データマネタイゼーションの世界市場規模：データタイプ別、マネタイゼーション手法別、業界別、地域別、範囲および予測

データマネタイゼーション市場の規模と予測

データマネタイゼーション市場規模は、2023年に35億米ドルと評価され、予測期間2024-2030年にCAGR 20.3 %で成長し、2030年には85億米ドルに達すると予測されます。データマネタイゼーション市場とは、生データを価値ある洞察、製品、サービスに変換し、それを販売して収益を上げるプロセスを指します。この市場には、企業がデータ資産を抽出、分析、商品化するために使用する様々な戦略や技術が含まれます。この市場には、データ集約、分析、可視化などの技術が含まれ、さまざまなチャネルを通じて収益化できる実用的な洞察を導き出します。

データマネタイゼーションの世界市場促進要因

データマネタイゼーション市場の市場促進要因は、様々な要因に影響されます。

データ量の増加：

デジタル技術が広く普及するにつれて、組織、人々、ネットワーク化された機器から生み出されるデータ量は指数関数的に増加しています。組織はデータ量の増加により、データ資産を収益化する機会を得ています。

高度な分析とデータ技術：

機械学習や人工知能のような分析技術の開発により、組織はデータから意味のある洞察を引き出せるようになった。これらの洞察は、データ主導の商品やサービス、特化した広告の提供など、さまざまな方法で収益化することができます。

データマネタイゼーション戦略への注目の高まり：

企業はデータ資産の価値をますます認識するようになり、データ資産を収益化する方法を積極的に模索しています。これには、データのマーケティング、パッケージ化、第三者への販売方法、意思決定手順の合理化による価値の創出方法などの計画策定が含まれます。

規制環境：

CCPAやGDPRのような規制の枠組みにより、データ保護やセキュリティに対する意識が高まり、組織はデータ資産の収益化について準拠した方法を検討するよう求められています。データマネタイゼーション業務に携わる企業は、これらの要件へのコンプライアンスを考慮しなければならないです。

データマーケットプレースは、データ資産の売買・交換の場を提供し、ますます人気を集めています。ユーザーとデータ製作者間の取引を促進することで、これらの市場はデータマネタイゼーションのエコシステムにおけるアクセシビリティと流動性を高めています。

業界の融合とパートナーシップ：

互いのデータ資産を活用して相互に利益を得るために、業界はますます協力し合い、パートナーシップを確立しています。業界を超えたコラボレーションは、企業が新たな収益源を生み出し、創造的なデータ主導型ソリューションを開発するのに役立ちます。

パーソナライズされた体験の需要：

顧客は、パーソナライズされた体験に関して、さまざまな業界の企業からますます多くのことを期待するようになっています。データマネタイゼーションにより、企業は消費者情報を利用して、顧客の幸福度とロイヤルティを高めるカスタマイズされた商品、サービス、広告キャンペーンを作成することができます。

世界のデータマネタイゼーション市場の抑制要因

データマネタイゼーション市場にとって、いくつかの要因が抑制要因や課題として作用する可能性があります。これらには以下のようなものがある：

データ・プライバシーの問題：

データ・プライバシーの問題：データを収益化しようとする組織は、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念の高まりにより、大きな障害に直面しています。CCPAやGDPRのような規制によって、データの管理と許可に厳しい制限が課せられているため、企業はコンプライアンスを維持し、顧客のプライバシーを保護することが極めて重要です。

データの品質とガバナンスの欠如：

データガバナンスと品質が不十分だと、データマネタイゼーションの取り組みが成功しにくくなる可能性があります。不正確なデータ、不完全なデータ、古いデータは、信頼できない洞察や判断を生み出す可能性があるため、データの収益化に向けた取り組みの価値提案に悪影響を及ぼす可能性があります。データ資産の有効性と信頼性を確保するためには、強力なガバナンスと品質フレームワークを確立する必要があります。

データのサイロ化と断片化：

組織内では、データのサイロ化と断片化がデータマネタイゼーションの取り組みを困難にします。多様なシステムやデータソースがデータの統合や相互運用性を阻害し、価値ある知見を引き出し、データ資産の価値を最大限に引き出すことが難しくなります。データマネタイゼーションプロジェクトの価値を最大化するには、組織の垣根を取り払い、データ共有とコラボレーションの文化を促進する必要があります。

知識と経験の不足：

多くの企業は、自社のデータ資産の潜在的価値に気づいておらず、データ資産の収益化を成功させるために必要な知識や経験も不足しています。この障害を克服するには、利害関係者にデータマネタイゼーションのメリットについて教育し、データ分析スキルを身につけるための支援やトレーニングを提供する必要があります。

収益化戦略の複雑さ：

収益性の高いデータマネタイゼーション計画を策定し、実践するには、多くの労力とリソースが必要となります。企業は、ターゲット市場の選定、価格戦略、流通ルート、貴重なデータ資産など、多くの問題を管理しなければならないです。データマネタイゼーション市場での成功は、収益化戦略の策定と実施における明確さや経験の不足によって妨げられる可能性があります。

競合情勢：

競争が激化するデータマネタイゼーション業界では、多くの企業が市場シェアを争っています。新興企業、データ・ブローカー、老舗のハイテク企業などが、データマネタイゼーションの機会を狙ってしのぎを削っています。このような競争の激しい環境では、企業は競争から抜け出して市場シェアを獲得することが難しくなる可能性があります。

倫理的・社会的問題：

データの適切な利用と、それが人々や社会に及ぼす可能性のある影響は、データマネタイゼーションによってもたらされる倫理的・社会的問題を提示します。データマネタイゼーションのプロセスが倫理的で透明性のある方法で行われなければ、偏見や差別、データの搾取といった問題が発生する可能性があります。データマネタイゼーション業界に対する信頼性を確立し、信用を醸成するためには、これらの問題に対処し、道徳的基準を守ることが必要です。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• 市場概要
• 市場ハイライト

第3章 市場概要

• 市場規模と成長の可能性
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 データマネタイゼーション市場：データタイプ別

• 構造化データ
• 非構造化データ
• 半構造化データ
• 保護ギア

第5章 データマネタイゼーション市場：マネタイゼーション手法別

• 直接収益化
• 間接的収益化
• サブスクリプション型収益化
• Pay-per-Useの収益化

第6章 データマネタイゼーション市場：業界別

• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• ヘルスケア
• 小売・eコマース
• 製造業
• 通信・メディア
• 運輸・物流

第7章 地域分析

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• チリ
• 中東・アフリカ
• 南アフリカ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦

第8章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• COVID-19の市場への影響

第9章 競合情勢

• 主要企業
• 市場シェア分析

第10章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Salesforce.com, Inc.
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Accenture plc
• Infosys Limited
• Capgemini SE
• Adobe Inc.
• Google LLC

第11章 市場の展望と機会

• 新興技術
• 今後の市場動向
• 投資機会

第12章 付録

• 略語リスト
• 出典と参考文献

Data Monetization Market Size And Forecast

Data Monetization Market size was valued at USD 3.5 Billion in 2023 and is projected to reach USD 8.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.3 % during the forecast period 2024-2030. The Data Monetization Market refers to the process of converting raw data into valuable insights, products, or services that can be sold to generate revenue. This market encompasses various strategies and technologies used by organizations to extract, analyze, and commercialize their data assets. It includes techniques such as data aggregation, analytics, and visualization to derive actionable insights that can be monetized through various channels.

Global Data Monetization Market Drivers

The market drivers for the Data Monetization Market can be influenced by various factors. These may include:

Increasing Data Volume:

As digital technologies have spread widely, the amount of data produced by organizations, people, and networked devices has increased exponentially. Organizations have the opportunity to monetize their data assets due to the volume of data.

Advanced Analytics and Data Technologies:

Organisations may now extract meaningful insights from their data thanks to developments in analytics techniques like machine learning and artificial intelligence. These insights can be made profitable in a number of ways, such by providing data-driven goods and services or specialized advertising.

A Greater Attention to Data Monetization Strategies:

Companies are aggressively looking for ways to monetize their data assets as they become more and more aware of their worth. This entails creating plans for how to market, package, and sell data to third parties or how to create value by streamlining decision-making procedures.

Regulatory Environment:

Organisations are being prompted to investigate compliant methods of monetizing their data assets by regulatory frameworks like the CCPA and GDPR, which have raised awareness regarding data protection and security. Businesses who are involved in data monetization operations must take compliance with these requirements into account.

Data marketplaces are becoming more and more popular, offering venues for the purchase, sale, and exchange of data assets. By facilitating trades between users and data producers, these markets increase accessibility and liquidity within the ecosystem of data monetization.

Industry Convergence and Partnerships:

In order to take advantage of one another's data assets for mutual gain, industries are working together more and more and establishing partnerships. Collaborations across industries help businesses generate new revenue streams and develop creative data-driven solutions.

Demand for Personalised Experiences:

Customers are coming to expect more and more from companies in a variety of industries when it comes to personalized experiences. Through data monetization, businesses can use consumer information to create customized goods, services, and advertising campaigns that increase client happiness and loyalty.

Global Data Monetization Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the Data Monetization Market. These may include:

Data Privacy Issues:

Organisations trying to monetize their data face major obstacles due to increased concerns about data security and privacy. Strict limits on data management and permission are enforced by regulatory regulations like the CCPA and GDPR, thus it is crucial for businesses to maintain compliance and safeguard customer privacy.

Absence of Data Quality and Governance:

Inadequate data governance and quality might make data monetization efforts less successful. The value proposition for initiatives to monetize data can be negatively impacted by inaccurate, incomplete, or out-of-date data since it can produce untrustworthy insights and judgments. To ensure the validity and dependability of data assets, strong governance, and quality frameworks must be established.

Data Silos and Fragmentation:

Within organizations, data silos and fragmentation can present difficulties for data monetization initiatives. Diverse systems and data sources impede data integration and interoperability, which makes it challenging to extract valuable insights and realize the full value of data assets. Maximizing the value of data monetization projects requires breaking down organizational boundaries and promoting a culture of data sharing and collaboration.

Lack of Knowledge and Experience:

A lot of businesses are unaware of the potential value of their data assets, and they can also lack the knowledge or experience necessary to successfully monetize them. Overcoming this obstacle requires educating stakeholders about the advantages of data monetization and offering assistance and training to develop data analytics skills.

Complexity of Monetization Strategy:

Creating and putting into practice a profitable data monetization plan may need a lot of work and resources. Businesses have to manage a number of issues, including selecting target markets, pricing strategies, distribution routes, and precious data assets. Success in the data monetization market might be hampered by a lack of clarity or experience in developing and implementing monetization strategies.

Competitive Landscape:

There are many companies fighting for market share in the data monetization industry, which is growing more and more competitive. Startups, data brokers, and well-established tech firms are all vying for the opportunity to profit from data monetization. In this highly competitive environment, organizations could find it difficult to stand out from the competition and gain market share.

Ethical and Social Issues:

The appropriate use of data and its possible effects on people and society present ethical and social issues that are brought up by data monetization. If processes for data monetization are not carried out in an ethical and transparent manner, problems like bias, discrimination, and data exploitation may occur. Establishing credibility and fostering confidence in the data monetization industry requires addressing these issues and upholding moral standards.

Global Data Monetization Market Segmentation Analysis

The Global Data Monetization Market is Segmented on the basis of Data Type, Monetization Method, Industry Vertical, and Geography.

Data Monetization Market, By Data Type

• Structured Data:
• Data that is predetermined and arranged in a specific way, as found in databases, spreadsheets, and tables, is referred to as structured data.
• Unstructured Data:
• Unstructured data, which includes text-heavy files like emails, social media posts, and multimedia material, lacks a predetermined format.
• Semi-structured Data:
• Semi-structured data refers to information like XML files and JSON documents that have some structure but do not neatly fit into a relational database.
• Protective Gear:
• Items made to keep players safe during games, such as padding, headgear, and mouthguards.

Data Monetization Market, By Monetization Method

• Direct Monetization:
• Charging third parties directly for the sale of raw or processed data.
• Indirect Monetization:
• Using data to improve already-existing goods or services, draw in clients, or boost productivity, all of which tangentially result in income production.
• Subscription-based Monetization:
• Offering data access or insights through subscription-based models, where clients pay a regular charge for access to data products or services, is known as subscription-based monetization.
• Pay-per-Use Monetization:
• Cost-per-use charging clients according to how much they use data services or goods is known as monetization; this is frequently accomplished through usage-based pricing schemes or metered billing.

Data Monetization Market, By Industry Vertical

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI):
• Making money off of fraud detection tools, risk analytics, customer behavior insights, and financial transaction data.
• Healthcare:
• Using clinical data, real-world evidence, and patient health records to advance medical research, personalized therapy, and healthcare analytics.
• Retail and E-commerce:
• Supply chain optimization, tailored marketing, and personalized suggestions can be achieved by monetizing consumer purchase history, browsing habits, and demographic information.
• Telecommunications and Media:
• Using subscriber data, usage trends, and network utilization insights to generate revenue for network optimization, content recommendations, and targeted advertising.
• Manufacturing:
• Using supply chain data, production metrics, and machine sensor data to generate revenue for process optimization, quality assurance, and predictive maintenance.
• Transportation and Logistics:
• Making the most of route optimization insights, fleet tracking data, and transportation analytics to enhance customer service, fuel efficiency, and logistics management.

Data Monetization Market, By Geography

• North America
• Europe
• Asia Pacific
• Latin America
• Middle East and Africa

Key Players

• The major players in the Data Monetization Market are:
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• com, Inc.
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Accenture plc
• Infosys Limited
• Capgemini SE
• Adobe Inc.
• Google LLC

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction

• Market Definition
• Market Segmentation
• Research Methodology

2. Executive Summary

• Key Findings
• Market Overview
• Market Highlights

3. Market Overview

• Market Size and Growth Potential
• Market Trends
• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Porter's Five Forces Analysis

4. Data Monetization Market, By Data Type

• Structured Data
• Unstructured Data
• Semi-structured Data
• Protective Gear

5. Data Monetization Market, By Monetization Method

• Direct Monetization
• Indirect Monetization
• Subscription-based Monetization
• Pay-per-Use Monetization

6. Data Monetization Market, By Industry Vertical

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• Healthcare
• Retail and E-commerce
• Manufacturing
• Telecommunications and Media
• Transportation and Logistics

7. Regional Analysis

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• Latin America
• Brazil
• Argentina
• Chile
• Middle East and Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE

8. Market Dynamics

• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Impact of COVID-19 on the Market

9. Competitive Landscape

• Key Players
• Market Share Analysis

10. Company Profiles

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Salesforce.com, Inc.
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Accenture plc
• Infosys Limited
• Capgemini SE
• Adobe Inc.
• Google LLC

11. Market Outlook and Opportunities

• Emerging Technologies
• Future Market Trends
• Investment Opportunities

12. Appendix

• List of Abbreviations
• Sources and References