データ可視化ツール市場、市場機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024-2032年

データ可視化ツールの世界市場は、2024年から2032年にかけて11％のCAGRを記録します。

これは、企業が膨大な量のデータをリアルタイムで解釈する必要性に後押しされ、組織が複雑なデータセットのインタラクティブな視覚表現を提供するツールを求めるようになったためです。さらに、ビッグデータ分析の台頭とデータ主導の意思決定の重視の高まりが、高度な視覚化ツールの需要を後押ししています。一例を挙げると、マイクロソフトは2024年5月、Power BIにFabricとCopilotを導入し、Power BI、Azure Synapse、Azure Data Factoryなどのプラットフォーム間でデータ分析を統合しました。このエンドツーエンドのソリューションは、データ管理を合理化し、洞察力とイノベーションを向上させるためのコラボレーションを強化することを目的としています。

データ可視化ツールにAIと機械学習機能が統合されたことで、その魅力はさらに高まり、ユーザーに予測分析とより深い洞察を提供します。さまざまな業界の企業がデータリテラシーとアクセシビリティを優先するにつれて、市場企業にとって有利な機会が出現しています。

データ可視化ツール市場は、コンポーネント、用途、組織規模、展開モード、エンドユーザー、地域に基づいて分類されます。

サービス分野は、データの複雑化とカスタマイズされたソリューションの必要性によって、調査期間中に顕著なペースで成長します。組織は、既製のツールを特定のニーズに合わせて効果的にカスタマイズするには、追加のサポートや専門知識が必要になることが多いことを認識しつつあります。企業がデータ可視化戦略を最適化しようとする中で、導入、トレーニング、継続的なサポートに特化したサービスを利用するようになっています。この動向は、多様な組織の状況下でデータ可視化ツールの有用性と効率を最大化する上で、専門家による指導の価値が高いことを浮き彫りにしています。

中小企業セグメントは、強力な意思決定のための分析能力を強化するデータ可視化ソリューションへの投資により、2032年までにデータ可視化ツール市場で大きなシェアを占めると思われます。豊富なリソースを持つ大企業とは異なり、中小企業は拡張性と統合のしやすさを備えた、コスト効率が高く使いやすいツールを必要とすることが多いです。データ可視化ツールが中小企業にとってますます利用しやすくなり、カスタマイズされるようになっているため、これらの企業はデータを活用して競争力を高め、市場の成長を促進しています。

欧州のデータ可視化ツール市場は、急速なデジタルトランスフォーメーションとデータ中心の意思決定重視の高まりに後押しされ、2032年まで驚異的なペースで成長します。欧州の企業は、厳しいデータ規制に対応し、分析能力を強化するためにデータ可視化ツールに投資しています。さらに、欧州ではスマートテクノロジーとIoTの台頭により膨大な量のデータが生成され、地域全体で高度な可視化ソリューションの需要が高まっています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • プラットフォームプロバイダー
  • ソフトウェアプロバイダー
  • テクノロジープロバイダー
  • アルゴリズム・インテグレーター
  • クラウドサービスプロバイダー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 多様なソースからのデータ量と種類の急激な増加
    • 企業によるリアルタイムの洞察の需要
    • セルフサービス・アナリティクスの台頭
    • データ分析におけるAIオートマトンの統合
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 異種ソースからのデータ統合の複雑さ
    • データ分析と可視化の両方に熟練した専門家の不足
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
  • スタンドアロン
  • 統合型
• サービス
  • プロフェッショナル・サービス
  • マネージドサービス

第6章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• ファイナンス
• 人事（HR）
• 営業・マーケティング
• サプライチェーン
• その他

第7章 市場推計・予測：組織規模別、2021年～2032年

• 主要動向
• 中小企業
• 大企業

第8章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2032年

• 主要動向
• クラウド
• オンプレミス

第9章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• BFSI
• ヘルスケア
• 小売
• IT・通信
• 政府・公共機関
• 製造業
• メディア・娯楽
• エネルギー・公益事業
• 運輸・物流
• 教育
• その他

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• メキシコ
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他の中東・アフリカ

第11章 企業プロファイル

• Microsoft Corporation（Power BI）
• Salesforce
• QlikTech International AB（Qlik）
• SAP SE（SAP Analytics Cloud）
• Oracle Corporation
• IBM Corporation（Cognos Analytics）
• SAS Institute Inc.
• Looker（owned by Google/Alphabet Inc.）
• Sisense Inc.
• Domo, Inc.
• TIBCO Software Inc.
• Alteryx, Inc.
• MicroStrategy
• Dundas Data Visualization, Inc.
• ThoughtSpot

Global Data Visualization Tool Market will record an 11% CAGR from 2024 to 2032, fueled by the need for businesses to interpret vast amounts of data in real-time, leading organizations to seek tools that provide interactive visual representations of complex data sets. Additionally, the rise of big data analytics and the growing emphasis on data-driven decision-making are propelling the demand for advanced visualization tools. Citing an illustration, in May 2024, Microsoft introduced Fabric and Copilot in Power BI, unifying data analytics across platforms like Power BI, Azure Synapse, and Azure Data Factory. This end-to-end solution aims to streamline data management and enhance collaboration for improved insights and innovation.

The integration of AI and machine learning capabilities in data visualization tools further enhances their appeal, providing users with predictive analytics and deeper insights. As businesses across various industries prioritize data literacy and accessibility, lucrative opportunities emerge for the market players.

The data visualization tool market is classified based on component, application, organization size, deployment mode, end users, and region.

The services segment will grow at a notable pace over the study period, driven by the increasing complexity of data and the need for customized solutions. Organizations are recognizing that off-the-shelf tools often require additional support and expertise to effectively tailor them to their specific needs. As businesses seek to optimize their data visualization strategies, they are turning to specialized services for implementation, training, and ongoing support. This trend highlights the value of expert guidance in maximizing the utility and efficiency of data visualization tools within diverse organizational contexts.

The SMEs segment will hold a significant share in the data visualization tool market by 2032, owing to investments in data visualization solutions to enhance the analytical capabilities for strong decision-making. Unlike large enterprises with extensive resources, SMEs often require cost-effective and user-friendly tools that offer scalability and ease of integration. As data visualization tools become increasingly accessible and customized for smaller organizations, these entities are harnessing data to gain a competitive edge, driving market growth.

Europe data visualization tool market will grow at an impressive pace through 2032, propelled by the rapid digital transformation and increasing emphasis on data-centric decision-making. European businesses are investing in data visualization tools to comply with stringent data regulations and enhance their analytical capabilities. Additionally, the rise of smart technologies and IoT in Europe is generating vast amounts of data, escalating the demand for advanced visualization solutions across the region.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates and calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Platform providers
  • 3.2.2 Software Providers
  • 3.2.3 Technology providers
  • 3.2.4 Algorithm integrators
  • 3.2.5 Cloud service providers
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology and innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news and initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 The exponential growth in data volume and variety from diverse sources
    • 3.8.1.2 Demand for real-time insights by businesses
    • 3.8.1.3 Rise of self-service analytics
    • 3.8.1.4 Integration of AI automaton in data analysis
  • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.8.2.1 Complexity in integrating data from disparate sources
    • 3.8.2.2 Shortage of professionals skilled in both data analysis and visualization
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
  • 3.10.1 Supplier power
  • 3.10.2 Buyer power
  • 3.10.3 Threat of new entrants
  • 3.10.4 Threat of substitutes
  • 3.10.5 Industry rivalry
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Standalone
  • 5.2.2 Integrated
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional services
  • 5.3.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Finance
• 6.3 Human resources (HR)
• 6.4 Sales and Marketing
• 6.5 Supply chain
• 6.6 Others

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Organization size 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 SMEs
• 7.3 Large enterprise

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Deployment mode, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Cloud
• 8.3 On-premises

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End users, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 BFSI
• 9.3 Healthcare
• 9.4 Retail
• 9.5 IT and Telecom
• 9.6 Government and Public Sector
• 9.7 Manufacturing
• 9.8 Media and Entertainment
• 9.9 Energy and Utilities
• 9.10 Transportation and Logistics
• 9.11 Education
• 9.12 Others

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 Mexico
• 10.3 North America
  • 10.3.1 U.S.
  • 10.3.2 Canada
• 10.4 Europe
  • 10.4.1 UK
  • 10.4.2 Germany
  • 10.4.3 France
  • 10.4.4 Italy
  • 10.4.5 Spain
  • 10.4.6 Russia
  • 10.4.7 Nordics
  • 10.4.8 Rest of Europe
• 10.5 Asia Pacific
  • 10.5.1 China
  • 10.5.2 India
  • 10.5.3 Japan
  • 10.5.4 South Korea
  • 10.5.5 ANZ
  • 10.5.6 Southeast Asia
  • 10.5.7 Rest of Asia Pacific
• 10.6 South America
  • 10.6.1 Brazil
  • 10.6.2 Argentina
  • 10.6.3 Rest of Latin America
• 10.7 MEA
  • 10.7.1 UAE
  • 10.7.2 South Africa
  • 10.7.3 Saudi Arabia
  • 10.7.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Microsoft Corporation (Power BI)
• 11.2 Salesforce
• 11.3 QlikTech International AB (Qlik)
• 11.4 SAP SE (SAP Analytics Cloud)
• 11.5 Oracle Corporation
• 11.6 IBM Corporation (Cognos Analytics)
• 11.7 SAS Institute Inc.
• 11.8 Looker (owned by Google/Alphabet Inc.)
• 11.9 Sisense Inc.
• 11.10 Domo, Inc.
• 11.11 TIBCO Software Inc.
• 11.12 Alteryx, Inc.
• 11.13 MicroStrategy
• 11.14 Dundas Data Visualization, Inc.
• 11.15 ThoughtSpot