サマリー

世界のデータマイニングツール市場は、2022年に約9億7,000万米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけて13.2％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。データマイニングツールは、大規模なデータセットから価値ある洞察やパターンを抽出するプロセスを促進するソフトウェアアプリケーションまたはプラットフォームである。これらのツールは、データを探索、調査、分析するために様々な手法やアルゴリズムを利用し、予測や意思決定に役立つ未観測の関連性、パターン、傾向を特定することを目的としている。BFSI、ヘルスケア、小売、IT・通信、製造、教育、政府など、多くの業界が定期的にデータマイニング技術を採用している。予測分析への需要の高まり、銀行業界におけるデータマイニングツールの使用の増加、組織の効率性を向上させるためのデータマイニングツールへの傾倒の高まり、データ量の大幅な増加は、世界中の市場需要を推進している最も顕著な要因である。

加えて、クラウド技術の台頭も世界的な市場成長に好影響を与えている。クラウドコンピューティングは、企業がデータマイニングツールにアクセスすることをより簡単かつ手頃なものにしている。例えば、IEEE ComSocによると、2021年、クラウドコンピューティングに対する世界の公的支出は3,323億米ドルに達し、2020年の2,700億米ドルから約23.1%増加した。それに伴い、クラウド・コンピューティングの採用が増加しており、幅広い企業に市場を提供し、市場の成長を牽引している。さらに、利用可能なデータ資産を活用しようという企業の意識の高まりや、データマイニングや機械学習ソリューションの導入が進んでいることも、予測期間中にさまざまな有利な機会をもたらしている。しかし、データのプライバシー、セキュリティ、信頼性に関連する懸念と、熟練した技術リソースの要件が、2023～2030年の予測期間を通じて市場の成長を妨げている。

データマイニングツールの世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東＆アフリカです。北米は、人工知能、機械学習、モノのインターネットなどのような革新的な技術の開発、およびサポートインフラストラクチャーの十分な利用可能性のため、2022年に市場を支配した。一方、アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想される。ITインフラ整備のための支出の増加、小規模事業者の急増、多数の企業による商業投資の増加が、同地域全体の市場需要を大きく押し上げている。

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：
オラクル・コーポレーション（米国）
IBMコーポレーション（米国）
KNIME AG（スイス）
アルテアエンジニアリング社（RapidMiner）（米国）
オレンジ（リュブリャナ）
Rattle GUI (Togaware Pty Ltd) (オーストラリア)
Sisense Inc.
Kaggle (Google LLC) (米国)
SAS Institute Inc.
Teradata Corporation（米国）

市場の最新動向
 2023年5月、WiMi Hologram Cloud Inc.は、データマイニングとニューラルネットワーク技術を統合して開発された新しいデータインタラクションシステムの発売を発表した。このシステムは、リアルタイムのインタラクションを通じて、安全で信頼性の高い情報伝達を提供する能力を持つ。
 2023年5月、ビットコインマイニング企業であるU.S. Data Mining Group, Inc.は、TeslaWatt、Sphere 3D、Marathon Digitalなどの著名企業と共同で15万ビットコインを配布するホスティング契約を発表した。同社は会計、顧客サービス、管理のための完全な産業用ターンキー・ソリューションを提供している。
 2023年4月、人工知能と単一細胞バイオテクノロジー分析企業のOne Biosciencesは、「MAYA」と名付けられた単一細胞データマイニングアルゴリズムの発売を宣言した。このアルゴリズムは、がん患者の治療上の脆弱性を検出するためのものである。このアルゴリズムは、がん患者の治療上の脆弱性を特定するために使用される。

世界のデータマイニングツール市場レポートスコープ：
 過去データ - 2020 - 2021
 推計基準年 - 2022年
 予測期間 - 2023-2030
 レポート対象 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント - 展開, 企業タイプ, アプリケーション, 産業, 地域
 対象地域 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東およびアフリカ
 カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間分まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

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、今後数年間の市場価値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面の両方を盛り込む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の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製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における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する：

展開別
オンプレミス
クラウド

企業タイプ別
大企業
中小企業

用途別
マーケティング
サプライチェーン＆調達
侵入検知
ビジネス取引
その他

業界別
BFSI
ヘルスケア
小売
IT・通信
製造業
教育
政府機関
その他

地域別

北米
米国
カナダ

ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
RoAPAC

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

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目次

Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Million)
1.2.1. Data Mining Tools Market, by Region, 2020-2030 (USD Million)
1.2.2. Data Mining Tools Market, by Deployment, 2020-2030 (USD Million)
1.2.3. Data Mining Tools Market, by Enterprise Type, 2020-2030 (USD Million)
1.2.4. Data Mining Tools Market, by Application, 2020-2030 (USD Million)
1.2.5. Data Mining Tools Market, by Industry, 2020-2030 (USD Million)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Data Mining Tools Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Industry Evolution
2.2.2. Scope of the Study
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Data Mining Tools Market Dynamics
3.1. Data Mining Tools Market Impact Analysis (2020-2030)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Growing demand for predictive analysis
3.1.1.2. Rising emergence of cloud technology
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. Concern associated with data privacy, security, and reliability
3.1.2.2. Requirement of skilled technical resources
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Growing awareness among enterprises to leverage the available data assets
3.1.3.2. Rising incorporation of data mining and machine learning solutions
Chapter 4. Global Data Mining Tools 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. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.3.5. Environmental
4.3.6. Legal
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. COVID-19 Impact Analysis
4.7. Disruptive Trends
4.8. Industry Expert Perspective
4.9. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Data Mining Tools Market, by Deployment
5.1. Market Snapshot
5.2. Global Data Mining Tools Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
5.3. Global Data Mining Tools Market Estimates & Forecasts by Deployment 2020-2030 (USD Million)
5.4. Data Mining Tools Market, Sub Segment Analysis
5.4.1. On-Premises
5.4.2. Cloud
Chapter 6. Global Data Mining Tools Market, by Enterprise Type
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Data Mining Tools Market by Enterprise Type, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Data Mining Tools Market Estimates & Forecasts by Enterprise Type 2020-2030 (USD Million)
6.4. Data Mining Tools Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Large Enterprises
6.4.2. Small & Medium Enterprises
Chapter 7. Global Data Mining Tools Market, by Application
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Data Mining Tools Market by Application, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Data Mining Tools Market Estimates & Forecasts by Application 2020-2030 (USD Million)
7.4. Data Mining Tools Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Marketing
7.4.2. Supply Chain & Procurement
7.4.3. Intrusion Detection
7.4.4. Business Transaction
7.4.5. Others
Chapter 8. Data Mining Tools Market, by Industry
8.1. Market Snapshot
8.2. Global Data Mining Tools Market by Industry, Performance - Potential Analysis
8.3. Global Data Mining Tools Market Estimates & Forecasts by Industry 2020-2030 (USD Million)
8.4. Data Mining Tools Market, Sub Segment Analysis
8.4.1. BFSI
8.4.2. Healthcare
8.4.3. Retail
8.4.4. IT & Telecom
8.4.5. Manufacturing
8.4.6. Education
8.4.7. Government
8.4.8. Others
Chapter 9. Global Data Mining Tools Market, Regional Analysis
9.1. Top Leading Countries
9.2. Top Emerging Countries
9.3. Data Mining Tools Market, Regional Market Snapshot
9.4. North America Data Mining Tools Market
9.4.1. U.S. Data Mining Tools Market
9.4.1.1. Deployment breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
9.4.1.2. Enterprise Type breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
9.4.1.3. Application breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
9.4.1.4. Industry breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
9.4.2. Canada Data Mining Tools Market
9.5. Europe Data Mining Tools Market Snapshot
9.5.1. U.K. Data Mining Tools Market
9.5.2. Germany Data Mining Tools Market
9.5.3. France Data Mining Tools Market
9.5.4. Spain Data Mining Tools Market
9.5.5. Italy Data Mining Tools Market
9.5.6. Rest of Europe Data Mining Tools Market
9.6. Asia-Pacific Data Mining Tools Market Snapshot
9.6.1. China Data Mining Tools Market
9.6.2. India Data Mining Tools Market
9.6.3. Japan Data Mining Tools Market
9.6.4. Australia Data Mining Tools Market
9.6.5. South Korea Data Mining Tools Market
9.6.6. Rest of Asia Pacific Data Mining Tools Market
9.7. Latin America Data Mining Tools Market Snapshot
9.7.1. Brazil Data Mining Tools Market
9.7.2. Mexico Data Mining Tools Market
9.8. Middle East & Africa Data Mining Tools Market
9.8.1. Saudi Arabia Data Mining Tools Market
9.8.2. South Africa Data Mining Tools Market
9.8.3. Rest of Middle East & Africa Data Mining Tools Market

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Key Company SWOT Analysis
10.1.1. Company 1
10.1.2. Company 2
10.1.3. Company 3
10.2. Top Market Strategies
10.3. Company Profiles
10.3.1. Oracle Corporation (U.S.)
10.3.1.1. Key Information
10.3.1.2. Overview
10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
10.3.1.4. Product Summary
10.3.1.5. Recent Developments
10.3.2. IBM Corporation (U.S.)
10.3.3. KNIME AG (Switzerland)
10.3.4. Altair Engineering Inc. (RapidMiner) (U.S.)
10.3.5. Orange (Ljubljana)
10.3.6. Rattle GUI (Togaware Pty Ltd) (Australia)
10.3.7. Sisense Inc. (U.S.)
10.3.8. Kaggle (Google LLC) (U.S.)
10.3.9. SAS Institute Inc. (U.S.)
10.3.10. Teradata Corporation (U.S.)
Chapter 11. Research Process
11.1. Research Process
11.1.1. Data Mining
11.1.2. Analysis
11.1.3. Market Estimation
11.1.4. Validation
11.1.5. Publishing
11.2. Research Attributes
11.3. Research Assumption