Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del settore della piattaforma di scienza dei dati, per tipo (on-premise, on-demand), per applicazione (marketing, vendite, logistica) e previsioni regionali dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DELLA PIATTAFORMA DI DATA SCIENCE

Si stima che il mercato globale delle piattaforme di data science avrà un valore di circa 73,47 miliardi di dollari nel 2026. Si prevede che il mercato raggiungerà i 330,77 miliardi di dollari entro il 2035, espandendosi a un CAGR del 20,7% dal 2026 al 2035.

Il mercato della piattaforma di data science è un'area in rapida crescita, spinta dalla crescente necessità per le aziende di sfruttare l'energia di enormi quantità di dati, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Queste strutture offrono ambienti inclusi in cui gli scienziati dell'informazione possono costruire, implementare e manipolare modelli in modo efficiente. Le aziende utilizzano piattaforme tecnologiche statistiche per trarre vantaggio da informazioni fruibili, automatizzare obblighi complessi e migliorare il processo decisionale. La spinta verso l'alto diil cloud computinge i progetti di trasformazione digitale hanno accelerato allo stesso modo l'adozione di tali piattaforme in vari settori.

I principali attori del mercato offrono funzioni che includono formazione informatica, sviluppo di modelli e apparecchiature di analisi superiori, rendendo meno difficile per i gruppi mettere in atto tecniche basate sui dati. La crescente richiesta di report personalizzati sui clienti, analisi predittive e prestazioni operative sta alimentando i finanziamenti in questi sistemi. Mentre le aziende si sforzano di rimanere competitive nell'era digitale, si prevede che il mercato delle piattaforme tecnologiche statistiche manterrà la sua espansione, con le innovazioni nell'intelligenza artificiale e nel machine learning che sfruttano la crescita futura.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Il settore delle piattaforme di data science ha avuto un effetto negativo a causa dell'interruzione della catena di fornitura durante la pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda inferiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia COVID-19 ha avuto un impatto negativo sull'aumento del mercato della piattaforma di scienza dei dati a causa della riduzione dei budget IT e dei ritardi nella missione in numerosi settori. Molte aziende si sono confrontate con l'incertezza monetaria, che ha portato a rinviare gli investimenti nelle infrastrutture informative e nelle iniziative di analisi. Inoltre, le interruzioni nelle catene di consegna a livello mondiale e i turni di gruppi di lavoratori hanno ostacolato l'implementazione di iniziative tecnologiche statistiche. Le aziende hanno dato priorità alle operazioni critiche rispetto all'innovazione, rallentando l'adozione di strutture superiori. Inoltre, la dipendenza dai gruppi interni è diventata difficile con il lavoro a distanza, portando a inefficienze nella collaborazione e nell'esecuzione degli incarichi, che hanno rapidamente ostacolato la crescita del mercato in una fase di picco della pandemia.

ULTIME TENDENZE

Integrazione dell'intelligenza artificiale generativa per favorire la crescita del mercato

Una tendenza chiave nel mercato della piattaforma di scienza dei dati è l'integrazione di intelligenza artificiale generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per amplificare l'analisi dei fatti e le capacità di automazione. Questi modelli di intelligenza artificiale avanzati consentono agli utenti di generare approfondimenti, automatizzare i flussi di lavoro e costruire dispositivi più sofisticati per l'analisi della moda con una codifica minima. Inoltre, potrebbe verificarsi un crescente spostamento verso strutture no-code/low-code, che consentiranno ai clienti non tecnici di interagire nelle attività di tecnologia dei record. Anche i sistemi basati sul cloud stanno guadagnando importanza, conferendo scalabilità e versatilità. Le organizzazioni stanno adottando sempre più questa tecnologia per potenziare il processo di selezione in tempo reale, migliorare l'efficienza operativa e promuovere l'innovazione in tutti i settori.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, nel 2024 oltre il 65% delle imprese ha adottato piattaforme di data science per migliorare le capacità di analisi dei dati e i processi decisionali.

• L'International Data Corporation (IDC) riferisce che il volume di dati generati a livello globale ha raggiunto i 175 zettabyte nel 2023, alimentando la crescente necessità di piattaforme di data science scalabili per gestire e analizzare set di dati così massicci.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLA PIATTAFORMA DI DATA SCIENCE

PER TIPO

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in locale e su richiesta.

• In sede: In questa versione di distribuzione, i sistemi informatici sono ospitati e controllati all'interno dell'infrastruttura del datore di lavoro. Fornisce ulteriore manipolazione, protezione e personalizzazione, rendendolo perfetto per le industrie che si occupano di statistiche delicate, compresa la finanza eassistenza sanitaria. Tuttavia, richiede ingenti finanziamenti per hardware, manutenzione e guida IT.
   
• Su richiesta:Questo modello prevede che il sito Web ospiti la piattaforma nel cloud, conferendo flessibilità, scalabilità e prestazioni a pagamento. Sta ottenendo riconoscimenti per la sua facilità di accesso, la riduzione anticipata delle spese e la capacità di integrarsi con numerose offerte cloud, consentendo implementazioni più rapide.

PER APPLICAZIONE

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in marketing, vendite, logistica.

• Marketing:Le strutture di data science vengono utilizzate per ricercare il comportamento degli acquirenti, segmentare il pubblico e ottimizzarepubblicitàcampagne e personalizzare le recensioni degli acquirenti. Questa apparecchiatura aiuta le aziende a ottenere informazioni dettagliate sulle scelte dei clienti, consentendo marketing mirato, tecniche di fidelizzazione degli acquirenti e ROI più elevato sugli sforzi pubblicitari.

• Saldi:Nel reddito, i sistemi supportano l'analisi predittiva, il lead scoring e la previsione del reddito. Studiando i dati sui clienti, le organizzazioni possono scoprire potenzialità di capacità eccessiva, ottimizzare le strategie di prezzo e migliorare le prestazioni di reddito tipiche.
   
• Logistica:Per la logistica, le strutture tecnologiche statistiche migliorano il controllo della catena di fornitura, la previsione della domanda, l'ottimizzazione della direzione e il controllo delle scorte, migliorando l'efficienza operativa e riducendo le spese.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.                         

FATTORI DRIVER

Aumento dei Big Data e integrazione dell'intelligenza artificiale per rilanciare il mercato

Un fattore nella crescita del mercato delle piattaforme di scienza dei dati èesplosivoL'aumento dei dati di grandi dimensioni ha guidato la domanda di sistemi informatici in grado di esaminare ed estrarre efficacemente informazioni da grandi set di dati. Le organizzazioni sfruttano sempre più l'intelligenza artificiale e i modelli di apprendimento dei gadget per automatizzare i processi, fare scelte basate sulle statistiche e acquisire un aspetto competitivo. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle piattaforme tecnologiche statistiche consente alle agenzie di individuare modelli, ottimizzare le operazioni e fornire studi personalizzati, rendendo tali sistemi necessari in settori come la finanza, la sanità e la vendita al dettaglio.

• Secondo il Digital Economy Report della Commissione Europea, circa l'80% delle organizzazioni in Europa ha dato priorità agli investimenti nell'intelligenza artificiale e nell'analisi dei dati, stimolando la domanda di piattaforme integrate di data science per supportare queste iniziative.

• Il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) afferma che gli istituti di ricerca che sfruttano le piattaforme di data science hanno migliorato la velocità di elaborazione computazionale del 40%, accelerando le scoperte e le innovazioni scientifiche.

Adozione di soluzioni basate sul cloud per espandere il mercato

L'avvicinamento ai sistemi tecnologici di registrazione basati su cloud è cresciuto fino a diventare un fattore di grande aumento grazie alla loro scalabilità, flessibilità e rapporto prezzo-efficacia. A differenza delle soluzioni locali, le strutture cloud consentono alle agenzie di accedere a potenti apparecchiature di elaborazione dei documenti senza effettuare investimenti eccessivi nell'infrastruttura. Questa accessibilità è particolarmente interessante per le agenzie di piccole e medie dimensioni, poiché consente loro di sfruttare capacità di analisi e intelligenza artificiale superiori. Le strutture completamente basate sul cloud facilitano inoltre la collaborazione tra i team di esperti tecnologici, accelerando lo sviluppo e l'implementazione dei modelli in ambienti distribuiti.

FATTORE LIMITANTE

La carenza di professionisti qualificati può potenzialmente ostacolare la crescita del mercato

Un elemento chiave di contenimento nel mercato della piattaforma di scienza dei dati è la scarsità di esperti professionisti. L'uso efficace di questi sistemi richiede know-how, in realtà know-how tecnologico, padronanza delle macchine e analisi statistica, ma in quelle regioni potrebbe esserci un sostanziale divario di talenti. Molti gruppi combattono per individuare e mantenere data scientist con le importanti capacità di mettere in atto e gestire modelli complicati. Inoltre, la formazione degli attuali dipendenti affinché utilizzino in modo efficiente queste piattaforme può richiedere molto tempo ed essere costosa. Questa scarsità di talenti ostacola l'intera capacità di adozione della tecnologia record, rallentando la crescita del mercato, in particolare per le organizzazioni più piccole con accesso limitato alle competenze di punta.

• Secondo il National Cyber ​​Security Center (NCSC UK), quasi il 35% delle aziende segnala preoccupazioni per la privacy dei dati e le vulnerabilità della sicurezza quando adottano piattaforme di data science, ostacolando una crescita più rapida del mercato.

• La Data Protection Commission (DPC) Irlanda sottolinea che il rispetto delle normative in evoluzione sulla protezione dei dati fa sì che il 25% delle imprese ritardi o riduca le implementazioni delle piattaforme dati a causa di sfide legali e operative.

Crescente domanda di soluzioni low-code per creare opportunità per il prodotto sul mercato

Opportunità

An emerging opportunity inside the Data Science Platform marketplace is the growing demand for no-code/low-code answers. Questi sistemi consentono agli utenti non tecnici, compresi analisti e imprenditori di imprese commerciali, di impegnarsi in processi di selezione spinti da record senza richiedere informazioni approfondite nella programmazione o know-how tecnologico. Semplificando il miglioramento dei modelli di apprendimento dei dispositivi e automatizzando i flussi di lavoro, le piattaforme no-code/low-code aprono le competenze di data science a un pubblico target più ampio. Questa democratizzazione delle tecnologie non solo consente a gruppi di tutte le dimensioni di innovare e ottimizzare le operazioni, ma accelera anche l'adozione di queste piattaforme in vari settori, guidando allo stesso modo l'allargamento del mercato.

• La Conferenza delle Nazioni Unite sul commercio e lo sviluppo (UNCTAD) stima che l'espansione delle capacità di data science nei mercati emergenti potrebbe aumentare la produttività di oltre il 30% in settori come l'agricoltura e la sanità entro il 2030.

• Secondo il World Economic Forum (WEF), l'integrazione dell'apprendimento automatico automatizzato nelle piattaforme di data science ha il potenziale per ridurre i tempi di sviluppo dei modelli del 50%, aprendo opportunità per cicli di innovazione più rapidi.

La gestione delle preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati e alla privacy potrebbe rappresentare una potenziale sfida per i consumatori

Sfida

Una sfida essenziale per gli acquirenti nel mercato della piattaforma di scienza dei dati è affrontare le preoccupazioni sulla sicurezza delle statistiche e sulla privacy. Con la crescente dipendenza da piattaforme totalmente basate su cloud e l'elaborazione di grandi quantità di informazioni sensibili, le agenzie si trovano ad affrontare rischi maggiori di violazioni delle statistiche, attacchi informatici e violazioni della conformità. È importante garantire che le strutture tecnologiche dell'informazione aderiscano a rigorosi protocolli di sicurezza, insieme alla crittografia e all'accesso stabile ai controlli. Inoltre, orientarsi verso linee guida complesse come GDPR e CCPA può essere difficile, soprattutto per le agenzie che lavorano in più di un'area. Bilanciare l'innovazione con la necessità di una solida governance dei dati rappresenta una missione continua per gli acquirenti in questo mercato.

• L'International Telecommunications Union (ITU) riferisce che il 45% delle aziende deve affrontare sfide significative nell'integrazione dei sistemi legacy con le moderne piattaforme di data science, con un impatto negativo sui flussi di lavoro dei dati.

• Secondo la Federal Trade Commission (FTC) USA, circa il 20% delle violazioni dei dati nel 2023 ha coinvolto piattaforme di data science basate su cloud, sottolineando la necessità di misure di sicurezza informatica rafforzate.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DELLA PIATTAFORMA DI DATA SCIENCE
 

• AMERICA DEL NORD

Il Nord America è leader nel mercato della piattaforma di scienza dei dati, spinto dall'adozione tempestiva di tecnologie avanzate, che includono l'intelligenza artificiale e il mastering dei sistemi, in settori come la finanza, la sanità e la vendita al dettaglio. Gli Stati Uniti, in particolare, ospitano molti giocatori chiave del mercato e startup tecnologiche, contribuendo a un'enorme quota di mercato. Finanziamenti elevati in ricerca e sviluppoinfrastruttura cloude le strategie aziendali basate sull'informazione alimentano inoltre l'aumento. ILMercato delle piattaforme di data science negli Stati Unitidetiene la percentuale più importante a livello globale, grazie a enormi investimenti nell'intelligenza artificiale e nel mastering dei dispositivi in ​​vari settori. Con un solido ambiente tecnologico e una crescente domanda di processi di selezione basati sui record, si prevede che il mercato manterrà il suo rapido boom, alimentato dall'uso delle innovazioni e dalla crescita delle soluzioni basate su cloud.

• EUROPA

Il mercato europeo della piattaforma di scienza dei dati cresce regolarmente, spinto dalla crescente domanda di risposte basate sull'intelligenza artificiale in settori come la produzione,automobilee servizi economici. Paesi come Germania, Regno Unito e Francia guidano la regione nell'adozione di tecnologie di know-how tecnologico. La forte attenzione dell'Unione Europea alla riservatezza delle statistiche e alla conformità normativa, come il GDPR, ha inoltre indotto le aziende a investire denaro in piattaforme dati stabili e di qualità superiore. Inoltre, la spinta verso l'alto dell'Industria 4.0 e le attività di trasformazione digitale stanno spingendo le agenzie verso operazioni maggiormente basate sulle informazioni.

• ASIA

La regione Asia-Pacifico sta vivendo un rapido boom nel mercato della piattaforma di scienza dei dati, alimentato dagli sforzi di digitalizzazione delle economie emergenti come Cina, India e Giappone. I crescenti investimenti nell'intelligenza artificiale, nell'analisi dei dati e nel cloud computing stanno guidando l'adozione in tutti i settori, tra cuicommercio elettronico, telecomunicazioni e produzione. Allo stesso modo, la popolazione numerosa e in crescita della località sta generando grandi volumi di dati, aumentando la domanda di risposte analitiche superiori. I governi sostengono lo sviluppo tecnologico e il crescente ambiente delle startup tecnologiche contribuisce inoltre al boom ampliato del mercato.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

I principali attori del settore nel mercato della piattaforma di scienza dei dati stanno guidando l'innovazione e l'espansione del mercato attraverso varie tecniche. Molti si stanno specializzando nel migliorare l'accessibilità dei consumatori attraverso crescenti sistemi senza codice e con codice occasionale, consentendo agli utenti non tecnici di sfruttare l'analisi dei dati in modo efficace. Inoltre, questi gruppi stanno investendo in soluzioni basate su cloud, consentendo un'elaborazione dei dati scalabile e flessibile. Sono comuni anche collaborazioni e partenariati con aziende dell'epoca e istituzioni educative, che facilitano la combinazione di intelligenza artificiale superiore e gadget che acquisiscono capacità di apprendimento. Inoltre, l'impegno nella tutela dei fatti e nel rispetto delle normative sta plasmando l'offerta di prodotti, garantendo fiducia e affidabilità nelle loro strutture.

• Microsoft: Microsoft Azure supporta oltre il 95% delle aziende Fortune 500 con piattaforme di data science basate su cloud, facilitando progetti di analisi e intelligenza artificiale su larga scala

• IBM: la piattaforma IBM Watson alimenta più di 4.000 applicazioni AI aziendali in tutto il mondo, consentendo un processo decisionale avanzato basato sui dati

Elenco delle principali società di piattaforme di data science  

• 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.)

SVILUPPO DEL SETTORE CHIAVE

Ottobre 2023: Uno sviluppo industriale nel mercato della piattaforma di scienza dei dati è il lancio di Databricks Lakehouse, aggiunto con l'aiuto di Databricks. Questa piattaforma dati unificata combina l'immagazzinamento dei fatti e i laghi di informazioni, consentendo alle aziende di archiviare ed esaminare grandi quantità di fatti accertati e non strutturati in un'unica area. La struttura Lakehouse semplifica la gestione delle statistiche e accelera l'analisi, consentendo ai fact scientist e agli analisti di collaborare in modo più efficace.

COPERTURA DEL RAPPORTO       

Il mercato della piattaforma di data science sta assistendo a un forte boom guidato dalla crescente domanda di processi decisionali basati sulle statistiche in vari settori. Mentre le organizzazioni cercano di sfruttare enormi quantità di dati e l'intelligenza artificiale, l'adozione di apparecchiature di analisi superiori è diventata essenziale per preservare guadagni aggressivi. Le innovazioni insieme alle risposte no-code/low-code e ai sistemi basati su cloud stanno democratizzando l'accesso alla scienza statistica, consentendo a una più ampia varietà di clienti di ricavare informazioni fruibili da set di dati complessi.

Tuttavia, persistono sfide legate alla carenza di competenze e alle preoccupazioni sulla sicurezza delle informazioni, che richiedono sforzi continui da parte degli operatori aziendali per affrontare questi problemi. L'impegno per migliorare il divertimento degli utenti, garantire il rispetto delle linee guida e integrare la tecnologia attuale può essere importante per una crescita sostenuta del mercato. Mentre le aziende investono nelle capacità scientifiche, il futuro di questo mercato garantisce enormi miglioramenti e impatti trasformativi in ​​tutti i settori, rimodellando in definitiva il modo in cui le organizzazioni operano in un contesto internazionale sempre più incentrato sui fatti.