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市場調査レポート
商品コード
1435869
自律型データプラットフォーム：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）Autonomous Data Platform - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029) |
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価格
| 自律型データプラットフォーム：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年） |
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出版日: 2024年02月15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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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
- 目次
概要
自律型データプラットフォームの市場規模は、2024年に17億7,000万米ドルと推定され、2029年までに44億6,000万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20.33％のCAGRで成長します。
コグニティブコンピューティングテクノロジーと高度な分析の導入の増加、および複雑で非構造化されたデータの量の増加が市場の成長を推進しています。世界中で、人々は今後数年間で発展するであろう情報を交換しています。 Domo Inc.は、2020年末までに地球上のすべての人に対して毎秒 1.7 MBのデータが作成されると推定しています。さらに、中小企業からの自律型データプラットフォームに対する需要の高まりとクラウドテクノロジーの導入の加速が、この市場の成長の決定要因となっています。
主なハイライト
- ビッグデータは、今日企業によって広く利用されているテクノロジーの1つであることが判明しました。自律的なデータプラットフォームはビッグデータインフラストラクチャを制御し、最適化します。 Salesforceの最新のショッピングインデックスによると、デジタルコマースは2018年第4四半期に前年比13%の割合で成長し、小売eコマースの売上高は2020年までに4兆米ドルを超えると予測されています。米国国勢調査局の報告によると、87% 2019年にデジタルチャネルでの検索を開始した米国の顧客の割合は、前年の71%から増加しました。これには、クラウドのビッグデータサービスの利用を強化することが求められます。
- テクノロジーがもたらす利点により、クラウドコンピューティングの導入が加速しています。 Forbesによると、クラウドコンピューティングの市場は2020年までに1,600億米ドルに増加し、19%の成長率を達成すると予想されています。クラウドベースの導入は、予測期間中に大幅な成長が見込まれます。クラウドプラットフォームによって提供されるコラボレーション、スケーラビリティ、および費用対効果の強化により、クラウドベースの自律型データプラットフォームの需要が促進されると予想されます。
- インターネットの普及により、デバイスと自律型データツールの数が増加します。このデータ増加の主な理由はインターネットにあります。 Cisco VNIレポートによると、2022年にはインターネット加入者は約48億人となり、世界人口の60%に達すると予想されています。 Cisco VNI Global IP Traffic Forecastによると、データ消費量増加のもう1つの重要な要因は、世界の平均Wi-Fi速度の上昇であり、アジア太平洋では2022年に2017年と比較して2倍以上に達することが求められています。
- しかし、複雑な分析プロセス、熟練した訓練を受けた専門家の不足、品質と安全性の同期の維持に関連する問題が、この市場の成長を制限する要因となっています。さらに、コグニティブコンピューティングテクノロジーの人気の高まりと高度な分析のニーズの高まりにより、市場の成長に十分な機会がもたらされます。
- ビッグデータ分析業界、ひいては自律型データプラットフォーム市場に対するCOVID-19症の影響の成長を促進する主な要因は、デジタルトランスフォーメーションの需要の増加、分析への投資の増加、リモートサービスと位置データの需要の増加、およびリアルデータの需要の増加です。時間情報は、COVID-19症の蔓延を追跡および監視します。
- 特に、COVID-19感染症のパンデミック中は、感染拡大を阻止し、企業の存続を支援する取り組みも含めて、このインテリジェンスをほぼリアルタイムで抽出、視覚化、実行する必要性がますますミッションクリティカルな目標になりつつあり、それが後押しされています。
自律型データプラットフォーム市場動向
小売業界は大幅な成長を記録すると予想される
- インターネットの利用が増えるにつれて、小売業界はより顧客中心になってきました。テクノロジーの進歩により、この業界でも消費者の行動の変化が加速しています。その結果、自律型データプラットフォームは小売業界の重要な部分となり、小売業者が競争の激しい市場で顧客ロイヤルティの向上を達成できるように支援しています。このプラットフォームは、小売業者が顧客のショッピングジャーニーをリアルタイムで追跡するのに役立ち、小売業者が顧客のニーズと要件を理解し、それに対処できるようになります。
- ビッグデータはAIを強化するため、AIは今後も小売および消費財業界に進出し続けることになります。世界の多くのビッグデータ企業は、マーケティング担当者、小売業者、電子商取引企業のデータ管理を支援して、顧客エンゲージメントをパーソナライズし、在庫を予測し、地域内の顧客をセグメント化できるようにすると主張しています。
- MapR Technologiesは、小売業者がオンラインおよびオフラインのさまざまな顧客データのeコマース、販売時点情報管理（POS）システム、クリックストリームデータ、電子メール、ソーシャルメディア、電話の保存、統合、分析を支援する自律型データプラットフォームを提供しています。センターレコード-すべてが1つの中央リポジトリにあります。ウォルマートはデジタル変革を経験しています。現在、世界で最も大規模なプライベートクラウドシステムの開発が進められており、1時間あたり2.5ペタバイトのデータを管理できるとされています。
- IBMによると、小売業者の62%がビッグデータの使用が競争上の優位性をもたらしていると報告しています。業界は、予測期間中にビッグデータテクノロジーの採用が大幅に増加し、それによって自律型データプラットフォーム市場の成長にプラスの影響を与えると予想されます。
- 小売業界には、構造化データと非構造化データを含むさまざまな種類のデータをさまざまなソースからリアルタイムで収集するための強力な自律データプラットフォームが必要です。この業界が直面する重大な課題には、オムニチャネルエクスペリエンスと消費者のリアルタイム追跡の需要が含まれます。自律型データプラットフォームとサービスはこれらの課題に効率的に対処するのに役立つため、小売業者によるそれらの採用は今後数年間で増加すると予想されます。
北米が最大の市場シェアを握る
- 北米におけるインターネットとモバイルデバイスの広範な普及により、企業がこの地域のチャネルパートナー、クライアント、その他の利害関係者と接触できる可能性が生まれました。ビジネスパートナーやクライアントとつながり、クライアントのビジネスニーズに応じてカスタマイズされたコンテンツを提供するためのモバイルデバイスやソーシャルメディアプラットフォームの普及により、企業は自律型データプラットフォームやサービスを採用するようになりました。
- アメリカの多国籍企業インテルは、ビッグデータに有意義な価値を見出しています。同社はビッグデータを利用してチップをより迅速に開発し、製造上の欠陥を認識し、セキュリティ上の脅威について情報を提供しています。ビッグデータを採用することで、同社は予測分析を容易にし、品質を向上させながら品質保証支出を約3,000万米ドル節約することができました。ホワイトハウスもビッグデータプロジェクトに約2億米ドルを投資しています。また、この国には調査対象市場に膨大な数の専門家がおり、予測期間中に成長する大きな可能性があります。
- 米国の小売業者の成長により、サプライチェーン管理への投資が促進されると予想されており、顧客体験の向上に熱心に取り組んでいます。ビッグデータアプリケーションと自律型データプラットフォームは、両方を達成するのに役立ちます。米国商務省が発表した四半期電子商取引統計によると、顧客は2019年に米国の販売者とオンラインで6,017億5,000万米ドルを支出し、前年の5,236億4,000万米ドルから14.9%増加し、これはオンライン売上高が報告された2018年よりも高い成長率となった。商務省は前年比13.6％増加しました。その結果、米国の小売業者の間でビッグデータの使用、ひいては自律型データプラットフォームの使用も大幅に増加すると予想されます。
- 企業は、機械学習テクノロジーベースのソフトウェアとサービスを使用して、最も信頼性の高いエンドユーザーエクスペリエンスを提供し、最高のサービスを提供することに重点を置いています。彼らは自律型データプラットフォームを活用して顧客関連データを分析し、顧客の購買行動、季節需要、製品需要などのパラメーターを見つけます。独立したデータプラットフォームの出現により、マーケティング担当者はさまざまなソースからの顧客データを1つのプラットフォームに一元管理できるため、統合作業にかかる時間を節約できます。
自律型データプラットフォーム業界の概要
自律型データプラットフォーム市場には、IBM、Microsoft、Teradata Corporationなどの市場を独占する主要なレガシープレーヤーが集中しています。企業は従業員や顧客のデータのプライバシーと管理を懸念しているため、新規参入者よりも既存のベンダーを信頼します。データの急増により、Oracle、MapR、AWSなどのデータ管理プラットフォームベンダーは、ITチームのプロセスの簡素化と管理を支援する自律型データプラットフォームの開発と設計を推進しています。自律型データプラットフォームのプロバイダーは、市場範囲を拡大し、新しい市場での存在感を高めるために互いに競争しています。
- 2020年 6月- 主要なPythonデータサイエンスプラットフォームのプロバイダーであるAnaconda, Inc.とIBM Watsonは、企業によるAIオープンソーステクノロジーの導入を簡素化するための新たな提携を発表しました。両社は協力することでイノベーションを促進し、多くの企業が直面しているAIとデータサイエンスのスキルギャップに対処することを計画しています。 Anaconda Team Editionリポジトリーは、IBM Cloud Pak for Data上のIBM Watson Studioと統合され、組織があらゆるクラウドにわたってAIオープンソース・テクノロジーの導入をより適切に管理し、迅速化できるようになります。
- 2020年 2月- オラクルは、Oracle Cloud Data Science Platformの利用可能性を発表しました。その中核となるのがOracle Cloud Infrastructure Data Scienceであり、企業が機械学習モデルを共同で構築、トレーニング、管理、デプロイしてデータサイエンスプロジェクトの成功を促進できるように支援し、共有プロジェクト、モデルカタログ、チームのセキュリティポリシー、再現性、監査可能性。
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の定義
- 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
- コグニティブコンピューティングテクノロジーと高度な分析の採用の拡大
- 相互接続された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の量の増大
- 市場抑制要因
- 熟練した専門家のサービスを必要とする複雑な分析プロセス
- 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
- 新規参入業者の脅威
- 買い手の交渉力
- 供給企業の交渉力
- 代替製品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の激しさ
- 業界のバリューチェーン分析
- COVID-19症が自律型データプラットフォーム市場に与える影響の分析
第5章 市場セグメンテーション
- 組織規模別
- 大企業
- 中小企業
- 導入タイプ別
- パブリッククラウド
- プライベートクラウド
- ハイブリッドクラウド
- エンドユーザー別業種別
- BFSI
- ヘルスケアとライフサイエンス
- 小売および消費財
- メディアと通信
- その他のエンドユーザー業種（政府機関、製造業）
- 地域
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋地域
- ラテンアメリカ
- 中東とアフリカ
第6章 競合情勢
- 企業プロファイル
- Oracle Corporation
- International Business Machines Corporation
- Amazon Web Services
- Teradata Corporation
- Qubole Inc
- MapR Technologies, Inc.
- Alteryx Inc.
- Ataccama Corporation
- Cloudera, Inc.
- Gemini Data Inc.
- Datrium, Inc.
- Denodo Technologies
- Paxata, Inc.
- Zaloni Inc.
第7章 投資分析
第8章 市場機会と将来の動向
目次
Product Code: 70342
The Autonomous Data Platform Market size is estimated at USD 1.77 billion in 2024, and is expected to reach USD 4.46 billion by 2029, growing at a CAGR of 20.33% during the forecast period (2024-2029).
The growing adoption of cognitive computing technology and advanced analytics as well as the rising volume of complex and unstructured data drive market growth. Across the world, people are swapping information that is going to develop in the coming years. Domo Inc. estimated that 1.7MB of data will be created every second for every person on earth by 2020 end. Additionally, rising demand for autonomous data platforms from SMEs and accelerating adoption of cloud technology are the determinants for the growth of this market.
Key Highlights
- Big Data has turned out to be one of the widespread technologies being utilized by companies today. An autonomous data platform controls and optimizes the big data infrastructure. According to the most contemporary Shopping Index of Salesforce, digital commerce grew at a rate of 13% year-over-year in Q4 2018, and projected retail e-commerce sales exceeding USD 4 trillion through 2020. The US Census Bureau reported that 87% of the US customers began their hunt in digital channels in 2019, up from 71% the previous year. This calls for enhanced use of big data services for the cloud.
- Owing to the advantages the technology grants, cloud computing is witnessing an accelerated development in its adoption. According to Forbes, the market for cloud computing will increase to USD 160 billion by 2020, achieving a growth rate of 19%. Cloud-based deployment anticipated to have meaningful growth during the forecast period. Enhanced collaboration, Scalability, and cost-effectiveness offered by the cloud platform are expected to encourage the demand for cloud-based autonomous data platforms.
- The propagation of the Internet will feed this increase in the number of devices and autonomous data tool. The Internet happens to the principal reason for this growth in data. According to the Cisco VNI report, there will be about 4.8 billion internet subscribers in 2022, 60% of the global population. According to Cisco VNI Global IP Traffic Forecast, the other significant factor for the increase in consumption of data will be the rise in global average Wi-Fi speeds that are exacted to more than double in Asia-Pacific in 2022 as compared to 2017.
- However, complicated analytical process, lack of skilled and trained professional, and problem associated with the maintaining sync between quality and safety acts as a restricting factor for this market growth. Moreover, growing popularity of cognitive computing technology and the increasing need for advanced analytics will provide adequate opportunities for the growth of the market.
- The principal factors driving the growth of COVID-19 impact on the Big Data Analytics industry and hence Autonomous Data Platform Market are increasing demand for digital transformation, increased investments in analytics, growing demand for remote services and location data, and increasing need for real-time information track and monitor the COVID-19 spread.
- Especially during the COVID-19 pandemic - including efforts to contain its spread and help businesses stay afloat - the need to extract, visualize, and execute this intelligence in near-real-time is increasingly becoming a mission-critical objective, thus giving a boost to the Autonomous Data Platform Market.
Autonomous Data Platform Market Trends
Retail Vertical is Expected to Register a Significant Growth
- With the growing use of the Internet, the retail vertical has become more customer-centric. Advancements in technologies have also made this vertical witness the accelerated changes in consumers' behavior. Consequently, the autonomous data platform has become an essential part of the retail vertical, assisting retailers to attain improved customer loyalty in the highly competitive market. The platform helps retailers track customers' shopping journeys in real-time, thus enabling retailers to understand and address their customers' needs and requirements.
- Big data powers AI, and so it follows that AI would continue to find its way into the retail & consumer goods industry. Many big data companies globally claim to assist marketers, retailers, and eCommerce companies in managing their data so that it would allow them to personalize customer engagement, forecast inventory, and segment customers in the region.
- MapR Technologies is offering an Autonomous Data Platform, which helps retailers store, integrate, and analyze the wide variety of online and offline customer data e-commerce transactions, point of sale (POS) systems, clickstream data, email, social media, and call center records - all in one central repository. Walmart is experiencing a digital transformation. It is in the process of developing the world's most extensive private cloud system, which is supposed to have the capacity to manage 2.5 petabytes of data every hour.
- According to IBM, 62% of retailers report that the use of Big Data is giving them a competitive advantage. It is expected that the industry will witness significant growth in the adoption of Big Data technology over the forecast period, thereby positively impacting the Autonomous Data Platform market's growth.
- The retail sector needs a strong autonomous data platform to collect different data types, including structured and unstructured, from various sources in real-time. The significant challenges faced by this vertical include the demand for omnichannel experience and the tracking of consumers in real-time. As autonomous data platforms and services help efficiently address these challenges, their adoption by retailers is expected to increase in the coming years.
North America to Hold the Largest Market Share
- The extensive penetration of the Internet and mobile devices in North America has created possibilities for enterprises to reach out to channel partners, clients, and other stakeholders in the region. The widespread use of mobile devices and social media platforms to connect with business partners and clients for giving customized content as per the business necessities of clients has prompted businesses to embrace autonomous data platforms and services.
- American multinational corporation, Intel is finding meaningful value in big data. The firm uses big data to develop chips quicker, recognize manufacturing glitches, and inform about security threats. By adopting Big Data, the firm has been able to facilitate predictive analysis and save around USD 30 million on its Quality Assurance spend while still increasing quality. The White House has also invested around USD 200 million in big data projects. The country also has a huge number of professionals in the studied market, which offers a vast potential to grow over the forecast period.
- The US retailer's growth is expected to foster their investment in the supply chain management and are rigorously trying to enhance the customer experience. Big data applications and Autonomous data platform can help them in achieving both. Customers spent USD 601.75 billion online with U.S. merchants in 2019, up 14.9% from USD 523.64 billion the prior year, according to the U.S. Department of Commerce quarterly ecommerce figures released, and that was a higher growth rate than 2018, when online sales reported by the Commerce Department rose 13.6% year over year. As a result, the use of big data and hence Autonomous data platform is also expected to rise significantly among the US retailers.
- Companies focus on offering the most reliable end-user experience and providing the best services by using machine-learning technology-based software and services. They leverage the autonomous data platform to analyze customer-related data and to find parameters such as customers' buying behavior, seasonal demand, and product demand. With the advent of independent data platforms, marketers can centralize customers' data from different sources at one platform, thereby saving hours of integration work.
Autonomous Data Platform Industry Overview
The Autonomous Data Platform Market is concentrated with major legacy players dominating the market like IBM, Microsoft, and Teradata Corporation. Since companies are concerned regarding the privacy and management of their employee/customer data, they trust established vendors more rather than new entrants. The proliferation of data has pushed data management platform vendors, such as Oracle, MapR, and AWS, to develop and design autonomous data platforms that help IT teams simplify and manage processes. The autonomous data platform providers are competing with each other to expand their market coverage and increase their presence in newer markets.
- June 2020 - Anaconda, Inc. provider of the leading Python data science platform and IBM Watson announced a new collaboration to help simplify enterprise adoption of AI open-source technologies. By working together, the two companies plan to help fuel innovation and address the AI and data science skills gap that many enterprises face. Anaconda Team Edition repository will be integrated with IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data, enabling organizations to better govern and speed the deployment of AI open-source technologies across any cloud.
- Feb 2020 - Oracle announced the availability of the Oracle Cloud Data Science Platform. At the core is Oracle Cloud Infrastructure Data Science, helping enterprises to collaboratively build, train, manage and deploy machine learning models to increase the success of data science projects, helping improve the effectiveness of data science teams with capabilities like shared projects, model catalogs, team security policies, reproducibility and auditability.
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 Growing Adoption of Cognitive Computing Technology and Advanced Analytics
- 4.2.2 Expanding Volume of Unstructured Data Due to the Phenomenal Growth of Interconnected Devices and Social Media
- 4.3 Market Restraints
- 4.3.1 Complex Analytical Process Requiring Skilled Professionals Services
- 4.4 Industry Attractiveness - 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 Industry Value Chain Analysis
- 4.6 Analysis on the impact of COVID-19 on the Autonomous Data Platform Market
5 MARKET SEGMENTATION
- 5.1 By Organization Size
- 5.1.1 Large Enterprises
- 5.1.2 Small and Medium-Sized Enterprise
- 5.2 By Deployment Type
- 5.2.1 Public Cloud
- 5.2.2 Private Cloud
- 5.2.3 Hybrid Cloud
- 5.3 By End-user Vertical
- 5.3.1 BFSI
- 5.3.2 Healthcare and Life Sciences
- 5.3.3 Retail and Consumer Goods
- 5.3.4 Media and Telecommunication
- 5.3.5 Other End-User Verticals (Government, Manufacturing)
- 5.4 Geography
- 5.4.1 North America
- 5.4.2 Europe
- 5.4.3 Asia Pacific
- 5.4.4 Latin America
- 5.4.5 Middle East & Africa
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 6.1 Company Profiles
- 6.1.1 Oracle Corporation
- 6.1.2 International Business Machines Corporation
- 6.1.3 Amazon Web Services
- 6.1.4 Teradata Corporation
- 6.1.5 Qubole Inc
- 6.1.6 MapR Technologies, Inc.
- 6.1.7 Alteryx Inc.
- 6.1.8 Ataccama Corporation
- 6.1.9 Cloudera, Inc.
- 6.1.10 Gemini Data Inc.
- 6.1.11 Datrium, Inc.
- 6.1.12 Denodo Technologies
- 6.1.13 Paxata, Inc.
- 6.1.14 Zaloni Inc.
