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市場調査レポート
商品コード
1352925

データサイエンスプラットフォームの世界市場調査レポート：産業分析、規模、シェア、成長、動向、2023年から2030年までの予測

Global Data Science Platform Market Research Report - Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2023 to 2030
出版日: | 発行: Value Market Research | ページ情報: 英文 227 Pages | 納期: 即日から翌営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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=156.76円
データサイエンスプラットフォームの世界市場調査レポート：産業分析、規模、シェア、成長、動向、2023年から2030年までの予測
出版日: 2023年09月01日
発行: Value Market Research
ページ情報: 英文 227 Pages
納期: 即日から翌営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

データサイエンスプラットフォーム市場の世界需要は、2022年の1,015億2,000万米ドルから2030年には1兆632億3,000万米ドル近くの市場規模に達すると推定され、調査期間2023年～2030年のCAGRは29.82%です。

データサイエンスとデータ分析作業はすべて、データサイエンスプラットフォームと呼ばれるソフトウェアハブ上で行われます。データサイエンスプラットフォームには、ソフトウェアのアイデア発想、インストール、発見、モデル構築、実装など、データサイエンスプロジェクトに必要なすべてのツールが含まれています。より正確には、データサイエンスとは、収集、分析、結果の解釈戦略の統合です。データサイエンスは、科学者たちが簡単かつ迅速に調査結果を実行、追跡、反復、分析、伝達できるようにすることで、科学者たちの仕事をブラッシュアップすることを可能にします。

市場力学：

AIの採用、IoTアプリケーションの飛躍的成長、機械学習とビッグデータに対する需要の高さは、データサイエンスプラットフォームの採用に拍車をかけている主な要因の一部です。ビッグデータ技術の採用、セキュリティとガバナンス、ITの一元化、オープンスタンダード、ライブラリといったIT業界の動向は、データサイエンスプラットフォームにも適用されています。データサイエンスプラットフォームは、複数の分野で構造化された効率的な企業を提供します。統一された、多分野にまたがるクラウドベースの開発プラットフォームの急増は、データサイエンティストがその能力を磨き、MLとアナリティクスを事業運営に結びつけるのに役立っています。洞察、機械学習、予測分析、データマイニングなどの技術は、これらのプラットフォームを利用して、膨大な分類済みデータや非構造化データから隠れた情報を発見します。エンドユーザー業界における構造化データおよび非構造化データの量の増加が、ビッグデータの採用を促進しています。クラウドもデータサイエンスプラットフォームとの組み合わせで市場導入に貢献しており、ユーザーは統合プラットフォームを構築することができます。しかし、高額な投資が市場成長の妨げになる可能性が高く、データ保護問題の市場開拓が市場成長率を鈍化させると思われます。専門家や訓練された能力の不足は、さらに成長を低下させる可能性があります。

調査レポートは、ポーターのファイブフォースモデル、市場魅力度分析、バリューチェーン分析をカバーしています。これらのツールは、業界の構造を明確に把握し、世界レベルでの競合の魅力を評価するのに役立ちます。さらに、これらのツールは、データサイエンスプラットフォームの世界市場における各セグメントを包括的に評価することもできます。データサイエンスプラットフォーム産業の成長と動向は、この調査に全体的なアプローチを提供します。

地域分析：

このセクションでは、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東＆アフリカにおけるデータサイエンスプラットフォーム市場の現在と将来の需要を強調する地域展望をカバーしています。さらに、すべての主要地域における個々の用途セグメントの需要、推定・予測にも焦点を当てています。

カスタム要件がある場合は、お問い合わせください。当社の調査チームは、お客様のニーズに応じてカスタマイズしたレポートを提供することができます。

目次

第1章 序文

第2章 エグゼクティブサマリー

  • 市場のハイライト
  • 世界市場スナップショット

第3章 データサイエンスプラットフォーム- 産業分析

  • イントロダクション：市場力学
  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • 機会
  • 業界動向
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 市場魅力度分析

第4章 バリューチェーン分析

  • バリューチェーン分析
  • 原材料分析
    • 原材料リスト
    • 原材料メーカーリスト
    • 主要原材料の価格動向
  • 潜在的バイヤーのリスト
  • マーケティングチャネル
    • ダイレクトマーケティング
    • インダイレクトマーケティング
    • マーケティングチャネル発展動向

第5章 COVID-19発生の影響分析

第6章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：コンポーネント別

  • コンポーネント別概要
  • 実績データと予測データ
  • コンポーネント別分析
  • プラットフォーム
  • サービス
  • サポートとメンテナンス
  • コンサルティング
  • 導入と統合

第7章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：展開形態別

  • 展開形態別概要
  • 実績データと予測データ
  • 展開形態別分析
  • クラウド
  • オンプレミス

第8章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：組織規模別

  • 組織規模別概要
  • 実績データと予測データ
  • 組織規模別分析
  • 中小企業
  • 大企業

第9章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：部門別

  • 部門別概要
  • 実績データと予測データ
  • 部門別分析
  • マーケティング
  • 営業
  • 物流
  • 財務・経理
  • カスタマーサポート
  • その他部門（人事・オペレーション）

第10章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：業界別

  • 業界別概要
  • 実績データと予測データ
  • 業界別分析
  • BFSI
  • 小売・eコマース
  • 通信・IT
  • メディア・エンターテインメント
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 政府・防衛
  • 製造業
  • 運輸・物流
  • エネルギー・公益事業
  • 業界別（旅行・ホスピタリティ、教育・調査）

第11章 データサイエンスプラットフォームの世界市場分析：地域別

  • 上位企業シェア分析
  • イントロダクション
  • 北米売上分析
    • 概要、実績と予測
    • 北米：セグメント別
    • 北米：国別
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州売上分析
    • 概要、実績と予測
    • 欧州：セグメント別
    • 欧州：国別
    • 英国
    • フランス
    • ドイツ
    • イタリア
    • ロシア
    • その他の欧州
  • アジア太平洋売上分析
    • 概要、実績と予測
    • アジア太平洋：セグメント別
    • アジア太平洋：国別
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア
    • その他のアジア太平洋
  • ラテンアメリカ売上分析
    • 概要、実績と予測
    • ラテンアメリカ：セグメント別
    • ラテンアメリカ：国別
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • ペルー
    • チリ
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ売上分析
    • 概要、実績と予測
    • 中東・アフリカ：セグメント別
    • 中東・アフリカ：国別
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • イスラエル
    • 南アフリカ
    • その他の中東とアフリカ

第12章 データサイエンスプラットフォーム企業の競合情勢

  • データサイエンスプラットフォーム市場競合
  • 提携・協力・合意
  • 合併・買収
  • 新製品の発表
  • その他の開発

第13章 企業プロファイル

  • 企業シェア分析
  • 市場集中度
  • IBM（米国）
  • Google（米国）
  • Microsoft（米国）
  • SAS（米国）
  • AWS（米国）
  • MathWorks（米国）
  • Cloudera（米国）
  • Teradata（米国）
  • TIBCO（米国）
  • Alteryx（米国）
  • RapidMiner（米国）
  • Databricks（米国）
  • Snowflake（米国）
  • H2O.ai（米国）
  • Altair（米国）
  • Anaconda（米国）
  • SAP（米国）
  • Domino Data Lab（米国）
  • Dataiku（米国）
  • DataRobot（米国）
  • Apheris（ドイツ）
  • Comet（米国）
  • Databand（米国）
  • dotData（米国）
  • Explorium（米国）
  • Noogata（米国）
  • Tecton（米国）
  • Spell（米国）
  • Arrikto（米国）
  • Iterative（米国）
図表

LIST OF TABLES

  • Market Snapshot
  • Drivers : Impact Analysis
  • Restraints : Impact Analysis
  • List of Raw Material
  • List of Raw Material Manufactures
  • List of Potential Buyers
  • Analysis by Component (USD MN)
  • Platform Market Sales by Geography (USD MN)
  • Services Market Sales by Geography (USD MN)
  • Support And Maintenance Market Sales by Geography (USD MN)
  • Consulting Market Sales by Geography (USD MN)
  • Deployment And Integration Market Sales by Geography (USD MN)
  • Analysis Market by Deployment Mode (USD MN)
  • Cloud Market Sales by Geography (USD MN)
  • On-premises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Analysis by Organization Size (USD MN)
  • Small And Medium-Sized Enterprises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Large Enterprises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Analysis by Business Function (USD MN)
  • Marketing Market Sales by Geography (USD MN)
  • Sales Market Sales by Geography (USD MN)
  • Logistics Market Sales by Geography (USD MN)
  • Finance And Accounting Market Sales by Geography (USD MN)
  • Customer Support Market Sales by Geography (USD MN)
  • Other Business Functions (HR And operations) Market Sales by Geography (USD MN)
  • Analysis by Vertical (USD MN)
  • BFSI Market Sales by Geography (USD MN)
  • Retail And E-Commerce Market Sales by Geography (USD MN)
  • Telecom And IT Market Sales by Geography (USD MN)
  • Media And Entertainment Market Sales by Geography (USD MN)
  • Healthcare And Life Sciences Market Sales by Geography (USD MN)
  • Government And Defense Market Sales by Geography (USD MN)
  • Manufacturing Market Sales by Geography (USD MN)
  • Transportation And Logistics Market Sales by Geography (USD MN)
  • Energy And Utilities Market Sales by Geography (USD MN)
  • Other Verticals (Travel And Hospitality, And Education And Research) Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Data Science Platform Market Sales by Geography (USD MN)
  • North America Market Analysis (USD MN)
  • United State Market Analysis (USD MN)
  • Canada Market Analysis (USD MN)
  • Mexico Market Analysis (USD MN)
  • Europe Market Analysis (USD MN)
  • Europe Market Estimate by Country (USD MN)
  • United Kingdom Market Analysis (USD MN)
  • France Market Analysis (USD MN)
  • Germany Market Analysis (USD MN)
  • Italy Market Analysis (USD MN)
  • Russia Market Analysis (USD MN)
  • Spain Market Analysis (USD MN)
  • Rest of Europe Market Analysis (USD MN)
  • Asia Pacific Market Analysis (USD MN)
  • China Market Analysis (USD MN)
  • Japan Market Analysis (USD MN)
  • India Market Analysis (USD MN)
  • South Korea Market Analysis (USD MN)
  • Australia Market Analysis (USD MN)
  • Rest of Asia Pacific Market Analysis (USD MN)
  • Latin America Market Analysis (USD MN)
  • Brazil Market Analysis (USD MN)
  • Argentina Market Analysis (USD MN)
  • Peru Market Analysis (USD MN)
  • Chile Market Analysis (USD MN)
  • Rest of Latin America Market Analysis (USD MN)
  • Middle East & Africa Market Analysis (USD MN)
  • Saudi Arabia Market Analysis (USD MN)
  • UAE Market Analysis (USD MN)
  • Israel Market Analysis (USD MN)
  • South Africa Market Analysis (USD MN)
  • Rest of Middle East and Africa Market Analysis (USD MN)
  • Partnership/Collaboration/Agreement
  • Mergers And Acquisition

LIST OF FIGURES

  • Research Scope of Data Science Platform Report
  • Market Research Process
  • Market Research Methodology
  • Global Data Science Platform Market Size, by Region (USD MN)
  • Porters Five Forces Analysis
  • Market Attractiveness Analysis by Component
  • Market Attractiveness Analysis by Deployment Mode
  • Market Attractiveness Analysis by Organization Size
  • Market Attractiveness Analysis by Business Function
  • Market Attractiveness Analysis by Vertical
  • Market Attractiveness Analysis by Region
  • Value Chain Analysis
  • Global Market Analysis by Component (USD MN)
  • Platform Market Sales by Geography (USD MN)
  • Services Market Sales by Geography (USD MN)
  • Support And Maintenance Market Sales by Geography (USD MN)
  • Consulting Market Sales by Geography (USD MN)
  • Deployment And Integration Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Market Analysis by Deployment Mode (USD MN)
  • Cloud Market Sales by Geography (USD MN)
  • On-premises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Market Analysis by Organization Size (USD MN)
  • Small And Medium-Sized Enterprises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Large Enterprises Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Market Analysis by Business Function (USD MN)
  • Marketing Market Sales by Geography (USD MN)
  • Sales Market Sales by Geography (USD MN)
  • Logistics Market Sales by Geography (USD MN)
  • Finance And Accounting Market Sales by Geography (USD MN)
  • Customer Support Market Sales by Geography (USD MN)
  • Other Business Functions (HR And operations) Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Market Analysis by Vertical (USD MN)
  • BFSI Market Sales by Geography (USD MN)
  • Retail And E-Commerce Market Sales by Geography (USD MN)
  • Telecom And IT Market Sales by Geography (USD MN)
  • Media And Entertainment Market Sales by Geography (USD MN)
  • Healthcare And Life Sciences Market Sales by Geography (USD MN)
  • Government And Defense Market Sales by Geography (USD MN)
  • Manufacturing Market Sales by Geography (USD MN)
  • Transportation And Logistics Market Sales by Geography (USD MN)
  • Energy And Utilities Market Sales by Geography (USD MN)
  • Other Verticals (Travel And Hospitality, And Education And Research) Market Sales by Geography (USD MN)
  • Global Market by Revenue
  • North America Market by Revenue
  • Europe Market by Revenue
  • Asia Pacific Market by Revenue
  • Latin America Market by Revenue
  • Middle East & Africa Market by Revenue
  • Recent Development in Industry
  • Top Company Share Analysis

Kindly note that the above listed are the basic tables and figures of the report and are not limited to the TOC.

目次
Product Code: VMR11218839

The global demand for Data Science Platform Market is presumed to reach the market size of nearly USD 1063.23 BN by 2030 from USD 101.52 BN in 2022 with a CAGR of 29.82% under the study period 2023 - 2030.

All Data science and data analysis work is done on a software hub called a data science platform. It includes all the tools required for the data science project, including ideation, installation, discovery, model building, and implementation of the software. To be more precise, data science is an integration of gathering, analysis, and strategy for interpreting results. It enables scientists to brush up on their jobs by allowing them to run, track, repeat, analyze and communicate their findings easily and quickly.

MARKET DYNAMICS:

The adoption of AI, dramatic growth of IoT applications, and high demand for machine learning and big data are some of the primary factors fueling the adoption of data science platforms. IT industry trends like big data technology adoption, security and governance, IT centralization, open standards, and libraries have been applied to data science platforms. It offers structured and efficient enterprises in multiple sectors. The upsurge of unified, multidisciplinary cloud-based development platforms helps data scientists to sharpen their abilities and combine ML and analytics into business operations. The techniques like insights, machine learning, predictive analytics, and data mining use these platforms to uncover hidden information from enormous classified and unstructured data. The rise in amounts of structures and unstructured data in end-user industries has fueled big data adoption. The cloud is also catering the market adoption in combination with data science platforms, where users build the could integration platforms. However, costly investment is likely to hamper the market growth, and the development of more data protection issues will slow down the market growth rate. The lack of professional individuals or trained competence can further decrease the growth.

The research report covers Porter's Five Forces Model, Market Attractiveness Analysis, and Value Chain analysis. These tools help to get a clear picture of the industry's structure and evaluate the competition attractiveness at a global level. Additionally, these tools also give an inclusive assessment of each segment in the global market of data science platform. The growth and trends of data science platform industry provide a holistic approach to this study.

MARKET SEGMENTATION:

This section of the data science platform market report provides detailed data on the segments at country and regional level, thereby assisting the strategist in identifying the target demographics for the respective product or services with the upcoming opportunities.

By Component

  • Platform
  • Services
  • Support And Maintenance
  • Consulting
  • Deployment And Integration

By Deployment Mode

  • Cloud
  • On-Premises

By Organization Size

  • Small And Medium-Sized Enterprises
  • Large Enterprises

By Business Function

  • Marketing
  • Sales
  • Logistics
  • Finance And Accounting
  • Customer Support
  • Other Business Functions (HR And Operations)

By Vertical

  • BFSI
  • Retail And E-Commerce
  • Telecom And IT
  • Media And Entertainment
  • Healthcare And Life Sciences
  • Government And Defense
  • Manufacturing
  • Transportation And Logistics
  • Energy And Utilities
  • Other Verticals (Travel And Hospitality, And Education And Research)

REGIONAL ANALYSIS:

This section covers the regional outlook, which accentuates current and future demand for the Data Science Platform market across North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. Further, the report focuses on demand, estimation, and forecast for individual application segments across all the prominent regions.

The research report also covers the comprehensive profiles of the key players in the market and an in-depth view of the competitive landscape worldwide. The major players in the data science platform market include IBM(US), Google(US), Microsoft(US), SAS(US), AWS(US), MathWorks (US), Cloudera (US), Teradata (US), TIBCO (US), Alteryx (US), RapidMiner (US), Databricks (US), Snowflake (US), H2O.ai (US), Altair (US), Anaconda (US), SAP (US), Domino Data Lab (US), Dataiku (US), DataRobot (US), Apheris (Germany), Comet (US), Databand (US), dotData (US), Explorium (US), Noogata (US), Tecton (US), Spell (US), Arrikto (US), and Iterative (US). This section consists of a holistic view of the competitive landscape that includes various strategic developments such as key mergers & acquisitions, future capacities, partnerships, financial overviews, collaborations, new product developments, new product launches, and other developments.

In case you have any custom requirements, do write to us. Our research team can offer a customized report as per your need.

TABLE OF CONTENTS

1 . PREFACE

  • 1.1. Report Description
    • 1.1.1. Objective
    • 1.1.2. Target Audience
    • 1.1.3. Unique Selling Proposition (USP) & offerings
  • 1.2. Research Scope
  • 1.3. Research Methodology
    • 1.3.1. Market Research Process
    • 1.3.2. Market Research Methodology

2 . EXECUTIVE SUMMARY

  • 2.1. Highlights of Market
  • 2.2. Global Market Snapshot

3 . DATA SCIENCE PLATFORM - INDUSTRY ANALYSIS

  • 3.1. Introduction - Market Dynamics
  • 3.2. Market Drivers
  • 3.3. Market Restraints
  • 3.4. Opportunities
  • 3.5. Industry Trends
  • 3.6. Porter's Five Force Analysis
  • 3.7. Market Attractiveness Analysis
    • 3.7.1 Market Attractiveness Analysis By Component
    • 3.7.2 Market Attractiveness Analysis By Deployment Mode
    • 3.7.3 Market Attractiveness Analysis By Organization Size
    • 3.7.4 Market Attractiveness Analysis By Business Function
    • 3.7.5 Market Attractiveness Analysis By Vertical
    • 3.7.6 Market Attractiveness Analysis By Region

4 . VALUE CHAIN ANALYSIS

  • 4.1. Value Chain Analysis
  • 4.2. Raw Material Analysis
    • 4.2.1. List of Raw Materials
    • 4.2.2. Raw Material Manufactures List
    • 4.2.3. Price Trend of Key Raw Materials
  • 4.3. List of Potential Buyers
  • 4.4. Marketing Channel
    • 4.4.1. Direct Marketing
    • 4.4.2. Indirect Marketing
    • 4.4.3. Marketing Channel Development Trend

5. IMPACT ANALYSIS OF COVID-19 OUTBREAK

6 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY COMPONENT

  • 6.1 Overview by Component
  • 6.2 Historical and Forecast Data
  • 6.3 Analysis by Component
  • 6.4 Platform Historic and Forecast Sales by Regions
  • 6.5 Services Historic and Forecast Sales by Regions
  • 6.6 Support And Maintenance Historic and Forecast Sales by Regions
  • 6.7 Consulting Historic and Forecast Sales by Regions
  • 6.8 Deployment And Integration Historic and Forecast Sales by Regions

7 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY DEPLOYMENT MODE

  • 7.1 Overview by Deployment Mode
  • 7.2 Historical and Forecast Data
  • 7.3 Analysis by Deployment Mode
  • 7.4 Cloud Historic and Forecast Sales by Regions
  • 7.5 On-premises Historic and Forecast Sales by Regions

8 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY ORGANIZATION SIZE

  • 8.1 Overview by Organization Size
  • 8.2 Historical and Forecast Data
  • 8.3 Analysis by Organization Size
  • 8.4 Small And Medium-Sized Enterprises Historic and Forecast Sales by Regions
  • 8.5 Large Enterprises Historic and Forecast Sales by Regions

9 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY BUSINESS FUNCTION

  • 9.1 Overview by Business Function
  • 9.2 Historical and Forecast Data
  • 9.3 Analysis by Business Function
  • 9.4 Marketing Historic and Forecast Sales by Regions
  • 9.5 Sales Historic and Forecast Sales by Regions
  • 9.6 Logistics Historic and Forecast Sales by Regions
  • 9.7 Finance And Accounting Historic and Forecast Sales by Regions
  • 9.8 Customer Support Historic and Forecast Sales by Regions
  • 9.9 Other Business Functions (HR And operations) Historic and Forecast Sales by Regions

10 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY VERTICAL

  • 10.1 Overview by Vertical
  • 10.2 Historical and Forecast Data
  • 10.3 Analysis by Vertical
  • 10.4 BFSI Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.5 Retail And E-Commerce Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.6 Telecom And IT Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.7 Media And Entertainment Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.8 Healthcare And Life Sciences Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.9 Government And Defense Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.10. Manufacturing Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.11 Transportation And Logistics Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.12 Energy And Utilities Historic and Forecast Sales by Regions
  • 10.13 Other Verticals (Travel And Hospitality, And Education And Research) Historic and Forecast Sales by Regions

11 . GLOBAL DATA SCIENCE PLATFORM MARKET ANALYSIS BY GEOGRAPHY

  • 11.1. Top Company Share Analysis
  • 11.2. Introduction
  • 11.3. North America Sales Analysis
    • 11.3.1. Overview, Historic and Forecast Sales Analysis
    • 11.3.2. North America By Segment Sales Analysis
    • 11.3.3. North America By Country Sales Analysis
    • 11.3.4. United State Sales Analysis
    • 11.3.5. Canada Sales Analysis
    • 11.3.6. Mexico Sales Analysis
  • 11.4. Europe Sales Analysis
    • 11.4.1. Overview, Historic and Forecast Sales Analysis
    • 11.4.2. Europe by Segment Sales Analysis
    • 11.4.3. Europe by Country Sales Analysis
    • 11.4.4. United Kingdom Sales Analysis
    • 11.4.5. France Sales Analysis
    • 11.4.6. Germany Sales Analysis
    • 11.4.7. Italy Sales Analysis
    • 11.4.8. Russia Sales Analysis
    • 11.4.9. Rest Of Europe Sales Analysis
  • 11.5. Asia Pacific Sales Analysis
    • 11.5.1. Overview, Historic and Forecast Sales Analysis
    • 11.5.2. Asia Pacific by Segment Sales Analysis
    • 11.5.3. Asia Pacific by Country Sales Analysis
    • 11.5.4. China Sales Analysis
    • 11.5.5. India Sales Analysis
    • 11.5.6. Japan Sales Analysis
    • 11.5.7. South Korea Sales Analysis
    • 11.5.8. Australia Sales Analysis
    • 11.5.9. Rest Of Asia Pacific Sales Analysis
  • 11.6. Latin America Sales Analysis
    • 11.6.1. Overview, Historic and Forecast Sales Analysis
    • 11.6.2. Latin America by Segment Sales Analysis
    • 11.6.3. Latin America by Country Sales Analysis
    • 11.6.4. Brazil Sales Analysis
    • 11.6.5. Argentina Sales Analysis
    • 11.6.6. Peru Sales Analysis
    • 11.6.7. Chile Sales Analysis
    • 11.6.8. Rest of Latin America Sales Analysis
  • 11.7. Middle East & Africa Sales Analysis
    • 11.7.1. Overview, Historic and Forecast Sales Analysis
    • 11.7.2. Middle East & Africa by Segment Sales Analysis
    • 11.7.3. Middle East & Africa by Country Sales Analysis
    • 11.7.4. Saudi Arabia Sales Analysis
    • 11.7.5. UAE Sales Analysis
    • 11.7.6. Israel Sales Analysis
    • 11.7.7. South Africa Sales Analysis
    • 11.7.8. Rest Of Middle East And Africa Sales Analysis

12 . COMPETITIVE LANDSCAPE OF THE DATA SCIENCE PLATFORM COMPANIES

  • 12.1. Data Science Platform Market Competition
  • 12.2. Partnership/Collaboration/Agreement
  • 12.3. Merger And Acquisitions
  • 12.4. New Product Launch
  • 12.5. Other Developments

13 . COMPANY PROFILES OF DATA SCIENCE PLATFORM INDUSTRY

  • 13.1. Company Share Analysis
  • 13.2. Market Concentration Rate
  • 13.3. IBM(US)
    • 13.3.1. Company Overview
    • 13.3.2. Company Revenue
    • 13.3.3. Products
    • 13.3.4. Recent Developments
  • 13.4. Google(US)
    • 13.4.1. Company Overview
    • 13.4.2. Company Revenue
    • 13.4.3. Products
    • 13.4.4. Recent Developments
  • 13.5. Microsoft(US)
    • 13.5.1. Company Overview
    • 13.5.2. Company Revenue
    • 13.5.3. Products
    • 13.5.4. Recent Developments
  • 13.6. SAS(US)
    • 13.6.1. Company Overview
    • 13.6.2. Company Revenue
    • 13.6.3. Products
    • 13.6.4. Recent Developments
  • 13.7. AWS(US)
    • 13.7.1. Company Overview
    • 13.7.2. Company Revenue
    • 13.7.3. Products
    • 13.7.4. Recent Developments
  • 13.8. MathWorks (US)
    • 13.8.1. Company Overview
    • 13.8.2. Company Revenue
    • 13.8.3. Products
    • 13.8.4. Recent Developments
  • 13.9. Cloudera (US)
    • 13.9.1. Company Overview
    • 13.9.2. Company Revenue
    • 13.9.3. Products
    • 13.9.4. Recent Developments
  • 13.10. Teradata (US)
    • 13.10.1. Company Overview
    • 13.10.2. Company Revenue
    • 13.10.3. Products
    • 13.10.4. Recent Developments
  • 13.11. TIBCO (US)
    • 13.11.1. Company Overview
    • 13.11.2. Company Revenue
    • 13.11.3. Products
    • 13.11.4. Recent Developments
  • 13.12. Alteryx (US)
    • 13.12.1. Company Overview
    • 13.12.2. Company Revenue
    • 13.12.3. Products
    • 13.12.4. Recent Developments
  • 13.13. RapidMiner (US)
    • 13.13.1. Company Overview
    • 13.13.2. Company Revenue
    • 13.13.3. Products
    • 13.13.4. Recent Developments
  • 13.14. Databricks (US)
    • 13.14.1. Company Overview
    • 13.14.2. Company Revenue
    • 13.14.3. Products
    • 13.14.4. Recent Developments
  • 13.15. Snowflake (US)
    • 13.15.1. Company Overview
    • 13.15.2. Company Revenue
    • 13.15.3. Products
    • 13.15.4. Recent Developments
  • 13.16. H2O.ai (US)
    • 13.16.1. Company Overview
    • 13.16.2. Company Revenue
    • 13.16.3. Products
    • 13.16.4. Recent Developments
  • 13.17. Altair (US)
    • 13.17.1. Company Overview
    • 13.17.2. Company Revenue
    • 13.17.3. Products
    • 13.17.4. Recent Developments
  • 13.18. Anaconda (US)
    • 13.18.1. Company Overview
    • 13.18.2. Company Revenue
    • 13.18.3. Products
    • 13.18.4. Recent Developments
  • 13.19. SAP (US)
    • 13.19.1. Company Overview
    • 13.19.2. Company Revenue
    • 13.19.3. Products
    • 13.19.4. Recent Developments
  • 13.20. Domino Data Lab (US)
    • 13.20.1. Company Overview
    • 13.20.2. Company Revenue
    • 13.20.3. Products
    • 13.20.4. Recent Developments
  • 13.21. Dataiku (US)
    • 13.21.1. Company Overview
    • 13.21.2. Company Revenue
    • 13.21.3. Products
    • 13.21.4. Recent Developments
  • 13.22. DataRobot (US)
    • 13.22.1. Company Overview
    • 13.22.2. Company Revenue
    • 13.22.3. Products
    • 13.22.4. Recent Developments
  • 13.23. Apheris (Germany)
    • 13.23.1. Company Overview
    • 13.23.2. Company Revenue
    • 13.23.3. Products
    • 13.23.4. Recent Developments
  • 13.24. Comet (US)
    • 13.24.1. Company Overview
    • 13.24.2. Company Revenue
    • 13.24.3. Products
    • 13.24.4. Recent Developments
  • 13.25. Databand (US)
    • 13.25.1. Company Overview
    • 13.25.2. Company Revenue
    • 13.25.3. Products
    • 13.25.4. Recent Developments
  • 13.26. dotData (US)
    • 13.26.1. Company Overview
    • 13.26.2. Company Revenue
    • 13.26.3. Products
    • 13.26.4. Recent Developments
  • 13.27. Explorium (US)
    • 13.27.1. Company Overview
    • 13.27.2. Company Revenue
    • 13.27.3. Products
    • 13.27.4. Recent Developments
  • 13.28. Noogata (US)
    • 13.28.1. Company Overview
    • 13.28.2. Company Revenue
    • 13.28.3. Products
    • 13.28.4. Recent Developments
  • 13.29. Tecton (US)
    • 13.29.1. Company Overview
    • 13.29.2. Company Revenue
    • 13.29.3. Products
    • 13.29.4. Recent Developments
  • 13.30. Spell (US)
    • 13.30.1. Company Overview
    • 13.30.2. Company Revenue
    • 13.30.3. Products
    • 13.30.4. Recent Developments
  • 13.31. Arrikto (US)
    • 13.31.1. Company Overview
    • 13.31.2. Company Revenue
    • 13.31.3. Products
    • 13.31.4. Recent Developments
  • 13.32. Iterative (US)
    • 13.32.1. Company Overview
    • 13.32.2. Company Revenue
    • 13.32.3. Products
    • 13.32.4. Recent Developments

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