データサイエンスプラットフォーム市場:展開モデル、コンポーネント、エンドユーザー産業、組織規模、用途別-2025年~2032年世界予測

株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:樋口 荘祐、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「データサイエンスプラットフォーム市場:展開モデル、コンポーネント、エンドユーザー産業、組織規模、用途別-2025年~2032年世界予測」(360iResearch LLP)の販売を12月17日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。
【当レポートの詳細目次】
https://www.gii.co.jp/report/ires1837358-data-science-platform-market-by-deployment-model.html
データサイエンスプラットフォーム市場は、2032年までにCAGR 21.02%で4,257億米ドルの成長が予測されています。
主な市場の統計
基準年2024年 924億7,000万米ドル
推定年2025年 1,123億4,000万米ドル
予測年2032年 4,257億米ドル
CAGR(%) 21.02%
戦略的かつ実用的なイントロダクションで、データサイエンス・プラットフォームの状況を分析する目的、範囲、対象者、経営陣の優先順位を明確にしています
現代の企業は、データ量、分析の複雑さ、競合のプレッシャーが加速度的に交錯する中で戦っています。このエグゼクティブサマリーは、進化するデータサイエンスプラットフォームの状況について焦点を絞った導入を行う。このエグゼクティブサマリーでは、進化するデータサイエンスプラットフォームランドスケープについて、焦点を絞って紹介します。分析の目的を定め、レビューの対象となるプラットフォームとそれをサポートするエコシステムの範囲を明確にし、テクノロジー、製品、ビジネスの各機能のリーダーが、プラットフォーム戦略を競合差別化のコアドライバーとして扱わなければならない理由を明らかにします。イントロダクションでは、プラットフォームの能力、統合の道筋、組織の準備態勢を前景化することで、純粋な学術的評価ではなく、現実的な意思決定を行うためのフレームワークとしています。
また、このイントロダクションでは、本レポートの主な読者を特定している。デジタルトランスフォーメーションの責任者である経営幹部、測定可能なビジネス成果を提供する責任を負うデータおよびアナリティクスのリーダー、ベンダーのリスクと総所有コストを評価する調達チーム、技術ロードマップを描く製品およびエンジニアリングのリーダーなどです。内容は、洞察までの時間の短縮、モデルの信頼性とガバナンスの改善、運用上の摩擦の低減、プラットフォームへの投資が収益成長、コスト削減、顧客体験の向上に実質的に貢献することの確認など、経営幹部の優先事項に意図的に沿っています。
最後に、イントロダクションでは、レポート全体に適用されている分析レンズを明確にし、技術的な厳密さと商業的な妥当性のバランスを強調し、持続可能な価値の獲得を可能にする導入経路、コンポーザブルアーキテクチャ、ガバナンスモデルに対する調査の実践的な方向性を示しています。このような方向性を示す説明によって、リーダーは、その後に続く詳細なシフト、セグメンテーションの洞察、地域要因、企業レベルのダイナミクスを解釈できるようになり、その意味を素早く吸収し、次のアクションの優先順位を決めることができます。
透明で再現可能な調査手法:データ収集、専門家別検証、分析フレームワーク、およびエグゼクティブインサイトの導出に使用した制限について説明します
本レポートの調査手法は、質的手法と量的手法を組み合わせ、複数の情報源から三角測量し、専門家へのインタビューやベンダーへの説明を通じて検証することで、厳密な調査結果と擁護可能な結論を保証しています。アプローチとしては、まず構造化されたスコーピングを実施し、レビューの対象となるプラットフォームのカテゴリ、関連コンポーネント、ユースケースのアーキタイプを定義します。これと並行して、この調査手法では、業界の実務者、プラットフォームアーキテクト、および調達の専門家へのインタビューを活用することで、一般的な資料では必ずしも目にすることができない、採用の課題、成功要因、および運用パターンを浮き彫りにしています。
ケイパビリティマトリクス、リスクプロファイルヒートマップ、採用成熟度モデルなどの分析フレームワークが、生のインプットをエグゼクティブフレンドリーな洞察に統合するために適用されます。各分析ステップには、ガバナンス、セキュリティ、統合の懸念に特に注意を払いながら、内部一貫性をチェックし、異なる視点を調整するための検証プロトコルが付随しています。ベンダーのロードマップの動的な性質や、時間の経過とともにベンダー情勢が変化する可能性のある新たな規制状況など、研究開発の限界も明確に認識しています。その結果、結論・提言には、文脈上の注意点と、定期的な再評価の推奨が示されています。
全体として、この調査手法は、透明性、再現性、実用的妥当性を重視しています。これは、仮定と制約を明確に説明しながら、調達決定、アーキテクチャ計画、運用準備性評価を支援し、経営幹部や技術リーダーにとって直接実行可能な洞察を生み出すように調整されています。
プラットフォーム投資を持続可能なビジネス価値に転換するための戦略的意味合い、リスク軽減の優先事項、および経営陣の行動を結びつける結論的統合
結論となる統合では、分析から得られた戦略的意味合い、リスクに関する考慮事項、優先順位を付けた経営アクションをまとめ、短期的な意思決定と中期的な計画をサポートします。リーダーは、データサイエンスプラットフォームはもはや補助的な実験ツールではなく、意図的なガバナンス、調達の厳密さ、部門横断的なスポンサーシップを必要とする基盤インフラであることを認識しなければならないです。最も成功している導入企業は、プラットフォームを共有のビジネス資産として扱い、運用プロセス、役割ベースのアクセス制御、信頼性と信用を保証する継続的なテスト規律に投資しています。
サプライチェーンの混乱、規制の変化、ベンダーの統合は、すべて潜在的な摩擦点となります。ポータビリティ、コンポーザビリティ、明確な契約上の保護を優先するアーキテクチャは、より弾力的です。それと並行して、企業は、技術的能力をビジネスインパクトに変換するための人材とプロセスに投資し、プラットフォーム構想が社内活動ではなく、測定可能な成果で判断されるように、評価指標とインセンティブを調整しなければならないです。
最後に、経営幹部は、この状況を課題とチャンスの両方と捉えるべきです。アーキテクチャ、ベンダー選定、ガバナンス、能力構築を適切に組み合わせることで、プラットフォーム投資を持続的な競争優位に変えることができます。このサマリーで概説した実用的な推奨事項(ポータビリティの優先、成果主導の調達、段階的なスケーリング、ガバナンス)に従うことで、組織はリスクを低減し、データサイエンス・プラットフォームによるビジネス価値の実現を加速することができます。
よくあるご質問
データサイエンスプラットフォーム市場の市場規模はどのように予測されていますか?
2024年に924億7,000万米ドル、2025年には1,123億4,000万米ドル、2032年までには4,257億米ドルに達すると予測されています。CAGRは21.02%です。
データサイエンスプラットフォーム市場における主要企業はどこですか?
SAS Institute Inc.、International Business Machines Corporation、Microsoft Corporation、Google LLC、SAP SE、Oracle Corporation、TIBCO Software Inc.、Alteryx, Inc.、Databricks, Inc.、Dataiku Inc.などです。
データサイエンスプラットフォームの導入モデルにはどのようなものがありますか?
クラウドとオンプレミスの導入モデルがあります。
データサイエンスプラットフォーム市場のエンドユーザー産業にはどのようなものがありますか?
BFSI、政府、ヘルスケア、小売りなどの業界があります。
データサイエンスプラットフォーム市場における組織規模の分類はどのようになっていますか?
大企業と中小企業に分類されます。
データサイエンスプラットフォーム市場の用途にはどのようなものがありますか?
パフォーマンステスト、セキュリティテスト、テスト自動化などがあります。
データサイエンスプラットフォーム市場の地域別の分類はどのようになっていますか?
南北アメリカ、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋の地域に分類されます。
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年
第7章 AIの累積的影響、2025年
第8章 データサイエンスプラットフォーム市場:展開モデル別
第9章 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
第10章 データサイエンスプラットフォーム市場:エンドユーザー産業別
第11章 データサイエンスプラットフォーム市場:組織規模別
第12章 データサイエンスプラットフォーム市場:用途別
第13章 データサイエンスプラットフォーム市場:地域別
第14章 データサイエンスプラットフォーム市場:グループ別
第15章 データサイエンスプラットフォーム市場:国別
第16章 競合情勢
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