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1530761

ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、分析タイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Big Data Analytics in Healthcare Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component (Software, Hardware and Services), Deployment Mode (On-premises and Cloud-based), Analytics Type, Application, End User and 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=143.57円
ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、分析タイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2024年08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
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、ヘルスケアにおけるビッグデータ分析の世界市場は、2024年に571億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは20％で成長し、2030年には1,707億米ドルに達すると予測されています。

ヘルスケアにおけるビッグデータ分析とは、様々な医療ソースからの大規模で複雑なデータセットを調査し、パターン、動向、洞察を明らかにするプロセスを指します。構造化・非構造化両方の膨大な医療データを処理するために、高度な分析ツールやテクニックを使用することが含まれます。このアプローチは、ヘルスケアプロバイダーが患者ケアを改善し、業務を最適化し、病気の発生を予測し、治療を個別化し、コストを削減するのに役立ちます。ビッグデータを活用することで、ヘルスケア組織はデータ主導の意思決定を行い、臨床転帰を向上させ、最終的にはヘルスケアサービスの提供を変革することができます。

米国立衛生研究所（NIH）の一部門である国立ヒトゲノム研究所（NHGRI）のウェブサイトに掲載された記事によると、大規模なデータセットを分析して遺伝的要因やその他の要因を特定し、個別化医療につなげるためのビッグデータ解析の役割は著しく高まっています。

ポピュレーションヘルスアナリティクスに対する需要の高まり

ポピュレーションヘルス・アナリティクスにより、ヘルスケア組織は大規模なデータセットを分析し、患者集団全体の動向、リスク要因、介入の機会を特定することができます。これにより、より積極的で予防的なケアアプローチが可能になり、資源配分の最適化を支援し、価値ベースのケアモデルをサポートします。ヘルスケアは個々の患者だけでなく、集団全体の転帰を改善する方向にシフトしているため、集団レベルの洞察のためにビッグデータを活用する能力が不可欠となり、市場の成長に拍車をかけています。

熟練した人材の不足

ヘルスケア組織は、ビッグデータ技術の技術的専門知識とヘルスケアの領域知識の両方を持つデータサイエンティスト、アナリスト、IT専門家の確保と維持に苦慮しています。このスキルギャップのために、アナリティクス機能を十分に活用し、ヘルスケアデータから実用的な洞察を導き出すことが課題となっています。ヘルスケアデータの複雑な性質と厳しい規制要件は、独自の資格を持つ人材の必要性をさらに高め、採用を制限し、市場の拡大を遅らせています。

電子カルテ（EHR）の成長

EHRは膨大な量の構造化・非構造化患者データを生成し、それを分析することで臨床上の意思決定を改善し、集団の健康動向を特定し、業務効率を高めることができます。EHRシステムの相互運用性が高まり、データの標準化が進むにつれて、この豊富なデータソースから洞察を得る可能性が高まっています。分析ツールは、ヘルスケアプロバイダーがEHRデータから価値を引き出すのに役立ち、ビッグデータ・ソリューションの需要を促進し、患者のケアと転帰を改善するための新たな道を開きます。

データのセキュリティとプライバシーに関する懸念

ヘルスケアデータは機密性が高いため、サイバー攻撃の格好の標的となり、侵害があれば患者と医療提供者に深刻な影響を及ぼしかねません。米国のHIPAAのような厳格な規制は、データ侵害に対して多額の罰則を課しています。強固なセキュリティ対策を確保し、患者のプライバシーを守りつつ、データの共有や分析を可能にする必要があるため、導入には課題がつきまといます。このような懸念が医療機関にビッグデータ分析の全面的な導入をためらわせ、市場の成長を制限する可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックは、組織がウイルスの拡散を追跡し、アウトブレイクを予測し、リソース配分を最適化しようとしたため、ヘルスケアにおけるビッグデータ分析の採用を加速させました。この流行は、ヘルスケアにおけるデータ主導の意思決定の価値を浮き彫りにし、アナリティクス機能への投資に拍車をかけた。しかし、一部の地域ではヘルスケアITのリソースと予算を圧迫することにもなった。

予測期間中、ソフトウェア分野が最大となる見込み

ヘルスケア向けビッグデータ分析では、ソフトウェア分野が最大の市場シェアを占めると予測されます。この優位性は、膨大なヘルスケアデータの収集、処理、分析におけるソフトウェアソリューションの重要な役割による。アナリティクス・ソフトウェアは、ヘルスケア組織が複雑なデータセットから実用的な洞察を導き出すことを可能にし、臨床上の意思決定、集団健康管理、業務効率をサポートします。AIや機械学習機能を含むアナリティクス・アルゴリズムの高度化は、ソフトウェア・ソリューションの価値提案をさらに高めています。ヘルスケアがデータ主導型になるにつれ、高度なアナリティクス・ソフトウェアの需要は拡大し続けています。

予測期間中、クラウドベースセグメントのCAGRが最も高くなると予測される

ビッグデータ分析ヘルスケア市場では、クラウドベースのセグメントが最も高い成長率を示すと予測されています。クラウドソリューションには、スケーラビリティ、費用対効果、導入の容易さなど、急速な普及を後押しするいくつかの利点があります。クラウドベースのアナリティクス・プラットフォームにより、ヘルスケア企業は多額のインフラ投資を先行させることなく、大量のデータを扱うことができます。クラウドセキュリティに対する懸念が払拭され、ヘルスケアに特化したクラウドソリューションが登場するにつれ、クラウドベースのアナリティクスへのシフトが加速し、このセグメントの高い成長率に拍車をかけています。

最もシェアの高い地域

北米がビッグデータ分析ヘルスケア市場で優位を占めているのは、成熟したヘルスケアITインフラと、分析のための豊富なデータ基盤を提供する電子カルテの高い導入率による。ヘルスケアの質とコスト抑制に関する厳しい規制要件が、データアナリティクスの活用を後押ししています。大手テクノロジーベンダーの存在とイノベーションの文化が、高度なアナリティクス・ソリューションの開発と採用を促進しています。さらに、多額のヘルスケア支出とデジタルヘルス構想への投資が、北米市場の成長をさらに後押ししています。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域は、ビッグデータ分析ヘルスケア市場で最も高い成長率を示しています。特に中国やインドなどの国々では、医療システムの急速なデジタル化が進み、分析に適した膨大な量のデータが生成されています。ヘルスケアへのアクセスと質の向上を目指す政府の取り組みが、ヘルスケアITインフラへの投資を促進しています。この地域は人口が多く、増加しているため、集団健康管理と予測分析に大きな機会があります。さらに、ヘルスケアにおけるAIと機械学習技術の採用が増加していることが、高度な分析ソリューションの需要を加速させており、この地域の高い成長可能性に寄与しています。

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利用いただけます：

  • 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
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 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
  • 用途分析
  • 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 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：コンポーネント別

  • ソフトウェア
    • データ分析ソフトウェア
    • データ管理ソフトウェア
    • データ視覚化ツール
  • ハードウェア
    • ストレージ
    • サーバー
    • ネットワーキング
  • サービス
    • コンサルティングサービス
    • 実装サービス
    • サポートおよびメンテナンスサービス

第6章 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：展開モード別

  • オンプレミス
  • クラウドベース

第7章 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：分析タイプ別

  • 記述的分析
  • 予測分析
  • 処方的分析
  • 診断分析

第8章 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：用途別

  • 臨床分析
    • 品質改善
    • 臨床意思決定支援
    • 精密医療
  • 運用分析
    • サプライチェーン分析
    • 人材分析
    • 財務分析
  • 人口健康分析
  • 不正行為の検出と防止
  • パーソナライズ医療
  • その他の用途

第9章 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：エンドユーザー別

  • 病院と診療所
  • 支払者と保険会社
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 研究機関
  • 政府機関
  • その他のエンドユーザー

第10章 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析市場：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
    • 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・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
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • SAS Institute Inc.
  • SAP SE
  • Allscripts Healthcare Solutions, Inc.
  • Cerner Corporation
  • Cognizant Technology Solutions Corporation
  • Epic Systems Corporation
  • GE Healthcare
  • Optum, Inc.
  • Siemens Healthineers AG
  • Dell Technologies Inc.
  • McKesson Corporation
  • Hewlett Packard Enterprise（HPE）
  • Tableau Software, LLC
  • TIBCO Software Inc.
  • Philips Healthcare
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Component (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Data Analytics Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Data Management Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Data Visualization Tools (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Hardware (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Storage (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Servers (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Networking (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Consulting Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Implementation Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Support and Maintenance Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By On-premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Cloud-based (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Analytics Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Descriptive Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Predictive Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Prescriptive Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Diagnostic Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Clinical Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Quality Improvement (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Clinical Decision Support (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Precision Medicine (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Operational Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Supply Chain Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Workforce Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Financial Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Population Health Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Fraud Detection and Prevention (2022-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Personalized Medicine (2022-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Hospitals and Clinics (2022-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Payers and Insurance Companies (2022-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Pharmaceutical and Biotechnology Companies (2022-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Research Organizations (2022-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Government Organizations (2022-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Big Data Analytics in Healthcare Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($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: SMRC26873

According to Stratistics MRC, the Global Big Data Analytics in Healthcare Market is accounted for $57.1 billion in 2024 and is expected to reach $170.7 billion by 2030 growing at a CAGR of 20% during the forecast period. Big data analytics in healthcare refers to the process of examining large, complex datasets from various medical sources to uncover patterns, trends, and insights. It involves using advanced analytical tools and techniques to process vast amounts of both structured and unstructured health data. This approach helps healthcare providers improve patient care, optimize operations, predict disease outbreaks, personalize treatments, and reduce costs. By leveraging big data, healthcare organizations can make data-driven decisions, enhance clinical outcomes, and ultimately transform the delivery of healthcare services.

According to an article published on the National Human Genome Research Institute (NHGRI) website, a branch of the NIH, the role of big data analytics in analyzing large datasets to identify genetic and other factors for personalized medicine approaches are growing significantly.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for population health analytics

Population health analytics allows healthcare organizations to analyze large datasets to identify trends, risk factors, and opportunities for intervention across patient populations. This enables more proactive and preventive care approaches, helps optimize resource allocation, and supports value-based care models. As healthcare shifts towards improving outcomes for entire populations rather than just individual patients, the ability to leverage big data for population-level insights has become critical, fueling market growth.

Restraint:

Lack of skilled workforce

Healthcare organizations struggle to find and retain data scientists, analysts, and IT professionals with both technical expertise in big data technologies and domain knowledge of healthcare. This skill gap makes it challenging to fully leverage analytics capabilities and derive actionable insights from healthcare data. The complex nature of healthcare data and strict regulatory requirements further compound the need for uniquely qualified talent, limiting adoption and slowing market expansion.

Opportunity:

Growth of electronic health records (EHRs)

EHRs generate vast amounts of structured and unstructured patient data that can be analyzed to improve clinical decision-making, identify population health trends, and enhance operational efficiency. As EHR systems become more interoperable and data standardization improves, the potential for deriving insights from this rich data source grows. Analytics tools can help healthcare providers extract value from EHR data, driving demand for big data solutions and opening new avenues for improving patient care and outcomes.

Threat:

Data security and privacy concerns

The sensitive nature of healthcare data makes it an attractive target for cyberattacks, and any breaches can have severe consequences for patients and providers. Strict regulations like HIPAA in the US impose hefty penalties for data breaches. The need to ensure robust security measures and maintain patient privacy while still enabling data sharing and analysis creates challenges for implementation. These concerns can make healthcare organizations hesitant to fully embrace big data analytics, potentially limiting market growth.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated adoption of big data analytics in healthcare as organizations sought to track the virus spread, predict outbreaks, and optimize resource allocation. It highlighted the value of data-driven decision making in healthcare and spurred investments in analytics capabilities. However, it also strained healthcare IT resources and budgets in some areas.

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

The software segment is anticipated to hold the largest market share in big data analytics for healthcare. This dominance is driven by the critical role of software solutions in collecting, processing, and analyzing vast amounts of healthcare data. Analytics software enables healthcare organizations to derive actionable insights from complex datasets, supporting clinical decision-making, population health management, and operational efficiency. The increasing sophistication of analytics algorithms, including AI and machine learning capabilities, further enhances the value proposition of software solutions. As healthcare becomes more data-driven, demand for advanced analytics software continues to grow.

The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The cloud-based segment is projected to experience the highest growth rate in the big data analytics healthcare market. Cloud solutions offer several advantages that are driving rapid adoption, including scalability, cost-effectiveness, and ease of implementation. Cloud-based analytics platforms allow healthcare organizations to handle large volumes of data without significant upfront infrastructure investments. As concerns about cloud security are addressed and more healthcare-specific cloud solutions emerge, the shift towards cloud-based analytics is accelerating, fueling this segment's high growth rate.

Region with largest share:

North America's dominance in the big data analytics healthcare market is due to its mature healthcare IT infrastructure and high adoption rates of electronic health records, which provide a rich data foundation for analytics. Stringent regulatory requirements around healthcare quality and cost containment incentivize the use of data analytics. The presence of major technology vendors and a culture of innovation foster the development and adoption of advanced analytics solutions. Additionally, significant healthcare spending and investments in digital health initiatives further propel market growth in North America.

Region with highest CAGR:

The Asia Pacific region is poised for the highest growth rate in the big data analytics healthcare market. Rapid digitization of healthcare systems, particularly in countries like China and India, is generating vast amounts of data ripe for analysis. Government initiatives to improve healthcare access and quality are driving investments in health IT infrastructure. The region's large and growing population presents significant opportunities for population health management and predictive analytics. Additionally, the increasing adoption of AI and machine learning technologies in healthcare is accelerating the demand for advanced analytics solutions, contributing to the region's high growth potential.

Key players in the market

Some of the key players in Big Data Analytics in Healthcare market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAS Institute Inc., SAP SE, Allscripts Healthcare Solutions, Inc., Cerner Corporation, Cognizant Technology Solutions Corporation, Epic Systems Corporation, GE Healthcare, Optum, Inc., Siemens Healthineers AG, Dell Technologies Inc., McKesson Corporation, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Tableau Software, LLC, TIBCO Software Inc., and Philips Healthcare.

Key Developments:

In October 2023, Microsoft has launched new healthcare-specific data solutions in Microsoft Fabric to help healthcare organizations unify and analyze data from various sources. These new solutions offer healthcare organizations a unified, safe and responsible approach to their data and AI strategy and enable them to take advantage of the breadth and scale of Microsoft Cloud for Healthcare.

In October 2023, IBM introduced the new IBM Storage Scale System 6000, a cloud-scale global data platform designed to meet today's data intensive and AI workload demands, and the latest offering in the IBM Storage for Data and AI portfolio. The new IBM Storage Scale System 6000 seeks to build on IBM's leadership position with an enhanced high performance parallel file system designed for data intensive use-cases. It provides up to 7M IOPs and up to 256GB/s throughput for read only workloads per system in a 4U (four rack units) footprint.

Components Covered:

  • Software
  • Hardware
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • On-premises
  • Cloud-based

Analytics Types Covered:

  • Descriptive Analytics
  • Predictive Analytics
  • Prescriptive Analytics
  • Diagnostic Analytics

Applications Covered:

  • Clinical Analytics
  • Operational Analytics
  • Population Health Analytics
  • Fraud Detection and Prevention
  • Personalized Medicine
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Hospitals and Clinics
  • Payers and Insurance Companies
  • Pharmaceutical and Biotechnology Companies
  • Research Organizations
  • Government Organizations
  • 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 2022, 2023, 2024, 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 Emerging Markets
  • 3.9 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 Big Data Analytics in Healthcare Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Data Analytics Software
    • 5.2.2 Data Management Software
    • 5.2.3 Data Visualization Tools
  • 5.3 Hardware
    • 5.3.1 Storage
    • 5.3.2 Servers
    • 5.3.3 Networking
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Consulting Services
    • 5.4.2 Implementation Services
    • 5.4.3 Support and Maintenance Services

6 Global Big Data Analytics in Healthcare Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud-based

7 Global Big Data Analytics in Healthcare Market, By Analytics Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Descriptive Analytics
  • 7.3 Predictive Analytics
  • 7.4 Prescriptive Analytics
  • 7.5 Diagnostic Analytics

8 Global Big Data Analytics in Healthcare Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Clinical Analytics
    • 8.2.1 Quality Improvement
    • 8.2.2 Clinical Decision Support
    • 8.2.3 Precision Medicine
  • 8.3 Operational Analytics
    • 8.3.1 Supply Chain Analytics
    • 8.3.2 Workforce Analytics
    • 8.3.3 Financial Analytics
  • 8.4 Population Health Analytics
  • 8.5 Fraud Detection and Prevention
  • 8.6 Personalized Medicine
  • 8.7 Other Applications

9 Global Big Data Analytics in Healthcare Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Hospitals and Clinics
  • 9.3 Payers and Insurance Companies
  • 9.4 Pharmaceutical and Biotechnology Companies
  • 9.5 Research Organizations
  • 9.6 Government Organizations
  • 9.7 Other End Users

10 Global Big Data Analytics in Healthcare 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 IBM Corporation
  • 12.2 Microsoft Corporation
  • 12.3 Oracle Corporation
  • 12.4 SAS Institute Inc.
  • 12.5 SAP SE
  • 12.6 Allscripts Healthcare Solutions, Inc.
  • 12.7 Cerner Corporation
  • 12.8 Cognizant Technology Solutions Corporation
  • 12.9 Epic Systems Corporation
  • 12.10 GE Healthcare
  • 12.11 Optum, Inc.
  • 12.12 Siemens Healthineers AG
  • 12.13 Dell Technologies Inc.
  • 12.14 McKesson Corporation
  • 12.15 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 12.16 Tableau Software, LLC
  • 12.17 TIBCO Software Inc.
  • 12.18 Philips Healthcare