データサイエンスプラットフォームの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（オンプレミス、オンデマンド）、アプリケーション（マーケティング、販売、ロジスティクス）、地域予測2033年

データサイエンスプラットフォーム市場の概要

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場規模2022年には340億米ドルでした 2029年までに1,060億米ドルに触れると予測されており、予測期間中に20.07％のCAGRを示しています。

データサイエンスプラットフォームの市場は急速に成長しているゾーンであり、企業が巨大なデータ、人工知能（AI）、および機械学習（ML）のエネルギーを活用するためのますます増加する必要性を通じて駆動されます。これらの構造は、科学者がモデルを効率的に構築、展開、操作するための情報科学者が含まれる環境を提供します。企業は、統計技術プラットフォームを使用して、実用的な洞察を有利にし、複雑な義務を自動化し、選択制作を改善しています。クラウドコンピューティングとデジタル変革プロジェクトの上向きの推進力は、さまざまな業界でこのようなプラットフォームの採用を同様に加速しています。

市場の主要なプレーヤーは、情報教育、モデル開発、優れた分析機器を含む機能を提供しているため、グループがデータを押した技術を強制することは困難ではありません。パーソナライズされた顧客レポート、予測分析、および運用パフォーマンスの発展途上の呼び出しは、これらのシステムでの資金を促進しています。企業がデジタル時代内で競争力を維持するよう努めているため、統計技術プラットフォーム市場は拡大を維持すると予測されており、AIとMLのイノベーションは将来の成長を使用しています。

データサイエンスプラットフォーム市場に影響を与えるグローバルな危機

Covid-19の衝撃

データサイエンスプラットフォーム業界は、Covid-19パンデミック中のサプライチェーンの混乱により悪影響を及ぼしました

グローバルなCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、市場は経験しています予定よりも低いパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で需要があります。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19のパンデミックは、IT予算とミッションの遅延が多数の業界で減少したため、データサイエンスプラットフォーム市場の増加に悪影響を及ぼしました。多くの企業は、情報インフラストラクチャおよび分析イニシアチブへの投資から延期される金融の不確実性に直面しています。さらに、世界中の混乱はチェーンを届け、労働者のグループシフトは統計技術イニシアチブの実施を妨げました。企業は、イノベーションよりも重要な業務を優先し、優れた構造の採用を遅らせました。さらに、社内のグループへの依存は、リモート作業で困難になりました。これは、コラボレーションと割り当ての実行における主なものから非効率的であり、パンデミックの身長のある段階で市場の増加を急速に妨げました。

最新のトレンド

市場の成長を促進するための生成AIの統合

データサイエンスプラットフォーム市場内の重要な傾向は、事実分析と自動化能力を増幅するための生成AIおよび大規模な言語モデル（LLM）の統合です。これらの優れたAIモデルにより、顧客は洞察を生成し、ワークフローを自動化し、最小限のコーディングでファッションを研究する非常に洗練されたデバイスを構築できます。さらに、ノーコード/ローコード構造へのシフトが増えている可能性があり、非技術的な顧客がレコードテクノロジータスクでやり取りできるようになります。クラウドベースのシステムも目立つようになり、スケーラビリティと汎用性を実現しています。組織は、このテクノロジーをますます多くの技術を採用して、リアルタイムの選択制作を強化し、運用効率を高め、業界全体でイノベーションを促進しています。

データサイエンスプラットフォーム市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場はオンプレミス、オンデマンドに分類できます。

●      オンプレミス:この展開バージョンでは、情報科学システムが雇用主のインフラストラクチャ内でホストおよび制御されています。追加の操作、保護、およびカスタマイズを提供し、財務とヘルスケアを含む、触覚的な統計を扱う業界に最適です。ただし、ハードウェア、メンテナンス、およびITガイドに多額の資金が必要です。

●      オンデマンド:このモデルには、クラウドでプラットフォームをホストするWebサイトが含まれ、柔軟性、スケーラビリティ、および料金のパフォーマンスを実現します。アクセスの容易さ、早期的な費用の削減、および多数のクラウドサービスと統合する能力により、展開が速くなり、認識が獲得されています。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場はマーケティング、販売、ロジスティクスに分類できます。

●      マーケティング:データサイエンス構造は、購入者の行動、聴衆のセグメント、広告キャンペーンの最適化、購入者のレビューのカスタマイズに使用されます。この機器は、企業が顧客の選択に関する洞察を得るのを支援し、集中的なマーケティング、購入者の維持技術、および広告の取り組みに対するより高いROIを可能にします。

●      販売:収入では、システムは予測分析、リードスコアリング、収入予測を支援します。後援者の事実を研究することにより、組織は過度の容量の可能性を発見し、価格設定戦略を最適化し、典型的な収入パフォーマンスを向上させることができます。

●      ロジスティクス:ロジスティクスのために、統計技術の構造は、サプライチェーンの制御、需要予測、方向の最適化、在庫制御を美化し、運用効率の改善と費用の削減を美化します。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。                         

運転要因

市場を後押しするためのビッグデータとAI統合の台頭

の要因データサイエンスプラットフォーム市場の成長大規模なデータの爆発的な増加により、大きなデータセットから洞察を効率的に調べて抽出できる情報技術システムの需要が推進されています。組織は、AIとガジェットの学習モデルをますます活用して、プロセスを自動化し、統計プッシュされた選択を行い、競争力のあるファセットを獲得します。 AIを統計技術のノウハウプラットフォームに統合することで、機関はパターンを選択し、運用を最適化し、パーソナライズされた研究を提供し、金融、ヘルスケア、小売などのセクター全体で必要なシステムを作成できます。

市場を拡大するためのクラウドベースのソリューションの採用

クラウドベースのレコードテクノロジーシステムに近いシフトは、スケーラビリティ、柔軟性、価格有効性のため、大幅な増加コンポーネントになりました。オンプレミスソリューションとは異なり、クラウド構造は、インフラストラクチャに密接に投資することなく、機関が強力なレコード処理装置にアクセスすることを許可しています。このアクセシビリティは、中小機関にとって特に魅力的であり、優れた分析とAI能力を活用することができます。クラウドベースの完全な構造は、レコードのテクノロジーノウハウチーム間のコラボレーションを促進し、分散環境全体でより迅速なモデル開発と展開に乗っています。

抑制要因

市場の成長を妨げる可能性のある熟練した専門家の不足

データサイエンスプラットフォーム市場内の重要な抑制要素は、専門家の専門家の希少性です。これらのシステムを効果的に使用するには、実際の技術的ノウハウ、マシンマスタリング、統計分析ではノウハウが必要ですが、それらの地域には大きな才能のギャップがあるかもしれません。多くのグループは、複雑なモデルを有効にして管理する重要な能力を持つデータサイエンティストを見つけて維持するために戦争をします。さらに、これらのプラットフォームを効率的に使用する教育の現在の従業員は、時間がかかり、高価な場合があります。この才能は、特に頂点の専門知識へのアクセスが抑制されている小規模な組織のために、記録的な技術の採用の全体的な能力を妨げ、市場の成長を遅らせます。

機会

市場で製品の機会を生み出すための低コードソリューションの需要の高まり

データサイエンスプラットフォーム市場内の新たな機会は、ノーコード/ローコードの回答に対する需要の高まりです。これらのシステムにより、商業エンタープライズアナリストや起業家を含む非技術ユーザーは、プログラミングや情報技術のノウハウに深い情報を必要とせずに、記録を記録した選択制作に従事することができます。デバイス学習モデルの改善を簡素化し、ワークフローを自動化することにより、ノーコード/ローコードプラットフォームは、より広いターゲットオーディエンスにデータサイエンススキルを開きます。この事実の民主化技術のノウハウは、あらゆる規模のグループを強化することではなく、運用を革新および最適化するために、さらにさまざまな業界でこれらのプラットフォームの採用を急いでおり、同様に市場の拡大を促進します。

チャレンジ

データのセキュリティとプライバシーの懸念を管理することは、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります

データサイエンスプラットフォーム市場内の購入者にとって重要な課題は、統計のセキュリティとプライバシーの心配に対処することです。クラウドベースの完全なプラットフォームへの依存度と大量の機密情報の処理により、機関は統計違反、サイバー攻撃、コンプライアンス違反のリスクが高まっています。情報の技術的ノウハウ構造が、暗号化と安定した獲得コントロールへのエントリとともに、厳しいセキュリティプロトコルに準拠することを保証することが重要です。さらに、GDPRやCCPAなどの複雑なガイドラインをナビゲートするのは難しい場合があります。特に、複数の分野で作業している機関にとっては、難しい場合があります。イノベーションと頑丈なデータガバナンスの希望とのバランスをとることは、この市場で購入者にとって継続的なミッションをもたらします。

データサイエンスプラットフォーム市場の地域洞察

●       北米

北米は、金融、ヘルスケア、小売などの業界全体で、AIやシステムのマスタリングを含む高度なテクノロジーの早期採用によって推進されるデータサイエンスプラットフォーム市場をリードしています。米国は、特に、多くの主要なマーケットプレイスゲーマーやハイテクスタートアップにとって国内であり、大規模な市場シェアに貢献しています。 R＆D、クラウドインフラストラクチャ、および情報駆動型エンタープライズ戦略における高い資金調達に加えて、燃料の増加。米国データサイエンスプラットフォーム市場世界中で最も重要な割合を保持し、さまざまなセクター全体でAIとデバイスマスターに多大な投資を推進しています。堅牢な技術の環境と記録主導型の選択作成に対する需要の高まりにより、市場は、イノベーションとクラウドベースのソリューションの成長を使用することで促進される迅速なブームを維持することが期待されています。

●      ヨーロッパ

ヨーロッパのデータサイエンスプラットフォーム市場は、生産、自動車、経済サービスなどの産業におけるAIを搭載した答えに対する需要の増加を支援して、定期的に成長しています。ドイツ、英国、フランスなどの国々は、事実の技術的ノウハウ技術を採用する際に地域を率いています。 GDPRのように、統計のプライベート性と規制のコンプライアンスに関する欧州連合が強く注目しているため、企業は安定した優れたデータプラットフォームにお金を費やすように誘導されています。さらに、Industry 4.0とデジタル変換タスクの上向きのプッシュにより、機関が情報駆動型のより大きな運用に向かっています。

 ●      アジア

アジア太平洋地域は、中国、インド、日本などの新興経済のデジタル化の取り組みによって促進された、データサイエンスプラットフォーム市場内で迅速なブームを経験しています。 AI、データ分析、クラウドコンピューティングへの投資の増加は、eコマース、通信、製造など、業界全体の導入採用です。同様に、場所の大規模で増加している人口は同様に、大量の記録量を生み出し、優れた分析の回答に対する需要の高まりです。政府は技術開発を支援しており、ハイテクスタートアップ環境の増加はさらに市場の拡大ブームに貢献しています。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

データサイエンスプラットフォーム市場内の主要な業界のプレーヤーは、さまざまなテクニックを通じてイノベーションと市場の拡大を推進しています。多くは、ノーコードや時折コードシステムの拡大を介して消費者のアクセシビリティを改善し、非技術的なユーザーがデータ分析を効果的に活用できるようにすることに特化しています。さらに、これらのグループはクラウドベースのソリューションに投資しており、スケーラブルで柔軟な事実処理を許可しています。 ERA企業や教育機関とのコラボレーションやパートナーシップも一般的であり、優れたAIとガジェットの混合を促進し、能力に関する知識を得ています。さらに、事実の保護と規制の遵守への献身は、製品の提供を形成し、その構造の信頼と信頼性を確保することです。

トップデータサイエンスプラットフォーム企業のリスト      

●      マイクロソフト（米国）

●      IBM（米国）

●      Google（米国）

●      Wolfram（米国）

●      Datarobot（米国）

●      Cloudera（米国）                  

●      RapidMiner（米国）

●      Domino Data Lab（米国）

●      Dataiku（フランス）

●      Alteryx（米国）

●      Datarpm（米国）

主要な業界開発

2023年10月: Data Science Platform Marketplace内の産業開発の1つは、Databricksの支援を受けてDatabricks Lakehouseの発売です。この統一されたデータプラットフォームは、事実倉庫と情報湖を組み合わせて、ビジネスが単一の分野で大量の確立されていない構造化されていない事実を保管および調査できるようにします。 Lakehouse構造は、統計管理を簡素化し、分析を加速し、科学者とアナリストがより効果的に協力できるようになります。

報告報告       

データサイエンスプラットフォームマーケットプレイスは、さまざまな業界にわたる統計主導型の選択肢の需要の増加によって、強力なブームを目撃しています。組織が巨大なデータと人工知能を活用しようとしているため、優れた分析機器の採用は、積極的な利益を維持するために不可欠になりました。イノベーションとノーコード/低コードの回答、クラウドベースのシステムは、統計科学へのアクセスを民主化し、より多くの顧客が複雑なデータセットから実用的な洞察を導き出すことができます。

ただし、スキルの不足と情報の安全性の心配からなる課題は持続し、これらの問題に対処するためにエンタープライズプレーヤーからの継続的な努力が必要です。ユーザーを強化するというコミットメント、ガイドラインへのコンプライアンスを確実にし、現在のテクノロジーの統合は、持続的な市場の成長に重要かもしれません。企業が科学能力を記録するにつれて、この市場の将来は、セクター全体での大きな改善と変革的影響を保証し、最終的に組織がますます多くの国際的にパフォーマンスを再構築します。