データディスカバリーの市場規模：組織規模別、コンポーネント別、展開モデル別、業界別、地域別、範囲および予測

データディスカバリーの市場規模と予測

データディスカバリーの市場規模は、2024年に107億7,000万米ドル、2031年には341億2,000万米ドルに達すると予測され、2024年から2031年までのCAGRは15.50%で成長します。データディスカバリーとは、組織内のさまざまなソースから関連データを見つけ、理解し、可視化するプロセスです。これは、膨大な情報の海をナビゲートし、隠された宝物を発見するようなもので、より良い意思決定、業務の最適化、新たな機会の開拓を可能にする貴重な洞察です。大規模なデータセットからパターンを抽出することに重点を置くデータマイニングとは異なり、データディスカバリーは、ユーザーが反復的にデータを探索・分析し、質問を投げかけながら検索を絞り込むことを可能にします。データディスカバリーには、手作業と自動化という2つの主なアプローチがあります。手作業によるデータディスカバリーでは、データスチュワードやアナリストがデータ資産を綿密に特定、分類、文書化します。この伝統的なアプローチは、深い技術的知識を必要とし、膨大なデータセットには時間がかかります。最新のソリューションでは、機械学習による自動データ発見ツールを活用しています。これらのツールは様々なデータリポジトリをスキャンし、情報を分類し、データカタログを構築し、データリソースの検索可能なインデックスをユーザーに提供します。

データディスカバリーは、単に適切なデータを見つけるだけでなく、ユーザーに響く方法でそれを提示することが重要です。ここで鍵となるのがビジュアライゼーションです。データディスカバリーツールは、複雑なデータセットを消化しやすい形式に変換する、幅広いチャート、グラフ、ダッシュボードを提供します。動向、パターン、異常が一目瞭然となり、ユーザーはデータが語るストーリーを把握することができます。インタラクティブなダッシュボードは、ユーザーが特定の詳細にドリルダウンすることを可能にし、より深い調査と分析を促進します。

従来、データ分析はデータサイエンティストやアナリストの領域でした。しかし、セルフサービス・データディスカバリー（SSDD）ツールの台頭が、このゲームを変えつつあります。SSDDプラットフォームは、最小限の技術的専門知識を持つビジネスユーザー向けに設計されています。これらのユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、ユーザーは独自にデータを探索し、レポートを作成し、ビジネス上の疑問に答えることができます。これにより、ITリソースが解放されるだけでなく、誰もが情報に基づいた意思決定に貢献できる、データ主導の文化が育まれます。

データディスカバリー市場力学

主な市場促進要因：

データ主導の意思決定の重要性の高まり：

企業は直感や勘の限界を認識しつつあります。データディスカバリーからの洞察に後押しされたデータ主導の意思決定は、より多くの情報に基づいた戦略と成果の向上につながります。

データ量の指数関数的増加：

ソーシャルメディア、IoTデバイス、センサーネットワークなどの要因により、組織が生成するデータ量は爆発的に増加しています。データディスカバリーツールは、この膨大なデータオーシャンをナビゲートし、価値あるインサイトを抽出するために不可欠です。

セルフサービス・データディスカバリー（SSDD）の台頭：

従来、データ分析はIT専門家の領域でした。SSDDツールは、ビジネス・ユーザーが独自にデータを探索できるようにすることで、データ主導の文化を醸成し、組織全体で迅速な意思決定を可能にします。

業務効率向上の要求：

データディスカバリーは、プロセスの非効率性やボトルネックの特定に役立ちます。業務データを分析することで、企業はワークフローを最適化し、コストを削減し、業務を合理化して全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

顧客理解の強化：

顧客データには、行動、嗜好、購買パターンに関する豊富な知識が蓄積されています。データディスカバリーツールは、これらの洞察を解き放ち、企業がマーケティングキャンペーンをパーソナライズし、顧客サービスを向上させ、ターゲット層により共感される製品やサービスを開発することを可能にします。

規制遵守とデータガバナンス：

GDPRやCCPAのようなデータプライバシー規制が強化される中、データセキュリティとコンプライアンスの確保は極めて重要です。高度なデータディスカバリーツールは、データ品質の維持、アクセス制御の実施、コンプライアンスへの取り組みの促進により、データガバナンスを支援します。

ビッグデータ技術の進化：

クラウドコンピューティング、人工知能、機械学習などのテクノロジーの進化が、データディスカバリー市場を前進させています。これらの進化により、データディスカバリー・ソリューションにおいて、より高速なデータ処理、より堅牢な分析機能、自動化された洞察の生成が可能になります。

主な課題

データのサイロ化と標準化の欠如：

データは多くの場合、組織内のさまざまなソースに散在し、サイロ化しています。このように形式や構造がバラバラだと、包括的な分析のためにデータを発見し統合することが難しくなります。

データ品質の問題：

データの正確性と完全性は、データディスカバリーによって得られる洞察の質に直接影響します。一貫性のないデータ、欠損値、重複は、誤解を招く結果につながります。

ユーザーのスキルギャップと採用：

セルフサービス・データディスカバリーはユーザーを強力にサポートしますが、スキル・ギャップは採用の妨げになります。このギャップを埋め、ユーザーがデータディスカバリーツールの可能性を効果的に活用できるようにするには、トレーニングプログラムを提供し、データ主導の文化を醸成することが重要です。

ビッグデータ管理の複雑さ：

増え続けるデータの量と速度は、データディスカバリーツールにとって課題となります。ビッグデータ技術を統合し、スケーラブルなデータ処理能力を確保することは、膨大なデータセットの複雑な管理を効果的に行うために不可欠です。

主な動向

自然言語処理（NLP）革命：

NLPの統合により、データディスカバリーはよりユーザーフレンドリーになりつつあります。ユーザーは自然言語クエリを使ってデータと対話することができ、技術的な知識がないユーザーでも直感的でアクセスしやすい探索が可能になります。これにより、より幅広い従業員が意思決定においてデータの洞察を活用できるようになります。

より深い洞察のための拡張アナリティクス：

人工知能（AI）は、拡張アナリティクスによってデータ発見に変革をもたらします。AIは、パターンの特定、洞察の生成、推奨の提供などのデータ分析タスクを自動化します。これにより、ユーザーはデータをより深く理解し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

共同データ探索：

データ探索の未来は、コラボレーションを促進することにあります。先進的なツールは、シームレスなチームベースの探索プロジェクトを可能にし、知識の共有と情報に基づいた意思決定を促進します。異なるスキルセットを持つチームメンバーが協力し、それぞれの専門知識を組み合わせることで、データから最大限の価値を引き出すことができます。

説明可能なAI（XAI）に焦点を当てる：

AIがデータ発見に果たす役割が大きくなるにつれ、AIが生成する洞察の説明可能性を確保することが極めて重要になります。XAI技術は、AIの意思決定プロセスを透明化し、ユーザーが推奨の背後にある理由を理解できるようにし、AI主導のデータ探索に対する信頼を醸成します。

デザインによるセキュリティとプライバシー：

データプライバシー規制が厳しくなる中、データのセキュリティとプライバシーは最も重要な関心事です。データディスカバリー・ソリューションには、セキュリティとプライバシー・バイ・デザインの原則が取り入れられています。これにより、データ探索プロセス全体を通じてデータが確実に保護され、リスクが軽減されるとともに、データ主導の意思決定に対する信頼が醸成されます。

データディスカバリー市場の地域別分析

北米：

北米は現在、データディスカバリーで最大の市場シェアを占めており、市場推計・予測期間中も支配的な地位を維持すると予測されています。

北米の企業は、データ分析ソリューションの導入において最先端を走っており、確立されたプレイヤーを擁する成熟した市場を育んできました。この早期導入が、圧倒的な地位を占める理由の1つです。

北米の企業は、データディスカバリーツールを含むITインフラとソフトウェアに多額の予算を割いています。高いIT支出はデータディスカバリーの需要を促進しています。

HIPAAやCCPAのようなデータプライバシー規制の強化が、コンプライアンスを保証するデータディスカバリーツールの採用を後押ししています。

アジア太平洋（APAC）：

VMRのアナリストによると、APAC地域はデータディスカバリー市場で最も速い成長が見込まれています。

APAC経済圏全体の急速な経済成長は、データディスカバリ市場の急成長につながるデータ分析の採用を含むデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを推進しています。

APACの多くの政府は、データ主導のガバナンスを推進し、ビッグデータのインフラストラクチャに投資しており、データディスカバリツールのための肥沃な土壌を作り出しています。こうした政府の取り組みは、アジア太平洋地域におけるデータディスカバリー市場の急成長を促進する要因の1つとなっています。

APACにおける技術者層の拡大は、複雑なデータ発見ソリューションの採用と実装を促進します。

APACにおけるスマートフォンユーザーの増加により、膨大な量のデータが生成され、これらの情報を分析・活用するためのツールに対する需要が生じています。

欧州：

欧州はデータディスカバリーの分野で大きな市場シェアを占めています。

欧州のGDPRは強固なデータガバナンスを必要としており、データディスカバリーツールはこれを促進することができます。この強力な規制状況が、データディスカバリー市場における欧州の成長の主な理由の一つです。

欧州企業は技術革新に注力していることで知られ、先進的なデータディスカバリーソリューションの早期導入につながっています。

SAPやQlikのような欧州企業は、データディスカバリー市場の展望に大きく貢献しています。

目次

第1章 世界のデータディスカバリー市場：イントロダクション

• 市場概要
• 調査範囲
• 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

• データマイニング
• バリデーション
• 一次資料
• データソース一覧

第4章 データディスカバリーの世界市場展望

• 概要
• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
• ポーターのファイブフォースモデル
• バリューチェーン分析

第5章 データディスカバリーの世界市場：組織規模別

• 概要
• 大企業
• 中小企業

第6章 データディスカバリーの世界市場：コンポーネント別

• 概要
• ソフトウェア
• サービス

第7章 データディスカバリーの世界市場：展開モデル別

• 概要
• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 データディスカバリーの世界市場：業界別

• 概要
• ヘルスケア
• 政府・防衛
• ITおよびテレコム
• BFSI
• その他

第9章 データディスカバリーの世界市場：地域別

• 概要
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第10章 世界のデータディスカバリー市場：競合情勢

• 概要
• 各社の市場ランキング
• 主な発展戦略

第11章 企業プロファイル

• Oracle Corporation
• SAP
• Micro strategy, Inc.
• Qlik Technologies, Inc.
• Tibco Software Inc.
• Platfora
• Datameer Inc.
• Cloud era, Inc.
• Data Watch Corporation
• Clearstory Data

第12章 主な発展

• 製品の上市／開発
• 合併と買収
• 事業拡大
• パートナーシップと提携

第13章 付録

• 関連調査

Data Discovery Market Size And Forecast

Data Discovery Market size was valued at 10.77 USD Billion in 2024 and is projected to reach 34.12 USD Billion by 2031 , growing at a CAGR of 15.50% from 2024 to 2031. Data discovery is the process of finding, understanding, and visualizing relevant data from various sources within an organization. It's akin to navigating a vast ocean of information and uncovering hidden treasures - valuable insights that can inform better decision-making, optimize operations, and unlock new opportunities. Unlike data mining, which focuses on extracting patterns from large datasets, data discovery empowers users to explore and analyze data iteratively, asking questions and refining their search as they go. There are two primary approaches to data discovery: manual and automated. Manual data discovery involves data stewards and analysts meticulously identifying, classifying, and documenting data assets. This traditional approach requires deep technical knowledge and can be time-consuming for vast datasets. Modern solutions leverage automated data discovery tools powered by machine learning. These tools scan various data repositories, categorize information, and build data catalogs, providing users with a searchable index of their data resources.

Data discovery isn't just about finding the right data; it's about presenting it in a way that resonates with users. Visualizations are the key here. Data discovery tools offer a wide range of charts, graphs, and dashboards that transform complex data sets into easily digestible formats. Trends, patterns, and anomalies become readily apparent, enabling users to grasp the story the data is telling. Interactive dashboards allow users to drill down into specific details, fostering deeper exploration and analysis.

Traditionally, data analysis was the domain of data scientists and analysts. However, the rise of self-service data discovery (SSDD) tools is changing the game. SSDD platforms are designed for business users with minimal technical expertise. These user-friendly interfaces enable them to independently explore data, generate reports, and answer their business questions. This not only frees up IT resources but also fosters a data-driven culture where everyone can contribute to informed decision-making.

Data Discovery Market Dynamics

The key market dynamics that are shaping the data discovery market include:

Key Market Drivers:

Growing Importance of Data-Driven Decisions:

Businesses are increasingly recognizing the limitations of intuition and gut feeling. Data-driven decision-making, fueled by insights from data discovery, leads to more informed strategies and improved outcomes.

Exponential Growth of Data Volume:

The amount of data organizations generate is exploding, driven by factors like social media, IoT devices, and sensor networks. Data discovery tools are essential for navigating this vast data ocean and extracting valuable insights.

Rise of Self-Service Data Discovery (SSDD):

Traditionally, data analysis was the domain of IT experts. SSDD tools empower business users to explore data independently, fostering a data-driven culture and enabling faster decision-making across the organization.

Demand for Improved Operational Efficiency:

Data discovery helps identify inefficiencies and bottlenecks in processes. By analyzing operational data, businesses can optimize workflows, reduce costs, and streamline operations for overall performance improvement.

Enhancing Customer Understanding:

Customer data holds a wealth of knowledge about behavior, preferences, and buying patterns. Data discovery tools unlock these insights, allowing businesses to personalize marketing campaigns, improve customer service, and develop products and services that resonate better with their target audience.

Regulatory Compliance and Data Governance:

With stricter data privacy regulations like GDPR and CCPA, ensuring data security and compliance is crucial. Advanced data discovery tools assist with data governance by maintaining data quality, enforcing access controls, and facilitating compliance efforts.

Advancement in Big Data Technologies:

The evolution of technologies like cloud computing, artificial intelligence, and machine learning is propelling the data discovery market forward. These advancements enable faster data processing, more robust analytics capabilities, and automated insights generation within data discovery solutions.

Key Challenges:

Data Silos and Lack of Standardization:

Data is often scattered across various sources within an organization, creating silos. These disparate formats and structures make it difficult to discover and integrate data for comprehensive analysis.

Data Quality Issues:

The accuracy and completeness of data directly impact the quality of insights derived through data discovery. Inconsistent data, missing values, and duplicates lead to misleading results.

User Skill Gap and Adoption:

While self-service data discovery empowers users, a skills gap can hinder adoption. Providing training programs and fostering a data-driven culture are crucial to bridge this gap and encourage users to leverage the potential of data discovery tools effectively.

Complexity of Big Data Management:

The ever-increasing volume and velocity of data pose challenges for data discovery tools. Integrating big data technologies and ensuring scalable data processing capabilities are essential to handle the complexities of managing massive datasets effectively.

Key Trends:

Natural Language Processing (NLP) Revolution:

Data discovery is becoming more user-friendly with the integration of NLP. Users can interact with data using natural language queries, making exploration intuitive and accessible even for non-technical users. This empowers a wider range of employees to leverage data insights in their decision-making.

Augmented Analytics for Deeper Insights:

Artificial intelligence (AI) is transforming data discovery with augmented analytics. AI automates data analysis tasks like identifying patterns, generating insights, and providing recommendations. This empowers users to gain a deeper understanding of their data and make more informed decisions.

Collaborative Data Exploration:

The future of data discovery lies in fostering collaboration. Advanced tools will enable seamless team-based exploration projects, facilitating knowledge sharing and informed decision-making. Team members with different skill sets can work together, combining their expertise to extract maximum value from the data.

Focus on Explainable AI (XAI):

As AI plays a bigger role in data discovery, ensuring the explainability of AI-generated insights is crucial. XAI techniques will make AI's decision-making processes transparent, allowing users to understand the reasoning behind recommendations and fostering trust in AI-driven data exploration.

Security and Privacy by Design:

With data privacy regulations becoming stricter, data security and privacy are paramount concerns. Data discovery solutions are incorporating security and privacy by design principles. This ensures data is protected throughout the discovery process, mitigating risks and fostering trust in data-driven decision-making.

What's inside a VMR industry report?

Our reports include actionable data and forward-looking analysis that help you craft pitches, create business plans, build presentations and write proposals.

Data Discovery Market Regional Analysis

Here is a more detailed regional analysis of the data discovery market:

North America:

North America currently holds the largest market share in data discovery and is estimated to hold the dominant position for the forecasting period.

North American companies have been at the forefront of adopting data analytics solutions, fostering a mature market with established players. This early adoption is one of the reasons for their dominant position.

North American organizations allocate significant budgets for IT infrastructure and software, including data discovery tools. High IT spending is propelling the demand for data discovery.

Stricter data privacy regulations like HIPAA and CCPA drive the adoption of data discovery tools that ensure compliance.

Asia Pacific (APAC):

According to VMR analysts, the APAC region is expected to witness the fastest growth in the data discovery market.

Rapid economic growth across APAC economies is driving digital transformation initiatives, including data analytics adoption leading to rapid growth in the data discovery market.

Many APAC governments are promoting data-driven governance and investing in big data infrastructure, creating a fertile ground for data discovery tools. These government initiatives are one of the key drivers to the rapid growth of the data discovery market in the Asia Pacific region

The expanding tech talent pool in APAC facilitates the adoption and implementation of complex data discovery solutions.

The rising smartphone user base in APAC generates vast amounts of data, creating a demand for tools to analyze and utilize this information.

Europe:

Europe holds a significant market share in data discovery.

GDPR in Europe necessitates robust data governance, which data discovery tools can facilitate. This strong regulatory landscape is one of the major reasons for Europe's growth in the data discovery market.

European companies are known for their focus on innovation, leading to the early adoption of advanced data discovery solutions.

Several European firms like SAP and Qlik contribute significantly to the data discovery market landscape.

Data Discovery Market Segmentation Analysis

The Data Discovery Market is segmented based on Organization Size, Component, Deployment Model, Vertical, and Geography.

Data Discovery Market, By Organization Size

• Large Enterprises
• Small and Medium Enterprises

Based on Organization size, the market is bifurcated into Large Enterprises and Small and Medium Enterprises. Large Enterprises are currently the dominant force in the data discovery market, Small and Medium Enterprises (SMEs) are expected to close the gap significantly by 2031. Large Enterprises possess vast data volumes and complex data needs, necessitating robust data discovery solutions. However, their existing IT infrastructure and budget allocations might limit the growth rate.

• The market for data discovery solutions specifically designed for SMEs is experiencing a boom. Cloud-based, subscription-model data discovery tools are becoming more affordable for SMEs, making them a viable option. Self-service data discovery tools are designed for user-friendliness, empowering non-technical users within SMEs to leverage data insights. SMEs are increasingly recognizing the value of data for making informed decisions, driving their adoption of data discovery tools. This shift towards self-service analytics and affordable solutions is expected to propel the SME segment's growth in the coming years. While Large Enterprises will likely maintain a larger market share in absolute terms, SMEs are poised to become a significant driving force in the data discovery market by 2031.

Data Discovery Market, By Component

• Software
• Services

Based on Components, the market is bifurcated into Software and Services. Software is expected to retain the dominant position throughout the forecast period, driven by its core functionality. Data discovery software provides the essential tools for data exploration, visualization, and analysis, forming the foundation for any data discovery initiative. However, Services will experience significant growth due to the increasing complexity of data environments and the rise of self-service data discovery. As organizations adopt self-service tools, they'll require implementation, training, and ongoing support services to ensure successful adoption and maximize the value derived from data discovery solutions. This creates a symbiotic relationship - the growth of software fuels the demand for services, and robust services empower users to leverage the full potential of the software, solidifying its dominance.

Data Discovery Market, By Deployment Model

• Cloud-based
• On-premises

Based on the Deployment model, the market is bifurcated into Cloud-based and On-premises. Cloud-based data discovery solutions are poised to significantly outpace on-premises deployments in the forecast period. This dominance can be attributed to several factors: scalability and cost-effectiveness. Cloud-based solutions offer on-demand scalability, allowing organizations to easily adjust their data discovery capabilities based on evolving needs. Additionally, cloud platforms eliminate the need for upfront hardware and software investments, making them a more attractive option for budget-conscious organizations. While on-premises deployments might still be preferred by some due to security concerns or regulatory compliance requirements, the overall market is shifting towards the flexibility, agility, and cost benefits offered by cloud-based data discovery solutions.

Data Discovery Market, By Vertical

• Healthcare
• Government
• Defence

Based on Vertical, the market is bifurcated into Healthcare, Government, and Defence. Healthcare Government & Defense are expected to exhibit significant growth. Healthcare is leveraging data discovery for tasks like improving patient outcomes, drug discovery, and fraud detection. Government agencies are utilizing it for citizen service optimization, national security, and resource allocation. However, the sheer volume of data generated in the Government & Defense sectors, coupled with increasing investments in big data initiatives for national security and intelligence gathering, might lead them to hold a larger market share in the coming years. Healthcare, however, will continue to be a major driver due to the ever-growing need for data-driven personalized medicine and improved healthcare delivery systems.

Data Discovery Market, By Geography

• North America
• Europe
• Asia Pacific
• Rest of the World

Based on regional analysis, the Data Discovery Market is classified into North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the World. On the market for data discovery, North America holds the current lead due to established market players and high IT spending, APAC is expected to experience explosive growth. This surge in APAC is fueled by factors like rapid economic expansion, government initiatives promoting big data adoption, and a growing tech talent pool. Both regions will be major players, with North America capitalizing on its strong foundation and APAC leveraging its growth potential. The future market landscape will likely be multipolar, with other regions like Europe, and Middle East & Africa playing increasingly significant roles.

Key Players

• The "Data Discovery Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market. The major players in the market are
• IBM, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAS Institute, Google, Amazon Web Services, Micro Focus, Alteryx, Qlik, ThoughtSpot, Looker, Tableau, Domo, and Yellowfin.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.

• Data Discovery Market Recent Developments
• In May 2024, Microsoft announced enhancements to its Power BI platform, integrating new AI-powered features for data storytelling. This includes a "Storytelling Assistant" that suggests visuals and insights, and a "Live Q&A" feature allowing users to interact with data using natural language queries.
• In April 2024, Google Cloud launched BigQuery Data Mesh, a new solution aimed at simplifying data management in complex cloud environments. This offering promotes a decentralized approach, allowing business users to manage their data assets more independently while ensuring consistency and governance.
• In March 2024, Amazon Web Services (AWS) announced tighter integration between its data discovery service, Amazon QuickSight, and its data warehousing solution, Amazon Redshift. This integration streamlines the process of querying and analyzing data stored in Redshift directly from the QuickSight interface.
• In February 2024, Looker, the data discovery and business intelligence platform acquired by Google, unveiled "Data Actions" - a new feature allowing users to trigger actions within external applications directly from Looker dashboards. This streamlines workflows and empowers users to take immediate action based on data insights.
• In January 2024, Salesforce bolstered its Einstein Analytics platform with new features focused on customer data analysis. These features include improved customer segmentation capabilities and AI-powered customer journey mapping, allowing businesses to gain a deeper understanding of their customer base.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET

• 1.1 Overview of the Market
• 1.2 Scope of Report
• 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

• 3.1 Data Mining
• 3.2 Validation
• 3.3 Primary Interviews
• 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET OUTLOOK

• 4.1 Overview
• 4.2 Market Dynamics
  • 4.2.1 Drivers
  • 4.2.2 Restraints
  • 4.2.3 Opportunities
• 4.3 Porters Five Force Model
• 4.4 Value Chain Analysis

5 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET, BY ORGANIZATION SIZE

• 5.1 Overview
• 5.2 Large Enterprises
• 5.3 Small and Medium Enterprises

6 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET, BY COMPONENT

• 6.1 Overview
• 6.2 Software
• 6.3 Services

7 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL

• 7.1 Overview
• 7.2 Cloud-based
• 7.3 On-premise

8 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET, BY VERTICAL

• 8.1 Overview
• 8.2 Healthcare
• 8.3 Government and Defense
• 8.4 It and Telecom
• 8.5 BFSI
• 8.6 Others

9 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET, BY GEOGRAPHY

• 9.1 Overview
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
  • 9.2.3 Mexico
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 Germany
  • 9.3.2 U.K.
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 Japan
  • 9.4.3 India
  • 9.4.4 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Rest of the World
  • 9.5.1 Latin America
  • 9.5.2 Middle East and Africa

10 GLOBAL DATA DISCOVERY MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

• 10.1 Overview
• 10.2 Company Market Ranking
• 10.3 Key Development Strategies

11 COMPANY PROFILES

• 11.1 Oracle Corporation
  • 11.1.1 Overview
  • 11.1.2 Financial Performance
  • 11.1.3 Product Outlook
  • 11.1.4 Key Developments
• 11.2 SAP
  • 11.2.1 Overview
  • 11.2.2 Financial Performance
  • 11.2.3 Product Outlook
  • 11.2.4 Key Developments
• 11.3 Micro strategy, Inc.
  • 11.3.1 Overview
  • 11.3.2 Financial Performance
  • 11.3.3 Product Outlook
  • 11.3.4 Key Developments
• 11.4 Qlik Technologies, Inc.
  • 11.4.1 Overview
  • 11.4.2 Financial Performance
  • 11.4.3 Product Outlook
  • 11.4.4 Key Developments
• 11.5 Tibco Software Inc.
  • 11.5.1 Overview
  • 11.5.2 Financial Performance
  • 11.5.3 Product Outlook
  • 11.5.4 Key Developments
• 11.6 Platfora
  • 11.6.1 Overview
  • 11.6.2 Financial Performance
  • 11.6.3 Product Outlook
  • 11.6.4 Key Developments
• 11.7 Datameer Inc.
  • 11.7.1 Overview
  • 11.7.2 Financial Performance
  • 11.7.3 Product Outlook
  • 11.7.4 Key Developments
• 11.8 Cloud era, Inc.
  • 11.8.1 Overview
  • 11.8.2 Financial Performance
  • 11.8.3 Product Outlook
  • 11.8.4 Key Developments
• 11.9 Data Watch Corporation
  • 11.9.1 Overview
  • 11.9.2 Financial Performance
  • 11.9.3 Product Outlook
  • 11.9.4 Key Developments
• 11.10 Clearstory Data
  • 11.10.1 Overview
  • 11.10.2 Financial Performance
  • 11.10.3 Product Outlook
  • 11.10.4 Key Developments

12 KEY DEVELOPMENTS

• 12.1 Product Launches/Developments
• 12.2 Mergers and Acquisitions
• 12.3 Business Expansions
• 12.4 Partnerships and Collaborations

13 Appendix

• 13.1 Related Research