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市場調査レポート
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1641936

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・統計、成長予測（2025年～2030年）

Data Science Platform - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 207 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=146.08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・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 207 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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概要

データサイエンスプラットフォームの市場規模は2025年に125億4,000万米ドルと推定され、予測期間（2025-2030年）のCAGRは23.5%で、2030年には360億1,000万米ドルに達すると予測されます。

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データサイエンスは、データセットを価値あるリソースに変換し、実用的な洞察によってビジネス価値を高めるためのソリューションを組織に提供するために台頭してきています。企業や組織の数が飛躍的に増加する中、データサイエンスはビジネスの様々な局面で不可欠なものとなりつつあり、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、組織がデータを管理、アクセス、分析できるようにする一連のツールとサービスを提供し、データ分析プロセスの合理化とデータ分析能力の拡張を可能にします。データサイエンスプラットフォームの採用は、予測分析から機械学習プロセスの自動化、情報に基づく意思決定、データのより良い活用といった利点により拡大しています。
  • 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、企業が社内のデータサイエンス・リソースを強化することがますます重視されるようになり、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。多くの企業にとって、重要なニーズを満たし、ビジネスの望ましい成果を得るためにアナリティクス能力を拡張するのに役立つため、DSaaS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、企業は、既存のデータセットに基づく新しいデータや、まったく新しい形式のデータなど、非常に大量のデータを受け取るようになっています。そのため、これらのデータを活用するために、企業は自社の要件に適合したデータサイエンス・ソリューションの導入に動いています。
  • 熟練した人材の不足から生じる主な障害の1つは、組織が生成する膨大な量のデータから意味のある洞察を導き出せないことです。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・解釈できるように設計されているが、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ギャップを埋めるのに苦労しています。
  • COVID-19の大流行は、ビジネスや産業のデジタル化を加速させ、データ主導の洞察に対するニーズの急増につながった。さまざまな分野の組織が、リソースやリスク管理、顧客行動に関して十分な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を活用するようになった。さらに、リモートワークへのシフトがクラウドベースのデータサイエンスプラットフォームやツールの導入に拍車をかけ、データサイエンティストは場所を問わず効果的なコラボレーションができるようになった。このような柔軟性とアクセシビリティが、データサイエンスの専門知識に対する需要をさらに高めました。

データサイエンスプラットフォーム市場動向

中小企業が大きな成長を遂げる

  • 中小企業の従業員数は100人未満であるのに対し、中堅企業の従業員数は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活用することです。中小企業はデータ分析を活用して、購買意欲のある特定の消費者層を特定することができます。データ主導の産業成長とは、販売、業績、業務などを強化するための根拠に基づいた結論を出すことであり、これを通じて企業は持続可能な開発を達成することができます。
  • 中小企業は限られたリソースで事業を行うことが多く、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な情報に基づいた意思決定を行い、リスクを軽減できるようにします。プラットフォームは、中小企業が業務やサプライチェーンにおける非効率性を特定し、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のサプライチェーンエコシステムにおける中小企業（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活用し、データベースの融資ソリューションを提供することで、サプライヤーの運転資金要件を満たすことを支援します。
  • クラウドの採用は市場の成長を後押しすると予想されます。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、活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スケーラビリティを提供するため、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増減できます。2023年11月、AnniQは中小企業の戦略的能力をサポートするデータ分析に特化した新サービスを開始しました。このサービスは、中小企業の事業運営におけるデータとの関わり方と活用方法を強化することを目的としており、実用的な洞察を提供し、戦略的実行を促進することに重点を置いています。

北米が大きな市場シェアを占める

  • データ量の増大と複雑化に後押しされ、米国はデータサイエンスプラットフォームの革新と世界市場での地位の強化を続けています。高度なアナリティクス、人工知能（AI）、機械学習（ML）といった先進技術の市場導入は、国民経済にも直接的な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年には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、大量のデータを管理し、抽出されたデータに基づいてソリューションを改善する、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。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化・多様化しています。そのため、従来の方法ではデータから洞察を分析・抽出することが難しくなっています。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・分析するためのツールとインフラを提供します。
  • 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、同国は第4次産業革命の瀬戸際にあり、大規模生産においてデータが活用される一方で、サプライチェーン全体を通じて多種多様な製造システムとデータが統合されています。このため、同国では先端技術の導入が加速しています。
  • この地域の政府も、市場の最新技術の成長を支援するイニシアチブをとることで、ロボット工学の採用を促進しています。例えば米国連邦政府は、国産ロボットの製造能力を強化し、この分野の研究活動を奨励するため、国家ロボット工学構想（NRI）プログラムを立ち上げました。このようなイニシアチブは、市場成長に明るい展望をもたらすと期待されています。
  • さらに、ヘルスケア、人工知能、再生可能エネルギーなどの分野でカナダが研究とイノベーションに力を入れていることも、複雑なデータセットを分析して研究上の洞察を得るための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。カナダのハイテク産業は隆盛を極めており、技術的ノウハウの誘致にも力を入れています。銀行、ヘルスケア、金融、保険、メディア・エンターテインメント、テレコム、eコマースなど、有能なデータサイエンティストやAIの専門家を必要とするセクターが増加しています。専門家は今、その数を上回る需要があります。技術力の拡大とハイエンドITソリューション、AI、MLへの需要が、カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場を牽引します。

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固定的であり、高い製品差別化、製品普及レベルの拡大、技術の急速な進歩によって競争優位性を維持することが難しく、継続的なソリューションの採用と革新を余儀なくされていることが特徴です。主なプレーヤーには、Alteryx、IBM Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、SAS、Alteryx、Microsoft Corporationなどがあります。

  • 2023年11月-IBMはAmazon Web Services（AWS）と協業し、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS） for Db2の一般提供を開始しました。Amazon RDSは、データベースの顧客がハイブリッドクラウド環境全体で人工知能（AI）ワークロードのデータ管理を容易にできるように設計されたフルマネージドクラウドサービスです。これにより、ユーザーはAWS上で同社の統合データとAI機能の数々を活用し、データ管理とAIワークロードの拡張を行うことができるようになります。
  • 2023年8月-Google CloudとNVIDIAは、AIコンピューティング、ソフトウェア、サービスを進化させ、顧客がジェネレーティブAI用の大規模モデルを構築・展開し、データサイエンスのワークロードを高速化するためのパートナーシップ拡大を発表。このパートナーシップは、NVIDIAの技術に基づいて構築されたGoogle Cloudの製品でAIスーパーコンピュータを簡単に実行できるようにするなど、世界最大級のAI顧客にエンドツーエンドの機械学習サービスを提供します。

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
    • 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
  • 展開別
    • 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 12.54 billion in 2025, and is expected to reach USD 36.01 billion by 2030, at a CAGR of 23.5% during the forecast period (2025-2030).

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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