データ化市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、2018～2028年、タイプ別、用途別、業界別、地域別、競合

世界のデータ化市場は、予測期間中に健全なCAGRで成長すると予想されます。

データ化」とは、さまざまな種類の情報をデジタルデータに変換するプロセスを指し、そのデータを分析してビジネス上の意思決定に活用することができます。データ化市場とは、ビジネス目的のためにデータを収集、分析、活用することに特化した成長産業を指します。データ化は、特にデータ収集、保存、分析などの分野における技術の進歩により、ますます普及しています。デジタル機器、センサー、オンライン・プラットフォームの普及により、膨大な量のデータが継続的に生成されています。このデータは、ソーシャルメディアとのやりとり、オンライン取引、IoTデバイス、センサー、その他のデジタルソースなどからもたらされます。データ化は、産業に革命をもたらし、データ主導の意思決定を可能にし、社会のさまざまな側面に変革をもたらす可能性を秘めています。

近年、データを活用して競争優位に立とうとする企業が増えているため、データ化市場は著しい成長を遂げています。この市場には、データ分析会社やソフトウェア会社からデータブローカーやコンサルティング会社まで、幅広い参入企業が含まれています。

世界のデータ化市場の主な促進要因には、データの利用可能性の増加、データ主導の意思決定の重要性の高まり、人工知能や機械学習などの高度分析技術の台頭などがあります。このような動向がビジネスの展望を形成し続ける中、データ化市場は今後も成長と進化を続け、あらゆる規模の企業に新たな機会と課題を提供するものと思われます。

データの利用可能性の増加が市場成長の原動力

大量のデータを利用できるようになったことが、データ化の成長を促す主な要因のひとつです。インターネットとデジタル技術の台頭により、日々、より多くのデータが生成されています。このデータは、ソーシャルメディア、センサー、コネクテッド・デバイスなど、さまざまなソースからもたらされます。

データ主導の意思決定の重要性の高まりが、データ化への需要の高まりにつながる

データ主導の意思決定の重要性が高まるにつれ、データ化の需要も高まっています。データ化とは、さまざまな種類の情報を、コンピュータのアルゴリズムを使って分析できる構造化されたデジタルデータに変換するプロセスを指します。企業や組織の意思決定におけるデータへの依存度が高まるにつれ、データ化の必要性は不可欠となっています。

データ化によって、企業はソーシャルメディア、顧客からのフィードバック、市場動向など、さまざまなソースからデータを収集・分析し、洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、より良い成果、効率性の向上、コスト削減につながります。例えば、データ化は、企業が業務の改善点を特定したり、サプライチェーンを最適化したり、マーケティング活動の対象をより効果的に絞ったりするのに役立ちます。

データ駆動型の意思決定が金融、医療、小売、製造など多くの業界の基本的な部分となっているため、データ化の需要は近年飛躍的に高まっています。ビッグデータと高度な分析ツールの出現により、企業は洞察力を高め、情報に基づいた意思決定を行うために使用できる膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。その結果、データを収集、保存、分析する能力は、データ主導のペースの速い現代社会で競争力を維持しようとする組織にとって不可欠なスキルとなっています。

さまざまなアプリケーションで高速かつ低遅延の無線接続に対する需要が増加

人工知能（AI）や機械学習（ML）などの高度な分析技術の台頭は、データ化の成長に重要な役割を果たしています。これらの技術により、大量のデータをこれまで以上に迅速かつ正確に処理・分析できるようになっています。AIやMLのアルゴリズムは、データのパターンや洞察から学習し、その学習に基づいて予測や推奨を行うように設計されています。その結果、企業や組織は、顧客行動や市場動向、その他業務に影響を与える重要な要因をより深く理解するために、これらの技術を活用しています。データ化はまた、AIやMLに大量の構造化・非構造化データを与えて学習させることで、AIやMLをより効果的に働かせることを可能にします。これらのアルゴリズムに多くのデータを与えることで、より正確で効果的な結果予測や、人間には見えないパターンの特定が可能になります。全体として、AIとMLの台頭は、企業が競争上の優位性を獲得し、顧客や業務をよりよく理解するためにこれらの技術を活用しようとするにつれて、データ化の傾向を加速させています。

データの質が低いと、誤った洞察や意思決定につながる可能性がある

データの質が低いと、そのデータに基づく洞察や意思決定の正確性や信頼性に大きな影響を与える可能性があります。分析対象のデータが不正確であったり不完全であったりすると、誤った洞察や意思決定につながる可能性があります。例えば、データに重要な情報が欠けていたり、古かったりすると、分析対象のビジネスや業界の現状を反映していない可能性があります。データに偏りがある場合も、誤った洞察や意思決定につながる可能性があります。分析対象のデータが母集団を代表するものでなかったり、データを収集した人のバイアスが反映されていたりすると、バイアスが生じる可能性があります。分析されるデータに一貫性がなかったり、矛盾があったりすると、誤った洞察や決定につながる可能性があります。例えば、異なるデータソースから矛盾する情報が提供された場合、どのソースがより正確かを判断することが困難になる可能性があります。重複、不正確な入力、フォーマットの不整合などのデータエラーも、そのデータに基づく洞察や意思決定の精度に影響を与える可能性があります。適切なデータガバナンスがない場合、データは無秩序になり、アクセスが困難になったり、信頼性が低下したりして、誤った洞察や意思決定につながる可能性があります。従って、データに基づく誤った洞察や意思決定を避けるためには、データが正確で、完全で、偏りがなく、一貫性があり、適切にガバナンスされていることを確認することが不可欠です。これは、データ・プロファイリング、データ・クレンジング、データ検証などの適切なデータ品質管理対策によって達成することができます。

企業プロファイル

IBM Corporation、Oracle Corporation、Microsoft Corporation、SAP SE、Google Inc.、Amazon Web Services、SAS Institute Inc.、Teradata Corporation、Dell EMC、Hewlett-Packard Enterprise（HPE）などが、世界のデータ化市場で事業を展開する主要企業です。

調査範囲：

本レポートでは、世界のデータ化市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています：

データ化市場：タイプ別

• 行動データ化
• ソーシャルデータ化センサーデータ化
• 地理空間データ化
• 取引データ化
• センサーデータ化

データ化市場：用途別

• ブロックチェーン
• AIOps
• コグニティブコンピューティング
• エッジコンピューティング
• FinOps
• その他

データ化市場：業界別

• BFSI
• 医療
• ITおよびテレコム
• 小売
• 政府・防衛
• 製造
• メディア・エンターテインメント
• その他

データ化市場：地域別

• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• 韓国
• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• スペイン
• イタリア
• 中東＆アフリカ
• イスラエル
• トルコ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦
• 南アフリカ
• 南米
• ブラジル
• アルゼンチン
• コロンビア

競合情勢

• 企業プロファイル：世界のデータ化市場に存在する主要企業の詳細分析。

利用可能なカスタマイズ：

• TechSci Researchは、与えられた市場データをもとに、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供します。レポートでは以下のカスタマイズが可能です。

企業情報

• 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング

目次

第1章 サービス概要

• 市場の定義
• 市場の範囲
  • 対象市場
  • 調査対象年
  • 主要市場セグメンテーション

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界のデータ化市場展望

• 市場規模と予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別（行動データ化、ソーシャルデータ化、地理空間データ化、取引データ化、センサーデータ化）
  • 用途別（ブロックチェーン、AIOps、コグニティブコンピューティング、エッジコンピューティング、FinOps、その他）
  • 業界別（BFSI、医療、メディア・エンターテインメント、教育、小売・eコマース、政府、その他）
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第6章 北米のデータ化市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 用途別
  • 業界別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 アジア太平洋のデータ通信市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 用途別
  • 業界別
  • 国別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • オーストラリア

第8章 欧州のデータ化市場展望

• 市場規模と予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 用途別
  • 業界別
  • 国別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン

第9章 南米のデータ化市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 用途別
  • 業界別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア

第10章 中東・アフリカのデータ化市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 用途別
  • 業界別
  • 国別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • イスラエル
  • トルコ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

第13章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Google Inc.
• Amazon Web Services
• Hewlett-Packard Enterprise（HPE）
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Dell EMC

第14章 戦略的提言

第15章 調査会社について・免責事項

（注：企業リストはお客様のご要望に応じてカスタマイズ可能です。）

Global Datafication Market is expected to grow at a healthy CAGR during the forecast period. The term "datafication" refers to the process of transforming various types of information into digital data, which can then be analysed and used to drive business decisions. The datafication market refers to the growing industry that specialize in collecting, analysing, and leveraging data for business purposes. Datafication has become increasingly prevalent due to advancements in technology, particularly in areas such as data collection, storage, and analytics. With the proliferation of digital devices, sensors, and online platforms, vast amounts of data are generated continuously. This data can come from sources such as social media interactions, online transactions, IoT devices, sensors, and other digital sources. Datafication has the potential to revolutionize industries, enable data-driven decision-making, and bring about transformative changes in various aspects of society.

The datafication market has seen tremendous growth in recent years, as more and more companies seek to leverage data to gain a competitive advantage. This market includes a wide range of players, from data analytics firms and software companies to data brokers and consulting firms.

Some of the key drivers of the global datafication market include the increasing availability of data, the growing importance of data-driven decision-making, and the rise of advanced analytics technologies such as artificial intelligence and machine learning. As these trends continue to shape the business landscape, it is likely that the datafication market will continue to grow and evolve, offering new opportunities and challenges for businesses of all sizes..

Increasing Availability of Data is Fueling the Market Growth

The availability of large amounts of data is one of the key drivers of the growth of datafication. With the rise of the internet and digital technologies, more and more data is being generated every day. This data can come from a variety of sources, such as social media, sensors, connected devices, and more.

Datafication refers to the process of turning this data into valuable insights and knowledge that can be used to drive business decisions and improve performance. By analyzing and interpreting this data, businesses can gain a deeper understanding of their customers, their operations, and their markets, and use this knowledge to make better decisions.

As more and more data become available, businesses are increasingly turning to datafication to gain a competitive advantage. The market for datafication and data-driven decision making is growing rapidly, with companies investing heavily in technologies and tools that can help them extract insights from their data.

Overall, the increasing availability of data is driving the growth of datafication, and this trend is expected to continue in the years to come.

Growing Importance of Data-Driven Decision-Making Leads to a Higher Demand for Datafication

The growing importance of data-driven decision-making has led to a higher demand for datafication. Datafication refers to the process of transforming various types of information into structured digital data that can be analyzed using computer algorithms. As businesses and organizations increasingly rely on data to make their decisions, the need for datafication has become essential.

Datafication allows businesses to collect and analyze data from various sources, including social media, customer feedback, and market trends, to gain insights and make more informed decisions. This can lead to better outcomes, increased efficiency, and cost savings. For example, datafication can help businesses identify areas of improvement in their operations, optimize their supply chain, and target their marketing efforts more effectively.

The demand for datafication has grown exponentially in recent years as data-driven decision-making has become a fundamental part of many industries, including finance, healthcare, retail, and manufacturing. With the advent of big data and advanced analytics tools, businesses now have access to vast amounts of data that can be used to drive insights and make informed decisions. As a result, the ability to collect, store, and analyze data has become a critical skill for organizations looking to remain competitive in today's fast-paced, data-driven world.

Increasing demand for high-speed and low-latency wireless connectivity for various applications

The rise of advanced analytics technologies such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has played a significant role in the growth of datafication. These technologies have made it possible to process and analyze large amounts of data more quickly and accurately than ever before. AI and ML algorithms are designed to learn from patterns and insights in data, and to make predictions and recommendations based on that learning. As a result, businesses and organizations are using these technologies to gain a deeper understanding of customer behavior, market trends, and other important factors that affect their operations. Datafication also enables AI and ML to work more effectively by providing them with large amounts of structured and unstructured data to learn from. By feeding these algorithms with more data, they become more accurate and effective at predicting outcomes and identifying patterns that humans may not be able to see. Overall, the rise of AI and ML has accelerated the trend towards datafication, as businesses seek to leverage these technologies to gain a competitive advantage and better understand their customers and operations.

Poor data quality can lead to incorrect insights and decisions

Poor data quality can have a significant impact on the accuracy and reliability of insights and decisions based on that data. If the data being analyzed is inaccurate or incomplete, it can lead to incorrect insights and decisions. For example, if data is missing key information or is outdated, it may not reflect the current state of the business or industry being analyzed. Data that is biased can also lead to incorrect insights and decisions. Bias can occur if the data being analyzed is not representative of the population or if it reflects the biases of those who collected the data. If the data being analyzed is inconsistent or contradictory, it can lead to incorrect insights and decisions. For example, if different data sources provide conflicting information, it may be difficult to determine which source is more accurate. Data errors such as duplicates, incorrect entries, or formatting inconsistencies can also affect the accuracy of insights and decisions based on that data. In the absence of proper data governance, data can become disorganized, difficult to access, or unreliable, leading to incorrect insights and decisions. Therefore, it is essential to ensure that data is accurate, complete, unbiased, consistent, and governed properly to avoid making incorrect insights and decisions based on that data. This can be achieved through proper data quality control measures, including data profiling, data cleansing, and data validation.

Market Segmentation

Based on Type, the market is segmented into Behavioral Datafication, Social Datafication, Geospatial Datafication, Transactional Datafication, and Sensor Datafication. Based on Application, the market is further segmented into Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps, and Others. Based on vertical, the market is further split into BFSI, Healthcare, IT and Telecom, Retail, Government and Defense, Manufacturing, and Media and Entertainment.

Company Profiles

IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Inc., Amazon Web Services, SAS Institute Inc., Teradata Corporation, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise (HPE) are among the major players operating in the global datafication market.

Report Scope:

In this report, the global datafication market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Datafication Market, By Type:

• Behavioral Datafication
• Social Datafication
• Geospatial Datafication
• Transactional Datafication
• Sensor Datafication

Datafication Market, By Application:

• Blockchain
• AIOps
• Cognitive Computing
• Edge Computing
• FinOps
• Others

Datafication Market, By Vertical:

• BFSI
• Healthcare
• IT and Telecom
• Retail
• Government and Defense
• Manufacturing
• Media and Entertainment
• Others

Datafication Market, By Region:

• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• South Korea
• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Middle East & Africa
• Israel
• Turkey
• Saudi Arabia
• UAE
• South Africa
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the global datafication market.

Available Customizations:

• With the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Service Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
  • 1.2.1. Markets Covered
  • 1.2.2. Years Considered for Study
  • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Key Industry Partners
• 2.4. Major Association and Secondary Sources
• 2.5. Forecasting Methodology
• 2.6. Data Triangulation & Validation
• 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

4. Voice of Customer

5. Global Datafication Market Outlook

• 5.1. Market Size & Forecast
  • 5.1.1. By Value
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Type (Behavioral Datafication, Social Datafication, Geospatial Datafication, Transactional Datafication, Sensor Datafication)
  • 5.2.2. By Application (Blockchain, AIOps, Cognitive Computing, Edge Computing, FinOps, Others)
  • 5.2.3. By Vertical (BFSI, Healthcare, Media and Entertainment, Education, Retail and E-commerce, Government, Others)
  • 5.2.4. By Region
• 5.3. By Company (2022)
• 5.4. Market Map

6. North America Datafication Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Type
  • 6.2.2. By Application
  • 6.2.3. By Vertical
  • 6.2.4. By Country
• 6.3. North America: Country Analysis
  • 6.3.1. United States Datafication Market Outlook
    • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.1.1. By Value
    • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.2.1. By Type
      • 6.3.1.2.2. By Application
      • 6.3.1.2.3. By Vertical
  • 6.3.2. Canada Datafication Market Outlook
    • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.2.1.1. By Value
    • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.2.2.1. By Type
      • 6.3.2.2.2. By Application
      • 6.3.2.2.3. By Vertical
  • 6.3.3. Mexico Datafication Market Outlook
    • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.3.1.1. By Value
    • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.3.2.1. By Type
      • 6.3.3.2.2. By Application
      • 6.3.3.2.3. By Vertical

7. Asia-Pacific Datafication Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Type
  • 7.2.2. By Application
  • 7.2.3. By Vertical
  • 7.2.4. By Country
• 7.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 7.3.1. China Datafication Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Type
      • 7.3.1.2.2. By Application
      • 7.3.1.2.3. By Vertical
  • 7.3.2. Japan Datafication Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Type
      • 7.3.2.2.2. By Application
      • 7.3.2.2.3. By Vertical
  • 7.3.3. South Korea Datafication Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Type
      • 7.3.3.2.2. By Application
      • 7.3.3.2.3. By Vertical
  • 7.3.4. India Datafication Market Outlook
    • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.4.1.1. By Value
    • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.4.2.1. By Type
      • 7.3.4.2.2. By Application
      • 7.3.4.2.3. By Vertical
  • 7.3.5. Australia Datafication Market Outlook
    • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.5.1.1. By Value
    • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.5.2.1. By Type
      • 7.3.5.2.2. By Application
      • 7.3.5.2.3. By Vertical

8. Europe Datafication Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Type
  • 8.2.2. By Application
  • 8.2.3. By Vertical
  • 8.2.4. By Country
• 8.3. Europe: Country Analysis
  • 8.3.1. Germany Datafication Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Type
      • 8.3.1.2.2. By Application
      • 8.3.1.2.3. By Vertical
  • 8.3.2. United Kingdom Datafication Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Type
      • 8.3.2.2.2. By Application
      • 8.3.2.2.3. By Vertical
  • 8.3.3. France Datafication Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Type
      • 8.3.3.2.2. By Application
      • 8.3.3.2.3. By Vertical
  • 8.3.4. Italy Datafication Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Type
      • 8.3.4.2.2. By Application
      • 8.3.4.2.3. By Vertical
  • 8.3.5. Spain Datafication Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Type
      • 8.3.5.2.2. By Application
      • 8.3.5.2.3. By Vertical

9. South America Datafication Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Type
  • 9.2.2. By Application
  • 9.2.3. By Vertical
  • 9.2.4. By Country
• 9.3. South America: Country Analysis
  • 9.3.1. Brazil Datafication Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Type
      • 9.3.1.2.2. By Application
      • 9.3.1.2.3. By Vertical
  • 9.3.2. Argentina Datafication Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Type
      • 9.3.2.2.2. By Application
      • 9.3.2.2.3. By Vertical
  • 9.3.3. Colombia Datafication Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Type
      • 9.3.3.2.2. By Application
      • 9.3.3.2.3. By Vertical

10. Middle East & Africa Datafication Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Type
  • 10.2.2. By Application
  • 10.2.3. By Vertical
  • 10.2.4. By Country
• 10.3. Middle East & Africa: Country Analysis
  • 10.3.1. Israel Datafication Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Type
      • 10.3.1.2.2. By Application
      • 10.3.1.2.3. By Vertical
  • 10.3.2. Turkey Datafication Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Type
      • 10.3.2.2.2. By Application
      • 10.3.2.2.3. By Vertical
  • 10.3.3. UAE Datafication Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Type
      • 10.3.3.2.2. By Application
      • 10.3.3.2.3. By Vertical
  • 10.3.4. Saudi Arabia Datafication Market Outlook
    • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.4.1.1. By Value
    • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.4.2.1. By Type
      • 10.3.4.2.2. By Application
      • 10.3.4.2.3. By Vertical
  • 10.3.5. South Africa Datafication Market Outlook
    • 10.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.5.1.1. By Value
    • 10.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.5.2.1. By Type
      • 10.3.5.2.2. By Application
      • 10.3.5.2.3. By Vertical

11. Market Dynamics

• 11.1. Drivers
• 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

13. Company Profiles

• 13.1. IBM Corporation
  • 13.1.1. Business Overview
  • 13.1.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.1.3. Recent Developments
  • 13.1.4. Key Personnel
  • 13.1.5. Key Service Offered
• 13.2. Oracle Corporation
  • 13.2.1. Business Overview
  • 13.2.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.2.3. Recent Developments
  • 13.2.4. Key Personnel
  • 13.2.5. Key Service Offered
• 13.3. Microsoft Corporation
  • 13.3.1. Business Overview
  • 13.3.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.3.3. Recent Developments
  • 13.3.4. Key Personnel
  • 13.3.5. Key Service Offered
• 13.4. SAP SE
  • 13.4.1. Business Overview
  • 13.4.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.4.3. Recent Developments
  • 13.4.4. Key Personnel
  • 13.4.5. Key Service Offered
• 13.5. Google Inc.
  • 13.5.1. Business Overview
  • 13.5.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.5.3. Recent Developments
  • 13.5.4. Key Personnel
  • 13.5.5. Key Service Offered
• 13.6. Amazon Web Services
  • 13.6.1. Business Overview
  • 13.6.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.6.3. Recent Developments
  • 13.6.4. Key Personnel
  • 13.6.5. Key Service Offered
• 13.7. Hewlett-Packard Enterprise (HPE)
  • 13.7.1. Business Overview
  • 13.7.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.7.3. Recent Developments
  • 13.7.4. Key Personnel
  • 13.7.5. Key Service Offered
• 13.8. SAS Institute Inc.
  • 13.8.1. Business Overview
  • 13.8.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.8.3. Recent Developments
  • 13.8.4. Key Personnel
  • 13.8.5. Key Service Offered
• 13.9. Teradata Corporation
  • 13.9.1. Business Overview
  • 13.9.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.9.3. Recent Developments
  • 13.9.4. Key Personnel
  • 13.9.5. Key Service Offered
• 13.10. Dell EMC
  • 13.10.1. Business Overview
  • 13.10.2. Key Revenue (If Available)
  • 13.10.3. Recent Developments
  • 13.10.4. Key Personnel
  • 13.10.5. Key Service Offered

14. Strategic Recommendations

15. About Us & Disclaimer

(Note: The companies list can be customized based on the client requirements.)