サマリー

Eコマースにおけるビッグデータの世界市場は、2021年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年にはXX%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。Eコマース市場におけるビッグデータとは、オンライン取引、顧客とのやり取り、その他のデジタルソースによって生成される、構造化および非構造化データの膨大かつ複雑なセットのことを指します。このデータには、顧客の行動、好み、購入履歴、ウェブサイトのトラフィック、ソーシャルメディア活動などが含まれます。Eコマースにおけるビッグデータの世界市場の主な推進要因は、データ生成量の増加とパーソナライズされたショッピング体験に対する需要の高まりです。

世界各国の政府は、Eコマースにおけるビッグデータの活用を支援し、国内のデジタル化を秀逸に進めています。例えば、2019年、オーストラリア政府は「デジタルエコノミー戦略」を打ち出し、ビッグデータのインフラ整備を促進し、Eコマース市場を含む様々な産業でのビッグデータ活用を推進する計画を盛り込みました。さらに、Eコマースにおけるビッグデータの導入に対する技術の進歩と政府の支援の高まりが、予測期間2022-2029年にかけて、市場に有利な成長機会を生み出しています。しかし、Eコマースにおけるビッグデータの高コストが、2022-2029年の予測期間を通して市場の成長を阻害しています。

Eコマースにおけるビッグデータの世界市場調査において考慮された主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、およびその他の地域です。北米は、Eコマースにおけるビッグデータの導入に関して、主要な地域の1つです。この地域には、顧客の行動、嗜好、購買パターンに関する洞察を得るために、ビッグデータ分析に多額の投資を行っている多くのEコマース事業者が存在します。また、ビッグデータは、サプライチェーン管理の改善、価格戦略の最適化、顧客体験の全体的な強化にも活用されています。アジア太平洋地域は、Eコマースにおけるビッグデータの導入という点で、急速に追い上げています。この地域には、アリババ、JD.com、Flipkartといった急成長中のEコマース企業が多数あり、ビッグデータを活用して競争力を高めています。ビッグデータは、商品の推奨度向上、マーケティングキャンペーンのパーソナライズ、価格戦略の最適化などに活用されています。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通りです：
Amazon Web Services, Inc.
Data Inc.
Dell Inc.
フェイスブック
株式会社日立製作所
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
マイクロソフト(株)
オラクル
パランティア・テクノロジーズ社（Palantir Technologies, Inc.
SAS Institute Inc.

市場の最近の動向
 2020年7月、Shopifyは、ビッグデータを利用して中小企業の経営者が財務やキャッシュフローをより効果的に管理できるようにする新機能「Shopify Balance」を発表しました。
 2020年1月、Zaraの親会社であるInditexは、ビッグデータと人工知能を利用してサプライチェーンの運用を改善し、無駄を省く計画を発表した。
Eコマースにおける世界のビッグデータ市場レポートスコープ：
過去データ 2019年～2020年～2021年
推計の基準年 2021年
予測期間 2022年〜2029年
レポート対象 売上高予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド
対象セグメント コンポーネント、デプロイメント、タイプ、エンドユース、地域
地域範囲 北米、欧州、アジア太平洋、中南米、その他の地域
カスタマイズ範囲 レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間分まで）。国別、地域別、セグメント別スコープの追加・変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国において、業界の質的・量的な側面を取り入れるよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題など、重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境とコンポーネントの提供に関する詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場の潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します：
コンポーネント別
Eコマースにおけるビッグデータソフトウェア
Eコマースにおけるビッグデータハードウェア
デプロイメント別
クラウドベース
オンプレミス
タイプ別
Eコマースにおける構造化ビッグデータ
Eコマースにおける非構造化ビッグデータ
電子商取引における半構造化ビッグデータ
エンドユーズ別
Eコマースにおけるオンラインクラシファイド
オンライン教育
オンライン金融
オンライン小売業
オンライン旅行・レジャー
その他のエンドユース

地域別
北アメリカ
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE
アジア・パシフィック
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロアパック
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他の地域

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目次

Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.1. Big Data in E-commerce Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.2. Big Data in E-commerce Market, by Component, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.3. Big Data in E-commerce Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.4. Big Data in E-commerce Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.5. Big Data in E-commerce Market, by End-use, 2019-2029 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Big Data in E-commerce Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Scope of the Study
2.2.2. Industry Evolution
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Big Data in E-commerce Market Dynamics
3.1. Big Data in E-commerce Market Impact Analysis (2019-2029)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Increased Data Generation
3.1.1.2. Growing demand for personalized shopping experiences
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. High Cost of Big Data in E-commerce
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Technological Advancements
3.1.3.2. Rising Government Support
Chapter 4. Global Big Data in E-commerce Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model (2019-2029)
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.4. Investment Adoption Model
4.5. Analyst Recommendation & Conclusion
4.6. Top investment opportunity
4.7. Top winning strategies
Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact
5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
Chapter 6. Global Big Data in E-commerce Market, by Component
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Big Data in E-commerce Market by Component, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Component 2019-2029 (USD Billion)
6.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Big Data Software in the E-commerce
6.4.2. Big Data Hardware in the E-commerce
Chapter 7. Global Big Data in E-commerce Market, by Deployment
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Big Data in E-commerce Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
7.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Cloud-based
7.4.2. On-premises
Chapter 8. Global Big Data in E-commerce Market, by Type
8.1. Market Snapshot
8.2. Global Big Data in E-commerce Market by Type, Performance - Potential Analysis
8.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
8.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
8.4.1. Structured Big Data in the E-commerce
8.4.2. Unstructured Big Data in the E-commerce
8.4.3. Semi-structured Big Data in the E-commerce
Chapter 9. Global Big Data in E-commerce Market, by End-use
9.1. Market Snapshot
9.2. Global Big Data in E-commerce Market by End-use, Performance - Potential Analysis
9.3. Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by End-use 2019-2029 (USD Billion)
9.4. Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
9.4.1. Online Classifieds in the E-commerce
9.4.2. Online Education
9.4.3. Online Financials
9.4.4. Online Retail
9.4.5. Online Travel and Leisure
9.4.6. Other End Uses
Chapter 10. Global Big Data in E-commerce Market, Regional Analysis
10.1. Big Data in E-commerce Market, Regional Market Snapshot
10.2. North America Big Data in E-commerce Market
10.2.1. U.S. Big Data in E-commerce Market
10.2.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
10.2.1.2. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
10.2.1.3. Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
10.2.1.4. End-use breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
10.2.2. Canada Big Data in E-commerce Market
10.3. Europe Big Data in E-commerce Market Snapshot
10.3.1. U.K. Big Data in E-commerce Market
10.3.2. Germany Big Data in E-commerce Market
10.3.3. France Big Data in E-commerce Market
10.3.4. Spain Big Data in E-commerce Market
10.3.5. Italy Big Data in E-commerce Market
10.3.6. Rest of Europe Big Data in E-commerce Market
10.4. Asia-Pacific Big Data in E-commerce Market Snapshot
10.4.1. China Big Data in E-commerce Market
10.4.2. India Big Data in E-commerce Market
10.4.3. Japan Big Data in E-commerce Market
10.4.4. Australia Big Data in E-commerce Market
10.4.5. South Korea Big Data in E-commerce Market
10.4.6. Rest of Asia Pacific Big Data in E-commerce Market
10.5. Latin America Big Data in E-commerce Market Snapshot
10.5.1. Brazil Big Data in E-commerce Market
10.5.2. Mexico Big Data in E-commerce Market
10.6. Rest of The World Big Data in E-commerce Market

Chapter 11. Competitive Intelligence
11.1. Top Market Strategies
11.2. Company Profiles
11.2.1. Amazon Web Services, Inc.
11.2.1.1. Key Information
11.2.1.2. Overview
11.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
11.2.1.4. Product Summary
11.2.1.5. Recent Developments
11.2.2. Data Inc.
11.2.3. Dell Inc.
11.2.4. Facebook
11.2.5. Hitachi, Ltd.
11.2.6. International Business Machines Corporation
11.2.7. Microsoft Corp.
11.2.8. Oracle Corp.
11.2.9. Palantir Technologies, Inc.
11.2.10. SAS Institute Inc.
Chapter 12. Research Process
12.1. Research Process
12.1.1. Data Mining
12.1.2. Analysis
12.1.3. Market Estimation
12.1.4. Validation
12.1.5. Publishing
12.2. Research Attributes
12.3. Research Assumption