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市場調査レポート
商品コード
1934972

ビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測:サービスタイプ別、組織規模別、ビジネス機能別、エンドユーザー別、地域別&競合、2021年~2031年

Big Data and Data Engineering Services Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Service Type, By Organization Size, By Business Function, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F


出版日
ページ情報
英文 182 Pages
納期
2~3営業日
カスタマイズ可能
ビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測:サービスタイプ別、組織規模別、ビジネス機能別、エンドユーザー別、地域別&競合、2021年~2031年
出版日: 2026年01月19日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 182 Pages
納期: 2~3営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

世界のビッグデータおよびデータエンジニアリングサービス市場は、2025年の719億8,000万米ドルから2031年までに1,371億3,000万米ドルへ拡大し、CAGR11.34%を記録すると予測されています。

これらのサービスには、膨大な生データセットを分析に適した構造化形式に変換するために必要な、アーキテクチャ設計、インフラストラクチャ開発、パイプライン管理が含まれます。本市場の主な促進要因は、デジタルエコシステム全体における非構造化データの急速な蓄積と、競合優位性獲得のために企業がリアルタイムインテリジェンスを活用する緊急の必要性です。NASSCOMの2024年報告によれば、AIおよびデータ分析への世界の投資額は約830億米ドルに達し、2019年以降24%のCAGRを維持しており、組織がこれらの基盤技術に多大な資金を投入している実態が示されています。

市場概要
予測期間 2027-2031
市場規模:2025年 719億8,000万米ドル
市場規模:2031年 1,371億3,000万米ドル
CAGR:2026年~2031年 11.34%
最も成長が速いセグメント 中小企業
最大の市場 北米

しかしながら、この分野の成長は、データプライバシーや主権に関する複雑な規制環境により、大きな障壁に直面しております。多様な管轄区域の法令を順守することの難しさは、国境を越えたデータガバナンスに摩擦を生み、エンジニアリング施策の拡張性を阻害する可能性があります。このコンプライアンス負担は、レガシーシステムの統合に伴う技術的課題と相まって、世界のデータ戦略の円滑な実施を複雑にし続けております。

市場促進要因

人工知能(AI)および機械学習(ML)技術の導入は、企業が実験的なパイロット段階から本格的な生産環境へと移行する中で、市場を根本的に再構築しています。この移行により、耐障害性の高いパイプラインの構築、特徴量ストアの管理、複雑なアルゴリズム向けの高品質なデータ可用性の確保を実現する高度なデータエンジニアリングサービスの必要性が生じています。組織がこれらの技術を運用化するにつれ、インテリジェントアプリケーションのライフサイクルを支えるMLOpsおよびスケーラブルなインフラへの需要が急増しています。Databricksが2025年6月に発表した『State of Data+AI』と題するレポートでは、本番環境登録済みAIモデルが前年比1,018%増加したと指摘し、実用的なAI資産の展開に向けた産業の大規模な転換と、それに伴うエンジニアリング支援の必要性を強調しています。

市場拡大は、企業が俊敏性と拡張性を高めるためレガシーインフラを近代化する中で、クラウドベースのデータアーキテクチャの採用が加速していることも後押ししています。企業は、弾力的なコンピューティング能力と統合された分析プラットフォームを活用するため、ワークロードをパブリッククラウドやハイブリッドクラウド環境に積極的に移行しています。2025年3月にフレクセラが発表した「2025年クラウドの現状レポート」では、78%の組織がクラウド移行したワークロードの量を主要指標として挙げており、前年の36%から大幅な増加を示しています。しかしながら、この急速な分散化は複雑な断片化を招くことが多く、セールスフォースは2025年に「ITリーダーの90%がデータサイロを重大なビジネス課題と認識している」と指摘しており、異種システムを統合するエンジニアリングサービスの必要性が極めて重要であることを強調しています。

市場の課題

データプライバシーと主権に関する複雑な規制状況は、世界のビッグデータおよびデータエンジニアリングサービス市場の拡大にとって大きな障壁となっています。各国が異なるデータローカリゼーション義務やプライバシー法令を施行する中、組織は国境を越えたデータ流通に深刻な制約に直面しています。この法的断片化により、企業はデータ居住地を確保するため、統合された効率的な世界のデータアーキテクチャを放棄し、分離された地域固有のインフラストラクチャを採用せざるを得ません。その結果、エンジニアリングチームは断片化されたパイプラインを管理する必要に迫られ、運用上の複雑性が大幅に増大し、集中化された大規模データセットから得られる分析的価値が低下します。

このコンプライアンス負担により、重要な財務・技術リソースがエンジニアリング革新やサービス拡張性ではなく、法的ガバナンスやリスク軽減に向けられる必要が生じています。変化する管轄区域の法律を順守する際に内在する不確実性は慎重な運用環境を生み、企業が大規模なデータイニシアチブを遅延させる原因となることが多々あります。2024年、国際プライバシー専門家協会(IAPP)の報告によれば、自組織が現行の規制基準を遵守し続ける能力について完全な自信を持っていると回答したプライバシー専門家はわずか20%でした。この広範な確信の欠如は意思決定を直接的に阻害し、世界のデータエンジニアリングサービスの採用を停滞させています。組織は積極的な市場拡大よりも、訴訟や罰則の回避を優先する傾向にあるためです。

市場動向

データレイクとデータウェアハウスの融合によるレイクハウスモデルの登場は、データレイクの低コストストレージとデータウェアハウスの高性能管理機能を統合することで、市場構造を根本的に再構築しています。このアーキテクチャの統合により、断片化されたデータサイロが引き起こす運用上の非効率性が解消され、企業はApache Icebergなどのオープンフォーマットを活用し、単一のデータコピー上で多様な分析ワークロードを実行できるようになります。その結果、組織は複雑で脆弱なETLプロセスから離れ、直接的なデータアクセスを優先するようになり、ガバナンスが大幅に強化され、インフラストラクチャのオーバーヘッドが削減されています。Dremio社の2025年1月報告書『AI時代におけるデータレイクハウスの現状』によると、67%の組織が今後3年以内に分析の大部分をデータレイクハウス上で実行する計画であり、この統合フレームワークへの産業の急速な転換が浮き彫りになっています。

拡張データエンジニアリングのための生成AI統合は、拡大するスキルギャップとデータパイプラインの複雑化に対処する重要な動向として台頭しています。大規模言語モデルを開発ワークフローに直接組み込むことで、エンジニアリングチームはコード生成、スキーママッピング、レガシーシステム文書化といった労力集約的なタスクを自動化しています。この移行により、手動コーディングからアーキテクチャ監視への焦点が移り、信頼性の高いデータ製品の提供を大幅に加速させると同時に、人的ミスに伴う技術的負債を最小限に抑えています。2025年9月に実施されたAscend.ioの「年次パルス調査」では、データエンジニアの83%がAIと新ツールにより生産性が向上したと回答しており、インテリジェントな自動化がサービスライフサイクルに与える変革的な影響が浮き彫りとなりました。

よくあるご質問

  • 世界のビッグデータおよびデータエンジニアリングサービス市場の市場規模はどのように予測されていますか?
  • 世界のビッグデータおよびデータエンジニアリングサービス市場の主な促進要因は何ですか?
  • 最も成長が速いセグメントはどこですか?
  • 最大の市場はどこですか?
  • 市場の課題は何ですか?
  • データレイクとデータウェアハウスの融合による市場動向は何ですか?
  • 拡張データエンジニアリングのための生成AI統合の重要性は何ですか?
  • AIおよびデータ分析への世界の投資額はどのくらいですか?
  • データエンジニアリングサービスの必要性はどのように変化していますか?
  • データプライバシーに関する規制の影響は何ですか?
  • データエンジニアの生産性向上に寄与する要因は何ですか?

目次

第1章 概要

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 世界のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • サービスタイプ別(データモデリング、データ統合、アナリティクス、データ品質)
    • 企業規模別(中小企業、大企業)
    • 業務機能別(財務、マーケティング・営業、人事、その他)
    • エンドユーザー別(メディア・通信、BFSI、製造業、政府機関、その他)
    • 地域別
    • 企業別(2025)
  • 市場マップ

第6章 北米のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 北米:国別分析
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ

第7章 欧州のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 欧州:国別分析
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン

第8章 アジア太平洋地域のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • アジア太平洋地域:国別分析
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア

第9章 中東・アフリカのビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 中東・アフリカ:国別分析
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ

第10章 南米のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 南米:国別分析
    • ブラジル
    • コロンビア
    • アルゼンチン

第11章 市場力学

  • 促進要因
  • 課題

第12章 市場動向と発展

  • 合併と買収
  • 製品上市
  • 最近の動向

第13章 世界のビッグデータとデータエンジニアリングサービス市場:SWOT分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

  • 業界内の競合
  • 新規参入の可能性
  • サプライヤーの力
  • 顧客の力
  • 代替品の脅威

第15章 競合情勢

  • Accenture PLC
  • Genpact Inc.
  • Cognizant Technology Solutions Corporation
  • Infosys Limited
  • Capgemini SE
  • NTT Data Inc.
  • Mphasis Limited
  • L&T Technology Services
  • Hexaware Technologies Inc.
  • KPMG LLP

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項