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市場調査レポート

ビッグデータ市場:事業事例と市場分析・予測

The Big Data Market: Business Case, Market Analysis & Forecasts 2016 - 2021

発行 Mind Commerce 商品コード 315018
出版日 ページ情報 英文 186 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
本日の銀行送金レート: 1USD=114.71円で換算しております。
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ビッグデータ市場:事業事例と市場分析・予測 The Big Data Market: Business Case, Market Analysis & Forecasts 2016 - 2021
出版日: 2016年11月21日 ページ情報: 英文 186 Pages
概要

当レポートでは、世界のビッグデータ市場の展望について調査し、ビッグデータ技術の概要、市場成長の推進因子・阻害因子、主要産業での用途、ビッグデータのバリューチェーン、ビッグデータアナリティクスの技術・実装アプローチ、市場収益の推移と予測、機能・地域別の内訳、主要事業者のプロファイルなどを詳細に渡ってまとめています。

第1章 イントロダクション

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 ビッグデータの技術と事業事例

  • ビッグデータの定義
  • ビッグデータの主な特徴
  • ビッグデータ技術
    • Hadoop
    • その他のApacheプロジェクト
    • NoSQL
      • Hbase
      • Cassandra
      • Mongo DB
      • Riak
      • CouchDB
    • MPPデータベース
    • その他の技術・新興技術
      • Storm
      • Drill
      • Dremel
      • SAP HANA
      • Gremlin & Giraph
    • 新しいパラダイム・テクニック
      • ストリーミング解析
      • クラウド技術
      • Google Search
      • カスタマイズアナリティカルツール
      • インターネットキーワード
      • ゲーミフィケーション
  • ビッグデータのロードマップ
  • 市場成長推進因子
    • データのボリュームと種類
    • 企業・通信事業者によるビッグデータの導入拡大
    • ビッグデータソフトウェアの成熟化
    • ウェブ大手によるビッグデータへの継続的投資
    • 事業推進因子
  • 市場の障壁
    • プライバシーとセキュリティ:「ビッグ」バリア
    • 従業員の再教育と組織の耐性
    • 明確なビッグデータ戦略の欠如
    • 技術的課題:拡張性と保守
    • ビッグデータ開発の専門性

第4章 ビッグデータへの投資を行う主要産業

  • 産業用インターネット・M2M
    • M2Mにおけるビッグデータ
    • 産業別市場機会
  • 小売・ホスピタリティ
    • 予測精度の改善・在庫管理
    • 購買パターンの判断
    • ホスピタリティ産業による利用事例
    • パーソナライズドマーケティング
  • メディア
    • ソーシャルメディア
    • ソーシャルゲームアナリティクス
    • 他の産業部門によるソーシャルゲームアナリティクスの利用
    • インターネットキーワード検索
  • ユーティリティ
    • 運用データの分析
    • 将来の応用エリア
  • 金融サービス
    • 不正行為の分析・削減・リスクプロファイリング
    • 加盟店によるリワードプログラム
    • 顧客の区分化
    • 顧客の保持・個別の商品提供
    • 保険会社
  • 医療・医薬品
    • 薬剤開発
    • 医療データアナリティクス
    • ケーススタディ:心拍パターンの特定
  • 通信
    • 通信事業者による解析:顧客/利用プロファイリング・サービスの最適化
    • ビッグデータ解析ツール
    • スピーチアナリティクス
    • 新製品・サービス
  • 政府・国土安全保障
    • ビッグデータ研究
    • 統計分析
    • 言語翻訳
    • 公共用アプリケーションの開発
    • 犯罪の追跡
    • 情報収集
    • 不正検出・収益生成
  • その他の部門
    • 航空宇宙
    • 輸送・物流:フリート利用の最適化
    • スポーツ:統計のリアルタイム処理
    • 教育
    • 製造

第5章 ビッグデータのバリューチェーン

  • ビッグデータバリューチェーンの断片化
  • データの取得とプロビジョニング
  • データウエアハウスとビジネスインテリジェンス
  • アナリティクスと仮想化
  • アクショニングと・ビジネスプロセス管理(BPM)
  • データガバナンス

第6章 ビッグデータアナリティクス

  • ビッグデータアナリティクスとは
  • ビッグデータアナリティクスの重要性
  • アナリティクス:リアクティブ vs プロアクティブ
  • 技術・実装アプローチ
    • グリッドコンピューティング
    • インデータベースグリッドコンピューティング
    • インデータベースプロセッシング
    • インメモリーアナリティクス
    • データマイニング
    • 予測分析
    • 自然言語処理
    • テキストアナリティクス
    • ビジュアルアナリティクス
    • 相関ルール
    • 分類木分析
    • 機械学習
    • 回帰分析
    • ソーシャルネットワークアナリティクス

第7章 規格・イニシアチブ

  • Cloud Standards Customer Council:ビッグデータワーキンググループ
  • NIST(National Institute of Standards and Technology):ビッグデータワーキンググループ
  • OASIS
  • Open Data Foundation
  • ODCA(Open Data Center Alliance)
  • CSA(Cloud Security Alliance)
  • ITU
  • ISO

第8章 世界市場と将来予測

  • 世界のビッグデータ市場の予測
  • 地域別のビッグデータ市場の予測
  • ビッグデータ収益の予測:製品セグメント別
    • データベースマネジメントシステムへの投資
    • データ統合ツールへの投資
    • アプリケーションインフラおよびミドルウェアへの投資
    • ビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームへの投資
    • ビッグデータプロフェッショナルサービスへの投資

第9章 ビッグデータ市場の主要企業

このページに掲載されている内容は最新版と異なる場合があります。詳細はお問い合わせください。

目次

Overview:

The management of unstructured data (e.g. Big Data), the leveraging of analytics tools to derive value, and the integration between Cloud, Internet of Things (IoT), and enterprise operational technology are key focus areas for large companies across virtually every industry vertical. However, Big Data and Analytics tools are not limited to large companies as products and services are emerging that are democratizing data for smaller companies.

A new data economy is developing in which the data associated with corporate products and services becomes almost as value as the company offerings themselves. New models are emerging to reduce friction across the value chain including enhanced Big Data as a Service (BDaaS) offerings. BDaaS is anticipated to make cross-industry, cross-company, and even cross-competitor data exchange a reality that adds value across the ecosystem with minimized security and privacy concerns.

This report provides an in-depth assessment of the global Big Data market, including a study of the business case, application use cases, vendor landscape, value chain analysis, case studies and a quantitative assessment of the industry with forecasting from 2016 to 2021.

Topics covered in the report include:

  • Big Data Technology: A review of the underlying technologies that resolve big data complexities
  • Big Data Use Cases: A review of investments sectors and specific use cases for the Big Data market
  • The Big Data Value Chain: An analysis of the value chain of Big Data and the major players involved within it
  • The Business Case for Big Data: An assessment of the business case, growth drivers and barriers for Big Data
  • Big Data Vendor Assessment: An assessment of the vendor landscape of leading players within the Big Data market
  • Market Analysis and Forecasts: A global and regional assessment of the market size and forecasts for 2016 to 2021

All purchases of Mind Commerce reports includes time with an expert analyst who will help you link key findings in the report to the business issues you're addressing. This needs to be used within three months of purchasing the report.

Key Findings:

  • The global Big Data Market will reach $72B USD by 2021 with a CAGR of 20.8%
  • Western Europe will be a market leader with $20.9B USD by 2021 with CAGR of 22.2%
  • Business Intelligence Tools and Analytics Platforms will reach $15.8B USD globally by 2021
  • Professional Services remains the leading revenue area through 2021 with CAGR of 23.8%
  • Open development tools and communities are driving innovation in key areas such as Cloud and IoT

Report Benefits:

  • Detailed forecasts 2016 - 2021
  • Learn about Big Data technologies
  • Identify leading market segments
  • Identify key players and strategies
  • Identify opportunities in data analytics
  • Understand market drivers and barriers
  • Understand the business case for Big Data
  • Understand regulatory issues and initiatives

Companies in Report:

  • 1010Data
  • Accenture
  • Actian Corporation
  • Amazon
  • Apache Software Foundation
  • APTEAN
  • Booz Allen Hamilton
  • Bosch Software innovations: Bosch IoT Suite
  • Capgemini
  • Cisco Systems
  • Cloudera
  • CRAY Inc.
  • Computer Science Corporation
  • DataDirect Network
  • Dell
  • Deloitte
  • EMC
  • Facebook
  • Fujitsu
  • General Electric
  • GoodData Corporation
  • Google
  • Guavus
  • HP
  • Hitachi Data Systems
  • Hortonworks
  • IBM
  • Informatica
  • Intel
  • Jasper (Cisco)
  • Juniper Networks
  • Marklogic
  • Microsoft
  • MongoDB
  • MU Sigma
  • Netapp
  • NTT Data
  • Open Text (Actuate Corporation)
  • Opera Solutions
  • Oracle
  • Pentaho
  • Qlik Tech
  • Quantum
  • Rackspace
  • Revolution Analytics
  • Salesforce
  • SAP
  • SAS Institute
  • Sisense
  • Software AG/Terracotta
  • Splunk
  • Sqrrl
  • Supermicro
  • Tableau Software
  • Tata Consultancy Services
  • Teradata
  • Think Big Analytics
  • TIBCO
  • Tidemark Systems
  • VMware (Part of EMC)
  • Wipro
  • Workday (Platfora)
  • Zettics Target Audience:
  • Network service providers
  • Systems integration companies
  • Big Data and Analytics companies
  • Advertising and media companies
  • Enterprise across all industry verticals
  • Cloud and IoT product and service providers

Table of Contents

1. Background of the Study

  • 1.1. Introduction
  • 1.2. Scope of the Report
  • 1.3. Target Audience
  • 1.4. Companies in Report
<>2. Executive Summary

3. Big Data Technology and Business Case

  • 3.1. Defining Big Data
  • 3.2. Key Characteristics of Big Data
    • 3.2.1. Volume
    • 3.2.2. Variety
    • 3.2.3. Velocity
    • 3.2.4. Variability
    • 3.2.5. Complexity
  • 3.3. Big Data Technology
    • 3.3.1. Hadoop
      • 3.3.1.1. Other Apache Projects
    • 3.3.2. NoSQL
      • 3.3.2.1. Hbase
      • 3.3.2.2. Cassandra
      • 3.3.2.3. Mongo DB
      • 3.3.2.4. Riak
      • 3.3.2.5. CouchDB
    • 3.3.3. MPP Databases
    • 3.3.4. Other Emerging Technologies
      • 3.3.4.1. Storm
      • 3.3.4.2. Drill
      • 3.3.4.3. Dremel
      • 3.3.4.4. SAP HANA
      • 3.3.4.5. Gremlin & Giraph
  • 3.4. New Paradigms and Techniques
    • 3.4.1. Streaming Analytics
    • 3.4.2. Cloud Technology
    • 3.4.3. Google Search
    • 3.4.4. Customize Analytical Tools
    • 3.4.5. Internet Keywords
    • 3.4.6. Gamification
  • 3.5. Big Data Roadmap
  • 3.6. Market Drivers
    • 3.6.1. Data Volume & Variety
    • 3.6.2. Increasing Adoption of Big Data by Enterprises and Telecom
    • 3.6.3. Maturation of Big Data Software
    • 3.6.4. Continued Investments in Big Data by Web Giants
    • 3.6.5. Business Drivers
  • 3.7. Market Barriers
    • 3.7.1. Privacy and Security: The 'Big' Barrier
    • 3.7.2. Workforce Re-skilling and Organizational Resistance
    • 3.7.3. Lack of Clear Big Data Strategies
    • 3.7.4. Technical Challenges: Scalability & Maintenance
    • 3.7.5. Big Data Development Expertise

4. Key Investment Sectors for Big Data

  • 4.1. Industrial Internet and Machine-to-Machine
    • 4.1.1. Big Data in M2M
    • 4.1.2. Vertical Opportunities
  • 4.2. Retail and Hospitality
    • 4.2.1. Improving Accuracy of Forecasts & Stock Management
    • 4.2.2. Determining Buying Patterns
    • 4.2.3. Hospitality Use Cases
    • 4.2.4. Personalized Marketing
  • 4.3. Media
    • 4.3.1. Social Media
    • 4.3.2. Social Gaming Analytics
    • 4.3.3. Usage of Social Media Analytics by Other Verticals
    • 4.3.4. Internet Keyword Search
  • 4.4. Utilities
    • 4.4.1. Analysis of Operational Data
    • 4.4.2. Application Areas for the Future
  • 4.5. Financial Services
    • 4.5.1. Fraud Analysis, Mitigation & Risk Profiling
    • 4.5.2. Merchant-Funded Reward Programs
    • 4.5.3. Customer Segmentation
    • 4.5.4. Customer Retention & Personalized Product Offering
    • 4.5.5. Insurance Companies
  • 4.6. Healthcare and Pharmaceutical
    • 4.6.1. Drug Development
    • 4.6.2. Medical Data Analytics
    • 4.6.3. Case Study: Identifying Heartbeat Patterns
  • 4.7. Telecommunications
    • 4.7.1. Telco Analytics: Customer/Usage Profiling and Service Optimization
    • 4.7.2. Big Data Analytic Tools
    • 4.7.3. Speech Analytics
    • 4.7.4. New Products and Services
  • 4.8. Government and Homeland Security
    • 4.8.1. Big Data Research
    • 4.8.2. Statistical Analysis
    • 4.8.3. Language Translation
    • 4.8.4. Developing New Applications for the Public
    • 4.8.5. Tracking Crime
    • 4.8.6. Intelligence Gathering
    • 4.8.7. Fraud Detection & Revenue Generation
  • 4.9. Other Sectors
    • 4.9.1. Aviation
    • 4.9.2. Transportation & Logistics: Optimizing Fleet Usage
    • 4.9.3. Sports: Real-Time Processing of Statistics
    • 4.9.4. Education
    • 4.9.5. Manufacturing

5. The Big Data Value Chain

  • 5.1. How Fragmented is the Big Data Value Chain?
  • 5.2. Data Acquisitioning & Provisioning
  • 5.3. Data Warehousing & Business Intelligence
  • 5.4. Analytics & Visualization
  • 5.5. Actioning and Business Process Management
  • 5.6. Data Governance

6. Big Data Analytics

  • 6.1. What is Big Data Analytics?
  • 6.2. The Importance of Big Data Analytics
  • 6.3. Reactive vs. Proactive Analytics
  • 6.4. Technology and Implementation Approaches
    • 6.4.1. Grid Computing
    • 6.4.2. In-Database processing
    • 6.4.3. In-Memory Analytics
    • 6.4.4. Data Mining
    • 6.4.5. Predictive Analytics
    • 6.4.6. Natural Language Processing
    • 6.4.7. Text Analytics
    • 6.4.8. Visual Analytics
    • 6.4.9. Association Rule Learning
    • 6.4.10. Classification Tree Analysis
    • 6.4.11. Machine Learning
    • 6.4.12. Neural Networks
    • 6.4.13. Multilayer Perceptron
    • 6.4.14. Radial Basis Functions
      • 6.4.14.1. Support Vector Machines
      • 6.4.14.2. Naíve Bayes
      • 6.4.14.3. K-nearest Neighbors
    • 6.4.15. Geospatial Predictive Modelling
    • 6.4.16. Regression Analysis
    • 6.4.17. Social Network Analysis

7. Standardization and Regulatory Initiatives

  • 7.1. Cloud Standards Customer Council
  • 7.2. National Institute of Standards and Technology
  • 7.3. OASIS
  • 7.4. Open Data Foundation
  • 7.5. Open Data Center Alliance
  • 7.6. Cloud Security Alliance
  • 7.7. International Telecommunications Union
  • 7.8. International Organization for Standardization

8. Global Markets and Forecasts for Big Data

  • 8.1. Global Big Data Markets 2016-2021
  • 8.2. Regional Markets for Big Data 2016-2021
  • 8.3. Big Data Revenue by Product Segment 2016-2021
    • 8.3.1. Investments in Database Management Systems
    • 8.3.2. Investments in Big Data Integration Tools
    • 8.3.3. Investments in Application Infrastructure and Middleware
    • 8.3.4. Investments in Business Intelligence Tools and Analytics Platforms
    • 8.3.5. Big Data Investments in Professional Services 2016-2021

9. Key Players in the Big Data Market

  • 9.1. Vendor Assessment Matrix
  • 9.2. 1010Data
  • 9.3. Accenture
  • 9.4. Actian Corporation
  • 9.5. Amazon
  • 9.6. Apache Software Foundation
  • 9.7. APTEAN
  • 9.8. Booz Allen Hamilton
  • 9.9. Bosch Software Innovations: Bosch IoT Suite
  • 9.10. Capgemini
  • 9.11. Cisco Systems
  • 9.12. Cloudera
  • 9.13. CRAY Inc.
  • 9.14. Computer Science Corporation
  • 9.15. DataDirect Network
  • 9.16. Dell
  • 9.17. Deloitte
  • 9.18. EMC
  • 9.19. Facebook
  • 9.20. Fujitsu
  • 9.21. General Electric
  • 9.22. GoodData Corporation
  • 9.23. Google
  • 9.24. Guavus
  • 9.25. HP
  • 9.26. Hitachi Data Systems
  • 9.27. Hortonworks
  • 9.28. IBM
  • 9.29. Informatica
  • 9.30. Intel
  • 9.31. Jasper (Cisco)
  • 9.32. Juniper Networks
  • 9.33. Marklogic
  • 9.34. Microsoft
  • 9.35. MongoDB
  • 9.36. MU Sigma
  • 9.37. Netapp
  • 9.38. NTT Data
  • 9.39. Open Text (Actuate Corporation)
  • 9.40. Opera Solutions
  • 9.41. Oracle
  • 9.42. Pentaho
  • 9.43. Qlik Tech
  • 9.44. Quantum
  • 9.45. Rackspace
  • 9.46. Revolution Analytics
  • 9.47. Salesforce
  • 9.48. SAP
  • 9.49. SAS Institute
  • 9.50. Sisense
  • 9.51. Software AG/Terracotta
  • 9.52. Splunk
  • 9.53. Sqrrl
  • 9.54. Supermicro
  • 9.55. Tableau Software
  • 9.56. Tata Consultancy Services
  • 9.57. Teradata
  • 9.58. Think Big Analytics
  • 9.59. TIBCO
  • 9.60. Tidemark Systems
  • 9.61. VMware (EMC)
  • 9.62. Wipro
  • 9.63. Workday (Platfora)
  • 9.64. Zettics

Figures

  • Figure 1: Key Characteristics of Big Data
  • Figure 2: NoSQL vs Legacy DB Performance Comparisons
  • Figure 3: Roadmap Big Data Technologies 2016 - 2030
  • Figure 4: The Big Data Value Chain
  • Figure 5: Big Data Value Flow
  • Figure 6: Big Data Analytics
  • Figure 7: Global Big Data Markets 2016 - 2021
  • Figure 8: Regional Big Data Markets 2016 - 2021
  • Figure 9: Investments in Database Management Systems 2016 - 2021
  • Figure 10: Investments in Data Integration and Quality Tools 2016 - 2021
  • Figure 11: Investments in Application Infrastructure and Middleware 2016 - 2021
  • Figure 12: Investments in Business Intelligence Tools and Analytics Platforms 2016 - 2021
  • Figure 13: Big Data Investments in Professional Services 2016 - 2021
  • Figure 14: Big Data Vendor Ranking Matrix

Tables

  • Table 1: Global Big Data Markets 2016 - 2021
  • Table 2: Regional Big Data Markets 2016 - 2021
  • Table 3: Big Data Markets by Product Segments 2016 - 2021
  • Table 4: Investments in Database Management Systems 2016 - 2021
  • Table 5: Investments in Data Integration Tools 2016 - 2021
  • Table 6: Investments in Application Infrastructure and Middleware 2016 - 2021
  • Table 7: Investments in Business Intelligence Tools and Analytics Platforms 2016 - 2021
  • Table 8: Big Data Investments in Professional Services 2016 - 2021
  • Table 9: Big Data Analytics Platforms by Company
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