02日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

ヘルスケア向けビッグデータの世界市場は、2023年には約251億米ドルと評価され、予測期間2024-2032年には18.48%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

ヘルスケア向けビッグデータとは、医療機関が十分な情報に基づいた意思決定を行うのを支援するための大規模データセットの広範な利用を意味します。これには、患者の健康データを評価し、効率を高め、事業収益を促進するための予測分析、処方分析、記述分析の適用が含まれます。ヘルスケア向けビッグデータ解析の複雑なプロセスには、隠れたパターン、市場動向、未知の相関関係、顧客の嗜好を明らかにするために広範なデータセットを精査することが含まれ、それによって情報に基づいた臨床およびビジネス上の意思決定が促進されます。集団健康管理におけるビッグデータソリューションに対する需要の急増と、健康管理と戦略を最適化するためのビジネスインテリジェンスの必要性の高まりが、市場成長を促進すると予測されます。

ヘルスケア向けビッグデータ市場は、ケア管理、早期疾病予測、入院手続きにおける進歩に対する需要の増加により、世界的に堅調な成長が見込まれています。ヘルスケア向けビッグデータは、集団の健康状態を予測する上で極めて重要な役割を担っており、これが市場成長をさらに促進すると予想されます。臨床データと請求データを分析用の統一プラットフォームに統合することは、費用対効果の高い患者ケアと集団健康管理のために極めて重要です。さらに、電子カルテの量の拡大、個別化医療に対する需要の高まり、リアルタイムの意思決定の必要性が、ヘルスケア向けビッグデータ市場の成長を促進しています。ヘルスケア分野は、医療費の削減、患者の転帰の向上、より効率的なケアの提供に役立つため、ビッグデータ分析の進歩から大きな恩恵を受けています。

ヘルスケア向けビッグデータは、医療提供者がより良い情報に基づいた意思決定を行い、個別化されたケアを提供できるようにすることで、業界に革命を起こす可能性を秘めています。臨床データと請求データの統合は、患者の転帰の改善とヘルスケア組織のコスト削減にもつながります。非構造化医療データの増加がヘルスケア向けビッグデータの成長を後押ししており、ゲノムや薬理ゲノミクスなどの分野における進歩がこの業界の拡大に寄与しています。

北米のヘルスケア向けビッグデータ市場は、2023年に97億5,000万米ドルを占め、調査期間中に大幅なCAGR成長を示すと予測されています。この市場における北米の優位性は、IoTの成長と、サービス提供の強化や政府規制のための患者データの分析モデルに対する需要の高まりに起因しています。アジア太平洋地域は、eヘルス、遠隔医療、mヘルスサービスの人気の高まりと慢性疾患の有病率の増加により、2024年から2032年にかけて最も速いCAGR成長が見込まれます。ヘルスケアIT新興企業の急増、大企業とハイテク新興企業との数多くの提携、研究開発への投資の増加は、アジア太平洋地域の市場成長にさらに貢献しています。

目次

第1章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場：エグゼクティブサマリー

  • ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測（2022-2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • ハードウェア別
    • ソフトウェア別
    • サービスタイプ別
    • アプリケーション別
  • 主要動向
  • 不況の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界のヘルスケア向けビッグデータ市場の定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 世界のヘルスケア向けビッグデータ市場力学

  • 市場促進要因
    • ポピュレーションヘルス分析への需要が市場成長を促進
    • 臨床データと請求データの統合
  • 市場の課題
    • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
  • 市場機会
    • ゲノミクスとファーマコゲノミクスの進歩

第4章 世界のヘルスケア向けビッグデータ市場：産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測：ハードウェア別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ヘルスケア向けビッグデータの世界市場：ハードウェア別の収益動向分析、2022年・2032年
    • VPN
    • ファイアウォール
    • ルーター
    • データストレージ
    • 電子メールサービス・アクセスポイント

第6章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測：ソフトウェア別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ヘルスケア向けビッグデータの世界市場：ソフトウェア別の収益動向分析、2022年・2032年
    • EHR
    • 収益サイクル管理
    • ワークフォース管理
    • 診療管理

第7章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測：サービスタイプ別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ヘルスケア向けビッグデータの世界市場：サービスタイプ別の収益動向分析、2022年・2032年
    • 記述的
    • 予測的
    • 処方的

第8章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測：アプリケーション別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ヘルスケア向けビッグデータの世界市場：アプリケーション別の収益動向分析、2022年・2032年
    • 臨床分析
    • 財務分析
    • 運用分析

第9章 ヘルスケア向けビッグデータの世界市場規模・予測：地域別、2022-2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第10章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Dell
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Epic System Corporation
    • McKesson
    • Optum
    • Cognizant
    • Siemens
    • Cerner Corporation
    • Philips
    • GE Healthcare
    • Xerox

第11章 調査プロセス

目次

The Global Big Data in Healthcare Market is valued approximately at USD 25.1 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 18.48% over the forecast period 2024-2032. Big data in healthcare signifies the extensive use of large datasets to assist healthcare organizations in making well-informed decisions. This encompasses the application of predictive, prescriptive, and descriptive analytics to evaluate patient health data, enhance efficiency, and drive business revenue. The intricate process of big data analytics in healthcare involves scrutinizing extensive data sets to uncover hidden patterns, market trends, unknown correlations, and customer preferences, thereby facilitating informed clinical and business decisions. The burgeoning demand for big data solutions in population health management and the escalating necessity for business intelligence to optimize health administration and strategy are projected to propel market growth.

The market for big data in healthcare is anticipated to witness robust growth globally, driven by the increasing demand for advancements in care management, early disease prediction, and hospitalization procedures. Big data in healthcare plays a pivotal role in predicting population health, which is expected to further spur market growth. Integrating clinical and claims data into a unified platform for analysis is crucial for cost-effective patient care and population health management. Additionally, the expanding volume of electronic health records, the rising demand for personalized medicine, and the need for real-time decision-making are fueling the growth of the big data in healthcare market. The healthcare sector significantly benefits from advancements in big data analytics, as it aids in reducing healthcare costs, enhancing patient outcomes, and providing more efficient care.

Big data in healthcare possesses the potential to revolutionize the industry by enabling healthcare providers to make better-informed decisions and deliver personalized care. The amalgamation of clinical and claims data can also lead to improvements in patient outcomes and cost savings for healthcare organizations. The increasing amount of unstructured medical data is propelling the growth of big data in healthcare, and advancements in areas such as genomics and pharmacogenomics are contributing to this industry's expansion.

The North American big data in healthcare market accounted for USD 9.75 billion in 2023 and is projected to exhibit significant CAGR growth during the study period. North America's dominance in this market is attributed to the growth of IoT and the rising demand for analytical models on patient data for enhanced service delivery and government regulations. The Asia Pacific region is expected to witness the fastest CAGR growth from 2024 to 2032, driven by the growing popularity of eHealth, telemedicine, and mHealth services, as well as the increasing prevalence of chronic diseases. The surge in healthcare IT startups, numerous partnerships between large corporations and tech startups, and rising investments in R&D further contribute to the market growth in the Asia-Pacific region.

Major market players included in this report are:

  • McKesson
  • Cognizant
  • Epic System Corporation
  • Cerner Corporation
  • Dell
  • GE Healthcare
  • Optum
  • Siemens
  • Philips
  • Xerox

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Hardware:

  • VPNS
  • Firewalls
  • Routers
  • Data Storage
  • Email Service and Access Points

By Software:

  • EHR
  • Revenue Cycle Management
  • Workforce Management
  • Practice Management

By Service Type:

  • Descriptive
  • Predictive
  • Prescriptive

By Application:

  • Clinical Analysis
  • Financial Analysis
  • Operational Analysis

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global Big Data in Healthcare Market Executive Summary

  • 1.1. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Hardware
    • 1.3.2. By Software
    • 1.3.3. By Service Type
    • 1.3.4. By Application
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Big Data in Healthcare Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data in Healthcare Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Demand for Population Health Analytics to Boost Market Growth
    • 3.1.2. Integration of Clinical and Claims Data
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Data Privacy and Security Concerns
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Advancements in Genomics and Pharmacogenomics

Chapter 4. Global Big Data in Healthcare Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Hardware 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Big Data in Healthcare Market: Hardware Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. VPNS
    • 5.2.2. Firewalls
    • 5.2.3. Routers
    • 5.2.4. Data Storage
    • 5.2.5. Email Service and Access Points

Chapter 6. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Software 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Big Data in Healthcare Market: Software Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. EHR
    • 6.2.2. Revenue Cycle Management
    • 6.2.3. Workforce Management
    • 6.2.4. Practice Management

Chapter 7. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Service Type 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Big Data in Healthcare Market: Service Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Descriptive
    • 7.2.2. Predictive
    • 7.2.3. Prescriptive

Chapter 8. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

  • 8.1. Segment Dashboard
  • 8.2. Global Big Data in Healthcare Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 8.2.1. Clinical Analysis
    • 8.2.2. Financial Analysis
    • 8.2.3. Operational Analysis

Chapter 9. Global Big Data in Healthcare Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 9.1. North America Big Data in Healthcare Market
    • 9.1.1. U.S. Big Data in Healthcare Market
      • 9.1.1.1. Hardware breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.2. Software breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.3. Service Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.2. Canada Big Data in Healthcare Market
  • 9.2. Europe Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.1. UK Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.2. Germany Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.3. France Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.4. Spain Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.5. Italy Big Data in Healthcare Market
    • 9.2.6. Rest of Europe Big Data in Healthcare Market
  • 9.3. Asia Pacific Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.1. China Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.2. India Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.3. Japan Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.4. Australia Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.5. South Korea Big Data in Healthcare Market
    • 9.3.6. Rest of Asia Pacific Big Data in Healthcare Market
  • 9.4. Latin America Big Data in Healthcare Market
    • 9.4.1. Brazil Big Data in Healthcare Market
    • 9.4.2. Mexico Big Data in Healthcare Market
    • 9.4.3. Rest of Latin America Big Data in Healthcare Market
  • 9.5. Middle East & Africa Big Data in Healthcare Market
    • 9.5.2. South Africa Big Data in Healthcare Market
    • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa Big Data in Healthcare Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

  • 10.1. Key Company SWOT Analysis
  • 10.2. Top Market Strategies
  • 10.3. Company Profiles
    • 10.3.1. Dell
      • 10.3.1.1. Key Information
      • 10.3.1.2. Overview
      • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 10.3.1.4. Product Summary
      • 10.3.1.5. Market Strategies
    • 10.3.2. Epic System Corporation
    • 10.3.3. McKesson
    • 10.3.4. Optum
    • 10.3.5. Cognizant
    • 10.3.6. Siemens
    • 10.3.7. Cerner Corporation
    • 10.3.8. Philips
    • 10.3.9. GE Healthcare
    • 10.3.10. Xerox

Chapter 11. Research Process

  • 11.1. Research Process
    • 11.1.1. Data Mining
    • 11.1.2. Analysis
    • 11.1.3. Market Estimation
    • 11.1.4. Validation
    • 11.1.5. Publishing
  • 11.2. Research Attributes