自律型データプラットフォームの世界市場：2028年までの予測- コンポーネント（サービスとプラットフォーム）、デプロイメント（クラウドとオンプレミス）、企業（中小企業（SME）と大企業）、エンドユーザーと地域による分析

Stratistics MRCによると、世界の自律型データプラットフォーム市場は、2022年に9億6963万米ドルを占め、2028年には36億6,351万米ドルに達し、予測期間中に24.8%のCAGRで成長すると予測されています。

自律型データツールは、重要なビジネス上の問題に対処し、データベースの最適な利用を保証するために、特定の顧客のビッグデータインフラストラクチャを調査します。AIや機械学習（ML）などの複数のコグニティブ・コンピューティング・プラットフォームを活用し、自ら管理・最適化するデータおよび分析プラットフォームです。ヒューリスティックと機械学習を組み合わせることで、ユーザーに洞察、実行可能なアラート、推奨事項を提供し、高いパフォーマンス、ワークロードの継続性、コスト削減を実現します。運用効率の向上と手続きの簡素化を実現します。

セールスフォースの最新ショッピングインデックスによると、2018年第4四半期のデジタルコマースの成長率は前年比13％であり、2020年までの小売eコマース売上は4兆米ドルを超えると予測されています。

市場力学

促進要因

新時代の企業では、プライベートクラウドやハイブリッドクラウドの導入が進んでいる

新時代の企業組織におけるクラウド活用の動向や、主にハイブリッドクラウドやパブリッククラウドでの企業データの保存が進んでいるため、クラウドベースの企業では自律型データプラットフォームの用途が継続的に増加しています。さらに、自律型データプラットフォームは、従来のエンタープライズデータウェアハウスシステムよりも安全かつ迅速に重要なデータを調査、共有、統合するための多くの手段を提供します。

抑制要因

自律型データ基盤の高コスト

技術の進歩に伴い、企業の期待は高まっています。その結果、これらの企業は、顧客データの収集、分析、分類の要件を満たすために、クラウドベースソリューションや顧客中心型ソリューションを頻繁に更新しています。さらに、企業はクラウドベースおよび自律型データプラットフォームを採用するために多額の投資を行う必要があるため、予測期間中のこれらのプラットフォームの需要が制限される可能性があります。

機会

自律型データプラットフォームの利点に関する認識の高まり

自律型データプラットフォームは、データの暗号化、ワークロードの追跡、データへのアクセスを試みるあらゆるエンティティの監視を可能にします。その結果、これらのプラットフォームは、不適切な環境による規制や風評被害を心配することなく、企業がデータを利用できるようにします。さらに、これらのシステムは優れた柔軟性を備えているため、企業は利便性と要件に応じて容量を増減させることができます。

脅威

専門家の不足

複雑で高価なインテグレーション、サポートやカスタマイズの制限など、市場拡大の妨げとなる制限や困難があります。市場の限界は、高度な資格を持つ労働者の不足や困難な分析手順などが原因である可能性があります。しかし、難しい分析方法、有能で訓練された人材の不足、品質と安全性のバランスに関わる問題が、市場拡大を妨げています。

COVID-19の影響

COVID-19パンデミックの勃発は、自律型データプラットフォーム市場に影響を与えており、この分野の成長はパンデミック後に牽引されると予測されています。これは、世界中でCOVID-19の感染率が高まっていることに加え、企業が従業員を致死的なウイルスから守るために在宅勤務モデルを採用していることに起因しています。その結果、多くの企業が事業活動全体の合理化と生産性向上のために、自律型データプラットフォームソリューションに多大な投資を行っています。さらに、パンデミック時のネットワーク依存度やネットワーク負荷の上昇は、自律型データプラットフォーム産業の拡大を後押しすることになります。

予測期間中はクラウドセグメントが最大となる見込み

クラウドセグメントは有利な成長を遂げると推定されます。クラウドベースのソリューションの柔軟性と費用対効果により、ユーザーはそれらを好み、採用する可能性が高いからです。クラウドコンピューティング・プラットフォームは、拡張性の高さ、導入コストの低さ、継続的な開発を可能にします。クラウドベースのソリューションを導入すると、その仮想環境によりサービス提供が簡素化され、組織はいつでも相互接続されたデバイスの情報にアクセスすることができます。ユーザーは、データをデバイスにローカルに保存するのではなく、ネットワークを介してリンクされたデバイスにアップロードすることができます。クラウドの導入によりもたらされるこれらの利点は、セグメントの成長を後押しするでしょう。

予測期間中、中小規模企業向けセグメントのCAGRが最も高くなると予想されます。

中小企業セグメントは、機械学習などの高度な技術への投資の増加、AI技術の適用拡大、デジタル決済システムの利用率の上昇などにより、予測期間中に最も速いCAGRの成長を遂げると予測されます。ボリュームが増加しているため、中小規模の組織は自己完結型のデータ構造に対する需要を拡大することが予想されます。意思決定の改善に機械学習やAIがより頻繁に使用されるようになるため、自律型データプラットフォーム市場は成長すると考えられます。

シェアが最も高い地域

北米は、カナダや米国などの経済が最も発展している地域であるため、最先端技術やクラウドベースのソリューションを取り入れるという点で最も進んだ地域とみなされ、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。北米では、携帯電話やインターネットの利用が増加していることが、業界の大きな成長の原動力となっています。さらに、スマートフォンやデジタルネットワーキングサイトを利用してビジネスパートナーや顧客と関わる機会が増えていることも、この地域の市場拡大に寄与しています。

CAGRが最も高い地域

アジア太平洋地域は、意思決定を支援するためのAIと機械学習の利用が増加していることから、予測期間中のCAGRが最も高いと予測されます。さらに、複数のソースから統一されたプラットフォーム上にクライアントデータをマージする組織の能力は、コンピューティング作業の時間を減少させ、自律データプラットフォームの需要を促進しています。これらのプラットフォームの機能を向上させるための研究開発活動への支出が増加しているため、自律型データプラットフォーム事業は新たな成長の見通しが立つと予想されます。その結果、予測期間中、アジア太平洋地域は自律型データベース・プラットフォームに対して強い勢いを持つことになると思われます。

主な発展

2021年9月、Alteryxはロボティック・プロセス・オートメーションのソフトウェア企業であるUiPathとパートナーシップを締結しました。この提携により、両社はAlteryxのユーザーがUiPathのボットに呼びかけ、UiPathのRPA機能をワークフローに統合できる新しいコネクタを共同開発しました。

2021年1月、AlteryxはデータクラウドのSnowflakeと提携しました。この提携により、Alteryxのアナリティクス自動化およびデータサイエンス機能がSnowflakeのプラットフォームに統合されることになります。この統合により、顧客は自動化されたデータパイプライン、迅速なデータ処理、そしてスケールでのスピード分析結果を提供することになります。

2020年12月、AWSはBlackBerryの子会社であるBlackBerry QNXとパートナーシップを締結しました。この提携により、両社はインテリジェントな車両データプラットフォームであるBlackBerry IVYを共同で作成することになります。さらに、BlackBerry IVYは、自動車メーカーが車両センサーデータの読み取り、集中化、そのデータからの実用的な洞察を車両ローカルとクラウドの両方で常に安全に提供できる、拡張性のあるクラウド接続型ソフトウェアプラットフォームと定義することができます。

2020年10月、IBMはアメリカの多国籍コングロマリット持株会社であるAT&Tと手を結びました。この協業により、両社は、低遅延のプライベートセルラーネットワークエッジ環境におけるオープンハイブリッドクラウドコンピューティングをよりよく管理できるようにするため、ハイブリッドクラウドを導入しました。

2020年2月、オラクルは「Oracle Cloud Data Science Platform」の提供を発表しました。中核となるのはOracle Cloud Infrastructure Data Scienceで、企業が機械学習モデルを協調的に構築、訓練、管理、導入してデータサイエンス・プロジェクトの成功を高めることを支援し、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、監査性などの機能でデータサイエンスチームの有効性を向上させることを支援します。

2019年6月、Quboleは、データサイエンティストとエンジニアがAI、機械学習、分析プロセスを好みのパブリッククラウド上で構築するためのセルフサービスプラットフォームを発表しました。

2019年4月、MapRは、SparkとDrill上の主要ワークロードのためのKubernetesキーコンポーネントとの新しい、深い統合を含むMapR Data Platformのイノベーションを発表しました。このイノベーションの結果、同プラットフォームは極めて弾力的なワークロードをよりよく管理できるようになりました。

本レポートの内容

• 地域および国レベルのセグメントにおける市場シェアの評価
• 新規参入企業への戦略的提言
• 2020年、2021年、2022年、2025年、2028年の市場データを網羅
• 市場動向（市場促進要因・促進要因・機会・脅威・課題・投資機会・提言）を網羅
• 市場推定に基づく、主要ビジネスセグメントにおける戦略的推奨事項
• 主要な共通トレンドをマッピングした競合情勢
• 詳細な戦略、財務、最近の開発状況を含む企業プロファイル
• 最新の技術的進歩をマッピングしたサプライチェーン動向

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• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的なプロファイリング（最大3社まで）
  • 主要プレイヤーのSWOT分析（3社まで）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご希望に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによります。）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要プレイヤーのベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査情報源
  • 1次調査情報源
  • 2次調査情報源
  • 仮定

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターズファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の自律型データプラットフォーム市場：コンポーネント別

• サービス
  • アドバイザリ
  • サポートとメンテナンス
  • 統合
• プラットホーム

第6章 世界の自律型データプラットフォーム市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス

第7章 世界の自律型データプラットフォーム市場：企業別

• 中小企業（SME）
• 大企業

第8章 世界の自律型データプラットフォーム市場：エンドユーザー別

• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• ヘルスケアとライフサイエンス
• メディアと通信
• 小売および消費財
• その他のエンドユーザー
  • エネルギーとユーティリティ
  • 旅行とホスピタリティ
  • 運輸・物流

第9章 世界の自律型データプラットフォーム市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋地域
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東とアフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東

第10章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
• 買収と合併
• 新製品の発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第11章 企業プロファイル

• Oracle Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Amazon Web Services, Inc.
• Teradata
• IBM
• Denodo Technologies
• Alteryx, Inc.
• Gemini Data
• Cloudera, Inc.
• Qubole, Inc.
• Paxata, Inc.
• Zaloni Inc.
• Ataccama Corporation
• MapR Technologies, Inc.
• Intellias Ltd.

List of Tables

• 1 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Region (2020-2028) ($MN)
• 2 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 3 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 4 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 5 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 6 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 7 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 8 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 9 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 10 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 11 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 12 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 13 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 14 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 15 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 16 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 17 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 18 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 19 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 20 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 21 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 22 Global Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)
• 23 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Country (2020-2028) ($MN)
• 24 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 25 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 26 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 27 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 28 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 29 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 30 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 31 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 32 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 33 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 34 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 35 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 36 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 37 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 38 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 39 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 40 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 41 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 42 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 43 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 44 North America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)
• 45 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Country (2020-2028) ($MN)
• 46 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 47 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 48 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 49 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 50 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 51 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 52 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 53 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 54 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 55 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 56 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 57 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 58 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 59 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 60 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 61 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 62 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 63 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 64 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 65 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 66 Europe Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)
• 67 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Country (2020-2028) ($MN)
• 68 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 69 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 70 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 71 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 72 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 73 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 74 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 75 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 76 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 77 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 78 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 79 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 80 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 81 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 82 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 83 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 84 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 85 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 86 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 87 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 88 Asia Pacific Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)
• 89 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Country (2020-2028) ($MN)
• 90 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 91 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 92 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 93 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 94 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 95 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 96 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 97 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 98 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 99 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 100 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 101 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 102 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 103 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 104 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 105 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 106 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 107 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 108 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 109 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 110 South America Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)
• 111 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Country (2020-2028) ($MN)
• 112 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• 113 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• 114 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Advisory (2020-2028) ($MN)
• 115 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• 116 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Integration (2020-2028) ($MN)
• 117 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
• 118 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Deployment (2020-2028) ($MN)
• 119 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• 120 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By On-premises (2020-2028) ($MN)
• 121 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 122 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Small and Medium Enterprise (SME)(2020-2028) ($MN)
• 123 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
• 124 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• 125 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2020-2028) ($MN)
• 126 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2020-2028) ($MN)
• 127 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Media and Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• 128 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Retail and Consumer Goods (2020-2028) ($MN)
• 129 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)
• 130 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Energy & Utilities (2020-2028) ($MN)
• 131 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Travel & Hospitality (2020-2028) ($MN)
• 132 Middle East & Africa Autonomous Data Platform Market Outlook, By Transportation & Logistics (2020-2028) ($MN)

According to Stratistics MRC, the Global Autonomous Data Platform Market is accounted for $969.63 million in 2022 and is expected to reach $3663.51 million by 2028 growing at a CAGR of 24.8% during the forecast period. The autonomous data tool examines a specific customer's big data infrastructure in order to address critical business issues and assure optimal database utilisation. It is a data and analytics platform that manages and optimises itself by leveraging multiple cognitive computing platforms such as AI and Machine Learning (ML). It provides insights, actionable alerts, and recommendations to users by combining heuristics with machine learning, resulting in high performance, workload continuity, and cost savings. It improves operating efficiency and simplifies the procedure.

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.

Market Dynamics:

Driver:

New-age enterprises are witnessing higher adoption of private and hybrid cloud

Because of the developing trends of cloud application in new-age businesses organisations, and storage of enterprise data primarily in hybrid and public clouds, the applications of autonomous data platforms are continually increasing in cloud-based businesses. Furthermore, autonomous data platforms offer numerous means for examining, sharing, and integrating essential data more securely and quickly than traditional enterprise data warehouse systems.

Restraint:

High cost of autonomous data platforms

Companies' expectations are rising as a result of technological advancements. As a result, these businesses frequently update their cloud-based and customer-centric solutions to meet the requirements of gathering, analyzing, and sorting their customers' data. Furthermore, firms must make significant investments to adopt cloud-based and autonomous data platforms, which may limit demand for these platforms during the forecasted period.

Opportunity:

Growing awareness about the benefits of autonomous data platforms

The autonomous data platforms can encrypt data, track workloads, and monitor any entity that attempts to access the data. As a result, these platforms let businesses to use data without having to worry about regulatory or reputational damage from an improper environment. Furthermore, these systems provide exceptional flexibility, allowing businesses to grow or decrease capacity based on convenience and requirements.

Threat:

Lack of skilled professionals

Complex and costly integration, as well as restricted support and customization are some limitations and difficulties that can impede market expansion. Market limitations may be caused by things like a shortage of highly qualified workers and challenging analytical procedures. However, difficult analytical methods, a lack of competent and trained personnel, and issues connected with striking a balance between quality and safety are impeding market expansion.

COVID-19 Impact

The breakout of the COVID-19 pandemic has had an impact on the market for an autonomous data platform, and the sector's growth is projected to be driven post-pandemic. This is due to the increasing transmission rate of COVID-19 over the world, as well as the companies' use of work-from-home models to protect their employees from the deadly virus. As a result, many businesses have made significant investments in autonomous data platform solutions to streamline and boost productivity throughout their business activities. Furthermore, the rise in network dependency and network load during the pandemic time will boost the expansion of the autonomous data platform industry.

The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period

The cloud segment is estimated to have a lucrative growth, due to the flexibility and cost-effectiveness of cloud-based solutions, users are more likely to prefer and adopt them. Cloud computing platforms provide for greater scalability, lower implementation costs, and continuous development. Implementing cloud-based solutions simplifies service delivery due to its virtual environment, which allows organisations to access information across interconnected devices at any time. Users can upload data to linked devices across a network rather than saving it locally on devices. These advantages provided by cloud adoption will boost segment growth.

The small and medium size enterprises segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The small and medium size enterprises segment is anticipated to witness the fastest CAGR growth during the forecast period, due to the increase in investments in advanced techniques such as machine learning, expanding application of AI technology, and rising usage of digital payment systems. Because of increased volume, small and medium-sized organisations are expected to expand their demand for self-contained data structures. The autonomous data platform market will grow as machine learning and AI are used more frequently to improve decision-making.

Region with highest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period, because the region is home to the most developed economies, such as Canada and the United States, it is regarded as the most advanced region in terms of embracing cutting-edge technologies and cloud-based solutions. The increasing use of mobile phones and the internet in North America is driving significant industry growth. Furthermore, the increased use of smart phones and digital networking sites to engage with business partners and clients is helping the region's market expansion.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to the increasing use of AI and machine learning to assist decision-making. Furthermore, the capacity of organisations to merge client data from multiple sources onto an uniform platform, decreasing hours of computing effort, is facilitating the demand for autonomous data platforms. Because of increasing expenditures in R&D activities to improve the capabilities of these platforms, the autonomous data platform business is anticipated to see new growth prospects. As a result, over the forecast period, the Asia Pacific area is likely to have strong momentum for autonomous database platforms.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Autonomous Data Platform Market include Oracle Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Amazon Web Services, Inc., Teradata, IBM, Denodo Technologies, Alteryx, Inc., Gemini Data, Cloudera, Inc., Qubole, Inc., Paxata, Inc., Zaloni Inc., Ataccama Corporation, MapR Technologies, Inc. and Intellias Ltd.

Key Developments:

In September 2021, Alteryx formed a partnership with UiPath, a software company for robotic process automation. Through this partnership, the two companies jointly developed a new connector that allows Alteryx users to call out to UiPath bots and integrate UiPath's RPA capabilities into their workflows.

In January, 2021, Alteryx partnered with Snowflake, the Data Cloud company. Under this partnership, the analytics automation and data science capabilities of Alteryx would be integrated into Snowflake's platform. This integration would offer customers automated data pipelining, rapid data processing, and speed analytics outcomes at scale.

In December 2020, AWS came into a partnership with BlackBerry QNX, a subsidiary of BlackBerry. Through this partnership, the two companies would jointly create BlackBerry IVY, an Intelligent Vehicle Data Platform. Moreover, BlackBerry IVY can be defined as a scalable, cloud-connected software platform that enables automobile manufacturers to offer a constant and safe way to read vehicle sensor data, centralize it, and develop actionable insights from that data both locally in the vehicle and in the cloud.

In October 2020, IBM joined hands with AT&T, an American multinational conglomerate holding company. Through this collaboration, the two companies introduced Hybrid Cloud in order to help the companies better manage open hybrid cloud computing in a low-latency, private cellular network edge environment.

In 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.

In June 2019, Qubole introduced a self-service platform for data scientists and engineers to construct AI, machine learning, and analytics processes on their preferred public cloud.

In April 2019, MapR announced new MapR Data Platform innovations including new, deep integrations with Kubernetes key components for primary workloads on Spark and Drill. The platform was able to better manage extremely elastic workloads as a result of this innovation.

Components Covered:

• Services
• Platform

Deployments Covered:

• Cloud
• On-premises

Enterprises Covered:

• Small and Medium Enterprise (SME)
• Large Enterprise

End Users Covered:

• Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
• Healthcare and Life Sciences
• Media and Telecommunication
• Retail and Consumer Goods
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2020, 2021, 2022, 2025, and 2028
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 End User Analysis
• 3.7 Emerging Markets
• 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global Autonomous Data Platform Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Services
  • 5.2.1 Advisory
  • 5.2.2 Support and Maintenance
  • 5.2.3 Integration
• 5.3 Platform

6 Global Autonomous Data Platform Market, By Deployment

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud
• 6.3 On-premises

7 Global Autonomous Data Platform Market, By Enterprise

• 7.1 Introduction
• 7.2 Small and Medium Enterprise (SME)
• 7.3 Large Enterprise

8 Global Autonomous Data Platform Market, By End User

• 8.1 Introduction
• 8.2 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
• 8.3 Healthcare and Life Sciences
• 8.4 Media and Telecommunication
• 8.5 Retail and Consumer Goods
• 8.6 Other End Users
  • 8.6.1 Energy & Utilities
  • 8.6.2 Travel & Hospitality
  • 8.6.3 Transportation & Logistics

9 Global Autonomous Data Platform Market, By Geography

• 9.1 Introduction
• 9.2 North America
  • 9.2.1 US
  • 9.2.2 Canada
  • 9.2.3 Mexico
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 Germany
  • 9.3.2 UK
  • 9.3.3 Italy
  • 9.3.4 France
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 Japan
  • 9.4.2 China
  • 9.4.3 India
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 New Zealand
  • 9.4.6 South Korea
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 South America
  • 9.5.1 Argentina
  • 9.5.2 Brazil
  • 9.5.3 Chile
  • 9.5.4 Rest of South America
• 9.6 Middle East & Africa
  • 9.6.1 Saudi Arabia
  • 9.6.2 UAE
  • 9.6.3 Qatar
  • 9.6.4 South Africa
  • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

• 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 10.2 Acquisitions & Mergers
• 10.3 New Product Launch
• 10.4 Expansions
• 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

• 11.1 Oracle Corporation
• 11.2 Hewlett Packard Enterprise Development LP
• 11.3 Amazon Web Services, Inc.
• 11.4 Teradata
• 11.5 IBM
• 11.6 Denodo Technologies
• 11.7 Alteryx, Inc.
• 11.8 Gemini Data
• 11.9 Cloudera, Inc.
• 11.10 Qubole, Inc.
• 11.11 Paxata, Inc.
• 11.12 Zaloni Inc.
• 11.13 Ataccama Corporation
• 11.14 MapR Technologies, Inc.
• 11.15 Intellias Ltd.