2026 年至 2035 年数据科学平台市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地、按需）、应用（营销、销售、物流）和区域预测

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数据科学平台市场概述

预计 2026 年全球数据科学平台市场价值约为 734.7 亿美元。预计到 2035 年，市场规模将达到 3307.7 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 20.7%。

数据科学平台市场是一个快速增长的领域，其驱动力是企业对利用大数据、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 能量的需求不断增长。这些结构为信息科学家提供了有效构建、部署和操作模型的环境。公司正在使用统计技术平台来获得可行的见解、自动执行复杂的义务并改进决策。向上的推力云计算数字化转型项目同样加速了此类平台在各个行业的采用。

市场上的主要参与者提供包括信息教育、模型开发和高级分析设备在内的功能，使组织更容易实施数据推送技术。对个性化客户报告、预测分析和运营绩效的不断增长的需求正在推动这些系统的资金投入。随着企业努力在数字时代保持竞争力，随着人工智能和机器学习的创新利用未来的增长，统计技术平台市场预计将保持扩大。

主要发现

COVID-19 的影响

由于 COVID-19 大流行期间供应链中断，数据科学平台行业产生了负面影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

由于众多行业的 IT 预算减少和任务延迟，COVID-19 大流行对数据科学平台市场的增长产生了负面影响。许多企业面临货币不确定性，主要原因是信息基础设施和分析计划的投资被推迟。此外，全球交付链和工人轮班的中断阻碍了统计技术举措的实施。企业将关键运营置于创新之上，从而减缓了高级结构的采用。此外，远程工作对内部团队的依赖变得越来越困难，这主要是由于协作和任务执行效率低下，这在疫情最严重的某个阶段迅速阻碍了市场的增长。

最新趋势

集成生成式人工智能以推动市场增长

数据科学平台市场的一个关键趋势是生成人工智能和大型语言模型 (LLM) 的集成，以增强事实分析和自动化能力。这些卓越的人工智能模型使客户能够生成见解、自动化工作流程并以最少的编码构建更复杂的模型研究设备。此外，可能会越来越多地转向无代码/低代码结构，允许非技术客户在记录技术任务中进行交互。基于云的系统也越来越受到重视，提供可扩展性和多功能性。越来越多的组织采用这项技术来支持实时选择、提高运营效率并促进跨行业创新。

• 根据美国国家标准与技术研究所（NIST）的数据，截至 2024 年，超过 65% 的企业已采用数据科学平台来增强数据分析能力和决策流程。

• 国际数据公司 (IDC) 报告称，到 2023 年，全球生成的数据量将达到 175 ZB，这推动了对可扩展数据科学平台来管理和分析此类海量数据集的需求不断增长。

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数据科学平台市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为本地市场、按需市场。

• 本地: 在此部署版本中，信息科学系统在雇主的基础设施内托管和控制。它提供了额外的操作、保护和定制功能，非常适合处理敏感统计数据的行业，包括金融和卫生保健。然而，它需要大量资金用于硬件、维护和IT指导。
   
• 一经请求:该模型需要网站在云中托管平台，从而提供灵活性、可扩展性和费用绩效。它因其易于访问、降低过早费用以及与众多云产品集成的能力而获得认可，从而实现更快的部署。

按应用

根据应用，全球市场可分为营销、销售、物流。

• 营销:数据科学结构用于研究购买者行为、细分受众、优化广告活动，并定制购买者评论。该设备可帮助企业深入了解客户的选择，从而实现集中营销、购买者保留技术和更高的广告投资回报率。

• 销售量:在收入方面，系统协助预测分析、线索评分和收入预测。通过研究顾客事实，组织可以发现产能过剩的潜力，优化定价策略，并提高典型的收入绩效。
   
• 后勤:对于物流而言，统计技术结构美化了供应链控制、需求预测、方向优化和库存控制，提高了运营效率并降低了费用。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。                         

驱动因素

大数据和人工智能融合的兴起推动市场发展

数据科学平台市场增长的一个因素是爆炸物大数据的增加推动了对能够有效检查大数据集并提取见解的信息技术系统的需求。组织越来越多地利用人工智能和设备学习模型来实现流程自动化、做出统计推动的选择并获得竞争优势。将人工智能集成到统计技术平台中，使机构能够识别模式、优化运营并提供个性化研究，从而使这些系统成为金融、医疗保健和零售等行业所必需的。

• 根据欧盟委员会的数字经济报告，欧洲约 80% 的组织已优先考虑人工智能和数据分析投资，推动了对支持这些举措的集成数据科学平台的需求。

• 美国能源部 (DOE) 表示，利用数据科学平台的研究机构已将计算处理速度提高了 40%，加速了科学发现和创新。

采用基于云的解决方案扩大市场

由于其可扩展性、灵活性和价格效益，向基于云的记录技术系统的转变已成为一个巨大的增长要素。与本地解决方案不同，云结构允许机构访问强大的记录处理设备，而无需对基础设施进行大量投资。这种可访问性对于中小型机构尤其有吸引力，使他们能够利用卓越的分析和人工智能能力。基于云的整体结构还促进了记录技术团队之间的协作，在分布式环境中实现更快的模型开发和部署。

制约因素

熟练专业人员的短缺可能会阻碍市场增长

数据科学平台市场的一个关键制约因素是专业专家的稀缺。有效使用这些系统需要事实技术知识、机器掌握和统计分析方面的专业知识，但这些地区可能存在巨大的人才缺口。许多团体都在努力寻找和维护具有实施和管理复杂模型的重要能力的数据科学家。此外，教育现有员工如何有效地使用这些平台可能既耗时又昂贵。这种人才稀缺阻碍了记录技术采用的整体能力，减缓了市场增长，特别是对于难以获得顶尖专业知识的小型组织而言。

• 根据英国国家网络安全中心 (NCSC UK) 的数据，近 35% 的公司表示在采用数据科学平台时担心数据隐私和安全漏洞，从而阻碍了市场的更快增长。

• 爱尔兰数据保护委员会 (DPC) 强调，由于法律和运营挑战，遵守不断变化的数据保护法规导致 25% 的企业推迟或缩减数据平台实施。

对低代码解决方案的需求不断增长，为市场上的产品创造机会

机会

数据科学平台市场中的一个新兴机会是对无代码/低代码答案不断增长的需求。这些系统允许非技术用户（包括商业企业分析师和企业家）参与记录推送的选择，而无需深入的编程信息或信息技术知识。通过简化设备学习模型的改进和自动化工作流程，无代码/低代码平台向更广泛的目标受众开放数据科学技能。这种数据技术的民主化不仅使各种规模的组织能够创新和优化运营，而且还加速了这些平台在各个行业的采用，从而推动了类似的市场扩张。

• 联合国贸易和发展会议 (UNCTAD) 估计，到 2030 年，扩大新兴市场的数据科学能力可以将农业和医疗保健等行业的生产力提高 30% 以上。

• 根据世界经济论坛 (WEF) 的说法，自动化机器学习在数据科学平台中的集成有可能将模型开发时间减少 50%，从而为更快的创新周期提供机会。

管理数据安全和隐私问题可能是消费者面临的潜在挑战

挑战

数据科学平台市场中的购买者面临的一个重要挑战是应对统计安全和隐私担忧。随着对基于云的完全平台的日益依赖以及大量敏感信息的处理，各机构面临着统计泄露、网络攻击和合规违规的更大风险。确保信息技术结构遵守严格的安全协议，包括加密和稳定的控制访问权限，这一点非常重要。此外，遵循 GDPR 和 CCPA 等复杂准则可能会很困难，尤其是对于跨多个领域工作的机构而言。平衡创新与稳健数据治理的需求是该市场购买者的一项持续使命。

• 国际电信联盟 (ITU) 报告称，45% 的企业面临着将遗留系统与现代数据科学平台集成的重大挑战，影响了无缝数据工作流程。

• 据美国联邦贸易委员会 (FTC) 称，2023 年约 20% 的数据泄露涉及基于云的数据科学平台，这凸显了加强网络安全措施的必要性。

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数据科学平台市场区域洞察
 

• 北美

北美在金融、医疗保健和零售等行业早期采用先进技术（包括人工智能和系统掌握）的推动下，引领着数据科学平台市场。具体来说，美国是许多主要市场游戏玩家和科技初创公司的本土市场，为巨大的市场份额做出了贡献。研发经费投入高，云基础设施以及信息驱动的企业战略也推动了增长。这美国数据科学平台市场通过在各个领域对人工智能和设备控制的巨额投资，该公司在全球占据了最重要的比例。随着强大的技术环境和对记录驱动选择的需求不断增长，在创新和基于云的解决方案的增长的推动下，预计市场将保持快速繁荣。

• 欧洲

欧洲的数据科学平台市场正在定期增长，这得益于生产等行业对人工智能驱动的答案不断增长的需求。汽车和经济服务。德国、英国和法国等国家在采用事实技术和技术方面处于该地区领先地位。欧盟对统计隐私性和 GDPR 等监管合规性的强烈关注，也促使企业花钱购买稳定、优质的数据平台。此外，工业 4.0 和数字化转型任务的向上推动正在推动各机构走向更加信息驱动的运营。

• 亚洲

在中国、印度和日本等新兴经济体数字化努力的推动下，亚太地区的数据科学平台市场正在快速繁荣。增加对人工智能、数据分析和云计算的投资正在引导各行业的采用，其中包括电子商务、电信和制造业。该地区庞大且不断增长的人口同样产生了大量记录，对卓越分析答案的需求不断增长。各国政府正在支持技术发展，而日益完善的科技创业环境也促进了市场的繁荣。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

数据科学平台市场的主要行业参与者正在通过各种技术推动创新和市场扩张。许多公司专门致力于通过发展无代码和偶尔使用代码的系统来提高消费者的可访问性，使非技术用户能够有效地利用数据分析。此外，这些团体正在投资基于云的解决方案，为可扩展和灵活的事实处理留出空间。与时代公司和教育机构的合作和伙伴关系也很常见，促进了高级人工智能和获得能力知识的设备的结合。此外，致力于事实保护和遵守法规正在塑造产品，确保其结构的信任和可靠性。

• 微软:Microsoft Azure通过基于云的数据科学平台为超过95%的财富500强公司提供支持，促进大规模人工智能和分析项目

• IBM:IBM Watson 平台为全球 4,000 多个企业人工智能应用程序提供支持，支持先进的数据驱动决策

顶级数据科学平台公司名单  

• 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.)

重点产业发展

2023 年 10 月: 数据科学平台市场中的一项行业发展是在 Databricks 的帮助下推出的 Databricks Lakehouse。这个统一的数据平台结合了事实仓库和信息湖，使企业能够在单个区域中存储和检查大量已建立的和非结构化的事实。 Lakehouse 结构简化了统计管理并加速了分析，使事实科学家和分析师能够更有效地协作。

报告范围       

由于各行业对统计驱动决策的需求不断增长，数据科学平台市场正在经历强劲的繁荣。随着组织试图利用海量数据和人工智能，采用卓越的分析设备对于保持积极收益至关重要。创新以及无代码/低代码答案和基于云的系统正在使统计科学的访问民主化，使更广泛的客户能够从复杂的数据集中获得可行的见解。

但技能短缺、信息安全等挑战依然存在，需要企业持续努力解决。致力于提高用户享受、确保遵守准则以及整合当前技术对于市场的持续增长可能很重要。随着企业将资金投入到记录科学能力中，这个市场的未来保证了整个行业的巨大进步和变革性影响，最终重塑组织在越来越以事实为中心的国际化环境中的表现。