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市場調査レポート
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1570872

ロジスティクスにおけるビッグデータ市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

Big Data in Logistics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032

出版日
ページ情報
英文 260 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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ロジスティクスにおけるビッグデータ市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年
出版日: 2024年08月06日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 260 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

ロジスティクスにおけるビッグデータの世界市場規模は、2023年に43億米ドルとなり、2024年から2032年までのCAGRは21.5%以上で成長すると予測されています。

世界サプライチェーンの拡大により、複数のソースから膨大な量のデータが生成されており、効果的な管理のために高度な分析が必要とされています。ビッグデータは、在庫レベル、需要予測、出荷追跡に関するリアルタイムの洞察を提供することで、物流企業がサプライチェーン・オペレーションを最適化することを可能にします。これは、より効率的なルート計画、燃料コストの削減、配送時間の改善につながります。

リアルタイムのデータは、自然災害や港湾の混雑などの混乱を特定し、緩和するのに役立ちます。ビッグデータはまた、効率を高め、コストを削減し、顧客満足度を向上させることで、物流業界を変革しています。例えば、米国運輸省は2024年3月、国家物流インフラの改善におけるビッグデータの利点を強調した報告書を発表しました。

コンポーネントに基づき、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分けられます。2023年の市場シェアはソフトウェアが51％以上を占めています。ビッグデータ・ロジスティクス市場のソフトウェア・セグメントには、データ管理、分析、輸送管理システム（TMS）、倉庫管理システム（WMS）、サプライチェーン管理ソリューションなどの必須コンポーネントが含まれます。リアルタイムのデータ分析と予測的洞察に対する需要の高まりが、データ管理と分析ソフトウェアの採用を大きく後押ししています。これらのツールにより、物流企業はルートの最適化、在庫管理、需要予測、サプライチェーン全体の効率化を実現できます。

展開モデルに基づいて、ロジスティクスにおけるビッグデータ市場はクラウドベースとオンプレミスに分類されます。クラウドベースのソリューションは、2032年までに186億米ドルを超えると予想されています。ロジスティクス企業はこのモデルを通じてビッグデータ分析を活用し、大規模なオンプレミスインフラの必要性を排除しています。ロジスティクス業務で生成される大量のデータを管理するために不可欠な、拡張性、柔軟性、コスト効率を提供します。これらのソリューションは、需要に応じてリソースを拡張できるため、ハードウェアへの大規模な設備投資の必要性を減らすことができます。

北米はロジスティクスにおけるビッグデータ市場で大きなシェアを占めており、2023年の売上高シェアは約35%です。これは、技術の進歩と効率的なロジスティクス・ソリューションに対する需要の増加が原動力となっています。米国は高度なインフラと堅調な経済により優位を占めており、カナダも市場に大きく貢献しています。道路はその柔軟性と広範なネットワークカバレッジにより、この地域の物流市場を独占しています。この手段は、ラストマイル配送や遠隔地へのアクセスに不可欠です。

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
    • ハードウェアプロバイダー
    • ソフトウェアプロバイダー
    • サービスプロバイダー
    • テクノロジープロバイダー
    • エンドユーザー
  • 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
      • サプライチェーンの可視性に対する需要の高まり
      • コスト削減と業務効率の向上
      • eコマース市場の成長
      • 規制コンプライアンス要件
    • 業界の潜在的リスク＆課題
      • データの品質、完全性、セキュリティ、プライバシー
      • 高い導入コスト
  • 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
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • 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：展開モデル別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • オンプレミス
  • クラウドベース

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：用途別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • サプライチェーン最適化
  • 倉庫管理
  • フリート管理
  • 予測分析
  • その他

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
  • 運輸・海運企業
  • 製造業
  • 小売業
  • サードパーティロジスティクス
  • その他

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 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
    • 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
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • 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

  • Alteryx
  • AWS
  • Blue Yonder
  • Cloudera
  • IBM
  • Infor
  • Manhattan Associates
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • Palantir
  • Qlik
  • SAP
  • Snowflake
  • Splunk
  • Teradata
目次
Product Code: 10677

The Global Big Data in Logistics Market was valued at USD 4.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of over 21.5% from 2024 to 2032. The expansion of global supply chains is generating vast amounts of data from multiple sources, necessitating advanced analytics for effective management. Big data enables logistics companies to optimize supply chain operations by providing real-time insights into inventory levels, demand forecasts, and shipment tracking. This leads to more efficient route planning, reduced fuel costs, and improved delivery times.

Real-time data helps identify and mitigate disruptions, such as natural disasters or port congestion. Big data is also transforming the logistics industry by enhancing efficiency, reducing costs, and improving customer satisfaction. For instance, in March 2024, the U.S. Department of Transportation released a report highlighting the benefits of big data in improving national logistics infrastructure.

The overall industry is divided into component, deployment model, organization size, application, end user, and region.

Based on component, the market is divided into hardware, software, and services. In 2023, software accounted for a market share of over 51%. The software segment within the big data logistics market includes essential components, such as data management, analytics, transportation management systems (TMS), warehouse management systems (WMS), and supply chain management solutions. The increasing demand for real-time data analysis and predictive insights has significantly driven the adoption of data management and analytics software. These tools enable logistics companies to optimize routes, manage inventory, predict demand, and enhance overall supply chain efficiency.

Based on deployment model, the big data in logistics market is categorized into cloud-based and on-premises. Cloud-based solutions are expected to hold over USD 18.6 billion by 2032. Logistics companies are leveraging big data analytics through this model, eliminating the need for extensive on-premises infrastructure. It offers scalability, flexibility, and cost-efficiency, which are essential for managing the large volumes of data generated in logistics operations. These solutions allow for resource scaling in terms of demand, reducing the necessity for significant capital investments in hardware.

North America has a significant share of the big data in logistics market with around 35% of the revenue share in 2023. This is driven by advancements in technology and increasing demand for efficient logistics solutions. The U.S. dominates due to its advanced infrastructure and robust economy, with Canada also contributing significantly to the market. Roadways dominate the logistics market in the region due to their flexibility and extensive network coverage. This mode is crucial for last-mile delivery and accessing remote areas.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

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 Hardware providers
    • 3.2.2 Software providers
    • 3.2.3 Service provider
    • 3.2.4 Technology providers
    • 3.2.5 End-user
  • 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 Rising demand for supply chain visibility
      • 3.8.1.2 Cost savings and improved operational efficiency
      • 3.8.1.3 Growing e-commerce market
      • 3.8.1.4 Regulatory compliance requirements
    • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.8.2.1 Data quality, integrity, security and privacy
      • 3.8.2.2 High cost of implementation
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 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 Hardware
  • 5.3 Software
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Professional services
    • 5.4.2 Managed services

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

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud-based

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

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 SME
  • 7.3 Large enterprises

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

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Supply chain optimization
  • 8.3 Warehouse management
  • 8.4 Fleet management
  • 8.5 Predictive analytics
  • 8.6 Others

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

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Transportation and shipping companies
  • 9.3 Manufacturing
  • 9.4 Retail
  • 9.5 Third-party logistics
  • 9.6 Others

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

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Nordics
    • 10.3.7 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
    • 10.5.4 Rest of Latin America
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia
    • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Alteryx
  • 11.2 AWS
  • 11.3 Blue Yonder
  • 11.4 Cloudera
  • 11.5 IBM
  • 11.6 Infor
  • 11.7 Manhattan Associates
  • 11.8 Microsoft Corporation
  • 11.9 Oracle Corporation
  • 11.10 Palantir
  • 11.11 Qlik
  • 11.12 SAP
  • 11.13 Snowflake
  • 11.14 Splunk
  • 11.15 Teradata