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市場調査レポート
商品コード
1920855

データサイエンスプラットフォームの世界市場(~2035年):コンポーネントタイプ別、展開タイプ別、用途タイプ別、業界タイプ別、地域別、業界動向、予測

Data Science Platform Market, Till 2035: Distribution by Type of Component, Type of Deployment, Type of Application, Type of Vertical, and Geographical Regions: Industry Trends and Global Forecasts


出版日
発行
Roots Analysis医薬品関連専門
ページ情報
英文 174 Pages
納期
7~10営業日
カスタマイズ可能
データサイエンスプラットフォームの世界市場(~2035年):コンポーネントタイプ別、展開タイプ別、用途タイプ別、業界タイプ別、地域別、業界動向、予測
出版日: 2026年01月26日
発行: Roots Analysis
ページ情報: 英文 174 Pages
納期: 7~10営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

データサイエンスプラットフォーム市場の概要

世界のデータサイエンスプラットフォームの市場規模は、現在の1,380億米ドルから2035年までに1兆6,780億米ドルに達すると推定され、2035年までの予測期間にCAGRで25.47%の成長が見込まれます。

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データサイエンスプラットフォーム市場:成長と動向

デジタルトランスフォーメーションが加速し、スマートデバイスがますます普及する中、データサイエンスプラットフォーム市場は著しい成長を示しています。データサイエンスプラットフォームとは、データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアがデータドリブンソリューションを構築、展開、管理するための、ツール、フレームワーク、インフラを提供する包括的なソフトウェアおよびソリューションと定義されます。これらのプラットフォームにより、データサイエンティストはデータ探索や特徴量エンジニアリングからデータ可視化に至るまで、幅広い活動を実施することが可能となります。企業がデータアナリティクスやビジネスインテリジェンスの可能性を活用しようと努める中、先進のデータサイエンスプラットフォームへの需要が高まっています。意思決定を改良する必要性、業務効率の向上、顧客行動のより深い理解といったさまざまな影響要因が、市場の視野を広げています。

これらの要因に加え、複雑なデータセットを容易に理解できる知見へと変換するデータ可視化プラットフォームの動向が高まっています。これらのツールは組織の迅速かつ効果的な意思決定を支援します。さらに、機械学習プラットフォームは、プロセスの自動化やデータセット内の隠れたパターンの発見を可能にするため、ますます人気が高まっています。結果として、ビジネス分野におけるデータサイエンスプラットフォームの応用範囲は広範かつ多様であり、マーケティング戦略に用いる予測分析から、先進の予測手法によるサプライチェーンアナリティクスの改良まで、あらゆるものが含まれています。こうしたプラットフォームやサービスへの需要の高まりが、さまざまな部門の組織に市場成長を促進させています。

当レポートでは、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場について調査し、市場規模の推計と機会の分析、競合情勢、企業プロファイルなどの情報を提供しています。

目次

セクション1 レポートの概要

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 市場力学

第4章 マクロ経済指標

セクション2 定性的な知見

第5章 エグゼクティブサマリー

第6章 イントロダクション

第7章 規制シナリオ

セクション3 市場の概要

第8章 主要企業の包括的なデータベース

第9章 競合情勢

第10章 ホワイトスペースの分析

第11章 企業の競争力の分析

第12章 データサイエンスプラットフォーム市場におけるスタートアップエコシステム

セクション4 企業プロファイル

第13章 企業プロファイル

  • 章の概要
  • Altair
  • Alteryx
  • Amvik Systems
  • Arrikto
  • AWS
  • Cloudera
  • Databand
  • Databricks
  • Dataiku
  • DataRobot
  • Google
  • H2O.ai
  • IBM
  • MathWorks
  • Microsoft
  • RapidMiner
  • SAP
  • SAS
  • Spell
  • Teradata
  • TIBCO

セクション5 市場動向

第14章 メガトレンドの分析

第15章 アンメットニーズの分析

第16章 特許の分析

第17章 近年の発展

セクション6 市場機会の分析

第18章 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場

第19章 市場機会:コンポーネントタイプ別

第20章 市場機会:展開タイプ別

第21章 市場機会:用途タイプ別

第22章 市場機会:業界タイプ別

第23章 北米のデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第24章 欧州のデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第25章 アジアのデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第26章 中東・北アフリカ(MENA)のデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第27章 ラテンアメリカのデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第28章 その他の地域のデータサイエンスプラットフォームの市場機会

第29章 隣接市場の分析

セクション7 戦略的ツール

第30章 重要な成功戦略

第31章 ポーターのファイブフォース分析

第32章 SWOTの分析

第33章 バリューチェーンの分析

第34章 Rootsの戦略的提言

セクション8 その他の独占的知見

第35章 1次調査からの知見

第36章 レポートの結論

セクション9 付録