日本のデータサイエンスプラットフォーム市場の規模、シェア、COVID-19の影響分析、コンポーネント別(ソフトウェア、サービス)、アプリケーション別(マーケティングと販売、物流、財務と会計、顧客サポート、ヘルスケア、その他)、および2033年までの日本データサイエンスプラットフォーム市場の洞察予測

日本のデータサイエンスプラットフォーム市場予測 2033年まで

• 市場規模は2023年から2033年にかけて11.4%のCAGRで成長します。
• 日本のデータサイエンスプラットフォーム市場規模は、2033年までに大きなシェアを占めると予想されています。

日本のデータサイエンスプラットフォーム市場規模は、2023年から2033年の予測期間中に11.4％のCAGRで成長し、2033年までに大きなシェアを占めると予想されています。

市場概況

データ サイエンス プラットフォームは、データ サイエンス プロセスのさまざまな側面に必要なツール、テクノロジ、リソースを提供する包括的なソフトウェアおよびハードウェア インフラストラクチャです。有用な洞察を抽出し、データに基づく意思決定を行うには、データ サイエンティストがデータを収集、クリーニング、分析、解釈する必要があります。これは学際的な分野です。これらのプラットフォームには、データベース、データ ウェアハウス、API、その他のデータ ソースへのコネクタに加えて、データの抽出、変換、ロード (ETL) 用のツールが付属しています。さらに、意思決定のための手頃な価格で効果的なツールに対する需要が大規模に拡大しています。この需要の高まりと、企業の分析と生産性を向上させるデータ サイエンス プラットフォームの使用の増加により、市場は拡大しています。機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、モノのインターネット (IoT) をデータ サイエンス プラットフォームに統合することで、業界の関係者に成長の機会が生まれています。さらに、ビジネス向けの予測モデルを構築、管理、最適化するための統一された統合方法を提供するデータ サイエンス プラットフォームに対する需要の高まりにより、市場はプラスの影響を受けています。さらに、ビッグデータ技術の進歩によりデータサイエンスプラットフォームに対する需要が高まり、日本市場は拡大しています。

レポート対象範囲

この調査レポートでは、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場をさまざまなセグメントと地域に基づいて分類し、収益の成長を予測し、各サブマーケットの傾向を分析しています。レポートでは、日本の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主要な成長要因、機会、課題を分析しています。市場の競争環境を描くために、拡張、製品の発売、開発、パートナーシップ、合併、買収などの最近の市場動向と競争戦略が含まれています。レポートでは、主要な市場プレーヤーを戦略的に特定してプロファイルし、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場の各サブセグメントにおけるコアコンピテンシーを分析しています。

推進要因

ビジネスデータの増加、急速な技術変化、スマートデバイスの平均販売価格の低下はすべて、膨大な量の構造化データと非構造化データの生成につながっています。むしろ、非構造化データは、非構造化ドキュメント、画像、マシンログ、ソーシャルメディアの投稿、その他のソースに閉じ込められています。組織はデータの膨大な増加を通じて新しい洞察を得ることができるため、新しいアプローチと手順の必要性が高まっています。したがって、これは日本のデータサイエンスプラットフォーム市場を推進する大きな要因です。さらに、クラウドベースのサービスとソリューションの使用が急速に増加しているため、データサイエンスプラットフォーム市場は成長すると予想されています。予測期間を通じて、分析ツールの需要の増加は、日本の市場成長率にさらにプラスの影響を与えるでしょう。

抑制要因

企業は、データ サイエンス プラットフォームを使用する予定のビジネス上の問題を調査する必要があります。解決する必要があるビジネス上の問題を明確に理解する前に、データセットを見つけてデータを分析するという機械的な方法を選択しても、成功する可能性は低くなります。これは、データ サイエンス プラットフォームを使用して情報に基づいた意思決定を行う企業にとって特に有害です。目的が明確に定義されていても、データ サイエンス プラットフォームの導入に対する企業の期待が望ましい結果と一致しない場合、努力は効果がありません。したがって、このような要因は予測期間中の市場の成長を妨げています。

市場セグメント

• 2023年には、ソフトウェアセグメントが予測期間全体で最大の収益シェアを占めました。

コンポーネントに基づいて、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場はソフトウェアとサービスに分類されます。これらのうち、ソフトウェアセグメントは予測期間中に最大の収益シェアを占めます。データサイエンスソフトウェアには、データの収集、クリーニング、分析、モデリング、視覚化のための多数のツールと機能が含まれています。これにより、データサイエンティストは単一のプラットフォームで幅広いタスクを完了できます。ソフトウェアソリューションは、さまざまなデータ量と複雑さのレベルのニーズに合わせてスケールアップまたはスケールダウンすることもできます。このスケーラビリティは、組織が生成する増え続けるデータ量を管理するために不可欠です。

• 2023年には、マーケティングおよび販売セグメントが予測期間全体で最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場は、マーケティングとセールス、ロジスティクス、財務と会計、顧客サポート、ヘルスケア、その他に分類されます。これらのうち、マーケティングとセールスセグメントは、予測期間中に最大の収益シェアを占めます。マーケティングとセールスは、本質的にデータ集約型産業です。顧客セグメンテーション、価格戦略、製品開発、および売上予測について十分な情報に基づいた決定を下すために、データに大きく依存しています。大規模なデータセットの処理と分析は、データサイエンスプラットフォームによって可能になり、より正確でデータ主導の意思決定も可能になります。データサイエンスのプラットフォームは、企業が消費者データを収集、調査、およびそこから有用な洞察を引き出すのに役立ちます。これにより、企業はマーケティングキャンペーンや販売イニシアチブで特定の顧客セグメントをより効果的にターゲットにすることができます。

競合分析:

このレポートでは、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場に関与する主要な組織/企業の適切な分析と、主に製品の提供、事業概要、地理的プレゼンス、企業戦略、セグメント市場シェア、およびSWOT分析に基づく比較評価を提供しています。また、製品開発、イノベーション、合弁事業、パートナーシップ、合併と買収、戦略的提携など、企業の現在のニュースと開発に焦点を当てた詳細な分析も提供しています。これにより、市場内の全体的な競争を評価することができます。

主要企業一覧

• シスコシステムズ
• Fujitsu
• IBM
• インスパー
• レノボ
• NEC
• ネットアップ
• ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
• Hitachi Vantara
• ファーウェイテクノロジーズ

主なターゲット層

• 市場参加者
• 投資家
• 利用者
• 政府当局 
• コンサルティングおよびリサーチ会社
• ベンチャーキャピタリスト
• 付加価値再販業者 (VAR)

市場セグメント

この調査では、2022年から2033年までの地域レベルおよび国レベルの収益を予測しています。Spherical Insightsは、日本のデータサイエンスプラットフォーム市場を以下のセグメントに基づいて分類しています。

日本のデータサイエンスプラットフォーム市場、コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

日本のデータサイエンスプラットフォーム市場、アプリケーション別

• マーケティング販売
• ロジスティクス
• 財務会計
• 顧客サポート
• 健康管理
• その他