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市場調査レポート
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1644358

ビッグデータエンジニアリングサービス：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年）

Big Data Engineering Services - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 120 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.82円
ビッグデータエンジニアリングサービス：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年）
出版日: 2025年01月05日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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概要

ビッグデータエンジニアリングサービスの市場規模は、2025年に915億4,000万米ドルと推計され、予測期間（2025-2030年）のCAGRは15.38%で、2030年には1,871億9,000万米ドルに達すると予測されます。

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データ統合とエンジニアリングには、アプリケーション・プログラミング・インターフェースが必要です。データエンジニアは、専用のツール、手順、機器を使用して、後の分析のためにデータを準備し、分析します。

主なハイライト

  • ビッグデータエンジニアリングサービス市場の成長は、いくつかの重要な要因によって牽引されています。まず、デジタル技術の普及に後押しされ、さまざまな業界でデータ生成量が急激に増加しているため、高度なデータ管理・処理ソリューションが急務となっています。企業がデータの潜在能力を活用しようとする中で、ストレージ、処理、分析能力を最適化するためにビッグデータエンジニアリングサービスを利用するケースが増えています。
  • 金融業界は急速に変化し、新しい消費者向け商品やサービスを提供しています。銀行業界はデータエンジニアリング市場に大きな影響を与えると予想されます。例えば、ナショナル・オーストラリア銀行とアマゾン・ウェブ・サービスの提携は拡大しています。同行によると、現在、同行のプログラムの70％がクラウドに移行しており、オーストラリアの主要銀行として初めてオンライン・ビジネス・バンキング・プラットフォームの転換を果たしたばかりです。
  • ヘルスケアで使用されるデータ量は急速に増加しています。電子カルテは、ヘルスケア業界で最も普及している重要なデータソースです。以前は、これらの情報は手書きのファイルに保存されていました。医療研究者は現在、EHRによって作成された膨大なデータと、機械学習のような強力な分析技術のおかげで、予測モデルを作成することができます。
  • さらに、機械学習と人工知能の進歩により、大規模なデータセットから価値ある洞察を引き出す新たな可能性が開かれ、組織はAIイニシアチブをサポートするデータエンジニアリングサービスへの投資を促しています。さらに、データのプライバシーとセキュリティに関する規制要件により、企業はより堅牢なデータ管理手法を採用せざるを得なくなり、ビッグデータ・エンジニアリングの専門知識に対する需要が高まっています。
  • 特定のユーザーグループのニーズを理解しないことは、データエンジニアリング・プロジェクトにとって難しいです。データの無限の流入と価値の不整合への対処は、すぐに圧倒されてしまいます。データガバナンス計画による徹底したデータ管理戦略の確立は、このデータエンジニアリングの課題に対する潜在的な対応策の一つです。

ビッグデータエンジニアリングサービスの市場動向

銀行業界におけるビッグデータ分析が大きく成長する見込み

  • 銀行業界では、ビッグデータ分析およびエンジニアリングの導入が急増しています。その主な理由は、業務効率、顧客体験、リスク管理を強化する上でビッグデータ分析が提供する価値が非常に大きいためです。JPモルガン・チェースやウェルズ・ファーゴのような企業は、業務内で生成される膨大な量のデータを活用するため、ビッグデータ構想に多額の投資を行っています。
  • さらに、ビッグデータ・エンジニアリングは、膨大なデータセットの処理、保存、分析を容易にし、銀行がデータの速度、多様性、量を効率的に処理できるようにします。HadoopやSparkのような技術により、銀行はデータを大規模に保存・処理することができ、より迅速な意思決定と顧客サービスの向上が可能になります。
  • さらに、デジタル・バンキングの成長とオンライン取引の普及が、銀行部門におけるビッグデータ・ソリューションの需要をさらに高めています。高度な分析と機械学習アルゴリズムを活用することで、銀行はパーソナライズされた提案を行い、業務を合理化し、リスクを効果的に軽減することができます。
  • 2023年12月、ユニオン・バンク・オブ・インディアはアクセンチュアと提携し、スケーラブルで安全なエンタープライズ・データレイク・プラットフォームを構築しました。この取り組みは、業務効率の向上、顧客中心のバンキング・サービスの提供、リスク管理の改善を目的としています。このプラットフォームは、予測分析、機械学習、人工知能を活用し、構造化データおよび非構造化データから価値ある洞察を生み出します。さらに、さまざまな機能にわたる堅牢なデータの可視化とレポート作成機能により、従業員の能力を向上させる。

アジア太平洋地域が主要市場シェアを占める

  • 中国、シンガポール、インド、マレーシアなどのアジア太平洋地域のビッグデータエンジニアリング市場は、デジタル技術の導入拡大、データ主導の意思決定に対する需要の高まり、インターネット接続機器の普及などの要因によって、近年大きな成長を遂げています。これらの地域の企業は、膨大な量のデータを活用して洞察を深め、世界市場で競合を維持することの価値を認識しています。
  • アリババやテンセントなどの主要企業は、ビッグデータ革新の最前線に立ち、その広範なユーザーベースと高度な分析能力を活用して、パーソナライズされたサービスを提供し、業務効率を向上させています。例えば、アリババのクラウド・コンピューティング部門であるアリババ・クラウドは、データウェアハウス、アナリティクス、人工知能サービスなど、さまざまなビッグデータ・ソリューションを提供し、さまざまな業界の企業に対応しています。
  • さらに、東南アジアの主要なスーパーアプリであるGrabのような企業は、ライドヘイリング、フードデリバリー、金融サービスのプラットフォームを最適化するために、ビッグデータエンジニアリングに大きく依存しています。Grabはデータ分析を活用してユーザー体験を向上させ、ドライバー配分を最適化し、顧客の嗜好に合わせた新しい商品やサービスを開発し、同社の急速な拡大と市場支配に貢献しています。
  • 一方、マレーシアでは、エアアジアのような企業がビッグデータ工学を活用して航空業界を変革し、パーソナライズされた旅行体験を提供し、予測分析と機械学習アルゴリズムによって運航を最適化しています。エアアジアのデータ主導のアプローチは、プロセスの合理化、コスト削減を可能にし、非常にダイナミックな航空市場での競争力を維持しています。
  • 全体として、アジア太平洋諸国におけるビッグデータエンジニアリング市場の成長は、デジタルトランスフォーメーションとイノベーションに向けたより広範な動向を反映しており、さまざまな分野の企業がビジネスの成功を促進するためにデータの力を活用し、競争が激化する中で成長と差別化のための新たな機会を引き出しています。

ビッグデータエンジニアリングサービス業界の概要

差別化と付加価値サービスの新たな機会により、適度に細分化されたビッグデータエンジニアリングサービス市場は、競合情勢を一変させる可能性を秘めています。さらに、多くのセクターが人工知能に大規模な投資を行っており、ビッグデータエンジニアリングの技術と能力に対する需要は高いです。インテリジェンス分野で市場シェアを獲得し、サービス提供範囲を拡大するため、Accenture PLCやCapgemini SEなどの有名ベンダーは、買収や新規企業・技術への投資を行っています。

  • 2023年10月グーグル・クラウドのパートナーであるオニックスは、データ移行、モダナイゼーション、BI/アナリティクスを専門とする知財主導のコンサルティング会社、データメティカを買収。Datameticaの独自製品群は、データウェアハウス、データベース、ETLプロセス、分析ワークロードのGoogle Cloudへの移行とモダナイゼーションを自動化し、顧客に迅速な結果と保証された成果をもたらします。この戦略的な動きにより、OnixのデータとAIの能力が強化され、クラウド・トランスフォーメーションとデータ管理のためのIP主導型ソリューションのリーダーとして位置づけられます。
  • 2023年2月Alteryxは、Alteryx Analytics Cloud Platformで強化されたセルフサービスとエンタープライズグレードの機能を発表しました。再構築されたAlteryx Designer Cloudインターフェイスは、現代のデータワーカーが対話的かつ協調的にデータをプロファイリング、準備、パイプライン化することを支援します。アナリストやデータエンジニアはインタラクティブなレポートを簡単に作成できるようになり、Alteryx Auto Insightsは機械学習を活用してより良い意思決定のための説明値や主要なドライバーを表示します。このプラットフォームのスケーラビリティとセキュリティにより、組織はデータガバナンスの基準を維持しながら、より迅速で情報に基づいた意思決定を行うことができます。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリスト・サポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場力学

  • 市場概要
  • 市場促進要因
    • 相互接続デバイスとソーシャルメディアの驚異的な成長による非構造化データ量の増加
    • データサービス会社による費用対効果の高いサービスと最先端の専門知識
  • 市場抑制要因
    • サービスプロバイダーがリアルタイムで洞察を提供できない
  • ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手/消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • マクロ経済要因が市場に与える影響の評価

第5章 新たな技術動向

第6章 市場セグメンテーション

  • タイプ別
    • データモデリング
    • データ統合
    • データ品質
    • アナリティクス
  • ビジネス機能別
    • マーケティングとセールス
    • 財務
    • オペレーション
    • 人的資源
  • 組織規模別
    • 中小企業
    • 大企業
  • 導入タイプ別
    • クラウド
    • オンプレミス
  • エンドユーザー業界別
    • BFSI
    • 政府機関
    • メディア・通信
    • 小売業
    • 製造業
    • ヘルスケア
    • その他エンドユーザー業界別
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Accenture PLC
    • Genpact Inc.
    • Cognizant Technology Solutions Corporation
    • Infosys Limited
    • Capgemini SE
    • NTT Data Inc.
    • Mphasis Limited
    • L&T Technology Services
    • Hexaware Technologies Inc.
    • KPMG LLP
    • Ernst & Young LLP
    • Latentview Analytics Corporation

第8章 投資分析

第9章 市場機会と今後の動向

目次
Product Code: 71352

The Big Data Engineering Services Market size is estimated at USD 91.54 billion in 2025, and is expected to reach USD 187.19 billion by 2030, at a CAGR of 15.38% during the forecast period (2025-2030).

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Application programming interfaces are necessary for data integration and engineering. Data engineers use specialized tools, procedures, and equipment to prepare and analyze data for later analysis.

Key Highlights

  • The growth of the big data engineering services market has been driven by several key factors. Firstly, the exponential increase in data generation across various industries, fueled by the proliferation of digital technologies, has created a pressing need for advanced data management and processing solutions. As organizations seek to harness the potential of their data, they increasingly turn to big data engineering services to optimize storage, processing, and analysis capabilities.
  • The financial industry is quickly changing and providing new consumer products and services. The banking industry is expected to significantly impact the data engineering market. For instance, the partnership between the National Australia Bank and Amazon Web Services has grown. According to the bank, 70% of its programs have now been migrated to the cloud, and it just became the first significant Australian bank to convert its online business banking platform.
  • The amount of data used in healthcare is growing quickly. Electronic health records are the most prevalent significant data source in the healthcare industry. Earlier, this information was stored in handwritten files. Medical researchers can now create prediction models thanks to the enormous data created by EHRs and powerful analytics techniques like machine learning.
  • Furthermore, advancements in machine learning and artificial intelligence have opened up new possibilities for extracting valuable insights from large datasets, prompting organizations to invest in data engineering services to support their AI initiatives. Additionally, regulatory requirements around data privacy and security have compelled companies to adopt more robust data management practices, leading to increased demand for specialized big data engineering expertise.
  • Not comprehending the needs of a specific user group is difficult for a data engineering project. The endless influx of data and dealing with value inconsistencies can quickly become overwhelming. Establishing a thorough data management strategy with a data governance plan is one potential response to this data engineering challenge.

Big Data Engineering Services Market Trends

Big Data Analytics in Banking is Expected to Grow Significantly

  • The banking industry has witnessed a significant surge in the adoption of big data analytics and engineering, primarily due to the immense value they offer in enhancing operational efficiency, customer experience, and risk management. Companies like JPMorgan Chase and Wells Fargo have invested heavily in big data initiatives to harness the vast amounts of data generated within their operations.
  • Furthermore, big data engineering facilitates the processing, storage, and analysis of massive datasets, enabling banks to handle the velocity, variety, and volume of data efficiently. With technologies like Hadoop and Spark, banks can store and process data at scale, enabling faster decision-making and improved customer service.
  • Moreover, the growth of digital banking and the proliferation of online transactions have further fueled the demand for big data solutions in the banking sector. By leveraging advanced analytics and machine learning algorithms, banks can offer personalized recommendations, streamline operations, and mitigate risks effectively.
  • In December 2023, Union Bank of India partnered with Accenture to create a scalable and secure enterprise data lake platform. This initiative aims to enhance operational efficiency, provide customer-centric banking services, and improve risk management. The platform will leverage predictive analytics, machine learning, and artificial intelligence to generate valuable insights from structured and unstructured data. Additionally, it will empower employees with robust data visualization and reporting capabilities across various functions.

Asia-Pacific to Hold Major Market Share

  • The big data engineering market in Asia-Pacific countries like China, Singapore, India, Malaysia, and others has experienced significant growth in recent years, driven by factors such as increasing adoption of digital technologies, rising demand for data-driven decision-making, and the proliferation of internet-connected devices. Companies in these regions are recognizing the value of harnessing vast amounts of data to gain insights and stay competitive in the global market.
  • Key players like Alibaba and Tencent have been at the forefront of big data innovation, leveraging their extensive user bases and advanced analytics capabilities to offer personalized services and improve operational efficiency. For example, Alibaba's cloud computing arm, Alibaba Cloud, provides a range of big data solutions, including data warehousing, analytics, and artificial intelligence services, catering to businesses across various industries.
  • Moreover, companies like Grab, a key super app in Southeast Asia, rely heavily on big data engineering to optimize their ride-hailing, food delivery, and financial services platforms. Grab utilizes data analytics to enhance user experiences, optimize driver allocation, and develop new products and services tailored to customer preferences, contributing to its rapid expansion and market dominance.
  • Meanwhile, in Malaysia, companies like AirAsia are leveraging big data engineering to transform the aviation industry, offering personalized travel experiences and optimizing flight operations through predictive analytics and machine learning algorithms. AirAsia's data-driven approach has enabled it to streamline processes, reduce costs, and maintain a competitive edge in the highly dynamic airline market.
  • Overall, the growth of the big data engineering market in Asia-Pacific countries reflects a broader trend toward digital transformation and innovation, with companies across various sectors harnessing the power of data to drive business success and unlock new opportunities for growth and differentiation in an increasingly competitive landscape.

Big Data Engineering Services Industry Overview

With new opportunities for differentiation and value-added services, the moderately fragmented big data engineering services market has the potential to change the competitive landscape. Moreover, many sectors are investing extensively in artificial intelligence, and there is a high demand for big data engineering technology and capabilities. In order to gain market share in the intelligence sector and expand the scope of their service offerings, well-known vendors, such as Accenture PLC and Capgemini SE, are making acquisitions and investments in new companies and technologies.

  • October 2023: Onix, a Google Cloud partner, acquired Datametica, an IP-driven consulting firm specializing in data migration, modernization, and BI/analytics. Datametica's suite of proprietary products automates the migration and modernization of data warehouses, databases, ETL processes, and analytical workloads to Google Cloud, delivering faster results and guaranteed outcomes for customers. This strategic move enhances Onix's data and AI capabilities, positioning them as a leader in IP-driven solutions for cloud transformation and data management.
  • February 2023: Alteryx introduced enhanced self-service and enterprise-grade features in its Alteryx Analytics Cloud Platform. The reimagined Alteryx Designer Cloud interface empowers modern data workers to profile, prepare, and pipeline their data interactively and collaboratively. Analysts and data engineers can now build interactive reports with ease, and Alteryx Auto Insights leverages machine learning to surface explanatory values and key drivers for better decision-making. The platform's scalability and security ensure that organizations can make faster and more informed decisions while maintaining data governance standards.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET DYNAMICS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Increasing Volume of Unstructured Data due to the Phenomenal Growth of Interconnected Devices and Social Media
    • 4.2.2 Cost-effective Services and Cutting-edge Expertise Rendered by Data Servicing Companies
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Inability of Service Providers to Provide Real-time Insights
  • 4.4 Porter's Five Force Analysis
    • 4.4.1 Threat of New Entrants
    • 4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.4.4 Threat of Substitute Products
    • 4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.5 Assessment of the Impact of Macroeconomic Factors on the Market

5 EMERGING TECHNOLOGY TRENDS

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Type
    • 6.1.1 Data Modelling
    • 6.1.2 Data Integration
    • 6.1.3 Data Quality
    • 6.1.4 Analytics
  • 6.2 By Business Function
    • 6.2.1 Marketing and Sales
    • 6.2.2 Finance
    • 6.2.3 Operations
    • 6.2.4 Human Resource
  • 6.3 By Organization Size
    • 6.3.1 Small and Medium Enterprizes
    • 6.3.2 Large Enterprises
  • 6.4 By Deployement Type
    • 6.4.1 Cloud
    • 6.4.2 On-premise
  • 6.5 By End-user Industry
    • 6.5.1 BFSI
    • 6.5.2 Government
    • 6.5.3 Media and Telecommunication
    • 6.5.4 Retail
    • 6.5.5 Manufacturing
    • 6.5.6 Healthcare
    • 6.5.7 Other End-user Verticals
  • 6.6 Geography
    • 6.6.1 North America
    • 6.6.2 Europe
    • 6.6.3 Asia-Pacific
    • 6.6.4 Latin America
    • 6.6.5 Middle East & Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Accenture PLC
    • 7.1.2 Genpact Inc.
    • 7.1.3 Cognizant Technology Solutions Corporation
    • 7.1.4 Infosys Limited
    • 7.1.5 Capgemini SE
    • 7.1.6 NTT Data Inc.
    • 7.1.7 Mphasis Limited
    • 7.1.8 L&T Technology Services
    • 7.1.9 Hexaware Technologies Inc.
    • 7.1.10 KPMG LLP
    • 7.1.11 Ernst & Young LLP
    • 7.1.12 Latentview Analytics Corporation

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS