拡張アナリティクスの世界市場 - 2023-2030

Global Augmented Analytics Market - 2023-2030

概要世界の拡張アナリティクス市場は、2022年に85億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率23.4％で成長し、2030年には463億米ドルに達すると予測されている。 AIとMLアルゴリズムにおける... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
DataM Intelligence データMインテリジェンス	2023年10月16日	US$4,350 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報・注文方法はこちら	186	英語

サマリー

概要
世界の拡張アナリティクス市場は、2022年に85億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率23.4％で成長し、2030年には463億米ドルに達すると予測されている。
AIとMLアルゴリズムにおける技術の継続的な成長と発展により、データの準備、分析、視覚化を含む多くのタスクを自動化する分析ツールの開発が容易になった。IoTデバイス、ソーシャルメディア、オンライン取引など、さまざまなソースから日々生成される大量のデータから意味を見出すために、現在、より高度な分析ツールが期待されている。
データを民主化することで、拡張アナリティクスは非技術系ユーザーにとってデータ分析をより親しみやすくし、ビジネスユーザーはデータサイエンティストやITスペシャリストの支援を受けずに困難な分析タスクを実行できるようになる。拡張アナリティクス・ソリューションの直感的なユーザー・インターフェース、自然言語処理のサポート、インタラクティブなダッシュボードにより、データ分析はより理解しやすくなる。
2022年には、アジア太平洋地域が世界の拡張アナリティクス市場の1/4弱を占める急成長地域になると予想されている。この地域には世界で最も人口の多い国があり、電子商取引、モバイルアプリ、IoTデバイス、ソーシャルメディアなど、多くのソースから膨大なデータが生成される。拡張アナリティクスは、組織がこのデータを活用して洞察と意思決定を行うのを支援する。
ダイナミクス
インダストリー5.0の採用拡大
インダストリー5.0は、人間の知能と拡張現実（AR）のような最先端技術の融合を伴う。拡張現実（AR）技術は、より没入的でインタラクティブなユーザー体験を提供することができ、このユーザー体験の向上は、より大きな受け入れと採用を促進する可能性がある。
2023年のシーメンスの記事によると、インダストリー4.0からインダストリー5.0へのシフトは、オペレーショナル・エクセレンスを達成するために、ヒューマン・インテリジェンスと人工知能（AI）の組み合わせに重点を置いている。データ主導の意思決定のための革新的なツールと知識をオペレーションの専門家に提供することで、拡張アナリティクスはこのシフトにおいて重要な役割を果たす。
市民データサイエンティストとビジネスのための作業を容易にするニーズの増加
データと分析ツールへのアクセスを民主化するために、拡張現実が活用されている。拡張現実は、ビジネス・ユーザーや市民データ・サイエンティストが、複雑なデータ・セットや分析を視覚的かつアクセスしやすい方法で操作できるようにすることで、深い技術的スキルの必要性を最小限に抑える。拡張現実アプリケーションは、コーディングや技術的能力を必要としないユーザーフレンドリーなインターフェースで開発されているため、拡張現実ベースのデータ可視化や分析の開発や対話が容易になっています。
現実には、データ・サイエンティストは、データの分類やクリーニングのような日常的で単純な作業に80%以上の時間を費やしています。拡張アナリティクスを使えば、この時間を短縮することができる。これは、ビジネスアナリストやデータサイエンティストの助けを借りることなく、ビジネスユーザーが直接活用できるもので、ほとんど監視することなく自動的に分析を行い、ビジネスインサイトを作成することを目的としているからだ。自動化により、企業のデータサイエンティストへの依存度を下げることができる。
テクノロジーの進歩
AIとMLは、データ分析、パターン認識、予測モデリングの自動化に役立っている。拡張アナリティクスはこれらのテクノロジーを活用し、データの準備、洞察の生成、異常検知においてユーザーを支援する。NLPは、自然言語のクエリーやコマンドを使用して、ユーザーがデータや分析プラットフォームと対話することを可能にします。これにより、質問して洞察を得るプロセスが簡素化され、非技術系ユーザーにとってアナリティクスがより身近なものになる。
例えば、2023年9月5日、人工知能とAR（拡張現実）を活用した美容・ファッション技術ソリューションの大手プロバイダーであるパーフェクト社は、AIを活用したライブ肌分析ソリューションのアップデートを発表した。AI肌分析イノベーションは、ライブカメラモードを通じて最大14の肌悩みを分析できるようになり、特定の肌悩みをリアルタイムで強調する拡張現実オーバーレイ効果も含まれている。
プライバシーリスクと解釈の難しさ
拡張アナリティクスの応用は、信頼性が高く、正確で、統合されたデータに大きく依存する。データの品質が低いと、誤った所見や行動につながる可能性がある。特に、時代遅れの技術や様々なデータ形式を使いこなす場合、多数のソースからのデータを統合するのは困難で時間がかかる。機密情報や個人を特定できる情報（PII）を分析する場合にはプライバシーリスクが発生し、GDPRのようなデータ保護法への準拠が不可欠となる。
拡張アナリティクスで使用されるAIアルゴリズムは、学習データからバイアスを受け継ぐ可能性があり、偏った洞察や推奨につながる可能性がある。人口統計学的バイアスなどの要因を慎重に考慮する必要があるため、AI主導のアナリティクスにおける公平性と公正性を確保することは課題である。ディープラーニングモデルなど、拡張アナリティクスで使用されるAIモデルの中には解釈が難しいものもあり、インサイトがどのように生成されるかを理解することが難しくなります。
セグメント分析
世界の拡張アナリティクス市場は、コンポーネント、展開、組織規模、業務機能、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
クラウドプラットフォームの採用増加
クラウド展開は、予測期間2023-2030年の間に市場の約1/3を占め、支配的なセグメントになると予想される。クラウドシステムは事実上無限のスケーラビリティを持ち、企業は多額の設備投資をすることなく膨大なデータ量を処理し、高度な分析活動を行うことができる。
オンプレミスのインフラよりもコスト効率が高いため、クラウドベースの拡張アナリティクス・ソリューションは従量課金のビジネスモデルを採用することが多く、これにより企業はオンプレミスのインフラにかかる高額な資本コストを回避でき、より幅広い企業が拡張アナリティクスを利用できるようになる。
例えば、2023年9月6日、パートナー・リレーションシップ・マネジメントとスルーチャネル・マーケティング・オートメーションのリーダーであるZINFI Technologies, Inc.は、統合パートナー管理のためのSaaSプラットフォームに高度な生成人工知能機能を導入した。マイクロソフトのPower BIを搭載したZINFIの分析機能は、マイクロソフトのCopilot技術の統合によりさらに強化され、これにより、さまざまな活動にわたるパートナーのパフォーマンス分析に基づく洞察の生成が可能になり、投資収益率を向上させることができる。
地域別普及率
北米における技術革新
北米は、世界の拡張アナリティクス市場の1/3以上を占める成長地域のひとつである。この地域は技術革新の中心地であり、多くのAIや機械学習の研究センターや新興企業が存在するため、拡張アナリティクス・ソリューションの動力源となる高度な分析ツールやアルゴリズムの開発が進んでいる。BCGの報告書によると、オーストラリア航空はクラウド・アナリティクスを利用することで、年間4,000万米ドルのコストを削減している。
2022年5月、意思決定インテリジェンス・プラットフォームのプロバイダーであるピラミッド・アナリティクスは、ガートナー社の「アナリティクスとビジネス・インテリジェンス・プラットフォームの重要能力」レポートで重要な評価を獲得した。ピラミッド・アナリティクスは、ガートナーが評価した20社の中で、拡張アナリティクスのユースケースでトップランクを獲得した。拡張アナリティクスは、機械学習やAIのような技術を使用して、データの準備、洞察の生成、説明を支援し、アナリティクスとビジネスインテリジェンスプラットフォームにおけるデータの探索と分析を強化する。
競争環境
同市場の主な世界的プレーヤーには、SAP SE、International Business Machines Corporation（IBM）、Salesforce.com, Inc.、Sisense Inc.、Tableau Software、THOUGHTSPOT、Tibco Software Inc.、QLIK、Microsoft、SAS Institute Inc.などが含まれる。
COVID-19 影響分析
パンデミックにより、感染率、医療資源、経済状況の変化、遠隔地での勤務形態などに関するかつてない量のデータが生成された。この複雑なデータの分析には課題がありました。拡張アナリティクスは、データ準備、パターン認識、洞察の生成を自動化することで、組織がこの膨大なデータを理解するのに役立ちました。多くの企業は、閉鎖や制限による混乱、顧客行動の変化、需要のシフトに直面していました。従来のデータ分析モデルには適応が必要でした。
拡張アナリティクスは、変化する市場の状況や顧客の嗜好の分析を自動化することで、企業が迅速に適応できるようにし、データに基づいた意思決定を支援した。リモートワークの普及に伴い、企業は従業員の生産性と福利厚生を監視し、サポートする必要があった。拡張アナリティクス・ツールは、従業員のエンゲージメント、生産性、リモートワークの課題に関する洞察を提供し、企業がポリシーや慣行をデータに基づいて調整するのに役立ちました。
拡張アナリティクスは、感染率、ワクチン接種の進捗状況、医療リソースの割り当てなど、COVID-19データの追跡と分析において重要な役割を果たし、パンデミックは世界的なサプライチェーンを混乱させ、ロジスティクスと在庫管理の課題につながりました。これらのアナリティクスツールは、公衆衛生当局と医療機関が、リソースの割り当てと公衆衛生介入について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちました。
AIのインパクト
AIは、さまざまなソースからのデータを自動的にクリーニング、変換、統合することで、データ準備作業を合理化し、データ準備に必要な時間と労力を削減します。AIのNLP機能により、ユーザーは自然言語のクエリーやコマンドを使用してデータや分析プラットフォームと対話することができる。
AIを搭載したデータ可視化ツールは、データに基づいて意味のあるチャート、グラフ、ダッシュボードを自動的に生成し、ユーザーがトレンドやパターンを視覚化しやすくする。AIアルゴリズムはデータを分析し、洞察や推奨事項を自動的に生成することができるため、ユーザーは隠れたパターンを発見し、データに基づいた意思決定をより迅速に行うことができる。モデルは、過去のデータに基づいて将来のトレンドや結果を予測することができる。
例えば、2023年8月29日、AIに特化したデジタル・サービス・プロバイダーであるWizelineは、Disney's Data & Analytics Conferenceで「AI-Native Offerings」を紹介した。これらのオファリングは、AI技術と人間中心のアプローチとの融合を強調し、AIで人間の能力を代替するのではなく、強化するというWizelineの信念を強調している。
同社は、ジェネレーティブAIを中心としたデモンストレーションを通じてその能力を紹介し、カンファレンス参加者とともに、同社のソリューションの実際の応用例を説明した。Wizeline社のAIイノベーションへのコミットメントは、AI技術を企業インフラにシームレスに統合することを目的としたAI-Native Frameworkに具現化されている。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
戦争はサプライチェーンを混乱させ、ハードウェアコンポーネントやデータストレージの入手可能性やコストの変動につながる可能性があり、これは拡張アナリティクスソリューションの実装や保守に影響を与える可能性がある。紛争の影響を直接受ける地域では、データの収集と報告が中断される可能性がある。拡張アナリティクスは高品質のデータに依存しているため、混乱が生じると洞察の生成が妨げられる可能性がある。
地政学的に不安定な時期には、サイバー攻撃やスパイ活動が増加することがよくあります。拡張アナリティクス・プラットフォームは、機密データを保護するためにセキュリティ対策を強化する必要があるかもしれない。組織や政府は、差し迫った人道的・安全保障上のニーズにリソースを優先させ、拡張アナリティクスを含むAIやアナリティクスの取り組みから投資をそらす可能性があります。
コンポーネント別
- ソフトウェア
- サービス
デプロイメント別
- クラウド
- オンプレミス
組織規模別
- 中小企業
- 大企業
ビジネス機能別
- 営業・マーケティング
- 財務
- IT
- オペレーション
- その他
エンドユーザー別
- 小売
- ヘルスケア・ライフサイエンス
- BFSI
- 通信・IT
- 製造業
- 政府機関
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2021年11月9日、Narrative BIは、Googleアナリティクスから価値あるインサイトを提供するために設計された一連の強力な機能を備えたプラットフォームのパブリックベータ版を発表した。このプラットフォームには、Googleアナリティクスのトレンド識別と異常検知を簡素化することを目的としたインサイトジェネレーションエンジンが含まれており、成長チームは新たなトレンドの先取りや盲点の特定が容易になる。
- 2021年4月23日、スベックスは、データバリューチェーン全体で人工知能（AI）を活用するように設計されたエンドツーエンドの拡張分析プラットフォーム、ハイパーセンスを発表した。HyperSenseは、柔軟でモジュール化されたプラットフォームで様々な拡張アナリティクス機能を提供し、コーディングの知識がないユーザーでも様々なソースからデータを集約し、AIモデルを作成、解釈、微調整し、その結果を組織内で共有できるノーコード機能を備えています。
- 2022年5月20日、データおよびアナリティクスのベンダーであるAlteryxは、Databricks、Snowflake、Google BigQueryなどのクラウドデータプラットフォームとの新たな統合を発表し、ユーザーが選択したストレージプラットフォームで直接データを扱うことができるようになりました。これらの統合は、接続性を強化し、アナリティクスのためのデータ準備を合理化し、洞察を得るまでの時間を短縮することを目指しています。
レポートを購入する理由
- コンポーネント、展開、組織規模、ビジネス機能、エンドユーザー、地域に基づく世界の拡張アナリティクス市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレーヤーを理解する。
- トレンドと共同開発の分析による商機の特定。
- 拡張アナリティクス市場レベルの多数のデータを全セグメントでまとめたExcelデータシート。
- PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。
- すべての主要企業の主要製品で構成された製品マッピングをエクセルで提供。
拡張アナリティクスの世界市場レポートは、約61の表、58の図、186ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

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1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Component
3.2. Snippet by Deployment
3.3. Snippet by Organization Size
3.4. Snippet by Business Function
3.5. Snippet by End-User
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Growing Adoption of Industry 5.0
4.1.1.2. Increase in Need to Make the Work Easier for Citizen Data Scientists and Business
4.1.1.3. Technology Advancement
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Privacy Risk and Difficult in Interpretation
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Component
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
7.2. Software*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Deployment
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment
8.2. Cloud *
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. On-Premise
9. By Organization Size
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
9.2. Small & Medium Sized Enterprises*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Large Enterprises
10. By Business Function
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Business Function
10.2. Sales & Marketing*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Finance
10.4. IT
10.5. Operations
10.6. Others
11. By End-User
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
11.2. Retail*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Healthcare and Life Sciences
11.4. BFSI
11.5. Telecom and IT
11.6. Manufacturing
11.7. Government
11.8. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Business Function
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. SAP SE*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. International Business Machines Corporation (IBM)
14.3. Salesforce.com, Inc.
14.4. Sisense Inc.
14.5. Tableau Software
14.6. THOUGHTSPOT
14.7. Tibco Software Inc.
14.8. QLIK
14.9. Microsoft
14.10. SAS Institute Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us

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Table of Contents

Summary

Overview
Global Augmented Analytics Market reached US$ 8.5 billion in 2022 and is expected to reach US$ 46.3 billion by 2030, growing with a CAGR of 23.4% during the forecast period 2023-2030.
Continuous growth and development in technologies in AI and ML algorithms have made it easier for developing analytics tools that automate many tasks including data preparation, analysis and visualization. In order to make meaning from the massive volumes of data generated each day, which come from a variety of sources such as IoT devices, social media and online transactions, more sophisticated analytics tools are currently being expected.
By democratizing data, augmented analytics renders data analysis more approachable for non-technical users, allowing business users to carry out challenging analytics tasks without the assistance of data scientists or IT specialists. Data analysis becomes more understandable because of augmented analytics solutions intuitive user interfaces, support for natural language processing and interactive dashboards.
In 2022, Asia-Pacific is expected to be the fastest growing region having less than 1/4th of the global augmented analytics market. The region has world's most populous countries and generates vast data from many sources, such as e-commerce, mobile apps, IoT devices and social media. Augmented analytics assists organizations harness this data for insights and decision-making.
Dynamics
Growing Adoption of Industry 5.0
Several growth factors will continue to contribute to the adoption of Industry 5.0, which involves the combination of human intelligence with cutting-edge technology like augmented reality (AR). Industrial workers may now perceive complex data, equipment and processes in real-time because of augmented reality (AR) technology, which can offer a more immersive and interactive user experience and this improved user experience may encourage greater acceptance and adoption.
According to the article by Siemens in 2023, the shift from Industry 4.0 to Industry 5.0, puts a strong emphasis on the combination of human intelligence and artificial intelligence (AI) to achieve operational excellence. Through the supply of innovative tools and knowledge for data-driven decision-making to operational professionals, augmented analytics plays a crucial role in this shift.
Increase in Need to Make the Work Easier for Citizen Data Scientists and Business
Towards democratizing access to data and analytical tools, augmented reality is being utilized. It minimizes the need for in-depth technical skills by enabling business users and citizen data scientists to interact with complex data sets and analytics in a visual and accessible way. It has become easier to develop and interact with augmented reality-based data visualizations and analytics because augmented reality applications are being developed with user-friendly interfaces that require no coding or technical abilities.
In reality, data scientists spend more than 80% of their time performing routine, straightforward tasks like categorizing and cleaning the data. Augmented analytics can be used to shorten this period of time. It can be utilized directly by business users without the help of a business analyst or data scientist because it is meant to conduct analysis and create business insights automatically with little to no oversight. Through automation, it reduces the company's reliance on data scientists.
Technology Advancement
AI and ML are instrumental in the automation of data analysis, pattern recognition and predictive modeling. Augmented analytics leverages these technologies to assist users in data preparation, insights generation and anomaly detection. NLP enables users to interact with data and analytics platforms using natural language queries and commands. It leads to simplifies the process of asking questions and receiving insights, making analytics more accessible to non-technical users.
For instance, on 5 September 2023, Perfect Corp., a leading artificial intelligence and augmented reality beauty and fashion tech solutions provider, announced updates to its AI-powered Live Skin Analysis Solution and this HIPAA-compliant and dermatologist-verified technology offers users deep insights into their skin condition and personalized skincare recommendations. The AI Skin Analysis innovation can now analyze up to 14 skin concerns through live camera mode and it includes augmented reality overlay effects to highlight specific skin concerns in real-time.
Privacy Risk and Difficult in Interpretation
The application of augmented analytics largely depends on reliable, accurate and integrated data. Poor data quality could end up in incorrect findings and actions. It can be difficult and time-consuming to integrate data from numerous sources, especially when navigating outdated technologies and various data formats. Privacy risks arise when sensitive or personally identifiable information (PII) is analyzed, making compliance to data protection laws like the GDPR essential.
AI algorithms used in augmented analytics can inherit biases from training data, potentially leading to biased insights and recommendations. Ensuring fairness and equity in AI-driven analytics is a challenge, as it requires careful consideration of factors like demographic bias. Some AI models used in augmented analytics, such as deep learning models, can be difficult to interpret, making it challenging to understand how insights are generated.
Segment Analysis
The global augmented analytics market is segmented based on component, deployment, organization size, business function, end-user and region.
Rising Adoption of Cloud Platform
Cloud deployment is expected to be the dominant segment with about 1/3rd of the market during the forecast period 2023-2030. Cloud systems have virtually infinite scalability, allowing businesses to handle massive data volumes and conduct sophisticated analytical activities without requiring to invest in significant upfront equipment investments.
As it is more cost-effective than on-premises infrastructure, cloud-based augmented analytics solutions frequently employ a pay-as-you-go business model and this enables enterprises to avoid the high capital costs of on-premises infrastructure and makes augmented analytics available to a wider spectrum of companies.
For instance, on 6 September 2023, ZINFI Technologies, Inc., a leader in partner relationship management and through-channel marketing automation introduced advanced generative artificial intelligence capabilities into its SaaS platform for unified partner management. ZINFI's analytics capabilities, powered by Microsoft's Power BI, are further strengthened with the integration of Microsoft's Copilot technology and this enables the generation of insights based on partner performance analytics across various activities to improve return on investment.
Geographical Penetration
Technology Innovation in North America
North America is among the growing regions in the global augmented analytics market covering more than 1/3rd of the market. The region is a hub for technological innovation, with many AI and machine learning research centers and startups and this has led to the development of advanced analytics tools and algorithms that power augmented analytics solutions. According to a report by BCG, Australian Airlines saves US$ 40 million in annual costs by using cloud analytics.
In May 2022, Pyramid Analytics, a decision intelligence platform provider, achieved significant recognition in Gartner's Critical Capabilities for Analytics and Business Intelligence Platforms report. Pyramid Analytics secured the top ranking in the augmented analytics Use Case among 20 companies evaluated by Gartner. Augmented analytics involves using technologies like machine learning and AI to aid in data preparation, insight generation and explanation, enhancing data exploration and analysis in analytics and business intelligence platforms.
Competitive Landscape
The major global players in the market include SAP SE, International Business Machines Corporation (IBM), Salesforce.com, Inc., Sisense Inc., Tableau Software, THOUGHTSPOT, Tibco Software Inc., QLIK, Microsoft and SAS Institute Inc.
COVID-19 Impact Analysis
The pandemic generated an unprecedented amount of data related to infection rates, healthcare resources, economic changes and remote work patterns. Analyzing this complex data presented challenges. Augmented analytics helped organizations make sense of this vast data by automating data preparation, pattern recognition and insights generation. Many businesses faced disruptions, changes in customer behavior and shifts in demand due to lockdowns and restrictions. Traditional data analytics models needed adaptation.
Augmented analytics allowed businesses to quickly adapt by automating the analysis of changing market conditions and customer preferences, helping them make data-driven decisions. With remote work becoming widespread, businesses needed to monitor and support employees' productivity and well-being. Augmented analytics tools provided insights into employee engagement, productivity and remote work challenges, helping organizations make data-driven adjustments to their policies and practices.
Augmented analytics played a crucial role in tracking and analyzing COVID-19 data, including infection rates, vaccination progress and healthcare resource allocation and the pandemic disrupted global supply chains, leading to challenges in logistics and inventory management and these analytics tools helped public health authorities and healthcare organizations make informed decisions about resource allocation and public health interventions.
AI Impact
AI streamlines data preparation tasks by automatically cleaning, transforming and integrating data from various sources and this reduces the time and effort required for data preparation. NLP capabilities in AI enable users to interact with data and analytics platforms using natural language queries and commands, this makes it easier for non-technical users to explore data and receive insights.
AI-powered data visualization tools automatically generate meaningful charts, graphs and dashboards based on the data, making it easier for users to visualize trends and patterns. AI algorithms can analyze data and automatically generate insights and recommendations and this helps users uncover hidden patterns and make data-driven decisions more quickly. The model can predict future trends and outcomes based on historical data.
For instance, on 29 August 2023, Wizeline, an AI-focused digital services provider, introduced its "AI-Native Offerings" at Disney's Data & Analytics Conference and these offerings emphasize the fusion of AI technology with a human-centric approach, highlighting Wizeline's belief in enhancing human capabilities with AI rather than replacing them.
The company showcased its capabilities through demonstrations centered on Generative AI and engaged with conference attendees to illustrate the real-world applications of their solutions. Wizeline's commitment to AI innovation is embodied in its AI-Native Framework, which aims to seamlessly integrate AI technologies into corporate infrastructures.
Russia- Ukraine War Impact
The war can disrupt supply chains, leading to fluctuations in the availability and cost of hardware components and data storage and this could affect the implementation and maintenance of augmented analytics solutions. In regions directly affected by the conflict, data collection and reporting may be disrupted. Augmented analytics relies on high-quality data, so any disruptions can hinder insights generation.
During times of geopolitical instability, there is often an uptick in cyberattacks and espionage. Augmented analytics platforms may need to strengthen their security measures to protect sensitive data. Organizations and governments may prioritize resources for immediate humanitarian and security needs, potentially diverting investments away from AI and analytics initiatives, including augmented analytics.
By Component
• Software
• Services
By Deployment
• Cloud
• On-Premise
By Organization Size
• Small & Medium Sized Enterprises
• Large Enterprises
By Business Function
• Sales & Marketing
• Finance
• IT
• Operations
• Others
By End-User
• Retail
• Healthcare and Life Sciences
• BFSI
• Telecom and IT
• Manufacturing
• Government
• Others
By Region
• North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
• Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
• South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
• Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
• Middle East and Africa
Key Developments
• On 9 November 2021, Narrative BI launched the Public Beta version of its platform, featuring a set of powerful features designed to provide valuable insights from Google Analytics. The platform includes an Insight Generation Engine that aims to simplify trend identification and anomaly detection in Google Analytics, making it easier for growth teams to stay ahead of emerging trends and identify blind spots and this launch offers growth teams a lightweight yet powerful marketing analytics solution.
• On 23 April 2021, Subex launched HyperSense, an end-to-end augmented analytics platform designed to leverage artificial intelligence (AI) across the data value chain. HyperSense offers a range of augmented analytics capabilities in a flexible and modular platform, with no-code features that allow users without coding knowledge to aggregate data from various sources, create, interpret and fine-tune AI models and share their findings within the organization.
• On 20 May 2022, Alteryx, a data and analytics vendor, introduced new integrations with cloud data platforms such as Databricks, Snowflake and Google BigQuery to allow users to work with data directly in their storage platform of choice and these integrations aim to enhance connectivity and streamline data preparation for analytics, reducing the time to gain insights.
Why Purchase the Report?
• To visualize the global augmented analytics market segmentation based on component, deployment, organization size, business function, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
• Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
• Excel data sheet with numerous data points of augmented analytics market-level with all segments.
• PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
• Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global augmented analytics market report would provide approximately 61 tables, 58 figures and 186 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Co.mpanies

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拡張アナリティクスの世界市場 - 2023-2030

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