医療ビッグデータ分析市場レポート：コンポーネント別（サービス、ソフトウェア、ハードウェア）、分析タイプ別（記述分析、予測分析、処方分析、認知分析）、デリバリーモデル別（オンプレミスデリバリーモデル、オンデマンドデリバリーモデル）、アプリケーション別（財務分析、臨床分析、運用分析、その他）、エンドユーザー別（病院・クリニック、金融・保険機関、研究機関）、地域別 2024-2032

Healthcare Big Data Analytics Market Report by Component (Services, Software, Hardware), Analytics Type (Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, Cognitive Analytics), Delivery Model (On-Premise Delivery Model, On-Demand Delivery Model), Application (Financial Analytics, Clinical Analytics, Operational Analytics, and Others), End-User (Hospitals and Clinics, Finance and Insurance Agencies, Research Organizations), and Region 2024-2032

世界の医療ビッグデータ分析市場規模は2023年に418億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、同市場が2032年までに1,182億米ドルに達し、2024年から2032年の間に11.9%の成長率（CAGR）を示すと予測している。同市... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
IMARC Services Private Limited. アイマークサービス	2024年1月30日	US$3,899 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	146	英語

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サマリー

世界の医療ビッグデータ分析市場規模は2023年に418億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、同市場が2032年までに1,182億米ドルに達し、2024年から2032年の間に11.9%の成長率（CAGR）を示すと予測している。同市場は、患者ケアとアウトカムの向上、電子カルテ（EHR）、医療画像、ゲノムデータによるデータ量の増加、医療業務の合理化を目的とした先端技術の統合に重点を置くようになり、着実な成長を遂げている。

医療ビッグデータ分析市場の分析：
市場の成長と規模市場は、データ主導の洞察に対する需要の高まりとともに、医療データ量の増加に牽引され、力強い成長を遂げている。
技術の進歩：人工知能（AI）を活用した診断や予測分析など、パーソナライズされたレコメンデーションのための技術革新が進んでいる。さらに、クラウドコンピューティングとビッグデータプラットフォームが、より効率的なデータ保存と処理を可能にしている。
産業への応用：医療ビッグデータ分析は、臨床意思決定支援、製薬研究、集団健康管理、遠隔医療に応用されている。また、疾患の追跡、治療の個別化、患者の転帰の改善にも役立つ。
地域別動向：北米は、厳格なデータ・セキュリティとプライバシー対策によって市場をリードしている。しかし、アジア太平洋地域は、医療施設におけるデータ主導の意思決定への注目が高まっていることから、急成長市場として浮上している。
競争環境：主要企業は、電子カルテ（EHR）、医療機器、ウェアラブル、研究データベースなど多様なソースからのデータを統合し、患者の健康状態や医療業務の包括的なビューを可能にすることに取り組んでいる。
課題と機会：同市場は、データのセキュリティやプライバシーに関する懸念などの課題に直面する一方で、個別化医療にデータを活用する機会にも遭遇している。
将来の展望：医療ビッグデータ分析市場の将来は、先進技術の採用が進むにつれて有望視されている。さらに、集団健康管理への注目の高まりが市場の成長を後押しすると予測される。
医療ビッグデータ分析市場の動向
データ量の増加

ヘルスケア業界では、膨大な量のデータが生成されている。これには、電子カルテ（EHR）、医療画像、ゲノムデータなどが含まれる。また、大量のデータを生成するウェアラブルデバイスの採用も増加している。その上、従来のデータ分析方法では不十分である。さらに、医療機関は、患者ケアの改善、業務効率の向上、情報に基づいた意思決定のためにビッグデータ分析を活用する必要性を認識している。さらに、高度なアナリティクス・ツールと技術は、大規模なデータセットを迅速に処理・分析し、臨床判断に関連する貴重な洞察を抽出し、傾向を特定し、資源配分を最適化することができる。これとは別に、予測アナリティクスは病院が患者の受け入れを予測し、スタッフのスケジューリングとリソース管理を改善するのに役立ちます。さらに、大規模な病院や医療機関では、管理データ、財務データ、業務データなど、毎日大量のデータを扱っています。これに伴い、医療におけるエビデンスに基づく意思決定への注目が高まっていることも、市場の成長に寄与している。

先端技術の統合

機械学習（ML）、人工知能（AI）、ブロックチェーン、自然言語処理（NLP）、ロボット工学、遠隔医療、クラウドコンピューティングなどの先端技術を統合して医療業務を効率化することが、市場の成長を促している。また、MLアルゴリズムは、人間の分析者には気づかないような医療データのパターンを特定することができる。さらに、AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、患者とのエンゲージメントを向上させ、パーソナライズされた健康提案を提供している。AIを活用した画像解析は、医療画像の異常を高い精度で検出することができ、放射線科医ががんや骨折などの疾患を診断する際に役立っている。このほか、NLPアルゴリズムは、臨床ノート、医学文献、患者の語りなどの非構造化医療データから貴重な情報を抽出するために使用される。この技術はテキストデータの自動処理を可能にし、ナラティブデータを分析に組み込むことを容易にする。さらにブロックチェーン技術は、医療データの安全性と完全性を高めるのに役立つ。医療記録に安全な台帳を提供することで、患者データの改ざんを防止し、許可された関係者のみがアクセスできるようにする。

患者の転帰向上への注目の高まり

患者ケアと転帰の向上への注目の高まりが、市場の成長を後押ししている。これに伴い、コストを抑制しながら患者の転帰を改善することに重点を置く、価値ベースのケアに対する需要が増加している。さらに、医療機関は、提供されたサービスの量ではなく、提供されたケアの質に基づいて報酬を得るようになってきている。これに加え、ビッグデータ分析によって、医療機関は患者の転帰を追跡し、治療計画の遵守を監視し、質を向上させコストを削減する介入策を特定することができる。また、患者集団を細分化し、特定のグループに合わせた介入を行うことで、集団健康管理にも役立ちます。さらに、医療ビッグデータ解析は、医療提供者が豊富な患者データに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。これらのデータ分析ソリューションは、過去の患者データ、治療効果、臨床経路の分析を支援し、医療提供者が最も効果的な治療と介入を特定できるようにします。

医療ビッグデータ分析業界のセグメンテーション
IMARC Groupは、2024年から2032年にかけての世界レベルおよび地域レベルの予測とともに、市場の各セグメントにおける主要動向の分析を提供しています。当レポートでは、市場をコンポーネント、分析タイプ、デリバリーモデル、アプリケーション、エンドユーザーに基づいて分類しています。

コンポーネント別の内訳

サービス
ソフトウェア
電子カルテ・ソフトウェア
診療管理
従業員管理
ハードウェア
データストレージ
ルーター
ファイアウォール
仮想プライベート・ネットワーク
電子メール・サーバー
その他

市場シェアの大半を占めるサービス

本レポートでは、コンポーネント別に市場を詳細に分類・分析している。これには、サービス、ソフトウェア（電子カルテソフトウェア、診療管理ソフトウェア、労働力管理ソフトウェア）、ハードウェア（データストレージ、ルーター、ファイアウォール、仮想プライベートネットワーク、電子メールサーバー、その他）が含まれる。報告書によると、サービスが最大のセグメントを占めている。

サービスには、コンサルティング、導入、保守、サポートが含まれる。また、コンサルティングサービスでは、医療機関のデータ分析戦略の定義、適切なツールの選択、データワークフローの最適化を支援する。これに加え、実装サービスでは、ソフトウェアの統合やカスタマイズなど、データ分析ソリューションの実際の展開に重点を置いている。さらに、保守・サポートサービスでは、データ分析システムの継続的な運用とパフォーマンスを保証します。

ソフトウェアには、データ分析プラットフォーム、ビジネス・インテリジェンス・ツール、データ可視化ソフトウェアなど、幅広いアプリケーションが含まれます。データ分析プラットフォームは、データ処理、分析、レポーティングを容易にするメリットがある。さらに、ビジネス・インテリジェンス・ツールは、データ主導の意思決定のためのダッシュボードやレポートの作成を可能にします。このほか、データ可視化ソフトウェアは、複雑なヘルスケアデータを視覚的に理解しやすい形式で表示し、洞察の発見に役立ちます。

ハードウェアには、データの保存と処理に必要な物理的インフラが含まれます。膨大なヘルスケアデータセットの保存と検索をサポートするサーバー、ストレージシステム、ネットワーク機器などが含まれます。ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）クラスターやクラウドインフラストラクチャーは、ビッグデータ分析の計算需要を処理するためによく使用されます。

アナリティクスの種類別内訳：

記述的分析
予測分析
プリスクリプティブ・アナリティクス
認知分析

記述的アナリティクスが最大の市場シェアを占める

本レポートでは、アナリティクスのタイプに基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、記述的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクス、コグニティブ・アナリティクスが含まれる。同レポートによると、記述的アナリティクスが最大の市場シェアを占めている。

記述的アナリティクスは、過去の傾向や事象を理解するために過去の医療データを調査することを含む。これは、患者の人口統計、治療結果、資源利用についての基礎的な理解を提供する。記述的アナリティクスは、レポーティングや、洞察を効果的に伝えるためのビジュアライゼーションの作成に広く利用されている。

予測分析は、過去のデータと統計的モデリングに基づいて将来の医療イベントや結果を予測することに重点を置いています。これにより医療提供者は、患者のニーズ、疾病の発生、医療資源の需要を予測することができます。予測分析は、疾病の早期発見とリスク評価に不可欠であり、予防医療と最適な資源配分に役立ちます。

処方的アナリティクスは、将来の事象を予測するだけでなく、実行可能な推奨事項や解決策を提供します。これに伴い、望ましい結果を達成するための適切な行動指針を提案することで、医療機関が十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

コグニティブ・アナリティクスは、人工知能（AI）や自然言語処理（NLP）などの先進技術を組み合わせて、人間の思考プロセスを模倣します。医師のメモや患者のナラティブなど、構造化されていないヘルスケアデータを解釈し、洞察を導き出すことができる。コグニティブ・アナリティクスは、医療画像分析、臨床意思決定支援、患者フィードバックの感情分析などの複雑なタスクに使用されます。

デリバリーモデル別の内訳：

オンプレミス提供モデル
オンデマンド配信モデル

オンデマンド・デリバリー・モデルが市場を牽引

本レポートでは、デリバリーモデルに基づく市場の詳細な分類と分析を行っている。これには、オンプレミス配信モデルとオンデマンド配信モデルが含まれる。同レポートによると、オンデマンド配信モデルが最大のセグメントを占めている。

オンデマンドデリバリーモデルでは、クラウドコンピューティングインフラとサービスを使用して、ヘルスケアデータを保存、処理、分析する。これにより、医療機関はインターネット経由でデータ分析ツールやプラットフォームにリモートアクセスできるようになり、大規模なオンサイトのハードウェアやソフトウェアが不要になる。クラウドベースのソリューションは、ヘルスケアプロバイダーがサブスクリプションまたは使用ベースでサービス料金を支払うことができるため、拡張性、柔軟性、コスト効率を提供します。

オンプレミス・デリバリーモデルは、従来のデリバリーモデルとも呼ばれ、医療施設の物理的な敷地内にデータ分析ソフトウェアとインフラストラクチャを設置し、保守します。これにより、医療機関はデータとアナリティクス・システムを完全に管理することができ、データ・セキュリティと規制要件へのコンプライアンスを確保することができます。オンプレミス・ソリューションは、厳格なデータガバナンス・ポリシーや特定のセキュリティ上の懸念を持つ組織に適しています。

アプリケーション別内訳

財務分析
臨床分析
オペレーション・アナリティクス
その他

臨床アナリティクスは市場で明確な優位性を示す

当レポートでは、市場を用途別に詳細に分類・分析しています。これには財務分析、臨床分析、業務分析、その他が含まれる。同レポートによると、臨床分析が最大のセグメントを占めている。

臨床分析には、患者の治療やケアに関連するヘルスケアデータの分析が含まれる。これには、臨床上の意思決定を改善するための電子カルテ（EHR）、医療画像、検査結果、患者の属性情報の調査が含まれる。臨床分析は、疾患の早期発見、治療の最適化、個別化医療において重要な役割を果たしている。

ヘルスケアにおける財務アナリティクスは、医療機関における財務リソースの管理と最適化に重点を置いています。これには予算編成、収益サイクル管理、請求処理、コスト抑制などが含まれます。ファイナンシャル・アナリティクスは、医療機関が収益を最大化し、コストを削減し、全体的な財務パフォーマンスを改善するのに役立ちます。

オペレーショナル・アナリティクスは、医療業務の効率性と有効性の改善に重点を置いています。これには、病院のロジスティクス、サプライチェーン管理、患者の流れ、資源配分に関連するデータの分析が含まれます。さらに、オペレーショナル・アナリティクスは、医療機関がプロセスを合理化し、オペレーショナル・エクセレンスを強化するのに役立ちます。

エンドユーザー別内訳

病院と診療所
金融・保険機関
研究機関

病院と診療所が最大の市場シェア

本レポートでは、エンドユーザー別に市場を詳細に分類・分析している。これには、病院・診療所、金融・保険機関、研究機関が含まれる。それによると、病院と診療所が最大のセグメントを占めている。

病院と診療所は、医療ビッグデータ分析ソリューションの主要なエンドユーザーである。これらの医療機関は、アナリティクスを利用して患者ケアの改善、リソース配分の最適化、業務効率の向上を図っている。このセグメントのアナリティクス・アプリケーションには、臨床意思決定支援、患者転帰分析、集団健康管理などがある。

金融・保険機関は、請求、償還、保険金請求の管理など、医療において重要な役割を担っています。これらの組織はアナリティクスを利用して、リスクを評価し、不正を検出し、医療エコシステム内での正確な財務取引を確保しています。財務分析ツールは、収益サイクルを効果的に管理する上で重要な役割を果たします。

製薬会社、学術機関、研究センターなどの研究機関は、アナリティクスを利用して創薬を増やし、臨床試験を実施し、ヘルスケアのトレンドを分析しています。研究機関は、予測分析や認知分析を含む高度なアナリティクスを利用して、ヘルスケアデータから貴重な洞察を引き出しています。

地域別内訳

北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
ラテンアメリカ

北米が市場をリードし、医療ビッグデータ分析市場の最大シェアを占める

この調査レポートは、北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米を含むすべての主要地域市場の包括的な分析も提供している。同レポートによると、北米が最大の市場シェアを占めたのは、改善された医療インフラ施設が存在するためである。これに伴い、膨大な医療データの管理、患者ケアの改善、コストの最適化を目的としたビッグデータ分析ソリューションの採用が増加しており、市場の成長を促進している。さらに、同地域における厳格なデータセキュリティとプライバシー対策が、市場成長を促している。

欧州は、患者の転帰を測定・改善するためのデータ分析への注目度が高まっていることを背景に、同市場のもう1つの主要地域となっている。さらに、医療の意思決定を強化するための高度なデータ分析に対する需要の高まりが、同地域に明るい市場見通しをもたらしている。

アジア太平洋地域は、研究機関や製薬会社の数が増加しており、市場で強い存在感を維持しています。これに加えて、医療データ分析におけるデータセキュリティとプライバシーに対するニーズの高まりが市場の成長を支えている。さらに、医療施設におけるデータ主導の意思決定への注目が高まっていることも、市場にプラスの影響を与えている。

中東とアフリカは、分析のための貴重なデータを提供する電子カルテ（EHR）の導入が増加していることから、医療ビッグデータ分析市場で成長する可能性を示している。さらに、リスク評価と介入計画のためのデータ分析に対するニーズの高まりが、市場の見通しを明るいものにしている。

中南米地域は、集団健康管理と予防医療への注目が高まっていることから、医療ビッグデータ分析市場が発展していることを示している。これとは別に、電子カルテ（EHR）と遠隔医療の導入が増加していることが、同地域の市場成長を強化している。

医療ビッグデータ分析業界の主要プレイヤー
主要プレーヤーは、電子カルテ（EHR）、医療機器、ウェアラブル、研究データベースなど多様なソースからのデータを統合し、患者の健康と医療業務の包括的なビューを可能にすることに取り組んでいる。これとは別に、企業は機械学習（ML）アルゴリズム、予測モデリング、自然言語処理（NLP）、データ可視化ソフトウェアなどの高度な分析ツールの開発に投資している。これらのツールは、大規模なヘルスケアデータセットを効率的に分析し、実用的な知見を抽出するのに役立つ。さらに、大手企業は、医療従事者が患者の治療について十分な情報に基づいた意思決定を行うのを支援する臨床意思決定支援システムの提供に注力している。これらのシステムは、リアルタイムの洞察、治療の推奨、リスク評価を提供する。

この市場調査レポートは、競合状況の包括的な分析を提供しています。主要企業の詳細なプロフィールも掲載しています。市場の主要企業には以下のような企業があります：

CitiusTech Inc.
コグニザント
コティビティ社
エクスルサービス・ホールディングス
ゲインウェル・テクノロジーズ
ヘルスカタリスト
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
イノバロン
Koninklijke Philips N.V.
マッケソン・コーポレーション
メデアナリティクス社
オプティム社
オラクル・コーポレーション
SAS Institute Inc.
ベラディグム・エルエルシー
ウィプロ・リミテッド

(なお、これは主要プレーヤーの一部であり、完全なリストは報告書に記載されている)

最新ニュース
2021年12月オラクル・コーポレーションは、医療専門家に充実した情報を提供することで医療提供を変革するため、サーナーを買収した。この買収により、オラクルは働き過ぎの医療専門家に、安全なクラウドアプリケーションにハンズフリーの音声インターフェースを介して情報にアクセスできる、使いやすい新世代のデジタルツールを提供することができる。

本レポートで扱う主な質問

1.2023年の医療ビッグデータ分析の世界市場規模は？
2.2024年〜2032年の世界の医療ビッグデータ分析市場の予想成長率は？
3.COVID-19が世界のヘルスケアビッグデータアナリティクス市場に与えた影響は？
4.世界のヘルスケアビッグデータアナリティクス市場を牽引する主要因は？
5.世界のヘルスケアビッグデータアナリティクス市場の構成要素別内訳は？
6.分析タイプに基づく医療ビッグデータアナリティクスの世界市場の内訳は？
7.医療ビッグデータアナリティクスの世界市場の提供モデル別内訳は？
8.ヘルスケアビッグデータアナリティクスの世界市場の用途別内訳は？
9.医療ビッグデータ分析の世界市場のエンドユーザー別の内訳は？
10.医療ビッグデータ分析の世界市場における主要地域は？
11.医療ビッグデータ分析の世界市場における主要プレイヤー/企業は？

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1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Healthcare Big Data Analytics Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Breakup by Component
5.5 Market Breakup by Analytics Type
5.6 Market Breakup by Delivery Model
5.7 Market Breakup by Application
5.8 Market Breakup by End-User
5.9 Market Breakup by Region
5.10 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Service
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Software
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Major Types
6.2.2.1 Electronic Health Record Software
6.2.2.2 Practice Management Software
6.2.2.3 Workforce Management Software
6.2.3 Market Forecast
6.3 Hardware
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Major Types
6.3.2.1 Data Storage
6.3.2.2 Routers
6.3.2.3 Firewalls
6.3.2.4 Virtual Private Networks
6.3.2.5 E-Mail Servers
6.3.2.6 Others
6.3.3 Market Forecast
7 Market Breakup by Analytics Type
7.1 Descriptive Analytics
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Predictive Analytics
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Prescriptive Analytics
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Cognitive Analytics
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Delivery Model
8.1 On-Premise Delivery Model
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 On-Demand Delivery Model
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Application
9.1 Financial Analytics
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Clinical Analytics
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Operational Analytics
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Others
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
10 Market Breakup by End-User
10.1 Hospitals and Clinics
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Finance and Insurance Agencies
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 Research Organizations
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 Market Trends
11.1.2 Market Forecast
11.2 Europe
11.2.1 Market Trends
11.2.2 Market Forecast
11.3 Asia Pacific
11.3.1 Market Trends
11.3.2 Market Forecast
11.4 Middle East and Africa
11.4.1 Market Trends
11.4.2 Market Forecast
11.5 Latin America
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porter’s Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 CitiusTech Inc.
16.3.2 Cognizant
16.3.3 Cotiviti, Inc.
16.3.4 ExlService Holdings, Inc.
16.3.5 Gainwell Technologies LLC
16.3.6 Health Catalyst
16.3.7 Hewlett Packard Enterprise Development LP
16.3.8 Inovalon
16.3.9 Koninklijke Philips N.V.
16.3.10 McKesson Corporation
16.3.11 MedeAnalytics, Inc.
16.3.12 Optum, Inc.
16.3.13 Oracle Corporation
16.3.14 SAS Institute Inc.
16.3.15 Veradigm LLC
16.3.16 Wipro Limited
List of Figures
Figure 1: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Major Drivers and Challenges
Figure 2: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Billion US$), 2018-2023
Figure 3: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by Component (in %), 2023
Figure 4: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by Analytics Type (in %), 2023
Figure 5: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by Delivery Model (in %), 2023
Figure 6: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by Application (in %), 2023
Figure 7: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by End-User (in %), 2023
Figure 8: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Breakup by Region (in %), 2023
Figure 9: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Billion US$), 2024-2032
Figure 10: Global: Healthcare Big Data Analytics Industry: SWOT Analysis
Figure 11: Global: Healthcare Big Data Analytics Industry: Value Chain Analysis
Figure 12: Global: Healthcare Big Data Analytics Industry: Porter’s Five Forces Analysis
Figure 13: Global: Healthcare Big Data Analytics (Services) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 14: Global: Healthcare Big Data Analytics (Services) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 15: Global: Healthcare Big Data Analytics (Software) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 16: Global: Healthcare Big Data Analytics (Software) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 17: Global: Healthcare Big Data Analytics (Hardware) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 18: Global: Healthcare Big Data Analytics (Hardware) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 19: Global: Healthcare Big Data Analytics (Descriptive Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 20: Global: Healthcare Big Data Analytics (Descriptive Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 21: Global: Healthcare Big Data Analytics (Predictive Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 22: Global: Healthcare Big Data Analytics (Predictive Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 23: Global: Healthcare Big Data Analytics (Prescriptive Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 24: Global: Healthcare Big Data Analytics (Prescriptive Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 25: Global: Healthcare Big Data Analytics (Cognitive Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 26: Global: Healthcare Big Data Analytics (Cognitive Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 27: Global: Healthcare Big Data Analytics (On-Premise Delivery Model) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 28: Global: Healthcare Big Data Analytics (On-Premise Delivery Model) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 29: Global: Healthcare Big Data Analytics (On-Demand Delivery Model) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 30: Global: Healthcare Big Data Analytics (On-Demand Delivery Model) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 31: Global: Healthcare Big Data Analytics (Financial Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 32: Global: Healthcare Big Data Analytics (Financial Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 33: Global: Healthcare Big Data Analytics (Clinical Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 34: Global: Healthcare Big Data Analytics (Clinical Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 35: Global: Healthcare Big Data Analytics (Operational Analytics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 36: Global: Healthcare Big Data Analytics (Operational Analytics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 37: Global: Healthcare Big Data Analytics (Other Applications) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 38: Global: Healthcare Big Data Analytics (Other Applications) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 39: Global: Healthcare Big Data Analytics (Hospitals and Clinics) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 40: Global: Healthcare Big Data Analytics (Hospitals and Clinics) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 41: Global: Healthcare Big Data Analytics (Finance and Insurance Agencies) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 42: Global: Healthcare Big Data Analytics (Finance and Insurance Agencies) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 43: Global: Healthcare Big Data Analytics (Research Organizations) Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 44: Global: Healthcare Big Data Analytics (Research Organizations) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 45: North America: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 46: North America: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 47: Europe: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 48: Europe: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 49: Asia Pacific: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 50: Asia Pacific: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 51: Middle East and Africa: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 52: Middle East and Africa: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
Figure 53: Latin America: Healthcare Big Data Analytics Market: Sales Value (in Million US$), 2018 & 2023
Figure 54: Latin America: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2024-2032
List of Tables
Table 1: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Key Industry Highlights, 2023 & 2032
Table 2: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by Component (in Million US$), 2024-2032
Table 3: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by Analytics Type (in Million US$), 2024-2032
Table 4: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by Delivery Model (in Million US$), 2024-2032
Table 5: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by Application (in Million US$), 2024-2032
Table 6: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by End-User (in Million US$), 2024-2032
Table 7: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Forecast: Breakup by Region (in Million US$), 2024-2032
Table 8: Global: Healthcare Big Data Analytics Market Structure
Table 9: Global: Healthcare Big Data Analytics Market: Key Players

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Table of Contents

Summary

The global healthcare big data analytics market size reached US$ 41.8 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 118.2 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 11.9% during 2024-2032. The market is experiencing steady growth driven by the growing focus on enhanced patient care and outcomes, rising data volume through electronic health records (EHRs), medical imaging, and genomic data, and integration of advanced technologies to streamline healthcare operations.

Healthcare Big Data Analytics Market Analysis:
Market Growth and Size: The market is witnessing strong growth, driven by the increasing volume of healthcare data, along with the growing demand for data-driven insights.
Technological Advancements: Innovations, such as artificial intelligence (AI)-powered diagnostics and predictive analytics, for personalized recommendations. Moreover, cloud computing and big data platforms are enabling more efficient data storage and processing.
Industry Applications: Healthcare big data analytics finds applications in clinical decision support, pharmaceutical research, population health management, and telemedicine. It also aids in disease tracking, treatment personalization, and improving patient outcomes.
Geographical Trends: North America leads the market, driven by stringent data security and privacy measures. However, Asia Pacific is emerging as a fast-growing market due to the rising focus on data-driven decision-making in healthcare facilities.
Competitive Landscape: Key players are working on integrating data from diverse sources, including electronic health records (EHRs), medical devices, wearables, and research databases, to enable a comprehensive view of patient health and healthcare operations.
Challenges and Opportunities: While the market faces challenges, such as data security and privacy concerns, it also encounters opportunities in utilizing data for personalized medicine.
Future Outlook: The future of the healthcare big data analytics market looks promising, with the increasing adoption of advanced technologies. Additionally, the rising focus on population health management is projected to bolster the market growth.
Healthcare Big Data Analytics Market Trends:
Increasing data volume

The healthcare industry is experiencing a huge volume of data generation. This includes electronic health records (EHRs), medical imaging, and genomic data. There is an increase in the adoption of wearable devices that also generate large amounts of data. Besides this, traditional methods of analyzing data are insufficient. In addition, healthcare organizations are recognizing the need to utilize big data analytics to improve patient care, enhance operational efficiency, and make informed decisions. Moreover, advanced analytics tools and techniques can process and analyze large datasets quickly and extract valuable insights relating to clinical decisions, identify trends, and optimize resource allocation. Apart from this, predictive analytics can help hospitals forecast patient admissions, allowing for improved staff scheduling and resource management. Furthermore, large hospitals and healthcare organizations are handling massive amounts of data daily, including administrative, financial, and operational data. In line with this, the rising focus on evidence-based decision-making in healthcare is contributing to the growth of the market.

Integration of advanced technologies

Integration of advanced technologies, such as machine learning (ML), artificial intelligence (AI), blockchain, natural language processing (NLP), robotics and telemedicine, and cloud computing, to streamline healthcare operations is impelling the market growth. In addition, ML algorithms can identify patterns in medical data that might not be noticeable to human analysts. Moreover, AI-powered chatbots and virtual assistants are improving patient engagement and delivering personalized health recommendations. AI-driven image analysis can detect anomalies in medical images with high accuracy, aiding radiologists in diagnosing conditions like cancer or fractures. Besides this, NLP algorithms are used to extract valuable information from unstructured healthcare data, such as clinical notes, medical literature, and patient narratives. This technology allows for the automated processing of textual data, making it easier to incorporate narrative data into analytics. Furthermore, blockchain technology assists in enhancing the security and integrity of healthcare data. It provides a secure ledger for health records, ensuring that patient data remains tamper-proof and accessible only to authorized parties.

Increasing focus on enhanced patient outcomes

The rising focus on enhanced patient care and outcomes is bolstering the growth of the market. In line with this, there is an increase in the demand for value-based care, as it focuses on achieving improved patient outcomes while controlling costs. Moreover, healthcare organizations are increasingly being reimbursed based on the quality of care delivered, rather than the volume of services provided. Besides this, big data analytics allows healthcare organizations to track patient outcomes, monitor adherence to treatment plans, and identify interventions that improve quality and reduce costs. It also helps in population health management by segmenting patient populations and tailoring interventions to specific groups. Furthermore, healthcare big data analytics enables healthcare providers to make informed decisions based on a wealth of patient data. These data analytics solutions assist in analyzing historical patient data, treatment efficacy, and clinical pathways and allow providers to identify the most effective treatments and interventions.

Healthcare Big Data Analytics Industry Segmentation:
IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the market, along with forecasts at the global and regional levels for 2024-2032. Our report has categorized the market based on component, analytics type, delivery model, application, and end-user.

Breakup by Component:

Services
Software
Electronic Health Record Software
Practice Management
Workforce Management
Hardware
Data Storage
Routers
Firewalls
Virtual Private Networks
E-Mail Servers
Others

Service accounts for the majority of the market share

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the component. This includes service, software (electronic health record software, practice management software, and workforce management software), and hardware (data storage, routers, firewalls, virtual private networks, e-mail servers, and others). According to the report, service represented the largest segment.

Service includes consulting, implementation, maintenance, and support. In addition, consulting services involve assisting healthcare organizations in defining their data analytics strategies, selecting appropriate tools, and optimizing data workflows. Besides this, implementation services focus on the actual deployment of data analytics solutions, including software integration and customization. Furthermore, maintenance and support services ensure the continued operation and performance of data analytics systems.

Software encompasses a wide range of applications, including data analytics platforms, business intelligence tools, and data visualization software. Data analytics platforms benefit in facilitating data processing, analysis, and reporting. Moreover, business intelligence tools enable users to create dashboards and reports for data-driven decision-making. Besides this, data visualization software helps in presenting complex healthcare data in a visually understandable format, aiding in insights discovery.

Hardware includes the physical infrastructure required for data storage and processing. It involves servers, storage systems, and network equipment that support the storage and retrieval of vast healthcare datasets. High-performance computing (HPC) clusters and cloud infrastructure are often used to handle the computational demands of big data analytics.

Breakup by Analytics Type:

Descriptive Analytics
Predictive Analytics
Prescriptive Analytics
Cognitive Analytics

Descriptive analytics holds the largest market share

A detailed breakup and analysis of the market based on the analytics type have also been provided in the report. This includes descriptive analytics, predictive analytics, prescriptive analytics, and cognitive analytics. According to the report, descriptive analytics accounted for the largest market share.

Descriptive analytics involves the examination of historical healthcare data to understand past trends and events. It provides a foundational understanding about patient demographics, treatment outcomes, and resource utilization. Descriptive analytics is widely used for reporting and creating visualizations to communicate insights effectively.

Predictive analytics focuses on forecasting future healthcare events or outcomes based on historical data and statistical modeling. It enables healthcare providers to anticipate patient needs, disease outbreaks, and demands of healthcare resources. Predictive analytics is essential for early disease detection and risk assessment, aiding in preventive care and optimized resource allocation.

Prescriptive analytics goes beyond predicting future events to provide actionable recommendations and solutions. In line with this, it helps healthcare organizations make informed decisions by suggesting suitable courses of action to achieve desired outcomes.

Cognitive analytics combines advanced technologies like artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) to mimic human thought processes. It can interpret unstructured healthcare data, such as physician notes and patient narratives, to derive insights. Cognitive analytics is used for complex tasks like medical image analysis, clinical decision support, and sentiment analysis of patient feedback.

Breakup by Delivery Model:

On-Premise Delivery Model
On-Demand Delivery Model

On-demand delivery model represents the leading market segment

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the delivery model. This includes on-premise delivery model and on-demand delivery model. According to the report, on-demand delivery model represented the largest segment.

On-demand delivery model involves the use of cloud computing infrastructure and services to store, process, and analyze healthcare data. It allows healthcare organizations to access data analytics tools and platforms remotely over the internet, eliminating the need for extensive on-site hardware and software. Cloud-based solutions offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness, as healthcare providers can pay for services on a subscription or usage basis.

On-premise delivery model, also known as traditional delivery model, involves the installation and maintenance of data analytics software and infrastructure within the physical premises of a healthcare facility. It allows healthcare organizations to have complete control over their data and analytics systems, ensuring data security and compliance with regulatory requirements. On-premise solutions are suitable for organizations with strict data governance policies or specific security concerns.

Breakup by Application:

Financial Analytics
Clinical Analytics
Operational Analytics
Others

Clinical analytics exhibits a clear dominance in the market

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the application. This includes financial analytics, clinical analytics, operational analytics, and others. According to the report, clinical analytics represented the largest segment.

Clinical analytics involves the analysis of healthcare data related to patient care and treatment. It includes the examination of electronic health records (EHRs), medical images, lab results, and patient demographics to improve clinical decision-making. Clinical analytics plays a crucial role in early disease detection, treatment optimization, and personalized medicine.

Financial analytics in healthcare focuses on the management and optimization of financial resources within healthcare organizations. It includes budgeting, revenue cycle management, claims processing, and cost containment. Financial analytics helps healthcare providers maximize revenue, reduce costs, and improve overall financial performance.

Operational analytics focuses on improving the efficiency and effectiveness of healthcare operations. It includes the analysis of data related to hospital logistics, supply chain management, patient flow, and resource allocation. Furthermore, operational analytics helps healthcare organizations streamline processes and enhance operational excellence.

Breakup by End-User:

Hospitals and Clinics
Finance and Insurance Agencies
Research Organizations

Hospitals and clinics represent the biggest market share

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the end-user. This includes hospitals and clinics, finance and insurance agencies, and research organizations. According to the report, hospitals and clinics represented the largest segment.

Hospitals and clinics are primary end users of healthcare big data analytics solutions. Healthcare providers in these settings use analytics to improve patient care, optimize resource allocation, and enhance operational efficiency. Analytics applications in this segment include clinical decision support, patient outcomes analysis, and population health management.

Finance and insurance agencies play a vital role in healthcare, managing billing, reimbursement, and insurance claims. These organizations use analytics to assess risk, detect fraud, and ensure accurate financial transactions within the healthcare ecosystem. Financial analytics tools play a crucial role in managing revenue cycles effectively.

Research organizations, including pharmaceutical companies, academic institutions, and research centers, use analytics to increase drug discovery, conduct clinical trials, and analyze healthcare trends. Research organizations rely on advanced analytics, including predictive and cognitive analytics, to extract valuable insights from healthcare data.

Breakup by Region:

North America
Europe
Asia Pacific
Middle East and Africa
Latin America

North America leads the market, accounting for the largest healthcare big data analytics market share

The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America, Europe, Asia Pacific, Middle East and Africa, and Latin America. According to the report, North America accounted for the largest market share due to the presence of improved healthcare infrastructure facilities. In line with this, the rising adoption of big data analytics solutions to manage vast healthcare data, improve patient care, and optimize costs is propelling the market growth. Furthermore, stringent data security and privacy measures in the region are impelling the market growth.

Europe stands as another key region in the market, driven by the increasing focus on data analytics to measure and improve patient outcomes. In addition, the growing demand for advanced data analytics for enhanced healthcare decision-making is offering a positive market outlook in the region.

Asia Pacific maintains a strong presence in the market, with the rising number of research institutions and pharmaceutical companies. Besides this, the increasing need for data security and privacy in healthcare data analytics is supporting the growth of the market. Moreover, the growing focus on data-driven decision-making in healthcare facilities is positively influencing the market.

The Middle East and Africa exhibit growing potential in the healthcare big data analytics market on account of the rising adoption of electronic health records (EHRs), which provide valuable data for analysis. In addition, the growing need for data analytics for risk assessment and intervention planning is offering a positive market outlook.

Latin America region shows a developing market for healthcare big data analytics due to the increasing focus on population health management and preventive care. Apart from this, the rising adoption of electronic health records (EHRs) and telemedicine is strengthening the market growth in the region.

Leading Key Players in the Healthcare Big Data Analytics Industry:
Key players are working on integrating data from diverse sources, including electronic health records (EHRs), medical devices, wearables, and research databases, to enable a comprehensive view of patient health and healthcare operations. Apart from this, companies are investing in the development of advanced analytics tools, including machine learning (ML) algorithms, predictive modeling, natural language processing (NLP), and data visualization software. These tools help in analyzing large healthcare datasets efficiently and extracting actionable insights. Moreover, major players are focusing on providing clinical decision support systems that assist healthcare professionals in making informed decisions about patient care. These systems offer real-time insights, treatment recommendations, and risk assessments.

The market research report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include:

CitiusTech Inc.
Cognizant
Cotiviti, Inc.
ExlService Holdings, Inc.
Gainwell Technologies LLC
Health Catalyst
Hewlett Packard Enterprise Development LP
Inovalon
Koninklijke Philips N.V.
McKesson Corporation
MedeAnalytics, Inc.
Optum, Inc.
Oracle Corporation
SAS Institute Inc.
Veradigm LLC
Wipro Limited

(Please note that this is only a partial list of the key players, and the complete list is provided in the report.)

Latest News:
December, 2021: Oracle Corporation acquired Cerner to transform healthcare delivery by providing medical professionals with enhanced information. With this acquisition, Oracle can provide overworked medical professionals with a new generation of easier-to-use digital tools that enable access to information via a hands-free voice interface to secure cloud applications.

Key Questions Answered in This Report

1. What was the size of the global healthcare big data analytics market in 2023?
2. What is the expected growth rate of the global healthcare big data analytics market during 2024-2032?
3. What has been the impact of COVID-19 on the global healthcare big data analytics market?
4. What are the key factors driving the global healthcare big data analytics market?
5. What is the breakup of the global healthcare big data analytics market based on the component?
6. What is the breakup of the global healthcare big data analytics market based on the analytics type?
7. What is the breakup of the global healthcare big data analytics market based on the delivery model?
8. What is the breakup of the global healthcare big data analytics market based on the application?
9. What is the breakup of the global healthcare big data analytics market based on the end-user?
10. What are the key regions in the global healthcare big data analytics market?
11. Who are the key players/companies in the global healthcare big data analytics market?

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