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表紙：データサイエンスプラットフォーム市場の2030年までの予測：展開モード別、コンポーネント別、組織規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
市場調査レポート
商品コード
1359005

データサイエンスプラットフォーム市場の2030年までの予測：展開モード別、コンポーネント別、組織規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Data Science Platform Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Deployment Mode, Component, Organization Size, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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=144.36円
データサイエンスプラットフォーム市場の2030年までの予測：展開モード別、コンポーネント別、組織規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、2023年に1,505億7,000万米ドルを占め、予測期間にCAGR25.7%で推移し、2030年には7,466億3,000万米ドルに達すると予測されています。

データサイエンスプラットフォームは、すべてのデータサイエンスおよびデータ分析活動の中心的なハブとして機能します。データサイエンスプラットフォームは、アイデア出し、セットアップ、発見、モデル開発、ソフトウェア実装など、プロジェクトのライフサイクルの各段階で必要なすべてのツールを提供します。データサイエンティストは、データサイエンスプラットフォームにより、より迅速に作業を実行、追跡、複製、分析、共有することができます。データサイエンスプラットフォームは、企業で広く使用されているこのようなソフトウェア・ツールの1つです。

ストレージ・ソリューション・プロバイダーのシーゲイトによると、世界中で作成されるデータ量は2025年までに175 ZBに増加します。

ビッグデータの利用急増

ソーシャルメディア、IoT、その他のメディアの成長に伴い、専門家が取得するデータ量は常に拡大しています。構造化データおよび非構造化データの膨大な流れが、データサイエンスプラットフォームによって生み出されています。一般的に、機械ベースのデータと人間が生成したデータの伸びは、従来の企業データの10倍であり、機械データが生成される速度は50倍です。データ提供の莫大な成長は、企業に新しいものを獲得する機会を提供し、それが斬新なアプローチへの需要の高まりにつながり、データサイエンスプラットフォームの市場を牽引する重要な役割を果たしています。

技術的習熟度の不足

ストリーミング分析、機械学習、予測分析などの高度な分析技術は、現在のビジネス環境で頻繁に使用されています。しかし、これらの技法は高度な分析能力を必要とするため、困難が伴う。例えば、機械学習モデルを作成するには、技術的な専門知識、分析能力、批判的思考スキルが必要です。残念なことに、多くのエンドユーザーには知識も技術もあるスタッフがいないです。したがって、技術的なノウハウや訓練を受けた人材の不足は、近い将来、データサイエンスプラットフォーム市場にとって大きな課題になると予想されます。

多額の投資と技術の進歩

推計によると、研究開発への多額の投資は収益性の高い市場機会を創出し、データサイエンスプラットフォーム市場の成長を加速させる。さらに、人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）などの技術の急速な開発により、市場には幅広い成長機会がもたらされます。

ビジネス課題に関する不確実性

企業は、データサイエンスプラットフォームを使って解決したい問題について、広範な調査を行わなければならないです。単にデータセットを選択し、データ分析を実行しても、目の前のビジネス上の問題が理解されていなければ、生産性は低いです。データサイエンスプラットフォームを使用して情報に基づいた意思決定を行うことは、著しく効果的ではないです。また、データサイエンスプラットフォームの導入に対する期待値が目標に合致していなければ、たとえ明確に定義された目標があったとしても、企業の努力は非効率的なものになりかねないです。予想される期間を通じて、この特定の要因が成長を阻害する多くの課題を生み出すことが予想されます。

COVID-19の影響：

COVID-19は市場拡大に好影響を与え、予測期間を通じて豊富な拡大機会を提供します。こうした機会には、データアプリケーションの増加、企業におけるデータサイエンスプラットフォームの需要、最先端のデータサイエンスプラットフォームソリューションのイントロダクションなどが含まれます。組織は、一般的な閉鎖のため、従業員のために在宅勤務の役員を設定するためにデジタル化に移行することを余儀なくされました。COVID-19の大流行の結果、大手テクノロジー企業が自動化とインテリジェンスを組織に統合するにつれて、データサイエンスプラットフォームへの関心が高まっています。

予測期間中、オンプレミス部門が最大となる見込み

予測期間中、オンプレミスセグメントの市場規模が拡大すると予測されます。オンラインで頻繁にアクセスされる離れたコンピュータのネットワーク上でデータを管理、処理、保存する慣行は、クラウドコンピューティングとして知られています。企業は主に、BFSI、ヘルスケア、ライフサイエンス、製造業など、規制の厳しい分野でデータサイエンスプラットフォームのオンプレミス展開戦略を利用しています。さらに、十分なITリソースを持つ大企業がオンプレミス展開アプローチを選択すると予想され、市場成長を加速させています。

予測期間中、大企業セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、大企業セグメントは有利な成長を遂げると予想されます。大企業とは一般的に、従業員数が1,000人以上の企業を指します。クラウドの人気が高まった結果、数多くの大企業がデータサイエンスプラットフォームを活用しており、この動向は今後も続くと予想されます。大企業は多様な顧客基盤から大量のデータを収集しています。大企業では、データは組織全体の業績を判断するために不可欠です。以上のような要素から、同分野の成長が見込まれています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると予想されます。この地域には様々な業界の主要企業が進出しており、市場拡大を加速させると予想されます。さらに、最先端技術への投資の高まりが製品需要を押し上げています。同地域の収益シェアは、大手市場プレイヤーの存在によって拡大しています。さらに、米国とカナダは、ビジネス上の意思決定を支援するためにデータを使用できる最先端のソリューションに一貫して投資しています。同地域の企業は、技術革新と市場拡大のためにテクノロジーを活用しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域では急速な成長が見込まれています。ビッグデータ分析ツールの採用は、業界を問わず急速に増加すると予想されます。データ分析ツールの数多くの用途や使用事例を考慮し、中国、韓国、インドなどの政府もこれらのツールへの投資を進めています。さらに、この地域の産業は、モバイルデータトラフィックの増加による数値の量と複雑さの急激な増加や、ビジネスオペレーションにおける新たなIoTやAIアプリケーションの増加により、経済におけるビッグデータ技術への支出が増加するなどの要因によっても成長しており、市場には多くの機会がもたらされています。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか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プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心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る）
  • 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企業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
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • アプリケーション分析
  • エンドユーザー分析
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターの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 世界データサイエンスプラットフォーム市場：展開モード別

  • クラウド
  • オンプレミス

第6章 世界データサイエンスプラットフォーム市場：コンポーネント別

  • コンサルティング
  • 導入と統合
  • プラットホーム
  • サポートとメンテナンス
  • サービス
    • プロフェッショナルサービス
    • マネージドサービス

第7章 世界データサイエンスプラットフォーム市場：組織規模別

  • 中小企業
  • 大企業

第8章 世界データサイエンスプラットフォーム市場：用途別

  • 顧客サポート
  • 財務及び会計
  • 人事と運営
  • ロジスティクス
  • マーケティング
  • 販売
  • その他の用途

第9章 世界データサイエンス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）
  • エネルギーと公共事業
  • 政府と防衛
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 情報技術と通信
  • 製造業
  • メディアとエンターテイメント
  • 小売とeコマース
  • 輸送と物流
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界のデータサイエンス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
    • その他中東とアフリカ

第11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12章 企業プロファイル

  • Altair Inc.
  • Alteryx Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Anaconda Inc.
  • Apheris AI GmbH
  • Arrikto Inc.
  • Cloudera Inc.
  • Databand
  • Databricks
  • Dataiku
  • DataRobot Inc.
  • Domino Data Lab Inc.
  • Explorium Inc.
  • Google Inc
  • H2O.ai
  • IBM Corporation
  • Iterative
  • MathWorks, Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • RapidMiner
  • SAP SE
  • Teradata
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Data Science Platform Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Data Science Platform Market Outlook, By Deployment Mode (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Data Science Platform Market Outlook, By Cloud (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Data Science Platform Market Outlook, By On-premises (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Data Science Platform Market Outlook, By Component (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Data Science Platform Market Outlook, By Consulting (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Data Science Platform Market Outlook, By Deployment and Integration (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Data Science Platform Market Outlook, By Platform (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Data Science Platform Market Outlook, By Support and Maintenance (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Data Science Platform Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Data Science Platform Market Outlook, By Professional Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Data Science Platform Market Outlook, By Managed Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Data Science Platform Market Outlook, By Organization Size (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Data Science Platform Market Outlook, By Small and Medium-Sized Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Data Science Platform Market Outlook, By Large Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Data Science Platform Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Data Science Platform Market Outlook, By Customer Support (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Data Science Platform Market Outlook, By Finance and Accounting (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Data Science Platform Market Outlook, By Human Resources and Operations (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Data Science Platform Market Outlook, By Logistics (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Data Science Platform Market Outlook, By Marketing (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Data Science Platform Market Outlook, By Sales (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Data Science Platform Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Data Science Platform Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Data Science Platform Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Data Science Platform Market Outlook, By Energy and Utilities (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Data Science Platform Market Outlook, By Government and Defense (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Data Science Platform Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Data Science Platform Market Outlook, By Information Technology and Telecommunication (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Data Science Platform Market Outlook, By Manufacturing (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Data Science Platform Market Outlook, By Media and Entertainment (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Data Science Platform Market Outlook, By Retail and e-Commerce (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Data Science Platform Market Outlook, By Transportation and Logistics (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Data Science Platform Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

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

目次
Product Code: SMRC23877

According to Stratistics MRC, the Global Data Science Platform Market is accounted for $150.57 billion in 2023 and is expected to reach $746.63 billion by 2030 growing at a CAGR of 25.7% during the forecast period. Data science platform serves as a central hub for all data science and data analysis activities. The data science platform provides all the tools necessary for every stage of a project's life cycle, including ideation, setup, discovery, model development, and software implementation. Data scientists can more quickly run, track, replicate, analyze, and share their work due to the data science platform. The data science platform is one such software tool that is widely used by businesses.

According to Seagate, the storage solutions provider, the volume of data created worldwide will grow to 175 ZB by 2025.

Market Dynamics:

Driver:

Soaring use of big data

As there is growth in social media, IOT, and other media, the amount of data that professionals capture is constantly expanding. A massive flow of structured and unstructured data has been produced by data science platforms. In general, the growth of machine-based and human-generated data is 10 times greater than that of traditional corporate data, and the rate at which machine data is produced is 50 times faster. The enormous growth in data offerings provides opportunities for businesses to acquire new things, which led to a rise in demand for novel approaches and plays a critical role in driving the market for data science platforms.

Restraint:

Lack of technical proficiency

Advanced analytics techniques like streaming analytics, machine learning, and predictive analytics are frequently used in the current business environment. These techniques do, however, pose difficulties because they call for a high level of analytical proficiency. For instance, creating a machine learning model requires technical expertise, analytical prowess, and critical thinking skills. Unfortunately, many end users do not have staff members who are knowledgeable and skilled. Therefore, it is anticipated that the lack of technical know-how and trained personnel will pose a significant challenge for the market for data science platforms in the near future.

Opportunity:

High investment and technological advancements

According to estimates, the substantial investment in research and development will create profitable market opportunities and accelerate the growth of the data science platform market. Further, the market is presented with a wide range of growth opportunities due to the quick development of technologies like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and the internet of things (IoT).

Threat:

Uncertainty regarding the business issues

Businesses must do extensive research on the problems they want to use a data science platform to solve. Simply selecting datasets and performing data analysis can have low productivity if the business problem at hand is not understood. Making informed decisions using a data science platform is significantly less effective. A company's efforts may also be ineffective even if it has a clearly defined goal in mind if its expectations for the implementation of a data science platform do not match its goals. Throughout the anticipated period, it is anticipated that this particular factor will produce a number of growth-impeding challenges.

COVID-19 Impact:

The COVID-19 had a favorable impact on market expansion and will offer an abundance of opportunity for expansion throughout the forecast period. These opportunities include the rise in data applications, the demand for data science platforms in enterprises, and the introduction of cutting-edge data science platform solutions. Organizations were forced to move toward digitalization in order to set up work-from-home officers for their employees due to the general lockdown. As the major technology companies integrate automation and intelligence into their organizations as a result of the COVID-19 pandemic, this is driving interest in data science platforms.

The On-premises segment is expected to be the largest during the forecast period

Over the projection period, it is predicted that the on-premises segment will experience a larger market size. The practice of managing, processing, and storing data over networks of distant computers that are frequently accessed online is known as cloud computing. Businesses primarily use the data science platform's on-premises deployment strategy in highly regulated sector verticals like BFSI, healthcare and life sciences, and manufacturing. Additionally, it is anticipated that large businesses with sufficient IT resources will select the on-premises deployment approach, which is accelerating market growth.

The large enterprises segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

During the forecast period, it is expected that the large enterprises segment will experience lucrative growth. Large companies are generally defined as those with more than or equal to 1,000 employees. Numerous large companies are utilizing the data science platform as a result of the cloud's rising popularity, and this trend is anticipated to continue. Massive amounts of data are gathered by large companies from their diverse customer bases. In large businesses, data is essential for determining how well an organization is performing overall. The aforementioned elements are expected to cause the segment to grow.

Region with largest share:

Over the forecast period, North America is anticipated to dominate the largest market share. Key players from a variety of industries are present in this region, which is anticipated to accelerate market expansion. Additionally, rising investments in cutting-edge technologies are driving up product demand. The region's revenue share is increased by the presence of major market players there. Furthermore, the United States and Canada are consistently investing in a cutting-edge solution that can use data to aid in business decision-making. Companies in the area are utilizing technology to innovate and expand their markets.

Region with highest CAGR:

During the forecast period, a rapid growth rate is anticipated in the Asia-Pacific region. It is expected that the adoption of big data analytics tools will increase quickly across industries. In light of the numerous applications and use cases for data analytics tools, the governments of China, South Korea, India, and other countries are also making investments in these tools. Additionally, the industry in this region is also growing as a result of factors like increased spending on big data technologies in economies due to the rapid rise in the volume and complexity of numbers as a result of the increase in mobile data traffic and new IoT and AI applications in business operations, which are opening up a lot of opportunities for the market.

Key players in the market:

Some of the key players in Data Science Platform Market include: Altair Inc., Alteryx Inc., Amazon Web Services, Inc., Anaconda Inc., Apheris AI GmbH, Arrikto Inc., Cloudera Inc., Databand, Databricks, Dataiku, DataRobot Inc., Domino Data Lab Inc., Explorium Inc., Google Inc, H2O.ai, IBM Corporation, Iterative, MathWorks, Inc., Microsoft Corporation, Oracle Corporation, RapidMiner, SAP SE and Teradata.

Key Developments:

In September 2023, Anaconda is excited to announce the public release of Anaconda Assistant, an AI-powered Jupiter notebook extension designed to enhance the productivity of data scientists, developers, and researchers. Anaconda Assistant is now available to all users of Anaconda cloud notebooks. Powered by the same large language model behind ChatGPT, the Assistant provides an intuitive chat interface to help generate, explain, or debug code, learn new topics, and more.

In August 2023, Altair, a global leader in computational science and artificial intelligence (AI), announced that Lydonia Technologies, the leading provider of hyperautomation software and solutions, has joined its growing channel partner network. Lydonia Technologies will offer Altair® RapidMiner® - Altair's data analytics and AI platform - as well as Altair SLC™, an alternative SAS language environment, to customers in the U.S. Specializing in hyperautomation services and solutions, Lydonia Technologies helps companies increase the automation of their business processes through AI, machine learning, and robotic process automation (RPA).

In August 2023, Alteryx, Inc. the Analytics Cloud Platform company, is expanding its partnership with Google Cloud to provide Looker Studio users with native access to a free limited version of Alteryx Designer Cloud's AI-powered data preparation capabilities and enhanced connectivity. This new integration builds on Alteryx and Google Cloud's commitment to make it easier for customers to surface critical insights for decision-makers in a timely manner, resulting in actions that can improve business outcomes.

Deployment Modes Covered:

  • Cloud
  • On-premises

Components Covered:

  • Consulting
  • Deployment and Integration
  • Platform
  • Support and Maintenance
  • Services

Organization Sizes Covered:

  • Small and Medium-Sized Enterprises
  • Large Enterprises

Applications Covered:

  • Customer Support
  • Finance and Accounting
  • Human Resources and Operations
  • Logistics
  • Marketing
  • Sales
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • Energy and Utilities
  • Government and Defense
  • Healthcare and Life Sciences
  • Information Technology and Telecommunication
  • Manufacturing
  • Media and Entertainment
  • Retail and e-Commerce
  • Transportation and Logistics
  • 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 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • 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 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 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 Science Platform Market, By Deployment Mode

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Cloud
  • 5.3 On-premises

6 Global Data Science Platform Market, By Component

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Consulting
  • 6.3 Deployment and Integration
  • 6.4 Platform
  • 6.5 Support and Maintenance
  • 6.6 Services
    • 6.6.1 Professional Services
    • 6.6.2 Managed Services

7 Global Data Science Platform Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Small and Medium-Sized Enterprises
  • 7.3 Large Enterprises

8 Global Data Science Platform Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Customer Support
  • 8.3 Finance and Accounting
  • 8.4 Human Resources and Operations
  • 8.5 Logistics
  • 8.6 Marketing
  • 8.7 Sales
  • 8.8 Other Applications

9 Global Data Science Platform Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • 9.3 Energy and Utilities
  • 9.4 Government and Defense
  • 9.5 Healthcare and Life Sciences
  • 9.6 Information Technology and Telecommunication
  • 9.7 Manufacturing
  • 9.8 Media and Entertainment
  • 9.9 Retail and e-Commerce
  • 9.10 Transportation and Logistics
  • 9.11 Other End Users

10 Global Data Science Platform Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Altair Inc.
  • 12.2 Alteryx Inc.
  • 12.3 Amazon Web Services, Inc.
  • 12.4 Anaconda Inc.
  • 12.5 Apheris AI GmbH
  • 12.6 Arrikto Inc.
  • 12.7 Cloudera Inc.
  • 12.8 Databand
  • 12.9 Databricks
  • 12.10 Dataiku
  • 12.11 DataRobot Inc.
  • 12.12 Domino Data Lab Inc.
  • 12.13 Explorium Inc.
  • 12.14 Google Inc
  • 12.15 H2O.ai
  • 12.16 IBM Corporation
  • 12.17 Iterative
  • 12.18 MathWorks, Inc.
  • 12.19 Microsoft Corporation
  • 12.20 Oracle Corporation
  • 12.21 RapidMiner
  • 12.22 SAP SE
  • 12.23 Teradata