Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Data-Science-Plattformen, nach Typ (On-Premises, On-Demand), nach Anwendung (Marketing, Vertrieb, Logistik) und regionaler Prognose von 2026 bis 2035

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DATA-SCIENCE-PLATTFORM-MARKTÜBERBLICK

Der globale Markt für Data-Science-Plattformen wird im Jahr 2026 schätzungsweise einen Wert von etwa 73,47 Milliarden US-Dollar haben. Der Markt soll bis 2035 ein Volumen von 330,77 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 20,7 % wachsen.

Der Markt für Data Science-Plattformen ist ein schnell wachsender Bereich, der durch den zunehmenden Bedarf von Unternehmen angetrieben wird, die Energie riesiger Datenmengen, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zu nutzen. Diese Strukturen bieten Informationswissenschaftlern umfassende Umgebungen zum effizienten Erstellen, Bereitstellen und Bearbeiten von Modellen. Unternehmen nutzen Statistik-Technologieplattformen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, komplizierte Verpflichtungen zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Der Aufwärtsschub vonCloud-Computingund digitale Transformationsprojekte haben die Einführung solcher Plattformen in verschiedenen Branchen gleichermaßen beschleunigt.

Wichtige Akteure auf dem Markt bieten Funktionen wie Informationserziehung, Modellentwicklung und hochwertige Analysegeräte an, was es für Gruppen einfacher macht, datengestützte Techniken einzusetzen. Der wachsende Ruf nach personalisierten Kundenberichten, prädiktiven Analysen und betrieblicher Leistung treibt die Finanzierung dieser Systeme voran. Da Unternehmen bestrebt sind, im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben, wird der Markt für Statistiktechnologieplattformen voraussichtlich weiter wachsen, wobei Innovationen in den Bereichen KI und ML künftiges Wachstum fördern werden.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die Branche der Data-Science-Plattformen wirkte sich aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie negativ aus

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die COVID-19-Pandemie wirkte sich aufgrund gekürzter IT-Budgets und Auftragsverzögerungen in zahlreichen Branchen negativ auf das Wachstum des Marktes für Data-Science-Plattformen aus. Viele Unternehmen waren mit finanzieller Unsicherheit konfrontiert, die auf verschobene Investitionen in Informationsinfrastruktur und Analyseinitiativen zurückzuführen war. Darüber hinaus behinderten Störungen in den weltweiten Lieferketten und Arbeitsgruppenverschiebungen die Umsetzung von Initiativen zur Statistiktechnologie. Unternehmen gaben kritischen Abläufen Vorrang vor Innovationen, was die Einführung überlegener Strukturen verlangsamte. Darüber hinaus ist die Abhängigkeit von unternehmensinternen Teams bei Remote-Arbeit schwieriger geworden, was zu Ineffizienzen bei der Zusammenarbeit und Auftragsausführung geführt hat, die auf dem Höhepunkt der Pandemie schnell das Wachstum des Marktes behinderten.

NEUESTE TRENDS

Integration generativer KI zur Förderung des Marktwachstums

Ein wichtiger Trend auf dem Markt für Data Science-Plattformen ist die Integration von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs), um die Fähigkeiten zur Faktenanalyse und Automatisierung zu verbessern. Diese fortschrittlichen KI-Modelle ermöglichen es Benutzern, mit minimalem Programmieraufwand Erkenntnisse zu gewinnen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und ausgefeiltere Gerätelernmodelle zu erstellen. Darüber hinaus könnte es zu einer zunehmenden Verlagerung hin zu No-Code-/Low-Code-Strukturen kommen, die es technisch nicht versierten Kunden ermöglichen, an datenschutztechnischen Aufgaben teilzunehmen. Auch Cloud-basierte Systeme gewinnen an Bedeutung und sorgen für Skalierbarkeit und Vielseitigkeit. Unternehmen nutzen diese Technologie immer häufiger, um die Auswahl in Echtzeit zu ermöglichen, die betriebliche Effizienz zu steigern und branchenübergreifend Innovationen zu fördern.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) haben im Jahr 2024 über 65 % der Unternehmen Data-Science-Plattformen eingeführt, um die Datenanalysefunktionen und Entscheidungsprozesse zu verbessern.

• Die International Data Corporation (IDC) berichtet, dass das weltweit generierte Datenvolumen im Jahr 2023 175 Zettabyte erreicht hat, was den steigenden Bedarf an skalierbaren Data-Science-Plattformen zur Verwaltung und Analyse solch riesiger Datensätze verstärkt.

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MARKTSEGMENTIERUNG DER DATA-SCIENCE-PLATTFORM

NACH TYP

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in On-Premises und On-Demand kategorisiert werden.

• Vor Ort: In dieser Bereitstellungsversion werden Informationswissenschaftssysteme innerhalb der Infrastruktur eines Arbeitgebers gehostet und gesteuert. Es bietet zusätzliche Manipulations-, Schutz- und Anpassungsmöglichkeiten und eignet sich daher perfekt für Branchen, die sich mit heiklen Statistiken befassen, einschließlich Finanzen undGesundheitspflege. Es erfordert jedoch umfangreiche Mittel für Hardware, Wartung und IT-Leitfaden.
   
• Auf Anfrage:Bei diesem Modell wird die Plattform in der Cloud gehostet, was Flexibilität, Skalierbarkeit und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. Es erfreut sich aufgrund seines einfachen Zugriffs, der geringeren vorzeitigen Kosten und der Fähigkeit zur Integration in zahlreiche Cloud-Angebote großer Beliebtheit, was eine schnellere Bereitstellung ermöglicht.

AUF ANWENDUNG

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Marketing, Vertrieb und Logistik kategorisiert werden.

• Marketing:Data-Science-Strukturen werden verwendet, um das Käuferverhalten zu untersuchen, Zielgruppen zu segmentieren und zu optimierenWerbungKampagnen und passen Sie Käuferbewertungen an. Diese Ausrüstung hilft Unternehmen dabei, Einblicke in die Entscheidungen ihrer Kunden zu gewinnen, was gezieltes Marketing, Techniken zur Käuferbindung und einen höheren ROI für Werbemaßnahmen ermöglicht.

• Verkäufe:Im Einkommensbereich unterstützen Systeme prädiktive Analysen, Lead-Scoring und Einkommensprognosen. Durch die Untersuchung von Verbraucherdaten können Unternehmen Potenziale für Überkapazitäten erkennen, Preisstrategien optimieren und die allgemeine Einkommensleistung steigern.
   
• Logistik:In der Logistik verschönern statistische Technologiestrukturen die Lieferkettenkontrolle, Bedarfsprognose, Richtungsoptimierung und Bestandskontrolle, verbessern die betriebliche Effizienz und senken die Kosten.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.                         

FAHRFAKTOREN

Aufstieg von Big Data und KI-Integration zur Ankurbelung des Marktes

Ein Faktor für das Wachstum des Marktes für Data-Science-Plattformen istexplosivDie Zunahme großer Datenmengen hat die Nachfrage nach Informationstechnologiesystemen erhöht, die große Datenmengen effizient untersuchen und daraus Erkenntnisse gewinnen können. Unternehmen nutzen immer mehr KI- und Gadget-Learning-Modelle, um Prozesse zu automatisieren, statistikbasierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Integration von KI in statistische Technologieplattformen ermöglicht es Behörden, Muster zu erkennen, Abläufe zu optimieren und personalisierte Studien bereitzustellen, was diese Systeme in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel erforderlich macht.

• Laut dem Digital Economy Report der Europäischen Kommission haben etwa 80 % der Unternehmen in Europa Investitionen in KI und Datenanalysen priorisiert, was die Nachfrage nach integrierten Data-Science-Plattformen zur Unterstützung dieser Initiativen steigert.

• Das US-Energieministerium (DOE) gibt an, dass Forschungseinrichtungen, die Data-Science-Plattformen nutzen, die Rechenverarbeitungsgeschwindigkeit um 40 % verbessert haben, was wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen beschleunigt.

Einführung cloudbasierter Lösungen zur Erweiterung des Marktes

Die Verlagerung hin zu Cloud-basierten Aufzeichnungstechnologiesystemen hat sich aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und Preiseffizienz zu einem enormen Wachstumsfaktor entwickelt. Im Gegensatz zu lokalen Lösungen ermöglichen Cloud-Strukturen den Behörden den Zugriff auf leistungsstarke Datenverarbeitungsgeräte, ohne große Investitionen in die Infrastruktur tätigen zu müssen. Diese Zugänglichkeit ist besonders für kleine und mittlere Agenturen attraktiv und ermöglicht es ihnen, überlegene Analyse- und KI-Fähigkeiten zu nutzen. Cloudbasierte Vollstrukturen erleichtern auch die Zusammenarbeit zwischen Technologieteams und ermöglichen so eine schnellere Modellentwicklung und -bereitstellung in verteilten Umgebungen.

EINHALTUNGSFAKTOR

Mangel an Fachkräften könnte das Marktwachstum behindern

Ein wesentliches hemmendes Element auf dem Markt für Data Science-Plattformen ist der Mangel an professionellen Experten. Für den effektiven Einsatz dieser Systeme sind Sachkenntnis, technisches Know-how, Maschinenbeherrschung und statistische Analyse erforderlich, in diesen Regionen besteht jedoch möglicherweise ein erheblicher Fachkräftemangel. Viele Gruppen kämpfen darum, Datenwissenschaftler zu finden und zu beschäftigen, die über die wichtigen Fähigkeiten verfügen, komplizierte Modelle umzusetzen und zu verwalten. Darüber hinaus kann es zeitaufwändig und kostspielig sein, bestehende Mitarbeiter in der effizienten Nutzung dieser Plattformen zu schulen. Dieser Fachkräftemangel beeinträchtigt die gesamte Fähigkeit zur Einführung von Datentechnologien und verlangsamt das Marktwachstum, insbesondere für kleinere Unternehmen mit eingeschränktem Zugang zu erstklassigem Fachwissen.

• Nach Angaben des National Cyber ​​Security Centre (NCSC UK) berichten fast 35 % der Unternehmen über Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheitslücken bei der Einführung von Data-Science-Plattformen, die ein schnelleres Marktwachstum behindern.

• Die Data Protection Commission (DPC) Irland betont, dass die Einhaltung sich entwickelnder Datenschutzbestimmungen dazu führt, dass 25 % der Unternehmen die Implementierung von Datenplattformen aufgrund rechtlicher und betrieblicher Herausforderungen verzögern oder reduzieren.

Wachsende Nachfrage nach Low-Code-Lösungen, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Eine neue Chance auf dem Markt der Data Science Platform ist die wachsende Nachfrage nach No-Code/Low-Code-Antworten. Diese Systeme ermöglichen es technisch nicht versierten Benutzern, einschließlich Unternehmensanalysten und Unternehmern, sich an datengestützten Entscheidungen zu beteiligen, ohne dass umfassende Programmierkenntnisse oder informationstechnologische Kenntnisse erforderlich sind. Durch die Vereinfachung der Verbesserung von Gerätelernmodellen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen eröffnen No-Code-/Low-Code-Plattformen datenwissenschaftliche Fähigkeiten einer breiteren Zielgruppe. Diese Demokratisierung von Fakten und technologischem Know-how befähigt nicht nur Unternehmen jeder Größe, Innovationen zu entwickeln und Abläufe zu optimieren, sondern beschleunigt auch die Einführung dieser Plattformen in verschiedenen Branchen, was wiederum zu einer Markterweiterung führt.

• Die Handels- und Entwicklungskonferenz der Vereinten Nationen (UNCTAD) schätzt, dass der Ausbau der datenwissenschaftlichen Kapazitäten in Schwellenländern die Produktivität in Sektoren wie Landwirtschaft und Gesundheitswesen bis 2030 um über 30 % steigern könnte.

• Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums (WEF) hat die Integration von automatisiertem maschinellem Lernen in Data-Science-Plattformen das Potenzial, die Modellentwicklungszeit um 50 % zu verkürzen und so Möglichkeiten für schnellere Innovationszyklen zu eröffnen.

Der Umgang mit Datensicherheits- und Datenschutzbedenken könnte eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Eine wesentliche Herausforderung für Käufer auf dem Data-Science-Plattform-Markt ist der Umgang mit statistischen Sicherheits- und Datenschutzbedenken. Durch die zunehmende Abhängigkeit von Cloud-basierten Plattformen und die Verarbeitung großer Mengen vertraulicher Informationen sind Behörden einem erhöhten Risiko von Statistikverstößen, Cyberangriffen und Compliance-Verstößen ausgesetzt. Es ist wichtig sicherzustellen, dass IT-Technologiestrukturen strenge Sicherheitsprotokolle einhalten, einschließlich Verschlüsselung und stabiler Zugriffskontrollen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, sich in komplexen Richtlinien wie DSGVO und CCPA zurechtzufinden, insbesondere für Agenturen, die in mehr als einem Bereich tätig sind. Die Balance zwischen Innovation und dem Wunsch nach einer stabilen Datenverwaltung stellt für Käufer in diesem Markt eine ständige Aufgabe dar.

• Die Internationale Fernmeldeunion (ITU) berichtet, dass 45 % der Unternehmen bei der Integration von Altsystemen in moderne Data-Science-Plattformen vor erheblichen Herausforderungen stehen, was sich auf nahtlose Datenabläufe auswirkt.

• Nach Angaben der Federal Trade Commission (FTC) USA betrafen etwa 20 % der Datenschutzverstöße im Jahr 2023 cloudbasierte Data-Science-Plattformen, was die Notwendigkeit verbesserter Cybersicherheitsmaßnahmen unterstreicht.

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DATA-SCIENCE-PLATTFORM-MARKT-REGIONALE EINBLICKE
 

• NORDAMERIKA

Nordamerika ist führend auf dem Markt für Data-Science-Plattformen, vorangetrieben durch die frühzeitige Einführung fortschrittlicher Technologien, darunter KI und Systembeherrschung, in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel. Insbesondere die USA sind die Heimat vieler wichtiger Marktspieler und Technologie-Start-ups und tragen zu einem enormen Marktanteil bei. Hohe Finanzierung in Forschung und Entwicklung,Cloud-Infrastruktur, und informationsgesteuerte Unternehmensstrategien treiben zusätzlich das Wachstum voran. DerMarkt für Data-Science-Plattformen in den USAhält weltweit den größten Anteil und wurde durch enorme Investitionen in KI und Gerätebeherrschung in verschiedenen Sektoren vorangetrieben. Angesichts eines robusten Technologieumfelds und einer wachsenden Nachfrage nach datengestützter Auswahl wird erwartet, dass der Markt seinen rasanten Aufschwung fortsetzen wird, der durch den Einsatz von Innovationen und das Wachstum cloudbasierter Lösungen angetrieben wird.

• EUROPA

Der europäische Markt für Data Science-Plattformen wächst regelmäßig, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach KI-gestützten Antworten in Branchen wie der Produktion,Automobilund Wirtschaftsdienstleistungen. Länder wie Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich sind in der Region führend bei der Einführung digitaler Technologien. Die starke Aufmerksamkeit der Europäischen Union für den Datenschutz von Statistiken und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie der DSGVO hat Unternehmen zusätzlich dazu veranlasst, Geld für stabile, hochwertige Datenplattformen auszugeben. Darüber hinaus drängen der Aufschwung von Industrie 4.0 und digitale Transformationsaufgaben die Behörden zu stärker informationsgesteuerten Abläufen.

• ASIEN

Der asiatisch-pazifische Raum erlebt einen rasanten Aufschwung auf dem Markt für Data Science-Plattformen, der durch die Digitalisierungsbemühungen von Schwellenländern wie China, Indien und Japan vorangetrieben wird. Steigende Investitionen in KI, Datenanalyse und Cloud Computing steuern die Einführung in verschiedenen Branchen, darunterE-Commerce, Telekommunikation und Fertigung. Die große und wachsende Bevölkerung des Standorts erzeugt ebenfalls große Datenmengen und erhöht die Nachfrage nach erstklassigen Analyselösungen. Regierungen unterstützen die technologische Entwicklung, und das zunehmende Umfeld für Technologie-Startups trägt zusätzlich zum erweiterten Boom des Marktes bei.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Wichtige Branchenakteure auf dem Markt für Data Science-Plattformen treiben Innovationen und Markterweiterungen durch verschiedene Techniken voran. Viele sind darauf spezialisiert, die Zugänglichkeit für Verbraucher durch wachsende No-Code- und Occasional-Code-Systeme zu verbessern und es technisch nicht versierten Benutzern zu ermöglichen, Datenanalysen effektiv zu nutzen. Darüber hinaus investieren diese Organisationen in cloudbasierte Lösungen, die eine skalierbare und flexible Datenverarbeitung ermöglichen. Auch Kooperationen und Partnerschaften mit modernen Unternehmen und Bildungseinrichtungen sind üblich, was die Kombination von fortschrittlicher KI und technischer Wissensvermittlung erleichtert. Darüber hinaus prägt das Engagement für den Schutz von Fakten und die Einhaltung von Vorschriften das Produktangebot und sorgt für Vertrauen und Zuverlässigkeit in deren Strukturen.

• Microsoft: Microsoft Azure unterstützt über 95 % der Fortune-500-Unternehmen mit cloudbasierten Data-Science-Plattformen und ermöglicht so groß angelegte KI- und Analyseprojekte

• IBM: Die Plattform von IBM Watson unterstützt mehr als 4.000 KI-Unternehmensanwendungen weltweit und ermöglicht eine fortschrittliche datengesteuerte Entscheidungsfindung

Liste der Top-Unternehmen für Data-Science-Plattformen  

• Microsoft (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Google (U.S.)
• Wolfram (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Cloudera (U.S.)                  
• Rapidminer (U.S.)
• Domino Data Lab (U.S.)
• Dataiku (France)
• Alteryx (U.S.)
• Datarpm (U.S.)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Oktober 2023: Eine industrielle Entwicklung auf dem Data Science Platform-Markt ist die Einführung von Databricks Lakehouse, die mithilfe von Databricks hinzugefügt wurde. Diese einheitliche Datenplattform kombiniert Facts Warehousing und Information Lakes und ermöglicht es Unternehmen, große Mengen etablierter und unstrukturierter Fakten in einem einzigen Bereich zu speichern und zu untersuchen. Die Lakehouse-Struktur vereinfacht die Statistikverwaltung und beschleunigt die Analyse, sodass Faktenwissenschaftler und Analysten effektiver zusammenarbeiten können.

BERICHTSBEREICH       

Der Markt für Data Science-Plattformen erlebt einen starken Boom, der durch die steigende Nachfrage nach statistikgestützten Entscheidungen in verschiedenen Branchen angetrieben wird. Da Unternehmen versuchen, riesige Datenmengen und künstliche Intelligenz zu nutzen, ist der Einsatz hochwertiger Analysegeräte für die Aufrechterhaltung aggressiver Gewinne unerlässlich geworden. Innovationen sowie No-Code-/Low-Code-Antworten und cloudbasierte Systeme demokratisieren den Zugang zur Statistikwissenschaft und ermöglichen es einer breiteren Palette von Kunden, aus komplexen Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.

Es bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen wie Fachkräftemangel und Bedenken hinsichtlich der Informationssicherheit, die kontinuierliche Anstrengungen der Unternehmensakteure erfordern, um diese Probleme anzugehen. Das Engagement, das Benutzererlebnis zu steigern, die Einhaltung von Richtlinien sicherzustellen und aktuelle Technologie zu integrieren, kann für ein nachhaltiges Marktwachstum wichtig sein. Da Unternehmen Geld in datenwissenschaftliche Fähigkeiten stecken, garantiert die Zukunft dieses Marktes enorme Verbesserungen und transformative Auswirkungen in allen Sektoren, was letztlich die Art und Weise verändert, wie Unternehmen in einer zunehmend faktenorientierten Welt agieren.