2021年のデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模は690. 7億米ドルでした.データサイエンスプラットフォームの世界市場規模は、2022年から2030年までの予測期間中に年平均成長率（CAGR）35％で成長し、2030年には1,028.7億米ドル に達すると予測されます.

データサイエンスプラットフォームは、すべての分析作業とデータサイエンス作業が行われるソフトウェアハブです. このデータサイエンスプラットフォームには、アイデア、モデル開発、インストール、発見、実装など、データサイエンスプロジェクトのライフサイクル全体に必要なすべてのリソースが含まれています. データサイエンスアプリケーションは、データ収集、分析、および結果の解釈に役立つ方法を組み合わせたものです. データサイエンスプラットフォームを使用すると、データサイエンティストは自分の作業をより迅速に実行、追跡、複製、分析、および共有できます.

市場の成長に影響を与える要因

- 市場の主な成長要因としては、企業がビジネスを推進するために使いやすい手法を重視していることや、大量のデータからより深い洞察を得る必要性があることなどが挙げられます.

- データ集約型のビジネス戦略に対する企業の関心の高まりと、先進技術の採用の増加は、データサイエンスプラットフォームメーカーに多くの機会を与えています.

- バージョン管理機能により、データサイエンスチームは、すでに完了した作業を失うことなく、プロジェクトでチームを組むことができます. 市場成長の大きな原動力となっています.

- データ保護の懸念とドメインの専門知識の不足は、データサイエンスプラットフォーム市場の成長を鈍化させる可能性があります.

COVID-19の影響

COVID-19の期間中、クラウドコンピューティングは、企業が最も重要な変革のいくつかを促進する上で効果的なモデルとして登場しました. COVID-19の発生にもかかわらず、多くの組織（中小企業と企業の両方）は、将来的にクラウドをより多く使用することを計画しています. 多くの国では、教育、ヘルスケア、エンターテイメント、ゲームなどの主要セクターが、ビジネスの継続性と回復力を確保するために一貫してクラウドに移行しており、より心強い存在となっています.データサイエンスプラットフォームに対する需要も大きかった.したがって、これらの要因は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の成長にプラスの影響を与えた.

地域別インサイト

予測期間中、データサイエンスプラットフォーム業界ではアジア太平洋地域が最も高い年平均成長率を維持すると予測されます.クラウド、モノのインターネット、エッジソリューションは膨大な量のデータを生成し、高度なデータ処理技術への需要を高めています.データ処理は、アジア太平洋地域におけるデータサイエンスプラットフォームの需要を促進しています.さらに、大手ハイテク企業による投資も、地域の市場成長を促進すると考えられる.

主要な競合他社

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場で紹介されている主要な著名な企業は次のとおりです.

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Alphabet Incorporated (Google)
• Altair Engineering, Incorporated
• Alteryx, Incorporated
• MathWorks
• SAS Institute Incorporated
• RapidMiner, Incorporated
• Cloudera, Incorporated
• Anaconda, Incorporated
• Wolfram
• Dataiku
• Civis Analytics
• H2O.ai.
• Domino Data Lab, Incorporated
• RStudio, Incorporated
• Rapid Insight
• DataRobot, Incorporated
• Rexer Analytics
• Other Prominent Players

レポートの範囲

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場の細分化は、コンポーネント、業界の業種、展開モード、ビジネス機能、組織の規模、および地域に焦点を当てています.

コンポーネントに基づくセグメンテーション

• プラットフォーム
• サービス
  • マネージドサービス
  • プロフェッショナルサービス
• トレーニングおよびコンサルティング
• 統合と展開
• サポート＆メンテナンス

業種に基づくセグメンテーション

• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• 通信・IT
• 小売・電子商取引
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 製造業
• エネルギーと公益事業
• メディア・エンターテイメント
• 運輸・物流
• 政府機関
• その他（旅行・接客、教育・研究など）

導入形態に基づくセグメンテーション

• クラウド
• オンプレミス

ビジネス機能に基づくセグメンテーション

• マーケティング
• 販売
• ロジスティクス
• 財務・会計
• カスタマーサポート
• その他（業務・人事）

組織規模に基づくセグメンテーション

• 中小企業（SMEs）
• 大企業

地域別に見ると

北アメリカ

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

ヨーロッパ

▪ 西ヨーロッパ

• ドイツ
• イギリス
• フランス
• イタリア
• スペイン
• その他の西欧諸国

東欧

• ポーランド
• ロシア
• その他の東欧諸国

アジアパシフィック

• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア・ニュージーランド
• アセアン

その他のアジア太平洋地域

• 中近東・アフリカ（MEA）
• アラブ首長国連邦
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• その他の中東・アフリカ地域

南米

• ブラジル
• アルゼンチン
• その他の南アメリカ地域

【総目録】

1 データサイエンスプラットフォームの世界市場の紹介
1.1 市場の概要
1.2 報告書の範囲
1.3前提

2 エグゼクティブサマリー

3 研究方法
3.1 データマイニング
3.2 バリデーション
3.3 一次インタビュー
3.4 データソースのリスト

4 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の展望
4.1 概要
4.2 市場ダイナミクス
4.2.1 ドライバ
4.2.2 拘束事項
4.2.3機会
4.3 ポーターズファイブフォースモデル
4.4 バリューチェーン分析

5 データサイエンスプラットフォームの世界市場（コンポーネント別
5.1 概要
5.2 プラットフォーム
5.3 サービス
5.3.1 マネージドサービス
5.3.2 プロフェッショナルサービス
5.4トレーニングおよびコンサルティング
5.5 統合と展開
5.6 サポートとメンテナンス

6 データサイエンスプラットフォームの世界市場：展開モード別
6.1 概要
6.2 クラウド
6.3 オンプレミス

7 データサイエンスプラットフォームの世界市場（業種別
7.1 概要
7.2 銀行、金融サービス、保険（Bfsi）
7.3 テレコムとIT
7.4 小売・eコマース
7.5 ヘルスケア・ライフサイエンス
7.6製造
7.7 エネルギーおよびユーティリティ
7.8 メディア・エンターテインメント
7.9 輸送・物流
7.10政府
7.11 その他（旅行・接客業、教育・研究職）

8 データサイエンスプラットフォームの世界市場（ビジネス機能別
8.1 概要
8.2 マーケティング
8.3 売上高
8.4 ロジスティクス
8.5 財務・会計
8.6 カスタマーサポート
8.7 その他（オペレーション、hr）

9 データサイエンスプラットフォームの世界市場：組織規模別
9.1 概要
9.2 中小企業（SMES)
9.3 大企業

10 市場（地域別
10.1 概要

10.2 北米
10.2.1 北米市場スナップショット
10.2.2 米国
10.2.3 カナダ
10.2.4 メキシコ

10.3 欧州
10.3.1 欧州市場のスナップショット
10.3.2 西ヨーロッパ
10.3.2.1 THE UK
10.3.2.2ドイツ
10.3.2.3フランス
10.3.2.4ITALY
10.3.2.5SPAIN
10.3.2.6西ヨーロッパ地域
10.3.3東欧
10.3.3.1ポーランド
10.3.3.2ロシア
10.3.3.3 東欧の残りの地域

10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 アジア太平洋地域の市場スナップショット
10.4.2 中国
10.4.3 日本
10.4.4 インド
10.4.5 オーストラリア、ニュージーランド
10.4.6 ASEAN
10.4.7 その他のアジア太平洋地域

10.5 中東・アフリカ
10.5.1 中東・アフリカ市場スナップショット
10.5.2 UAE
10.5.3 サウジアラビア
10.5.4 南アフリカ
10.5.5 その他の地域

10.6 南米
10.6.1 南米市場スナップショット
10.6.2 ブラジル
10.6.3 アルゼンチン
10.6.4 南米のその他の地域

11 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の競争環境
11.1 概要
11.2 会社別市場ランキング
11.3 主要な開発戦略

12社のプロファイル
12.1 IBM Corporation
12.1.1 概要
12.1.2 財務パフォーマンス
12.1.3 製品の展望
12.1.4 主要な開発

12.2 Microsoft Corporation
12.2.1 概要
12.2.2 財務パフォーマンス
12.2.3 製品の展望
12.2.4 主要な開発

12.3 Alphabet Incorporated (Google)
12.3.1 概要
12.3.2 財務パフォーマンス
12.3.3 製品の展望
12.3.4 主要な開発

12.4 Altair Engineering, Incorporated
12.4.1 概要
12.4.2 財務パフォーマンス
12.4.3 製品の展望
12.4.4 主要な開発

12.5 Alteryx, Incorporated
12.5.1 概要
12.5.2 財務パフォーマンス
12.5.3 製品の展望
12.5.4 主要な開発

12.6 MATHWORKS
12.6.1 概要
12.6.2 財務パフォーマンス
12.6.3 製品の展望
12.6.4 主要な開発

12.7 SAS Institute Incorporated
12.7.1 概要
12.7.2 財務パフォーマンス
12.7.3 製品の展望
12.7.4 主要な開発

12.8 RapidMiner, Incorporated
12.8.1 概要
12.8.2 財務パフォーマンス
12.8.3 製品の展望
12.8.4 主要な開発

12.9 Cloudera, Incorporated
12.9.1 概要
12.9.2 財務パフォーマンス
12.9.3 製品の展望
12.9.4 主要な開発

12.10 Anaconda, Incorporated
12.10.1 概要
12.10.2 財務パフォーマンス
12.10.3 製品の展望
12.10.4 主要な開発

12.11 Wolfram
12.11.1 概要
12.11.2 財務パフォーマンス
12.11.3 製品の展望
12.11.4 主要な開発

12.12 DATAIKU
12.12.1 概要
12.12.2 財務パフォーマンス
12.12.3 製品の展望
12.12.4 主要な開発

12.13 Civis Analytics
12.13.1 概要
12.13.2 財務パフォーマンス
12.13.3 製品の展望
12.13.4 主要な開発

12.14 H2O.AI.
12.14.1 概要
12.14.2 財務パフォーマンス
12.14.3 製品の展望
12.14.4 主要な開発

12.15 Domino Data Lab, Incorporated
12.15.1 概要
12.15.2 財務パフォーマンス
12.15.3 製品の展望
12.15.4 主要な開発

12.16 RSTUDIO, INC.
12.16.1 概要
12.16.2 財務パフォーマンス
12.16.3 製品の展望
12.16.4 主要な開発

12.17 Rapid Insight
12.17.1 概要
12.17.2 財務パフォーマンス
12.17.3 製品の展望
12.17.4 主要な開発

12.18 DataRobot, Incorporated
12.18.1 概要
12.18.2 財務パフォーマンス
12.18.3 製品の展望
12.18.4 主要な開発

12.19 Rexer Analytics
12.19.1 概要
12.19.2 財務パフォーマンス
12.19.3 製品の展望
12.19.4 主要な開発