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)、アプリケーション別 (マーケティング、販売、物流)、および 2026 年から 2035 年の地域予測

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データ サイエンス プラットフォーム市場の概要

世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場は、2026 年に約 734 億 7,000 万米ドルと推定されています。市場は2035年までに3,307億7,000万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて20.7%のCAGRで拡大します。

データ サイエンス プラットフォーム市場は、企業が巨大なデータ、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) のエネルギーを活用する必要性が高まっていることにより、急速に成長しているゾーンです。これらの構造は、情報科学者がモデルを効率的に構築、展開、操作するための環境を提供します。企業は統計テクノロジー プラットフォームを使用して、実用的な洞察を活用し、複雑な義務を自動化し、選択を改善しています。上向きの推進力クラウドコンピューティングデジタル変革プロジェクトも同様に、さまざまな業界でそのようなプラットフォームの導入を加速させています。

市場の主要企業は、情報教育、モデル開発、優れた分析機器などの機能を提供しているため、グループがデータプッシュ技術を導入することはそれほど難しくありません。パーソナライズされた顧客レポート、予測分析、運用パフォーマンスに対する要求が高まっており、これらのシステムへの資金調達が加速しています。企業がデジタル時代の中で競争力を維持しようと努める中、統計テクノロジー プラットフォーム市場は、将来の成長を利用した AI と ML のイノベーションにより拡大を維持すると予測されています。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによるサプライチェーンの混乱により、データサイエンスプラットフォーム業界に悪影響が生じた

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較してすべての地域で需要が予想を下回っています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、多くの業界におけるIT予算の削減とミッションの遅延により、データサイエンスプラットフォーム市場の成長に悪影響を及ぼしました。多くの企業は、主に情報インフラストラクチャや分析への取り組みへの投資が延期されたことにより、金銭的な不確実性に直面しました。さらに、世界中の配送チェーンと従業員グループのシフトの混乱により、統計テクノロジーへの取り組みの実施が妨げられました。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、リモートワークでは社内グループへの依存が難しくなり、主にコラボレーションや任務の遂行が非効率になり、パンデミックの絶頂期のある段階で市場の拡大が急速に妨げられました。

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主要なトレンドは、事実分析と自動化の能力を強化するための生成 AI と大規模言語モデル (LLM) の統合です。これらの優れた AI モデルにより、顧客は最小限のコーディングで洞察を生成し、ワークフローを自動化し、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することができます。さらに、ノーコード/ローコード構造への移行が進む可能性があり、技術者以外の顧客が技術タスクを記録的に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注目を集めており、拡張性と多用途性をもたらしています。リアルタイムの選択決定を強化し、業務効率を高め、業界全体のイノベーションを促進するために、組織はこのテクノロジーをますます採用しています。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST) によると、2024 年の時点で、65% 以上の企業がデータ分析機能と意思決定プロセスを強化するためにデータ サイエンス プラットフォームを採用しています。

• International Data Corporation (IDC) の報告によると、世界中で生成されるデータの量は 2023 年に 175 ゼタバイトに達し、このような膨大なデータセットを管理および分析するためのスケーラブルなデータ サイエンス プラットフォームのニーズが高まっています。

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データ サイエンス プラットフォームの市場セグメンテーション

種類別

タイプに基づいて、世界市場はオンプレミスと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、情報科学システムは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ます。追加の操作、保護、カスタマイズ機能が提供されるため、金融や金融など、扱いやすい統計を扱う業界に最適です。健康管理。ただし、ハードウェア、メンテナンス、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 サイトが必要となり、柔軟性、拡張性、料金パフォーマンスが向上します。アクセスの容易さ、早期の出費の削減、および多数のクラウド製品と統合して迅速な導入を可能にする機能により、認知度が高まっています。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場はマーケティング、販売、物流に分類できます。

• マーケティング:データ サイエンス構造は、購入者の行動の調査、視聴者のセグメント化、最適化に使用されます。広告キャンペーン、購入者のレビューのカスタマイズなど。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、焦点を絞ったマーケティング、購入者維持技術、広告活動の ROI の向上を可能にします。

• 販売:収入に関しては、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。利用者の事実を調査することで、組織は過剰な容量の可能性を発見し、価格設定戦略を最適化し、通常の収益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:物流の場合、統計テクノロジー構造によりサプライ チェーン管理、需要予測、方向の最適化、在庫管理が簡素化され、業務効率が向上し、経費が削減されます。

市場力学

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

推進要因

市場を活性化するビッグデータと AI の統合の台頭

データサイエンスプラットフォーム市場の成長の要因は、爆発物大規模データの増加により、ビッグデータセットを効率的に調べて洞察を抽出できる情報技術システムの需要が高まっています。組織は、プロセスを自動化し、統計に基づいた選択を行い、競争力を獲得するために、AI とガジェット学習モデルをますます活用しています。 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、政府機関はパターンを特定し、業務を最適化し、パーソナライズされた調査を提供できるようになり、金融、医療、小売などの分野全体でこれらのシステムが必要になります。

• 欧州委員会のデジタル経済報告書によると、欧州の組織の約 80% が AI とデータ分析への投資を優先しており、これらの取り組みをサポートする統合データ サイエンス プラットフォームの需要が高まっています。

• 米国エネルギー省 (DOE) は、データ サイエンス プラットフォームを活用している研究機関が計算処理速度を 40% 向上させ、科学的発見とイノベーションを加速していると述べています。

クラウドベースのソリューションを導入して市場を拡大

クラウドベースの記録テクノロジー システムへの移行は、そのスケーラビリティ、柔軟性、価格対効果により、大幅な増加要素に成長しています。オンプレミス ソリューションとは異なり、クラウド構造により、政府機関はインフラストラクチャに密接な投資を行うことなく、強力な記録処理機器にアクセスできます。このアクセシビリティは中小規模の代理店にとって特に魅力的であり、優れた分析と AI 能力を活用できるようになります。クラウドベースの全体的な構造により、記録技術ノウハウ チーム間のコラボレーションも促進され、分散環境全体でのモデル開発と展開が迅速化されます。

抑制要因

熟練した専門家の不足により市場の成長が阻害される可能性がある

データ サイエンス プラットフォーム市場における主な制約要素は、専門家の不足です。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、機械のマスタリング、および統計分析のノウハウが必要ですが、これらの地域では人材に大きなギャップがある可能性があります。複雑なモデルを実現し、管理するための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、多くのグループが争っています。さらに、これらのプラットフォームを効率的に使用できるように現在の従業員を教育するには、時間と費用がかかる可能性があります。この人材不足により、記録テクノロジーの導入全体が妨げられ、特に最高の専門知識へのアクセスが制限されている小規模な組織では、市場の成長が鈍化します。

• 国家サイバー セキュリティ センター (NCSC UK) によると、35% 近くの企業が、データ サイエンス プラットフォームを導入する際のデータ プライバシーとセキュリティの脆弱性に対する懸念を報告しており、これが市場の急速な成長を妨げています。

• アイルランドのデータ保護委員会 (DPC) は、進化するデータ保護規制への準拠により、25% の企業が法的および運用上の問題によりデータ プラットフォームの導入を遅らせたり、規模を縮小したりしていることを強調しています。

ローコード ソリューションに対する需要の高まりにより、市場での製品の機会が創出される

機会

データ サイエンス プラットフォーム市場内で新たな機会となっているのは、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。これらのシステムを使用すると、営利企業のアナリストや起業家を含む非技術ユーザーが、プログラミングに関する深い情報や情報技術のノウハウを必要とせずに、記録に基づいた選択を行うことができます。ノーコード/ローコード プラットフォームは、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で、より幅広い対象者にデータ サイエンスのスキルを提供します。このように事実を民主化した技術的ノウハウは、決して便利ではありませんが、あらゆる規模のグループが業務を革新し、最適化できるようにするだけでなく、さまざまな業界でのこれらのプラットフォームの採用を促進し、同様に市場の拡大を促進します。

• 国連貿易開発会議 (UNCTAD) は、新興市場におけるデータ サイエンス能力の拡大により、2030 年までに農業や医療などの分野の生産性が 30% 以上向上する可能性があると試算しています。

• 世界経済フォーラム (WEF) によると、データ サイエンス プラットフォームに自動機械学習を統合すると、モデルの開発時間が 50% 短縮され、イノベーション サイクルを短縮する機会が開かれる可能性があります。

データセキュリティとプライバシーへの懸念の管理は、消費者にとって潜在的な課題となる可能性がある

チャレンジ

データ サイエンス プラットフォーム市場における購入者にとっての重要な課題は、統計のセキュリティとプライバシーの懸念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が高まり、大量の機密情報の処理が進むにつれ、政府機関は統計違反、サイバー攻撃、コンプライアンス違反のリスクの高まりに直面しています。情報技術のノウハウ構造が、暗号化と制御への安定したアクセスとともに、厳格なセキュリティ プロトコルに準拠していることを確認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に対処することは、特に複数の分野にまたがって活動する政府機関にとっては難しい場合があります。イノベーションと堅牢なデータガバナンスへの要望とのバランスをとることが、この市場の購入者にとって継続的な使命となっています。

• 国際電気通信連合 (ITU) の報告によると、企業の 45% が、レガシー システムと最新のデータ サイエンス プラットフォームを統合するという重大な課題に直面しており、シームレスなデータ ワークフローに影響を及ぼしています。

• 米国連邦取引委員会 (FTC) によると、2023 年のデータ侵害の約 20% にはクラウドベースのデータ サイエンス プラットフォームが関与しており、サイバーセキュリティ対策の強化の必要性が浮き彫りになっています。

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データ サイエンス プラットフォーム市場の地域的洞察
 

• 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 マスタリングなどの先進テクノロジーの早期導入によって推進され、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。特に米国は、多くの主要市場ゲーマーやハイテク新興企業にとって国内であり、巨大な市場シェアに貢献しています。研究開発に多額の資金を投入し、クラウドインフラストラクチャ、情報主導型の企業戦略がさらに加速します。の米国のデータサイエンスプラットフォーム市場は世界中で最も重要な割合を占めており、さまざまな分野にわたる AI とデバイスのマスタリングへの巨額の投資を推進しています。堅調なテクノロジー環境と記録に基づいた選択に対する需要の高まりにより、市場はイノベーションの利用とクラウドベースのソリューションの成長によって加速され、急速なブームを維持すると予想されます。

• 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、および経済サービス。ドイツ、英国、フランスなどの国々は、事実と技術のノウハウ技術の導入においてこの地域をリードしています。欧州連合は統計のプライバシーと GDPR などの規制順守に強い関心を持っているため、企業は安定した優れたデータ プラットフォームに資金を費やすようになりました。さらに、インダストリー 4.0 の推進とデジタル変革の課題により、政府機関はより情報主導型の業務を推進するようになりました。

• アジア

アジア太平洋地域では、中国、インド、日本などの新興国のデジタル化の取り組みにより、データ サイエンス プラットフォーム市場が急速なブームを迎えています。 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により、以下を含む業界全体での導入が進んでいます。電子商取引、電気通信、製造業。この地域の人口の増加と増加により、同様に大量のレコードが生成され、優れた分析の答えに対する需要が高まっています。政府は技術開発を支援しており、テクノロジー関連のスタートアップ環境の増加も市場のブーム拡大に貢献しています。

主要な業界関係者

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

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プレーヤーは、さまざまな手法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。その多くは、ノーコードおよび時折コードを使用するシステムの拡大を通じて消費者のアクセシビリティを向上させることに特化しており、技術者以外のユーザーがデータ分析を効果的に活用できるようにしています。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ファクト処理を可能にしています。時代の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 と能力に関する知識を獲得するガジェットの混合が促進されます。さらに、事実の保護と規制の順守に専念することで製品が形成され、その構造における信頼性と信頼性が確保されます。

• Microsoft: Microsoft Azure は、フォーチュン 500 企業の 95% 以上をクラウドベースのデータ サイエンス プラットフォームでサポートし、大規模な AI および分析プロジェクトを促進します。

• IBM: IBM Watson のプラットフォームは世界中で 4,000 以上のエンタープライズ AI アプリケーションを強化し、高度なデータ主導型の意思決定を可能にします。

データ サイエンス プラットフォームのトップ企業のリスト  

• 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.)

主要産業の発展

2023 年 10 月: データ サイエンス プラットフォーム市場における産業開発の 1 つは、Databricks の支援を受けて追加された Databricks Lakehouse の立ち上げです。この統合データ プラットフォームは、ファクト ウェアハウジングと情報レイクを組み合わせたもので、企業が大量の確立されたファクトと非構造化ファクトを 1 つの領域に保存して調査できるようにします。 Lakehouse 構造により、統計管理が簡素化され、分析が加速され、ファクト サイエンティストとアナリストがより効果的に連携できるようになります。

レポートの範囲       

データ サイエンス プラットフォーム市場は、さまざまな業界にわたる統計に基づく選択の需要の高まりにより、大きなブームを迎えています。組織が膨大なデータと人工知能の活用を模索する中、積極的な利益を維持するには優れた分析機器の導入が不可欠となっています。ノーコード/ローコードの回答とクラウドベースのシステムを伴うイノベーションにより、統計科学へのアクセスが民主化され、より幅広い顧客が複雑なデータセットから実用的な洞察を導き出せるようになりました。

しかし、スキル不足や情報安全性の懸念などの課題は依然として存在しており、企業関係者はこれらの問題に対処するための継続的な努力を必要としています。ユーザーの楽しみを高め、ガイドラインを確実に遵守し、現在のテクノロジーを統合するという取り組みは、市場の持続的な成長にとって重要である可能性があります。企業が記録科学の能力に資金を投じるにつれて、この市場の将来は各分野全体に多大な改善と変革的な影響を保証し、最終的には国際的にますます事実中心の組織のパフォーマンスを再構築します。