データマネタイゼーションの世界市場：2028年までの予測 - タイプ別、コンポーネント別、データタイプ別、ビジネス機能別、展開タイプ別、組織規模別、方法別、エンドユーザー別、地域別分析

Stratistics MRCによると、世界のデータマネタイゼーション市場は、2022年に29億米ドルを占め、2028年には93億3,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中に21.5%のCAGRで成長するとされています。

データマネタイゼーションとは、構造化されていない膨大な量の未使用の企業データを、洞察に満ちた知識に変換し、金銭やサービスと交換するために用いられる手法です。非構造化データを要件に基づいて有用な洞察に変換する分析プラットフォームに投資することで、企業はビジネスプロセスのコストを削減し、収入源を強化することができます。

フィリップスによると、2022年2月の時点で、シンガポールで調査したヘルスケアリーダーの92%が、ヘルスケア組織に予測分析を導入済み、または導入中であることを表明しています。

市場力学：

促進要因

データ駆動型意思決定の導入の伸び

データは、組織が重要な意思決定を行うために利用されています。ビジネスインテリジェンス（BI）ソフトウェアやツールを使用する以前は、データ分析の決定は、直感や勘、意見といった従来の方法に基づいていました。しかし、組織は、これらの方法が収益性を向上させ、より良い戦略的な意思決定に使用できることに気づき始めています。例えば、米国中央銀行の調査によると、米国の製造業におけるデータ駆動型の意思決定は、2005年から2010年の間に3倍に増加しました。

抑制要因

組織的能力の欠如と文化的障壁

ビッグデータ活用の主な障害は、組織の能力と文化です。データマネタイゼーションツールの利用は、適切な役割と責任の欠如、非効率な組織プロセス、経営陣の焦点とサポートの欠如、手順と品質測定の欠如といった障害によって妨げられると予測されます。データマネタイゼーションには、一定の手順、ツール、能力が必要ですが、最も重要なのは、斬新な製品の開発を助長する文化が必要なことです。データマネタイゼーションは新しいビジネスラインを開発することであり、明確なビジネス戦略、効果的なビジネスユニットのリーダー、有能なスタッフを持つことが重要です。

機会

データ処理にAIを導入する動きが活発化

組織は、膨大な量のデータが生成され、このデータをリアルタイムで評価することが求められるため、AI、IoT、機械学習、深層学習などの新しい技術の導入を余儀なくされています。BI技術は膨大な量のデータの収集と分析に非常に役立つため、組織はBI技術の導入に注力しています。データマネタイゼーションのためのソリューションは、膨大な量のデータを処理し、手元にある情報から有用な洞察を得ることを支援します。例えば、多くの企業がBIツールを活用し、豊富なデータを用いて自社の製品、サービス、顧客の行動パターンを分析しています。また、これらのツールは、ビッグデータセットを分析し、市場機会や企業戦略の策定に利用できる分析的洞察を導き出すために使用されます。

脅威

データ構造の複雑化

業界を問わず普及し、新たなビジネスチャンスをもたらしているデータの収益化において、データの質は重要な検討事項の一つです。正確なデータによって、組織はこれを正しく判断することができます。業界特有のデータ共有や既存システムへのデータ製品の統合により、データの品質が低下することがあります。データの品質が低下すると、誤った事実や矛盾が生じる可能性があります。したがって、企業が賢明な意思決定を行う能力は、適切なデータ品質に直接影響されます。品質がなければ、情報は非効率的であり、予期せぬ結果をもたらす可能性があります。その結果、組織が取得するデータの品質がデータマネタイゼーションソリューションの利用を困難にし、データマネタイゼーションベンダーの開発が制限されることが予想されます。

COVID-19の影響について

COVID-19の流行により、新しいソリューションが開発され、顧客に予測的・処方的な分析を提供し、ビジネスプロセスを簡素化することでコスト削減の意思決定を行うことができるようになりました。顧客は、このデータマネタイゼーションの方法から最も大きな価値を得ることができ、製品チームは、他のソフトウェアとシームレスに統合できる実用的な分析アプリケーションを作成し、展開することができます。企業は、データマネタイゼーションのためのテクノロジーやサービスを利用することで、企業のデータに付加価値を与えることができる秘密の情報を引き出すことができます。また、顧客の購買行動やパターンを理解することで、これらのツールやサービスは消費者の固有の要求を満たし、顧客体験全体を向上させることができます。

予測期間中、ツール分野が最も大きくなると予想される

予測期間中、ツール分野は最大の市場シェアを占めると予想されます。ビジネスアプリケーションは、データマネタイゼーション技術を採用して機能を向上させ、ビジネスデータから洞察を抽出し、企業が賢明なビジネス判断を下すことを可能にします。データマネタイゼーションプラットフォームの確立された機能により、構造化データと非構造化データを技術横断的に統合することが可能になります。さらに、データマネタイゼーション・ソリューションは、データマネタイゼーション・プロバイダーに対し、顧客固有の要件に対応する能力を向上させることで、市場シェアを拡大し、より多くの利益を上げる能力を提供します。

予測期間中、顧客データ分野のCAGRが最も高くなると予想される

予測期間中、顧客データ部門は最も高い成長率を示しました。これは、重要な消費者データが企業の戦略策定に役立つからです。顧客関係管理（CRM）システムにより、企業は広告、アンケート、ソーシャルメディア、ウェブサイトから顧客データを収集することができます。顧客データがあれば、企業は自己改革を行い、本業に新たな収益源を生み出すことができます。また、顧客に合わせて製品やサービスをカスタマイズするために、ターゲットとなる市場の購買パターンを理解し、製品のデザインや価格に関する判断を分析することも有効です。例えば、フェイスブックは、ユーザーデータを分析し、外部の企業に販売することで、その企業に合わせた広告を表示させることができます。

最もシェアの高い地域

日本、中国、オーストラリアのような国は人口が多いため、アジア太平洋地域が予測期間中に最大のシェアを占めると予測されています。したがって、膨大な量のデータを管理するために、これらの国の企業はデータマネタイゼーションを急速に実施することが求められています。さらに、市場成長を促進する主な要因は、IoT、モビリティ、AI、クラウド、オーバー・ザ・トップ・サービスなどのデジタルサービスの利用拡大や、同地域における技術進歩への投資の増加です。しかし、この地域では中国が最も収益をあげており、これは複数のMSMEと大企業の存在、ビジネスオペレーションのデジタル化の進行、生成データ量の増加によるものです。

CAGRが最も高い地域：

IoTやクラウドコンピューティングなどの最先端技術の利用が増加しているため、アジア太平洋地域は予測期間を通じて大きな成長機会を得ると予測されています。アジア太平洋地域では、企業の数が増加しています。例えば、シンガポールには20万以上の企業が進出しています。これがアジア太平洋地域の成長率が最も高い主な原因の1つです。しかし、BFSI、小売、ヘルスケア、ライフサイエンス業界の垂直統合におけるデータマネタイゼーションツールの採用は、ビジネスパフォーマンスの向上、不正行為の摘発、世界経済における競争力の維持につながるビッグデータおよびビジネス分析ソリューションへの多額の投資によって加速されると思われます。

主な発展

2022年9月、SASは、同社の分析プラットフォーム「Viya」がMicrosoft Azureマーケットプレースで利用可能になったことを発表しました。SAS Viya on Microsoft Azureの全機能は、データ探索、機械学習、モデル展開のアナリティクスへのアクセスを世界中の顧客に提供することになります。このツールは多くの言語で利用可能で、即時のオンボーディングをサポートするアプリ内学習センターが含まれています。SAS Viya on Microsoft Azureでは、SAS Visual Analytics、SAS Visual Statistics、SAS Visual Data Mining、Machine Learning、SAS Model Managerを含むViyaパッケージ一式にもアクセスできるようになる予定です。

2022年7月、Googleが新しいディメンションとメトリクスの提供を開始し、エクスプロレーション、セグメント、オーディエンス、レポート、Google Analytics Data APIなど、さまざまなサーフェスで直帰率、追加のUTMパラメータ値、コンバージョン率を確認することが可能になっています。

2022年6月、英国民間航空局（CAA）は、Emu Analyticsのデジタルツイン・ソリューション「Flo.Wを導入し、英国の空域がどのように利用されているかを監視し、安全性、効率性、すべての空域利用者を考慮した上で、その将来について情報に基づいたデータ主導の意思決定を行う。

2022年1月、Optiva, Inc.とGoogle Cloudは、複数年にわたる戦略的パートナーシップを締結しました。このパートナーシップは、通信事業者やサービスプロバイダーがデジタルトランスフォーメーションをよりよく導入できるように支援することを目的としていました。

2021年8月、AdastraとPaymentComponentsは、米国とカナダで先進的なオープンバンキングと決済ソリューションを提供する予定の提携を発表しました。AdastraとPaymentComponentsの強みを組み合わせることで、顧客が効果的に市場に投入できる独自のソリューションを提供し、この地域における包括的なフィンテックソリューションプロバイダーとしての後者の立場を高めることができます。

当レポートが提供するもの

• 地域レベルおよび国レベルセグメントの市場シェア評価
• 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
• 市場促進要因（市場動向、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会・推奨事項など）
• 市場推定に基づく主要なビジネスセグメントにおける戦略的な提言
• 競合情勢とその動向
• 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイル
• サプライチェーンの動向は、最新の技術進歩をマッピングしています。

無料カスタマイズの提供

本レポートをご購入いただいたお客様には、以下のいずれかの無料カスタマイズをご提供いたします。

• 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名まで）
  • キープレイヤーのSWOT分析（3名まで）
• 地域別セグメント
  • お客様のご希望により、主要国の市場推計・予測・CAGRを提供（注：フィージビリティチェック別。）
• 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 世界のデータマネタイゼーション市場：タイプ別

• 直接データマネタイゼーション
• 間接データマネタイゼーション

第6章 世界のデータマネタイゼーション市場：コンポーネント別

• サービス
  • コンサルティング
  • 実装と統合
  • サポートとメンテナンス
• ツール
• ソフトウェア

第7章 世界のデータマネタイゼーション市場：データタイプ別

• サプライヤーデータ
• 製品データ
• 顧客データ
• 財務データ

第8章 世界のデータマネタイゼーション市場：ビジネス機能別

• ファイナンス
• サプライチェーン管理
• 販売・マーケティング
• 営業
• その他のビジネス機能

第9章 世界のデータマネタイゼーション市場：展開タイプ別

• オンプレミス
• クラウド

第10章 世界のデータマネタイゼーション市場：組織規模別

• 中小企業
• 大企業

第11章 世界のデータマネタイゼーション市場：方法別

• IaaS
• 埋め込みアナリティクス
• DaaS
• AaaS

第12章 世界のデータマネタイゼーション市場：エンドユーザー別

• 通信
• 銀行、金融サービス、保険
• 情報技術
• 消費財と小売
• 製造業
• ヘルスケア
• 運輸・物流
• メディアとエンターテイメント
• エネルギーとユーティリティ
• その他のエンドユーザー

第13章 世界のデータマネタイゼーション市場：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14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15章 企業プロファイル

• Accenture plc
• ALC
• Monetize Solutions, Inc.
• Adastra Corporation
• Optiva, Inc.（Redknee Solutions Inc.）
• Reltio
• Cisco Systems, Inc.
• SAP SE
• Mahindra ComViva
• SAS Institute Inc.
• VIAVI Solutions Inc.
• Emu Analytics Ltd.
• Thales Group
• Google LLC（Alphabet Inc.）
• IBM Corporation
• Infosys Limited
• Ness Technologies Inc
• NetScout Systems Inc.
• Openwave Mobility Inc.（ENEA）
• Dawex Systems SAS

List of Tables

• Table 1 Global Data Monetization Market Outlook, By Region (2020-2028) ($MN)
• Table 2 Global Data Monetization Market Outlook, By Type (2020-2028) ($MN)
• Table 3 Global Data Monetization Market Outlook, By Direct Data Monetization (2020-2028) ($MN)
• Table 4 Global Data Monetization Market Outlook, By Indirect Data Monetization (2020-2028) ($MN)
• Table 5 Global Data Monetization Market Outlook, By Component (2020-2028) ($MN)
• Table 6 Global Data Monetization Market Outlook, By Services (2020-2028) ($MN)
• Table 7 Global Data Monetization Market Outlook, By Consulting (2020-2028) ($MN)
• Table 8 Global Data Monetization Market Outlook, By Implementation and Integration (2020-2028) ($MN)
• Table 9 Global Data Monetization Market Outlook, By Support and Maintenance (2020-2028) ($MN)
• Table 10 Global Data Monetization Market Outlook, By Tools (2020-2028) ($MN)
• Table 11 Global Data Monetization Market Outlook, By Software (2020-2028) ($MN)
• Table 12 Global Data Monetization Market Outlook, By Data Type (2020-2028) ($MN)
• Table 13 Global Data Monetization Market Outlook, By Supplier Data (2020-2028) ($MN)
• Table 14 Global Data Monetization Market Outlook, By Product Data (2020-2028) ($MN)
• Table 15 Global Data Monetization Market Outlook, By Customer Data (2020-2028) ($MN)
• Table 16 Global Data Monetization Market Outlook, By Financial Data (2020-2028) ($MN)
• Table 17 Global Data Monetization Market Outlook, By Business Function (2020-2028) ($MN)
• Table 18 Global Data Monetization Market Outlook, By Finance (2020-2028) ($MN)
• Table 19 Global Data Monetization Market Outlook, By Supply Chain Management (2020-2028) ($MN)
• Table 20 Global Data Monetization Market Outlook, By Sales and Marketing (2020-2028) ($MN)
• Table 21 Global Data Monetization Market Outlook, By Operations (2020-2028) ($MN)
• Table 22 Global Data Monetization Market Outlook, By Other Business Functions (2020-2028) ($MN)
• Table 23 Global Data Monetization Market Outlook, By Deployment Type (2020-2028) ($MN)
• Table 24 Global Data Monetization Market Outlook, By On Premises (2020-2028) ($MN)
• Table 25 Global Data Monetization Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
• Table 26 Global Data Monetization Market Outlook, By Organization Size (2020-2028) ($MN)
• Table 27 Global Data Monetization Market Outlook, By Small and Medium Sized Enterprises (2020-2028) ($MN)
• Table 28 Global Data Monetization Market Outlook, By Large Enterprises (2020-2028) ($MN)
• Table 29 Global Data Monetization Market Outlook, By Method (2020-2028) ($MN)
• Table 30 Global Data Monetization Market Outlook, By Insight as a Service (IaaS) (2020-2028) ($MN)
• Table 31 Global Data Monetization Market Outlook, By Embedded Analytics (2020-2028) ($MN)
• Table 32 Global Data Monetization Market Outlook, By Data as a Service (DaaS) (2020-2028) ($MN)
• Table 33 Global Data Monetization Market Outlook, By Analytics Enabled Platform as a Service (AaaS) (2020-2028) ($MN)
• Table 34 Global Data Monetization Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
• Table 35 Global Data Monetization Market Outlook, By Telecommunication (2020-2028) ($MN)
• Table 36 Global Data Monetization Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (2020-2028) ($MN)
• Table 37 Global Data Monetization Market Outlook, By Information Technology (2020-2028) ($MN)
• Table 38 Global Data Monetization Market Outlook, By Consumer Goods and Retail (2020-2028) ($MN)
• Table 39 Global Data Monetization Market Outlook, By Manufacturing (2020-2028) ($MN)
• Table 40 Global Data Monetization Market Outlook, By Healthcare (2020-2028) ($MN)
• Table 41 Global Data Monetization Market Outlook, By Transportation and Logistics (2020-2028) ($MN)
• Table 42 Global Data Monetization Market Outlook, By Media and Entertainment (2020-2028) ($MN)
• Table 43 Global Data Monetization Market Outlook, By Enegy and Utilities (2020-2028) ($MN)
• Table 44 Global Data Monetization Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global Data Monetization Market is accounted for $2.90 billion in 2022 and is expected to reach $9.33 billion by 2028 growing at a CAGR of 21.5% during the forecast period. Data monetization is the method used to transform a vast volume of unstructured, unused company data into insightful knowledge that can then be exchanged for money or services. By investing in analytics platforms that transform unstructured data into useful insights based on requirements, businesses can lower the cost of their business processes and enhance income streams.

According to Philips, as of February 2022, 92% of healthcare leaders surveyed in Singapore declared they had already implemented or had been in the process of adopting predictive analytics in their healthcare organizations.

Market Dynamics:

Driver:

Growth in the adoption of data-driven decision-making

Data is being used by organizations to make important decisions. Prior to the use of Business Intelligence (BI) software and tools, data analysis decisions were based on conventional methods like intuitions, hunches, or opinions. However, organizations have begun to realize that these methods improve profitability and can be used to make better strategic decisions. Several businesses are adopting BI; for instance, data-driven decision-making among US manufacturers increased threefold between 2005 and 2010, according to U.S. Central Bureau Surveys.

Restraint:

Lack of 0rganizational capabilities and cultural barriers

The main hindrances to big data exploitation are organizational capabilities and culture. The use of data monetization tools is predicted to be hampered by obstacles such as a lack of adequate roles and responsibilities, ineffective organizational processes, a lack of management focus and support, and a lack of procedures and quality measurements. Data monetization necessitates a certain set of procedures, tools, and abilities, but most significantly, it needs a culture that is conducive to the development of novel products. As data monetization is all about developing a new line of business, having a clear business strategy, an effective business unit leader, and a capable staff are crucial.

Opportunity:

Rising adoption of AI for data processing

Organizations have been forced to adopt new technologies like AI, IoT, machine learning, and deep learning due to the production of enormous amounts of data and the requirement to evaluate this data in real-time. Since BI technologies are extremely helpful in gathering and analyzing enormous volumes of data, organizations are concentrating on adopting them. Solutions for data monetization can process huge quantities of data and assist in gaining useful insights from the information at hand. For instance, many companies utilize BI tools to analyze their products, services, and customer behavior patterns using a wealth of data. These tools are also used to analyze big data sets and derive analytical insights that can be used to market opportunities and develop company strategies.

Threat:

Increase in complexities in data structures

Data quality is one of the key considerations for monetizing data, which is becoming more widespread across industries and offering new business opportunities. Organizations can determine this correctly owing to precise data. Data quality may be lowered as a result of industry-specific data sharing and the integration of data products into existing systems. False facts and inconsistencies could be the result of poor data quality. The ability of companies to make wise decisions is therefore directly impacted by adequate data quality. Without quality, information is inefficient and can have unexpected consequences. As a result, it is anticipated that the quality of the data obtained by organizations will make it difficult to use data monetization solutions, which will restrict the development of data monetization vendors.

Covid-19 Impact:

Owing to the COVID-19 epidemic, new solutions have evolved that provide their customers with predictive and prescriptive analysis, allowing them to make decisions about cost reduction by simplifying their business processes. Customers receive the most value from this method of data monetization, which also enables product teams to create and deploy actionable analytics apps that can be seamlessly integrated with other software. Enterprises can extract secret information that can add value to the company's data with the use of technologies and services for data monetization. By comprehending customers' purchasing behaviors and patterns, these tools and services also meet the consumers' inherent demands, improving the entire customer experience.

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

During the forecast period, the tools segment is anticipated to hold the largest market share as business applications employ data monetization techniques to improve their functionality and extract insights from the business data, allowing businesses to make wise business decisions. The integration of structured and unstructured data across technologies is made possible by the established features of the data monetization platform. Moreover, the data monetization solution gives data monetization providers the ability to grow their market shares and make more money by improving their capacity to meet the unique requirements of their customers.

The customer data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the predicted period, the customer data segment commanded the highest growth rate, as crucial consumer data assists businesses in developing their company strategy. With the aid of customer relationship management (CRM) systems, businesses gather client data from advertisements, surveys, social media, and websites. Because of client data, businesses can reinvent themselves and create new revenue streams for their core business. In order to tailor their products and services for their clients, businesses also benefit from understanding the buying patterns of their target market and analyzing their judgments about product design and pricing. For instance, Facebook analyzes user data and sells it to outside companies so that they may display tailored advertisements.

Region with largest share:

Due to the enormous populations of nations like Japan, China, and Australia, the Asia-Pacific region is predicted to have the largest share during the projected period. Hence, in order to manage a vast volume of data, enterprises in these nations are required to implement data monetization at a rapid rate. Moreover, the major factors driving market growth are the expanding usage of digital services like IoT, mobility, AI, cloud, and over-the-top services, as well as the rising investments in technological advancements in the region. However, China generates the most revenue in the region, which is due to the existence of several MSMEs and large companies, the ongoing digitalization of business operations, and the rise in the amount of data generated.

Region with highest CAGR:

Due to the increased usage of cutting-edge technologies like IoT and cloud computing, Asia Pacific is anticipated to experience significant growth opportunities throughout the forecast period. The number of businesses is rising in the Asia-Pacific region. For instance, Singapore is dedicated for more than 200,000 businesses. This is one of the primary causes behind Asia-Pacific's highest growth rate. However, the adoption of data monetization tools in the BFSI, retail, healthcare, and life sciences industry verticals would be accelerated by significant investments in big data and business analytics solutions that would enhance business performance, expose fraud, and maintain a competitive edge in the global economy.

Key Players in the market

Some of the key players in Data Monetization market include Accenture plc, ALC, Monetize Solutions, Inc., Adastra Corporation, Optiva, Inc. (Redknee Solutions Inc.), Reltio, Cisco Systems, Inc., SAP SE, Mahindra ComViva , SAS Institute Inc., VIAVI Solutions Inc., Emu Analytics Ltd., Thales Group, Google LLC (Alphabet Inc.), IBM Corporation, Infosys Limited, Ness Technologies Inc, NetScout Systems Inc., Openwave Mobility Inc. (ENEA) and Dawex Systems SAS.

Key Developments:

In September 2022, SAS announced that its Viya analytics platform is available in the Microsoft Azure Marketplace. All features of SAS Viya on Microsoft Azure would equip customers globally with access to data exploration, machine learning, and model deployment analytics. The tool is available in many languages and includes an in-app learning center to support immediate onboarding. With SAS Viya on Microsoft Azure, users would also have access to the complete Viya package, including SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS Visual Data Mining, Machine Learning, and SAS Model Manager.

In July 2022, Google launched new dimensions and metrics, enabling customers to see bounce rate, additional UTM parameter values, and conversion rate across various surfaces, including explorations, segments, audiences, reports, and the Google Analytics Data API.

In June 2022, The UK Civil Aviation Authority (CAA) aligned Emu Analytics' digital twin solution, Flo. W, to monitor how UK airspace is utilized and make informed, data-led decisions on its future, accounting for safety, efficiency, and all airspace users.

In January 2022, Optiva, Inc. and Google Cloud entered into a multi-year strategic partnership. The partnership was aimed at aiding telecom operators and service providers to better adopt digital transformation.

In August 2021, Adastra and PaymentComponents announced a partnership through which they plan to offer advanced open banking and payment solutions in the US and Canada. The combined strengths of Adastra and PaymentComponents can offer their customers exclusive solutions that they can take to market effectively and boost the latter's position as a comprehensive fintech solutions provider in the region.

Types Covered:

• Direct Data Monetization
• Indirect Data Monetization

Components Covered:

• Services
• Tools
• Software

Data Types Covered:

• Supplier Data
• Product Data
• Customer Data
• Financial Data

Business Functions Covered:

• Finance
• Supply Chain Management
• Sales and Marketing
• Operations
• Other Business Functions

Deployment Types Covered:

• On Premises
• Cloud

Organization Sizes Covered:

• Small and Medium Sized Enterprises
• Large Enterprises

Methods Covered:

• Insight as a Service (IaaS)
• Embedded Analytics
• Data as a Service (DaaS)
• Analytics Enabled Platform as a Service (AaaS)

End Users Covered:

• Telecommunication
• Banking, Financial Services and Insurance
• Information Technology
• Consumer Goods and Retail
• Manufacturing
• Healthcare
• Transportation and Logistics
• Media and Entertainment
• Energy and Utilities
• 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 Data Monetization Market, By Type

• 5.1 Introduction
• 5.2 Direct Data Monetization
• 5.3 Indirect Data Monetization

6 Global Data Monetization Market, By Component

• 6.1 Introduction
• 6.2 Services
  • 6.2.1 Consulting
  • 6.2.2 Implementation and Integration
  • 6.2.3 Support and Maintenance
• 6.3 Tools
• 6.4 Software

7 Global Data Monetization Market, By Data Type

• 7.1 Introduction
• 7.2 Supplier Data
• 7.3 Product Data
• 7.4 Customer Data
• 7.5 Financial Data

8 Global Data Monetization Market, By Business Function

• 8.1 Introduction
• 8.2 Finance
• 8.3 Supply Chain Management
• 8.4 Sales and Marketing
• 8.5 Operations
• 8.6 Other Business Functions

9 Global Data Monetization Market, By Deployment Type

• 9.1 Introduction
• 9.2 On Premises
• 9.3 Cloud

10 Global Data Monetization Market, By Organization Size

• 10.1 Introduction
• 10.2 Small and Medium Sized Enterprises
• 10.3 Large Enterprises

11 Global Data Monetization Market, By Method

• 11.1 Introduction
• 11.2 Insight as a Service (IaaS)
• 11.3 Embedded Analytics
• 11.4 Data as a Service (DaaS)
• 11.5 Analytics Enabled Platform as a Service (AaaS)

12 Global Data Monetization Market, By End User

• 12.1 Introduction
• 12.2 Telecommunication
• 12.3 Banking, Financial Services and Insurance
• 12.4 Information Technology
• 12.5 Consumer Goods and Retail
• 12.6 Manufacturing
• 12.7 Healthcare
• 12.8 Transportation and Logistics
• 12.9 Media and Entertainment
• 12.10 Enegy and Utilities
• 12.11 Other End Users

13 Global Data Monetization Market, By Geography

• 13.1 Introduction
• 13.2 North America
  • 13.2.1 US
  • 13.2.2 Canada
  • 13.2.3 Mexico
• 13.3 Europe
  • 13.3.1 Germany
  • 13.3.2 UK
  • 13.3.3 Italy
  • 13.3.4 France
  • 13.3.5 Spain
  • 13.3.6 Rest of Europe
• 13.4 Asia Pacific
  • 13.4.1 Japan
  • 13.4.2 China
  • 13.4.3 India
  • 13.4.4 Australia
  • 13.4.5 New Zealand
  • 13.4.6 South Korea
  • 13.4.7 Rest of Asia Pacific
• 13.5 South America
  • 13.5.1 Argentina
  • 13.5.2 Brazil
  • 13.5.3 Chile
  • 13.5.4 Rest of South America
• 13.6 Middle East & Africa
  • 13.6.1 Saudi Arabia
  • 13.6.2 UAE
  • 13.6.3 Qatar
  • 13.6.4 South Africa
  • 13.6.5 Rest of Middle East & Africa

14 Key Developments

• 14.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 14.2 Acquisitions & Mergers
• 14.3 New Product Launch
• 14.4 Expansions
• 14.5 Other Key Strategies

15 Company Profiling

• 15.1 Accenture plc
• 15.2 ALC
• 15.3 Monetize Solutions, Inc.
• 15.4 Adastra Corporation
• 15.5 Optiva, Inc. (Redknee Solutions Inc.)
• 15.6 Reltio
• 15.7 Cisco Systems, Inc.
• 15.8 SAP SE
• 15.9 Mahindra ComViva
• 15.10 SAS Institute Inc.
• 15.11 VIAVI Solutions Inc.
• 15.12 Emu Analytics Ltd.
• 15.13 Thales Group
• 15.14 Google LLC (Alphabet Inc.)
• 15.15 IBM Corporation
• 15.16 Infosys Limited
• 15.17 Ness Technologies Inc
• 15.18 NetScout Systems Inc.
• 15.19 Openwave Mobility Inc. (ENEA)
• 15.20 Dawex Systems SAS