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市場調査レポート
商品コード
1433486

データサイエンスプラットフォーム：市場シェア分析、産業動向、成長予測（2024年～2029年）

Data Science Platform - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 207 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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本日の銀行送金レート: 1USD=156.76円
データサイエンスプラットフォーム：市場シェア分析、産業動向、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 207 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

データサイエンスプラットフォーム市場規模は、2024年に101億5,000万米ドルと推定され、2029年までに299億8,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に23.5％のCAGRで成長します。

データサイエンスプラットフォーム- 市場

データサイエンスは、データセットを実用的な洞察によってビジネス価値を得るのに役立つ貴重なリソースに変換するソリューションを組織に提供するために登場しつつあります。ビジネス企業や組織の数が急激に増加するにつれて、データサイエンスはビジネスのさまざまな側面で不可欠なものとなり、ビジネスモデルにおいて極めて重要な役割を果たしています。

主なハイライト

  • データサイエンスプラットフォームは、組織がデータの管理、アクセス、分析を可能にし、データ分析プロセスを合理化し、データ分析機能を拡張できるようにする一連のツールとサービスを提供します。データサイエンスプラットフォームの導入は、自動化された機械学習プロセスへの予測分析、情報に基づいた意思決定、データの有効活用などの利点により増加しています。
  • 企業は、機械学習モデルを構築し、需要の高い専門家の雇用ギャップを埋めるために社内のデータサイエンスリソースを強化することにますます重点が置かれており、その結果、サービスとしてのデータサイエンス（DSaaS）の採用が増加しています。重要なニーズを満たし、ビジネスで望ましい成果を得るために分析機能を拡張するのに役立つため、多くの企業にとってこれは不可欠なものとなっています。
  • 人工知能（AI）や機械学習（ML）などのテクノロジーが急速に進歩するにつれて、企業は以前の既存のデータセットに基づく新しいデータや新しい形式のデータを含む、非常に大量のデータを受け取るようになりました。したがって、これらのデータを使用するために、企業は要件に適合するデータサイエンスソリューションを導入する傾向にあります。
  • 熟練した労働力の不足によって生じる主な障害の1つは、組織が生成する膨大な量のデータから有意義な洞察を導き出すことができないことです。データサイエンスプラットフォームは、ユーザーが複雑なデータセットを分析および解釈できるように設計されていますが、これらのプラットフォームを指導できる熟練した専門家が不足しているため、その有効性が低下しています。組織は、データサイエンスプラットフォームの高度な機能と、これらの機能を最適に活用するために必要な専門知識との間のギャップを埋めるのに苦労しています。
  • COVID-19感染症のパンデミックにより、ビジネスや産業のデジタル化が加速し、データ駆動型の洞察に対するニーズが急増しました。さまざまな分野の組織が、リソースとリスクの管理、および顧客の行動について情報に基づいた意思決定を行うためにデータサイエンスに注目しました。さらに、リモートワークへの移行により、クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームとツールの導入が促進され、データサイエンティストがどこからでも効果的に共同作業できるようになりました。この柔軟性とアクセシビリティにより、データサイエンスの専門知識に対する需要がさらに高まりました。

データサイエンスプラットフォーム市場動向

中小企業は大きな成長を遂げる

  • 小規模組織の従業員数は100人未満ですが、中規模企業の従業員数は100～999人です。中小企業におけるデータサイエンスの主な用途の1つは、販売サイクルのさまざまな段階を通じて顧客を追跡するためにデータサイエンスを使用することです。中小企業はデータ分析を利用して、購入意欲のある消費者の特定のセグメントを判断できます。データ主導型の業界の成長により、特に売上、業績、運営などを強化するための証拠に基づいた結論が出され、それを通じて企業が持続可能な発展を達成できるようになります。
  • 中小企業は限られたリソースで運営されることが多く、あらゆる意思決定が重要になります。データサイエンスプラットフォームは、中小企業がより正確で情報に基づいた意思決定を行えるようにし、リスクを軽減します。このプラットフォームは、中小企業が自社の業務とサプライチェーンの非効率性を特定し、コストを削減するのに役立ちます。
  • 2023年 8月、Infor NexusとDBS銀行は提携し、Infor Nexusサプライチェーンエコシステム内の中小企業（SME）サプライヤー向けの出荷前融資の開始を発表しました。このソリューションは、Infor Nexusプラットフォームの履歴データを利用して、サプライヤーが運転資本要件を満たすのに役立つデータベースの融資ソリューションを提供します。
  • クラウドの導入により、市場の成長が促進されると予想されます。中小企業がデータサイエンスプラットフォームにアクセスして利用する方法に革命をもたらしました。クラウドインフラストラクチャは拡張性を備えているため、中小企業はニーズの変化に応じてデータサイエンス機能をシームレスにスケールアップまたはスケールダウンできます。 AnniQは2023年 11月に、中小企業（SME）の戦略的能力をサポートするデータ分析に焦点を当てた新しいサービスを開始しました。このサービスは、中小企業が事業運営においてデータと関わり、活用する方法を強化することを目的として設計されており、実用的な洞察の提供と戦略的実行の促進に重点を置いています。

北米が大きな市場シェアを握る

  • データの量と複雑さの増大に後押しされて、米国はデータサイエンスプラットフォームの革新を続け、世界市場における地位を強化しています。調査対象市場における高度な分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）などの先進テクノロジーの導入も、国民経済に直接影響を与えています。
  • Telecom Advisory Servicesによると、米国の推定インターネットトラフィックは、2021年の月間6,400万エクサバイトから、2023年の月間9,864万エクサバイトに急増しています。このようなデータトラフィックの大幅な増加には、大規模なデータトラフィックを管理するためのより高度なデータサイエンスソリューションが必要です。データ量を把握し、抽出したデータに基づいてソリューションを改善します。さらに、組織はこれまで以上に多くのデータを生成しており、そのデータはますます複雑かつ多様になっています。そのため、従来の方法を使用してデータを分析して洞察を抽出することが困難になります。データサイエンスプラットフォームは、大規模で複雑なデータベースを管理および分析するためのツールとインフラストラクチャを提供します。
  • さらに、市場で調査されている主要ベンダーはすべて米国に拠点を置いています。さらに、この国は第4次産業革命の瀬戸際にあり、サプライチェーン全体にわたるさまざまな製造システムとデータを統合しながら、大規模生産にデータが活用されています。これにより、国内での先進技術の導入が加速しています。
  • この地域の政府も、市場における最新テクノロジーの成長を支援する取り組みを行うことで、ロボット工学の導入を促進しています。たとえば、米国連邦政府は、国内の家庭用ロボットの構築能力を強化し、この分野での調査活動を奨励するために、国家ロボットイニシアチブ（NRI）プログラムを開始しました。このような取り組みは、市場の成長に前向きな見通しを生み出すことがさらに期待されています。
  • さらに、カナダではヘルスケア、人工知能、再生可能エネルギーなどの分野における調査とイノベーションに重点が置かれており、複雑なデータセットを分析して調査の洞察を得るためにデータサイエンスプラットフォームを必要とする市場を支えています。カナダのテクノロジー産業は繁栄しており、同国はテクノロジーのノウハウを引き付けるために協調的な努力を行ってきました。銀行、ヘルスケア、金融、保険、メディアとエンターテイメント、通信、eコマース、資格のあるデータサイエンティストやAI専門家を必要とするセクターが増えています。専門家は現在、定員を超えて需要が高まっています。技術力の拡大とハイエンド ITソリューション、AI、MLの需要により、カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場が推進されるでしょう。

データサイエンスプラットフォーム業界の概要

データサイエンスプラットフォーム市場は半統合されており、高い製品差別化、製品普及レベルの向上、テクノロジーの急速な進歩を特徴としており、競争上の優位性を維持することが困難になり、ソリューションの継続的な採用と革新を余儀なくされています。主要なプレーヤーには、Alteryx、IBM Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、SAS、Alteryx、Microsoft Corporationなどがあります。

  • 2023年 11月-IBMはアマゾンウェブサービス（AWS）と協力して、データベース顧客が人工知能（AI）用のデータを管理しやすくするように設計されたフルマネージド型クラウド製品であるDb2用のAmazon Relational Database Service（Amazon RDS）の一般提供を開始しました。ハイブリッドクラウド環境全体のワークロード。これにより、ユーザーはAWS上で同社が統合した一連のデータとAI機能を活用して、データを管理し、AIワークロードを拡張できるようになります。
  • 2023年 8月-Google CloudとNVIDIAは、顧客が生成AI用の大規模なモデルを構築およびデプロイし、データサイエンスワークロードを高速化できるように、AIコンピューティング、ソフトウェア、サービスを進歩させるためのパートナーシップの拡大を発表しました。この提携により、NVIDIAテクノロジーに基づいて構築されたGoogle Cloudサービスを使用してAIスーパーコンピュータを簡単に実行できるようになるなど、世界最大のAI顧客にエンドツーエンドの機械学習サービスが提供されます。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3か月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
    • 供給企業の交渉力
    • 消費者の交渉力
    • 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
  • マクロ経済動向の影響

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • ビッグデータの急増
    • データサイエンスと機械学習の有望な使用事例の出現
    • データ集約的なアプローチと意思決定への組織のシフト
  • 市場抑制要因
    • 労働力のスキルセット不足
    • データ・セキュリティと信頼性への懸念
  • 主な使用事例
  • エコシステム分析
  • 価格設定と価格モデルの分析
  • データサイエンスプラットフォームの主要機能（AIとML、分析、可視化、探索、モデリング）

第6章 市場セグメンテーション

  • オファリング別
    • プラットフォーム
    • サービス別
  • デプロイメント別
    • オンプレミス
    • クラウド
  • 企業規模別
    • 中小企業
    • 大企業
  • 業界別
    • IT・通信
    • BFSI
    • 小売・eコマース
    • 石油・ガス・エネルギー
    • 製造業
    • 政府・防衛
    • その他業界別
  • 地域別
    • 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
      • ギリシャ
      • その他欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • インド
      • 日本
      • オーストラリア
      • 東南アジア
      • インドネシア
      • フィリピン
      • マレーシア
      • シンガポール
      • その他の東南アジア
      • その他アジア太平洋地域
    • ラテンアメリカ
      • ブラジル
      • アルゼンチン
      • メキシコ
      • その他ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ
      • サウジアラビア
      • GCC
      • アラブ首長国連邦
      • その他のGCC
      • 南アフリカ
      • その他中東とアフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
    • Google LLC（Alphabet Inc.）
    • Microsoft Corporation
    • SAS
    • Alteryx
    • The MathWorks Inc.
    • RapidMiner
    • Databricks
    • Amazon Web Services Inc.（AMAZON.COM INC.）
    • DataRobot Inc.

第8章 ベンダーシェア分析

第9章 地域別ベンダーランキング

第10章 投資分析

第11章 投資分析市場の将来

目次
Product Code: 62382

The Data Science Platform Market size is estimated at USD 10.15 billion in 2024, and is expected to reach USD 29.98 billion by 2029, growing at a CAGR of 23.5% during the forecast period (2024-2029).

Data Science Platform - Market

Data Science is emerging to provide solutions to organizations to transform data sets into a valuable resource that helps get business value with actionable insights. As the number of business enterprises and organizations grows exponentially, data science is becoming essential in various aspects of business and plays a pivotal role in business models.

Key Highlights

  • The data science platforms offer a suite of tools and services that allow organizations to manage, access, and analyze their data and enable organizations to streamline their data analysis processes and scale their data analysis capabilities. The adoption of data science platforms is growing due to benefits such as predictive analytics to automated machine learning processes, informed decisions, and better utilization of their data.
  • There is an increasing emphasis on businesses boosting their internal data science resources to build machine learning models and fill the hiring gap of in-demand professionals, resulting in increased adoption of data science as a service (DSaaS). For many businesses, it becomes essential as it helps them scale their analytics capabilities to meet critical needs and get the desired outcomes of business.
  • As technologies such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are advancing rapidly, businesses are receiving a significantly larger amount of data, including new data based on previously existing datasets and new forms of data altogether. Thus, to use these data, businesses are moving to adopt data science solutions that are compatible with their requirements.
  • One of the primary obstacles arising from the lack of a skilled workforce is the inability to derive meaningful insights from the vast volumes of data organizations generate. Data science platforms are designed to allow users to analyze and interpret complex datasets, but the shortage of skilled professionals capable of guiding these platforms diminishes their effectiveness. Organizations struggle to bridge the gap between the advanced functionalities of data science platforms and the expertise needed to leverage these functionalities optimally.
  • The COVID-19 pandemic accelerated the digitization of businesses and industries, leading to a surge in the need for data-driven insights. Organizations across sectors turned to data science to make informed decisions about resource and risk management and customer behavior. Further, the shift to remote work spurred the adoption of cloud-based data science platforms and tools, enabling data scientists to collaborate effectively from any location. This flexibility and accessibility further fueled the demand for data science expertise.

Data Science Platform Market Trends

Small and Medium Enterprises to Witness Major Growth

  • Small-sized organizations have less than 100 employees, whereas medium-sized enterprises have between 100 to 999 employees. One of the major applications of data science for small businesses is using it to track clients throughout the various stages of the sales cycle. Small businesses can utilize data analytics to determine a particular segment of consumers willing to buy. Data-driven industry growth is making evidence-based conclusions to enhance sales, performance, and operations, among others, through which businesses can achieve sustainable development.
  • SMEs often operate with limited resources, making every decision critical. Data science platforms empower SMEs to make more precise and informed decisions, reducing risks. The platforms help SMEs identify inefficiencies in their operations and supply chains, reducing costs.
  • In August 2023, Infor Nexus and DBS Bank, in partnership, announced the launch of pre-shipment financing for small and medium-sized enterprises (SME) suppliers in the Infor Nexus supply chain ecosystem. This solution utilizes historical data from the Infor Nexus platform to provide data-based lending solutions that help suppliers meet their working capital requirements.
  • Cloud adoption is expected to boost the market's growth. It has revolutionized how SMEs access and utilize data science platforms. Cloud infrastructure offers scalability, allowing SMEs to seamlessly scale their data science capabilities up or down based on their changing needs. In November 2023, AnniQ launched a new service focusing on data analytics to support the strategic capabilities of small and medium-sized enterprises (SMEs). This service is designed to enhance how SMEs engage with and utilize data in their business operations, emphasizing providing actionable insights and facilitating strategic execution.

North America to Hold Significant Market Share

  • Fueled by data's increasing volume and complexity, the United States continues to innovate and consolidate its position in the global market in the data science platforms. The embracing of advanced technologies such as advanced analytics, Artificial Intelligence (AI), and Machine Learning (ML) in the market studied has also directly impacted the national economy.
  • According to Telecom Advisory Services, the estimated Internet traffic in the United States has jumped from 64 million exabytes per month in 2021 to 98.64 million exabytes per month in 2023. Such a significant increase in data traffic needs more advanced data science solutions to manage a large amount of data and improve the solutions based on extracted data. Additionally, organizations are generating more data than ever, which is becoming increasingly complex and diverse. This makes it difficult to analyze and extract insights from data using traditional methods. Data science platforms provide the tools and infrastructure to manage and analyze large and complex databases.
  • Moreover, all the major vendors studied in the market are US-based. Additionally, the country is on the brink of the fourth industrial revolution, where data is being utilized in large-scale production while integrating the data with a wide variety of manufacturing systems throughout the supply chain. This is accelerating the adoption of advanced technologies in the country.
  • The government in the region is also promoting the adoption of robotics by taking initiatives to support the growth of modern technologies in the market. For instance, the US federal government has launched the National Robotics Initiative (NRI) program to strengthen the capabilities of building domestic robots in the nation and encourage research activities in the field. Such initiatives are further expected to create a positive outlook for the market growth.
  • In addition, the strong focus on research and innovation in Canada in sectors like healthcare, artificial intelligence, and renewable energy supports the market requiring data science platforms to analyze complex data sets and gain research insights. Canada's tech industry is flourishing, and the country has made a concerted effort to attract technological know-how. A rising number of sectors, including banking, healthcare, finance, insurance, media and entertainment, telecom, and e-commerce, need qualified Data Scientists and AI experts. Professionals are in greater demand right now than they are available. Expanding technological capabilities and the demand for high-end IT solutions, AI, and ML will drive the market for data science platforms in Canada.

Data Science Platform Industry Overview

The Data Science Platform Market is semi-consolidated and is characterized by high product differentiation, growing levels of product penetration, and rapid advancements in technology, leading to difficulty in maintaining a competitive advantage, forcing them to continuously adopt and innovate solutions. Some of major players include Alteryx, IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), SAS, Alteryx, Microsoft Corporation.

  • November 2023 - IBM collaborated with Amazon Web Services (AWS) on the general availability of Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2, a fully managed cloud offering designed to make it easier for database customers to manage data for artificial intelligence (AI) workloads across hybrid cloud environments. It will allow the users to leverage an array of the company's integrated data and AI capabilities on AWS to manage data and scale AI workloads.
  • August 2023 - Google Cloud and NVIDIA announced a partnership expansion to advance AI computing, software, and services for customers to build and deploy massive models for generative AI and speed data science workloads. The partnership will bring end-to-end machine learning services to some of the largest AI customers in the world - including by making it easy to run AI supercomputers with Google Cloud offerings built on NVIDIA technologies.

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 Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Consumers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitutes
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Impact of Macroeconomic Trends

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Rapid Increase in Big Data
    • 5.1.2 Emerging Promising Use Cases of Data Science and Machine Learning
    • 5.1.3 Shift of Organizations Toward Data-intensive Approach and Decisions
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of Skillset in Workforce
    • 5.2.2 Data Security and Reliability Concerns
  • 5.3 Key Use Cases
  • 5.4 Ecosystem Analysis
  • 5.5 Analysis of Pricing and Pricing Models
  • 5.6 Key Capabilities of Data Science Platforms (AI & Ml, Analytics, Visualization, Exploration, Modelling)

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Offering
    • 6.1.1 Platform
    • 6.1.2 Services
  • 6.2 By Deployment
    • 6.2.1 On-premise
    • 6.2.2 Cloud
  • 6.3 By Size of Enterprises
    • 6.3.1 Small and Medium Enterprises
    • 6.3.2 Large Enterprises
  • 6.4 By Industry Vertical
    • 6.4.1 IT and Telecom
    • 6.4.2 BFSI
    • 6.4.3 Retail and E-commerce
    • 6.4.4 Oil Gas and Energy
    • 6.4.5 Manufacturing
    • 6.4.6 Government and Defense
    • 6.4.7 Other Industry Verticals
  • 6.5 By Geography
    • 6.5.1 North America
      • 6.5.1.1 United States
      • 6.5.1.2 Canada
    • 6.5.2 Europe
      • 6.5.2.1 United Kingdom
      • 6.5.2.2 Germany
      • 6.5.2.3 France
      • 6.5.2.4 Italy
      • 6.5.2.5 Spain
      • 6.5.2.6 Greece
      • 6.5.2.7 Rest of Europe
    • 6.5.3 Asia Pacific
      • 6.5.3.1 China
      • 6.5.3.2 India
      • 6.5.3.3 Japan
      • 6.5.3.4 Australia
      • 6.5.3.5 Southeast Asia
      • 6.5.3.5.1 Indonesia
      • 6.5.3.5.2 Philippines
      • 6.5.3.5.3 Malaysia
      • 6.5.3.5.4 Singapore
      • 6.5.3.5.5 Rest of Southeast Asia
      • 6.5.3.6 Rest of Asia Pacific
    • 6.5.4 Latin America
      • 6.5.4.1 Brazil
      • 6.5.4.2 Argentina
      • 6.5.4.3 Mexico
      • 6.5.4.4 Rest of Latin America
    • 6.5.5 Middle East and Africa
      • 6.5.5.1 Saudi Arabia
      • 6.5.5.2 GCC
      • 6.5.5.2.1 United Arab Emirates
      • 6.5.5.2.2 Rest of GCC
      • 6.5.5.3 South Africa
      • 6.5.5.4 Rest of Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 IBM Corporation
    • 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
    • 7.1.3 Microsoft Corporation
    • 7.1.4 SAS
    • 7.1.5 Alteryx
    • 7.1.6 The MathWorks Inc.
    • 7.1.7 RapidMiner
    • 7.1.8 Databricks
    • 7.1.9 Amazon Web Services Inc. (AMAZON.COM INC.)
    • 7.1.10 DataRobot Inc.

8 VENDOR SHARE ANALYSIS

9 RANKING OF VENDORS AT A REGIONAL LEVEL

10 INVESTMENT ANALYSIS

11 FUTURE OF THE MARKET