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市場調査レポート
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データ化：市場シェア分析、産業動向と統計、2024～2029年の成長予測

Datafication - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts 2024 - 2029
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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データ化：市場シェア分析、産業動向と統計、2024～2029年の成長予測
出版日: 2024年01月04日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

データ化市場の前年の市場規模は3,099億7,000万米ドルで、今後5年間でCAGR 12.42%を記録し、6,300億1,000万米ドルに達すると予測されています。

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主要ハイライト

  • 世界中で生成されるデータ量は指数関数的に増え続けています。デジタル技術の普及、モノのインターネット（IoT）、ソーシャルメディア、オンライン取引はすべて、日々の膨大なデータ量に寄与しています。
  • 企業は、十分な情報に基づいた意思決定、業務効率の向上、競合の獲得においてデータの重要性を認識しており、データ化市場の着実な拡大に拍車をかけています。データソースの急増と高度な分析ツールの開発により、各業界の企業はデータを活用して有用な知見を得るために多大な投資を行っています。
  • IoT機器は、ウェアラブルやスマートサーモスタットから産業用センサーや自動運転車に至るまで、定期的にデータを生成しています。リアルタイムのモニタリング、プロアクティブなメンテナンス、ユーザーエクスペリエンスの向上はすべて、このデータを活用しています。IoTデータは、製造業、医療、スマートシティなどの分野で、業務やサービスの改善に活用されています。
  • パンデミックにより、企業はリモートワーク、オンライン販売、バーチャルサービスの導入を急がざるを得なくなった。その結果、企業はデータ分析やデジタル・インフラへの支出を増やしました。企業がデータ主導の意思決定と機動的な事業運営を優先する限り、このデジタル化の動向は続くと予想されます。
  • データ化の最前線は、人工知能（Al）と高度なアナリティクスです。パターンを見つけ、結果を予測し、意思決定を自動化するために、機械学習アルゴリズムは大量の情報を分析します。金融やeコマースのような分野では、AIを活用した洞察によって、個別のサービスを提供したり、不正を発見したり、手続きを合理化したりしています。
  • パンデミック（世界的大流行）の最中、意思決定、回復力の強化、優れたサービスの提供におけるデータ分析の重要性は、世界中の組織で認識されました。COVID-19の余波を受け、データ化市場は力強い成長を遂げており、データ主導の戦略は幅広い業界で常識となりつつあります。このことは、データ中心化が進む世界において、効果的なデータ管理と厳格なプライバシー保護措置が最も重要であることを強調しています。

データ化市場の動向

生成されるデータ量のペース

  • Facebook、Twitter、Instagramなどのソーシャル・ネットワーキングサイトでは、毎日何十億もの投稿、写真、動画が作成されています。センサーやスマート家電のようなモノのインターネット（IoT）機器からは、継続的にデータストリームが生成されています。International Data Corporation（IDC）のレポートによると、今後3年までに、世界で生成されるデータ量は163ゼタバイト（ZB）を超えると予想されています。
  • 日々生成される膨大な量のデータにより、ビジネス戦略や消費者体験は変化しています。企業はこのデータの金鉱を活用し、消費者行動、市場動向、業務効率についてより深く知ろうとしています。
  • NetflixやAmazonのような企業では、顧客データを使って個人的な推奨を行っています。このようなデータ主導の戦略は、顧客の幸福度を高めながら売上を伸ばしています。ウェアラブル医療技術や電子カルテ（EHR）を通じて、大量の患者データが生み出されています。このデータ分析により、患者ケアの改善や病気の早期発見が可能になります。
  • 組織は、過去のデータを理解するだけでなく、高度な分析ツールや機械学習アルゴリズムを使って将来の動向を予測することができます。これにより、組織はデータに基づいた意思決定を行い、顧客体験を改善し、プロセスを合理化することができます。
  • データ解析は金融セクターにおいて、リスク管理、コンプライアンスの保証、不正検知の改善に不可欠です。データ分析によって、金融機関は投資を管理し、十分な情報に基づいた融資決定を下し、ポートフォリオを最大化することができます。銀行やその他の金融機関は、データ分析を利用して不正取引を特定し、信用リスクを評価することで、経費を節約し、財務上の損失を最小限に抑えています。
  • 急速な都市化の問題に対処するには、データに基づいた都市計画と行政が必要です。都市は、交通パターン、エネルギー使用、公共サービスに関するデータを評価することで、インフラを改善し、渋滞を緩和し、市民の生活の質を向上させることができます。また、交通の流れ、エネルギー消費、公共サービスを最適化するため、スマートシティプログラムは、交通センサー、カメラ、気象観測所など、さまざまな情報源からデータを収集します。
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北米が大きなシェアを占める見込み

  • 世界で最も有名な技術センターのいくつかは、米国を中心とする北米にあります。検索エンジンや広告プラットフォームを改善するために毎日ペタバイト単位のデータを処理しているグーグルのような企業は、シリコンバレーのエコシステムで生まれました。現金を生み出すだけでなく、こうしたデータ分析の進歩は国際的なデータ化の動向にも影響を与えています。
  • 多くのソースからデータが広く生産されていることが、データ化・ビジネスにおける北米の優位性に寄与しています。IoTはアメリカの自動車部門に急速に受け入れられており、動いている物体からリアルタイムのデータを収集できるようになっています。この情報は、テスラのような企業が自律走行の機能向上や遠隔診断に利用しています。北米におけるデータ生産源の多さは、安定したデータの流れを保証しており、これはデータ化市場にとって不可欠です。
  • 競争優位性を獲得するため、北米の企業はデータ分析の力を取り入れています。業界標準であるAmazonのレコメンデーション・エンジンは、高度なデータ分析を利用しています。商品を推薦するために、消費者の行動や過去の購入履歴を調査し、企業収益を大幅に押し上げています。北米の企業はデータ分析の専門知識とツールに多大な投資を行っており、その結果、データ主導の考え方が浸透しています。
  • 北米経済は多様性に富んでおり、複数の異なる経済セクターにまたがり、それぞれにさまざまなデータ要件があります。この多様性により、データ化市場のアプリケーションは、銀行、医療、製造、エンターテインメントなどの業界に拡大しています。北米はその幅広い業界情勢により、各分野のニーズに特化したデータ分析ソリューションにより、世界のデータ化市場でより強い地位を築いています。

データ化産業概要

データ化市場は、世界の参入企業と地域的な参入企業が混在しているため、市場環境は適度に断片化されています。しかし、様々な小規模参入企業間の統合傾向は顕著です。市場参入企業の多くは、革新的な戦略によって競合を高めています。この市場の主要企業には、IBM Corporation、SAS Institute、Workivaなどが含まれます。

2023年7月、HCLTechはHCLTech Advantage Analyticsとして知られる画期的なソリューションを発表しました。このイノベーションは、AI（人工知能）とBI（ビジネスインテリジェンス）をシームレスに統合することで、企業に幅広いサービスを提供することを目的としています。その目的は、顧客体験を強化し、全体的なビジネス成果を向上させることです。HCLTech Advantage AnalyticsはAIの力を活用し、SnowflakeのData Cloudと連動するように設計されています。この技術ニュートラルなプラットフォームにより、HCLTech Advantage InsightsはSnowflakeのData Cloudとシームレスに連動し、迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定を可能にするAIを活用した洞察を顧客に提供することができます。

2023年7月、KPM Analyticsは、近赤外（NIR）分析装置SpectraStar XTシリーズのリモート管理用にカスタマイズ型クラウドベースのアプリケーション、KPMLinkを発表しました。この革新的なツールにより、ユーザーと管理者は各装置の包括的な診断履歴にアクセスすることができ、健全性データに関する確実な洞察を得ることができます。さらに、重要な装置のヘルスデータは、KPMLinkを通じてオンサイトとクラウドの両方に安全に保存されるため、データの完全性が保証され、ユーザーは信頼できる測定データに基づいて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 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
  • 業界バリューチェーン分析
  • COVID-19の市場への影響評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 生成されるデータ量のペース。
    • データから洞察に対する需要の高まり
  • 市場抑制要因
    • 熟練した人材の不足

第6章 市場セグメンテーション

  • タイプ別
    • 行動データ化
    • 社会データ化
    • 地理空間データ化
    • トランザクションデータ化
    • センサーデータ化
  • 用途別
    • ブロックチェーン
    • AIops
    • コグニティブ・コンピューティング
    • エッジコンピューティング
    • フィンオプス
    • その他の用途
  • 業界別
    • BFSI
    • 医療
    • IT・通信
    • 政府・防衛
    • 小売
    • その他業界別
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 中南米
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Workiva
    • IBM Corporation
    • Matillion
    • Search Discovery, Inc.
    • Xceptor
    • SAS Institute Inc
    • DataRobot, Inc.
    • Crosser

第8章 投資分析

第9章 市場機会と今後の動向

目次
Product Code: 50001112
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The datafication market was valued at USD 309.97 billion in the previous year and is expected to register a CAGR of 12.42%, reaching USD 630.01 billion by the next five years.

Key Highlights

  • Owing to the fact that the amount of data generated worldwide continues to grow exponentially. The proliferation of digital technologies, the Internet of Things (IoT), social media, and online transactions all contribute to the massive daily data volume.
  • Organizations recognize the significance of data in making informed decisions, enhancing operational efficiency, and obtaining a competitive edge, fueling that datafication market's steady expansion. Companies across industries are spending extensively on using data to derive useful insights due to the proliferation of data sources and the development of advanced analytics tools.
  • IoT devices regularly generate data, from wearables and smart thermostats to industrial sensors and self-driving cars. Real-time monitoring, proactive maintenance, and improved user experiences all make use of this data. IoT data is used by sectors like manufacturing, healthcare, and smart cities to improve operations and services.
  • The pandemic compelled businesses to adopt remote work, online sales, and virtual services quickly. As a result, they upped their spending on data analytics and digital infrastructure. As long as businesses prioritize data-driven decision-making and agile business operations, this digitalization trend is anticipated to continue.
  • The forefront of datafication is artificial intelligence (Al) and advanced analytics. In order to find patterns, anticipate outcomes, and automate decision-making, machine learning algorithms analyze massive amounts of information. Sectors like finance and e-commerce use AI-powered insights to give individualized services, spot irregularities, and streamline procedures.
  • During the pandemic, the significance of data analytics in forming decisions, boosting resilience, and offering superior services was acknowledged by organizations worldwide. In the aftermath of COVID-19, the datafication market is experiencing robust growth, with data-driven strategies becoming the norm across a wide spectrum of industries. This underscores the utmost importance of effective data management and stringent privacy safeguards in an increasingly data-centric world.

Datafication Market Trends

The pace at which volume of data being generated

  • Daily, billions of posts, photographs, and videos are created on social networking sites like Facebook, Twitter, and Instagram. Data streams are continuously produced by Internet of Things (IoT) devices like sensors and smart appliances. By the next three years, the amount of data generated globally is anticipated to exceed 163 zettabytes (ZB), as per reports by the International Data Corporation (IDC).
  • Business strategy and consumer experiences are changing due to the sheer volume of data generated every day. Businesses are making use of this data gold mine to learn more about consumer behavior, market trends, and operational efficiency.
  • Personal recommendations are made using client data by businesses like Netflix and Amazon. This data-driven strategy raises sales while enhancing customer happiness. Large amounts of patient data are produced through wearable medical technology and electronic health records (EHRs). This data analysis can result in improved patient care and early disease detection.
  • Organizations can predict future trends using sophisticated analytics tools and machine learning algorithms in addition to understanding historical data. This allows organizations to make data-based decisions, improve client experiences, and streamline processes.
  • Data analytics are essential in the financial sector for managing risks, guaranteeing compliance, and improving fraud detection. It enables institutions to manage investments, make informed lending decisions, and maximize their portfolios. Banks and other financial institutions use data analytics to identify fraudulent transactions and evaluate credit risk, which saves money and minimizes financial losses.
  • Addressing the problems of rapid urbanization requires data-driven urban planning and administration. Cities can improve infrastructure, ease congestion, and improve the quality of life for citizens by evaluating data on traffic patterns, energy use, and public services. Also, to optimize traffic flow, energy consumption, and public services, smart city programs gather data from a variety of sources, including traffic sensors, cameras, and weather stations.
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North America Expected to Witness Significant Share

  • Some of the most well-known technology centers in the world are located in North America, primarily the United States. Companies like Google, which processes petabytes of data daily to improve its search engines and advertising platforms, were born in Silicon Valley's ecosystem. In addition to generating cash, these data analytics advancements also have an impact on international datafication trends.
  • The widespread production of data from many sources contributes to North America's dominance in the datafication business. The IoT is being quickly embraced by the American automotive sector, allowing for the collection of real-time data from moving objects. This information is used by businesses like Tesla to improve the capabilities of autonomous driving and conduct remote diagnostics. The plethora of data production sources in North America guarantees a steady stream of data, which is essential to the market for datafication.
  • To acquire a competitive edge, North American enterprises have embraced the power of data analytics. An industry standard, Amazon's recommendation engine uses advanced data analytics. To make product recommendations, it examines consumer behavior and past purchases, greatly boosting the company's revenue. North American Businesses are heavily invested in data analytics expertise and tools as a result of the data-driven mentality that permeates them.
  • The economy of North America is diverse, spanning several different economic sectors with various data requirements in each. Due to this diversity, the datafication market's application has expanded into industries including banking, health care, manufacturing, and entertainment. Due to its broad industrial landscape, North America has a stronger position in the global datafication market because of data analytics solutions that are specifically adapted to each sector's needs.

Datafication Industry Overview

The datafication market comprises a mix of global and regional players, resulting in a moderately fragmented market landscape. However, there is a noticeable trend towards consolidation among various smaller players. Many market participants are gaining a competitive edge through innovative strategies. Key players in this market include IBM Corporation, SAS Institute, and Workiva, among others.

In July 2023, HCLTech introduced a groundbreaking solution known as HCLTech Advantage Analytics. This innovation aims to offer businesses a wide range of services by seamlessly integrating AI (artificial intelligence) and BI (business intelligence). The objective is to enhance customer experiences and improve overall business outcomes. HCLTech Advantage Analytics harnesses the power of AI and is designed to work in conjunction with Snowflake's Data Cloud. This technology-neutral platform allows HCLTech Advantage Insights to seamlessly interact with Snowflake's Data Cloud, providing clients with AI-infused insights that empower quick and well-informed decision-making.

In July 2023, KPM Analytics unveiled KPMLink, a cloud-based application tailored for the remote management of its SpectraStar XT series Near-Infrared (NIR) analyzers. This innovative tool allows users and management to access comprehensive diagnostic histories for each instrument, ensuring robust health data insights. Furthermore, critical instrument health data is securely stored both on-site and in the cloud through KPMLink, ensuring data integrity and providing users with the confidence to base their decisions on reliable measurement data.

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 INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Buyers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitutes
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 The pace at which volume of data being generated.
    • 5.1.2 The growing demand for insights from data
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of Skilled Resources

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Type
    • 6.1.1 Behavioral Datafication
    • 6.1.2 Social Datafication
    • 6.1.3 Geospatial Datafication
    • 6.1.4 Transactional Datafication
    • 6.1.5 Sensor Datafication
  • 6.2 By Application
    • 6.2.1 Blockchain
    • 6.2.2 AIops
    • 6.2.3 Cognitive Computing
    • 6.2.4 Edge Computung
    • 6.2.5 FinOps
    • 6.2.6 Other Applications
  • 6.3 By End-user Vertical
    • 6.3.1 BFSI
    • 6.3.2 Healthcare
    • 6.3.3 IT &Telecom
    • 6.3.4 Government and defense
    • 6.3.5 Retail
    • 6.3.6 Other End-user Verticals
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
    • 6.4.4 Latin Amerca
    • 6.4.5 Middle East & Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Workiva
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Matillion
    • 7.1.4 Search Discovery, Inc.
    • 7.1.5 Xceptor
    • 7.1.6 SAS Institute Inc
    • 7.1.7 DataRobot, Inc.
    • 7.1.8 Crosser

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS