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市場調査レポート
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データ分析アウトソーシング-市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

Data Analytics Outsourcing - 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=144.06円
データ分析アウトソーシング-市場シェア分析、産業動向・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
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概要

データ分析アウトソーシング市場規模は2025年に108億9,000万米ドルと推定され、予測期間（2025～2030年）のCAGRは34.33%で、2030年には476億5,000万米ドルに達すると予測されます。

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人工知能（AI）/機械学習技術は、データ分析の多くの側面で人間に取って代わり、その結果、人間の手作業によるインプットが少なくて済むようになりました。そのため、データ分析アウトソーシングの本質は、企業がオフショアチームを管理する方法よりも、人間がいかに効率的に機械学習モデルを作成・訓練できるかに偏っています。

主要ハイライト

  • IBMによると、この2年間で世界のデータの90％以上が作成されました。また、人材格差がある一方で、分析ソリューションは、BFSIや小売業など、さまざまなセグメントで受け入れられているため、拡大しています。例えば、FMCG企業は、診断分析や、何がひどい悪い業績なのかをピンポイントで特定する能力、あるいは正確な販売予測を作成する能力がないために、一貫性のない販売成績に苦しんでいることが指摘されています。
  • このメーカーは、迅速な洞察力を得るために社内のデータ分析を拡大するための資金と時間を必要としており、COVID-19が発生する前に分析アウトソーシングに目を向け、多くの組織がデータ運用をアウトソーシングしていましたが、危機がこのプラクティスをさらに加速させ、さらに、企業はIT予算のかなりの部分をサイバーセキュリティの取り組みに投資しています。DataScienceブログによると、最近の調査で、企業リーダーの37%がIT部門の予算を削減する準備をすでに進めていると回答しました。同じ調査で、28%の企業がデータ分析プログラムの一部を海外に移転したいと考えていることも判明しました。
  • 大規模なデータ作成により、企業は消費者のセグメンテーション、各カテゴリー内の嗜好の理解、行動の変化への対応、カスタマイズなど洞察を求めています。インターネット利用の増加により、企業は膨大な量の構造化データと非構造化データにアクセスできるようになりました。こうした利点から、多国籍企業は現在、ビッグデータを実用的な知識として評価してもらっています。
  • また、ビッグデータを収集する能力を補完し、スケーラビリティ、俊敏性、費用対効果の高いストレージ・オプション、巨大な処理能力へのアクセスといったクラウドの特徴に本質的に備わっているため、クラウドへの移行も採用されました。さらに、クラウドコンピューティング技術は現在広く利用されており、クラウドのシームレスな接続性がビッグデータの開発を促進しています。その結果、クラウド技術の開発は、調査対象産業の発展を加速させています。

データ分析アウトソーシング市場の動向

BFSIにおけるデータ分析アウトソーシングの採用増加が市場を牽引

  • 銀行部門では、サイバーセキュリティの強化から顧客離れの抑制まで、データ分析がさまざまなことに利用される可能性があります。取引、規制、ソーシャルメディアの関与など、外部ソースからのデータも、銀行がアクセスし、処理・評価した上で業務に利用することができます。例えば、カリフォルニア州サンタローザにあるRedwood Credit Unionは、ソーシャル・データが自動車ローンの提供に不可欠であることを発見しました。Redwood Credit Unionでは以前、2年ごとに自動車ローンの事前承認を行う際、会員のクレジットスコアと自動車購入履歴を考慮していました。しかしすぐに、もっと信頼できる指標があることを知り、事前承認の頻度を変更しました。
  • ビッグデータは、銀行の顧客対応や間接業務に多大な影響を与えます。ビッグデータは、ある取引が不正である可能性や信用リスクをもたらす可能性を判断するなど、リスク管理業務を遂行する上で不可欠です。各取引について、データ分析システムは、申込者のクレジットヒストリー、過去のローン利用状況、過去のクレジットカード利用状況、クレジットヒストリーの特定の事項など、何千もの変数を調べることができます。これにより、銀行の行員は取引相手のリスク面について情報に基づいた予測を立てることができます。Bank of Americaのコーポレート・インベストメント・グループ（CIG）は、約950万件の住宅ローンの債務不履行の可能性をデータ分析法を用いて計算し、計算時間を96時間から4時間に短縮しました。
  • Financial Conduct AuthorityとBank of Englandは昨年、データ収集を変更する試みを公表しました。この紙製では、企業への負担を軽減しつつ、より良いデータを当局に提供するため、今後10年間でデータ収集を大幅に進歩させることを提案しています。銀行とFCAが発表したデータ収集の変更に関するビジョン・ステートメントは、この目標を最もよく表しています。
  • さらに、ABA Conference for Community Bankersの期間中、Bank of Botetourt、Farmers Bank of Appomattox、Select Bank & Trustの3行は、バンカーがバンカーのために開発した独自のデータ分析ソフトウェアプラットフォームであるKlariVisの採用を発表しました。KlariVisは、地域金融機関の画期的なデータを探し出し、アクセス可能にすることで、より戦略的で知識豊富な意思決定を可能にします。Select Bank & Trustのような銀行は、KlariVisが実用的なデータを自動的に集計・編集するため、預金、融資、収益の伸びなどの変数に対するより良い洞察を即座に得ることができます。コミュニティバンクは、データを使って全体的な意思決定を行うことができ、現在の市場でライバルに対して大きな優位性を持つことができます。

アジア太平洋が最も急成長する見込み

  • ビッグデータ分析は、将来の活動、動向、顧客行動を予測するために急速に採用されています。ビッグデータ分析は、既存洞察を特定し、データポイントとデータセット間の接続を作成し、データを浄化します。この地域の大手IT企業や分析企業は、MLプラクティスを確立し、AI/MLや分析モデルを強化する、産業別AIソリューションを構築しています。
  • ソーシャル普及の高まりによるデータには、従来の分析技術では発見できない隠れたパターンが含まれているため、分析の利用拡大が必要です。We Are Socialの報告によると、昨年の中国と米国のアクティブなソーシャルネットワークの普及率はそれぞれ64.6%と72.3%であり、分析が必要な大量のデータが生成されていることを示しています。全国の企業がデータ分析のアウトソーシングを選択することを奨励しています。
  • TCSは分析サービスから20億米ドルを生み出し、インドは分析市場でトップの収益を上げています。TCS、Genpact、Wiproに代表されるIndia Inc.のような企業も、このセグメントに幅広く投資し、利用可能なサービスの幅を広げています。さらに、インドの分析収益の約47％は米国への輸出によるものであるのに対し、2位の英国はアウトソーシング収益270億米ドル全体の9.6％を生み出しています。
  • 中国では、現在進行中のCOVID-19との戦いを含め、政府の施策決定を支援するため、広範なデータ分析とハイテクが広範囲に採用されました。先進的データ分析により、データプラットフォームに基づいて人の流れのパス・マップが作成され、特に湖北省やその他の流行地域に出入りした個人について、これらの個人が誰と密接に接触していたかを特定しました。これらのマップは、過去14日間にコロナウイルスの陽性反応が出た人の動きを追跡したものです。この地図は、過去14日間にコロナウイルス陽性と判定された人々の動きを追跡したものです。この発見により、地元政府と地域社会は防御策を講じることができました。

データ分析アウトソーシング産業概要

データ分析アウトソーシング市場は細分化されており、様々なベンダーが大企業や中小企業にビジネスプロセスソリューションを提供しています。企業が生成するビッグデータの量が増えるにつれ、企業データの管理やデータインテリジェンスサービスを提供するベンダーが増えています。市場の技術的進歩も企業にサステイナブル競争優位性をもたらしており、市場では複数の提携や合併も見られます。

  • 2023年6月-ビジネスを変革する成果の提供に注力する世界のプロフェッショナルサービス企業であるGenpactは、Google Cloudと協業し、実用的なビジネス洞察を推進するための生成AIの採用を活用するなど、企業が人工知能（AI）戦略を加速できるよう支援すると発表しました。

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
  • COVID-19が市場に与える影響
  • 産業の魅力-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
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
    • 代替品の脅威
  • 産業バリューチェーン分析
  • 市場促進要因
    • 生成されるデータの量と種類の増加
    • BFSIにおけるデータ分析アウトソーシングの採用増加
  • 市場課題
    • 熟練した専門家の不足

第5章 市場セグメンテーション

  • タイプ
    • CRM分析
    • サプライチェーン分析
    • リスク分析
    • 財務分析
    • その他
  • エンドユーザー産業
    • 小売
    • 自動車
    • 製造業
    • BFSI
    • IT・通信
    • 石油・ガス
    • その他
  • 地域
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 南米
    • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Accenture PLC
    • Capgemini SE
    • Cognizant Technology Solutions Corp.
    • Genpact Ltd.
    • Gramener
    • IBM Corporation
    • Infosys Ltd.
    • Mu Sigma Inc.
    • Opera Solutions LLC
    • Tata Consultancy Services Ltd.
    • Wipro Ltd.
    • WNS Global Services Private Limited
    • ZS Associates Inc.
  • ベンダーランキング分析

第7章 投資分析と将来展望

目次
Product Code: 58983

The Data Analytics Outsourcing Market size is estimated at USD 10.89 billion in 2025, and is expected to reach USD 47.65 billion by 2030, at a CAGR of 34.33% during the forecast period (2025-2030).

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Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning technology has replaced humans in many aspects of data analytics, thus, requiring less input from human manual work. Therefore, the nature of data analytics outsourcing skews toward how humans can effectively create and train a machine learning model rather than how businesses could manage an offshore team.

Key Highlights

  • According to IBM, the last two years have created over 90% of the world's data. And while there is a talent gap, analytics solutions are expanding because they are being accepted by a variety of sectors, including BFSI and retail, to mention a few. For instance, it has been noted that FMCG firms struggle with inconsistent sales performance due to a lack of diagnostic analytics, the ability to pinpoint what terrible bad performance is, or the capacity to produce precise sales forecasts.
  • The manufacturer needed money and time to expand internal data analytics to gain quick insight, they turned to analytics outsourcing before the COVID-19 outbreak, and many organizations were outsourcing their data operations; the crisis accelerated this practice even further-additionally, businesses investing a significant portion of their IT budgets in cybersecurity initiatives. DataScience blog reports that a recent survey revealed that 37% of corporate leaders claimed they were already preparing to reduce the budgets for their IT departments. The same study discovered that 28% of companies want to relocate some of their data analytics programs overseas.
  • Large-scale data production has prompted businesses to look for insights, including consumer segmentation, understanding of preferences within each category, staying up to speed with changes in behavior, and customization. Due to increased internet usage, organizations have access to a vast amount of structured and unstructured data. Due to these advantages, multinational corporations now have their big data evaluated for practical knowledge.
  • Adoption also included cloud migration because these capabilities complement the ability to gather Big Data and are intrinsic to cloud features like scalability, agility, cost-effective storage options, and access to massive processing power. In addition, cloud computing technology is now widely used, and the cloud's seamless connectivity makes it available and encourages the development of Big Data Byce to the annual State of the Cloud Report from Right Scale, 78% of firms use hybrid cloud, compared to 19% who use public cloud. Consequently, the development of cloud technology is accelerating the development of the industry under investigation.

Data Analytics Outsourcing Market Trends

Increasing Adoption of Data Analytics Outsourcing in BFSI is Driving the Market

  • In the banking sector, data analytics may be used for various things, from enhancing cybersecurity to lowering customer attrition. Even more data from external sources, such as trade, regulatory, and social media involvement, can be accessed by banks and used for their operations after being processed and evaluated. For instance, Redwood Credit Union in Santa Rosa, California, discovered that social data was crucial for providing auto loans. It previously considered a member's credit score and history of auto purchases when extending preapproval for such loans every two years. It soon learned that there was a far more trustworthy indicator and changed how frequently preapprovals were granted.
  • Big Data has a tremendous impact on banks' customer-facing and back-of-house activities. It is essential for performing risk management tasks, which include determining the probability that a given transaction will be fraudulent or pose a credit risk. For each transaction, data analytics systems can examine thousands of variables, such as applicants' credit histories, prior loan activity, past credit card activity, or specific things in their credit histories. This enables bank employees to make informed forecasts about interactions' risk aspects. The default likelihood of roughly 9.5 million mortgages was calculated by Bank of America's Corporate Investment Group (CIG) using a data analytics method, cutting the computation time from 96 to 4 hours.
  • The Financial Conduct Authority and the Bank of England updated the public on their attempts to alter data collection last year. The paper suggests significant data collection advancements over the following ten years to give authorities better data while lessening the strain on businesses. The vision statement for modifying data collection from the Bank and FCA best captures this goal: "that they get the data they need to perform their mission, at the lowest possible cost to the business.
  • Additionally, during the ABA Conference for Community Bankers, the Bank of Botetourt, Farmers Bank of Appomattox, and Select Bank & Trust announced their selection of KlariVis, a unique and exclusive data analytics software platform created by bankers for bankers. By locating and making accessible community financial institutions' revolutionary data, KlariVis enables them to make more strategic and knowledgeable decisions. Banks like Select Bank & Trust benefit from better and immediate insight into variables like deposit, loan, and revenue growth because of KlariVis' automatic compilation and aggregation of actionable data. Community banks may use data to drive decisions across the board, giving them a significant edge over rivals in the current market.

Asia-Pacific Region is Expected to Witness Fastest Growth

  • Big Data analytics is being rapidly adopted to predict future activity, trends, and customer behaviors. Big Data analytics identifies existing insights, creates connections between data points and sets, and cleans the data. Major IT companies and analytics organizations in the area are establishing ML practices and creating vertically-specific AI solutions, which AI/ML and analytical models reinforce.
  • Growing usage of analytics is necessary since the data from rising social penetration contains hidden patterns that can't be found using conventional analytics techniques. We Are Social reports that the active social network penetration in China and the US last year was 64.6% and 72.3%, respectively, demonstrating a significant volume of data generation necessitating analytics. Businesses nationwide are encouraged by this to choose data analytics outsourcing.
  • With TCS producing USD 2 billion from analytics services, India has been the analytics market's top revenue producer. Companies like India Inc., led by TCS, Genpact, and Wipro, also invest extensively in this field, broadening the services available. Additionally, about 47% of India's analytics revenues come from exports to the US, whereas the UK, which is in second place, generates 9.6% of its overall USD 27 billion in outsourcing revenue.
  • Extensive data analysis and high-tech were extensively employed in China to assist governmental policy decisions, including the ongoing battle against COVID-19. Advanced data analytics generated a path map for people flow based on the data platform, specifically for individuals who entered and exited Hubei Province or other outbreak areas to determine who these individuals had been in close contact with; these maps followed the movement of those who had tested positive for the coronavirus in the previous 14 days. The local government and community could implement defensive measures because of these findings.

Data Analytics Outsourcing Industry Overview

The Data Analytics Outsourcing Market is fragmented, with various vendors providing business process solutions for big companies and SMEs. As the amount of big data enterprises generate increases, more vendors are contacted to manage enterprise data and provide data intelligence services. Technological advancements in the market are also bringing sustainable competitive advantages to companies, and the market is also witnessing multiple partnerships and mergers.

  • June 2023 - Genpact, a global professional services firm focused on delivering outcomes that transform businesses, announced it is working with Google Cloud to help businesses accelerate artificial intelligence (AI) strategies, including taking advantage of generative AI's adoption to drive actionable business insights.

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 Impact of COVID-19 on the market
  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Consumers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Intensity of Competitive Rivalry
    • 4.3.5 Threat of Substitute Products
  • 4.4 Industry Value Chain Analysis
  • 4.5 Market Drivers
    • 4.5.1 Increasing Volume and Variety of Data being Generated are the Major Driving Factors for this Industry
    • 4.5.2 Increasing Adoption of Data Analytics Outsourcing in BFSI
  • 4.6 Market Challenges
    • 4.6.1 Lack of Skilled Professionals

5 MARKET SEGMENTATION

  • 5.1 Type
    • 5.1.1 CRM Analytics
    • 5.1.2 Supply Chain Analytics
    • 5.1.3 Risk Analytics
    • 5.1.4 Financial Analytics
    • 5.1.5 Other Types
  • 5.2 End-user Industry
    • 5.2.1 Retail
    • 5.2.2 Automotive
    • 5.2.3 Manufacturing
    • 5.2.4 BFSI
    • 5.2.5 IT and Telecom
    • 5.2.6 Oil & Gas
    • 5.2.7 Other End-user Industries
  • 5.3 Geography
    • 5.3.1 North America
    • 5.3.2 Europe
    • 5.3.3 Asia Pacific
    • 5.3.4 South America
    • 5.3.5 Middle East and Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Company Profiles
    • 6.1.1 Accenture PLC
    • 6.1.2 Capgemini SE
    • 6.1.3 Cognizant Technology Solutions Corp.
    • 6.1.4 Genpact Ltd.
    • 6.1.5 Gramener
    • 6.1.6 IBM Corporation
    • 6.1.7 Infosys Ltd.
    • 6.1.8 Mu Sigma Inc.
    • 6.1.9 Opera Solutions LLC
    • 6.1.10 Tata Consultancy Services Ltd.
    • 6.1.11 Wipro Ltd.
    • 6.1.12 WNS Global Services Private Limited
    • 6.1.13 ZS Associates Inc.
  • 6.2 Vendor Ranking Analysis

7 INVESTMENT ANALYSIS AND FUTURE OUTLOOK