自律型データプラットフォーム市場の成長機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

世界の自律型データプラットフォーム市場の2023年の市場規模は16億米ドルで、2024～2032年にかけてCAGR 22.7％で成長すると予測されています。

この成長は、企業が膨大で複雑なデータを扱うようになるにつれ、データ管理におけるAIと機械学習（ML）の利用が増加していることが主要要因です。従来のデータ管理手法では、スピード、正確性、拡大性の点で不足することが多く、AI主導のプラットフォームが現代の組織にとって不可欠となっています。AIとMLは、自律的なデータプラットフォームに自動化と先進的分析をもたらし、手作業による介入の必要性を減らし、業務効率を大幅に向上させる。また、これらの技術は予測分析を可能にし、企業が動向を予測し、より多くの情報に基づいた積極的な意思決定を行うのに役立ちます。

これは、タイムリーで正確なデータ考察が競争優位性をもたらす医療、金融、小売などの産業にとって特に有益です。用途別では、データ分析セグメントが2023年に市場シェアの44%を占め、2032年には35億米ドルを超えると予測されています。このセグメントの成長を後押ししているのは、産業全体でデータ主導の意思決定への依存度が高まっていることです。組織が膨大な量のデータを生成する中、自律型プラットフォームは分析プロセスを合理化するように設計されており、企業は最小限の手作業で貴重な洞察を抽出できるようになり、それによって効率と意思決定が改善されます。コンポーネントに関しては、プラットフォームセグメントが2023年に73％のシェアで市場を独占しました。自律型データプラットフォームは、さまざまなデータプロセスの自動化において重要な役割を果たし、プラットフォームコンポーネントは、データ統合、ストレージ、処理、分析などの重要な機能を統合します。

この統合アプローチにより、データ管理が簡素化され、複数の異種システムの必要性が減少することで全体的な業務効率が向上します。米国が市場をリードし、2023年の市場シェアの72％を占め、2032年には18億米ドルに達すると予測されています。同国の優位性は、主要技術企業、新興企業、研究機関が集中する強固な技術エコシステムに起因します。シリコンバレーのようなイノベーションの中心地は、AI、ML、データ分析の進歩の最前線にあり、幅広い産業で自律型データプラットフォームの急速な開発と採用を推進しています。このような環境が技術の進歩を加速し、データ管理における最先端ソリューションの採用を促進しています。

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 産業洞察

• エコシステム分析
  • 技術プロバイダー
  • AI・MLプロバイダー
  • データインテグレーター
  • エンドユーザー
• サプライヤーの状況
• 利益率分析
• 技術＆イノベーション・情勢
• 特許分析
• 自律型データプラットフォームの使用事例
• 自律型データプラットフォームのケーススタディ
• 主要ニュースと取り組み
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • データ生成の指数関数的成長
    • データ管理ソリューションにおけるAIとMLソリューションの統合の拡大
    • データガバナンスとコンプライアンスへの関心の高まり
    • データ主導の意思決定の重要性の高まり
  • 産業の潜在的リスク・課題
    • プラットフォームやツールにおけるデータ品質の問題
    • 既存のレガシーシステムとの統合の課題
• 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 市場推定・予測：コンポーネント別、2021～2032年

• 主要動向
• プラットフォーム
• サービス
  • アドバイザリー
  • インテグレーション
  • サポート＆メンテナンス

第6章 市場推定・予測：導入モデル別、2021～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウド

第7章 市場規模別市場推定・予測、組織規模別、2021～2032年

• 主要動向
• 中小企業
• 大企業

第8章 市場推定・予測：用途別、2021～2032年

• 主要動向
• データ統合
• データ分析
• データガバナンス

第9章 市場推定・予測：最終用途別、2021～2032年

• 主要動向
• BFSI
• 医療
• 小売
• 製造業
• IT・通信
• 政府機関
• その他

第10章 市場推定・予測：地域別、2021～2032年

• 主要動向
• 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
  • 北欧
  • ロシア
• 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
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第11章 企業プロファイル

• Alteryx
• Ataccama
• Amazon
• Cloudera
• Collibra
• DataRobot
• Denodo
• Dremio
• DvSum
• Gemini Data
• HPE（MapR）
• IBM
• Informatica
• Oracle Corporation
• QlikTech International AB
• Qubole
• Salesforce
• Sisense
• Teradata
• Zaloni

The Global Autonomous Data Platform Market was valued at USD 1.6 billion in 2023 and is forecasted to grow at a CAGR of 22.7% from 2024 to 2032. This growth is largely driven by the rising use of AI and machine learning (ML) in data management as businesses increasingly deal with vast volumes of complex data. Traditional data management methods often fall short in terms of speed, accuracy, and scalability, making AI-driven platforms essential for modern organizations. AI and ML bring automation and advanced analytics to autonomous data platforms, reducing the need for manual intervention and significantly enhancing operational efficiency. These technologies also enable predictive analytics, helping businesses anticipate trends and make more informed, proactive decisions.

This is particularly beneficial for industries such as healthcare, finance, and retail, where timely and accurate data insights can provide a competitive edge. In terms of application, the data analytics segment estimated 44% of the market share in 2023 and is projected to surpass USD 3.5 billion by 2032. This segment's growth is fueled by the increasing reliance on data-driven decision-making across industries. With organizations generating vast amounts of data, autonomous platforms are designed to streamline the analytics process, enabling businesses to extract valuable insights with minimal manual effort, thereby improving efficiency and decision-making. When it comes to components, the platform segment dominated the market with a 73% share in 2023. Autonomous data platforms play a critical role in automating various data processes, and the platform component integrates essential functions like data integration, storage, processing, and analytics.

This unified approach simplifies data management and enhances overall operational efficiency by reducing the need for multiple disparate systems. The U.S. led the market, holding 72% of the market share in 2023, is expected to reach USD 1.8 billion by 2032. The country's dominance is attributed to its robust tech ecosystem, which includes a high concentration of leading technology companies, startups, and research institutions. Innovation hubs such as Silicon Valley are at the forefront of AI, ML, and data analytics advancements, driving the rapid development and adoption of autonomous data platforms across a wide range of industries. This environment accelerates technological progress and fosters the adoption of cutting-edge solutions in data management.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & 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 estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & 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
  • 3.1.1 Technology providers
  • 3.1.2 AI and ML providers
  • 3.1.3 Data integrators
  • 3.1.4 End users
• 3.2 Supplier landscape
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Use cases of autonomous data platform
• 3.7 Case studies of autonomous data platform
• 3.8 Key news & initiatives
• 3.9 Regulatory landscape
• 3.10 Impact forces
  • 3.10.1 Growth drivers
    • 3.10.1.1 Exponential growth in data generation
    • 3.10.1.2 Growing integration of AI and ML solutions in data management solutions
    • 3.10.1.3 Increasing focus on data governance and compliance
    • 3.10.1.4 Rising emphasis on data-driven decision making
  • 3.10.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.10.2.1 Data quality issues the platforms and tools
    • 3.10.2.2 Integration challenges with existing legacy systems
• 3.11 Growth potential analysis
• 3.12 Porter's analysis
• 3.13 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 & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Platform
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Advisory
  • 5.3.2 Integration
  • 5.3.3 Support & maintenance

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

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

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

• 7.1 Key trends
• 7.2 SME
• 7.3 Large enterprises

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

• 8.1 Key trends
• 8.2 Data integration
• 8.3 Data analytics
• 8.4 Data governance

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 BFSI
• 9.3 Healthcare
• 9.4 Retail
• 9.5 Manufacturing
• 9.6 IT and telecom
• 9.7 Government
• 9.8 Others

Chapter 10 Market Estimates & 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 Spain
  • 10.3.5 Italy
  • 10.3.6 Nordics
  • 10.3.7 Russia
• 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
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 UAE
  • 10.6.2 South Africa
  • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Alteryx
• 11.2 Ataccama
• 11.3 Amazon
• 11.4 Cloudera
• 11.5 Collibra
• 11.6 DataRobot
• 11.7 Denodo
• 11.8 Dremio
• 11.9 DvSum
• 11.10 Gemini Data
• 11.11 HPE (MapR)
• 11.12 IBM
• 11.13 Informatica
• 11.14 Oracle Corporation
• 11.15 QlikTech International AB
• 11.16 Qubole
• 11.17 Salesforce
• 11.18 Sisense
• 11.19 Teradata
• 11.20 Zaloni