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サービスとしてのデータ(Data as a Service)市場:企業毎、産業毎、公共・政府行政のDaaSアプリケーションとサービス毎 2021-2026年


Data as a Service Market by Enterprise, Industrial, Public, and Government Data Applications and Services 2021 – 2026

概要 この「Data as a Service」市場レポートでは、DaaSに関する技術、企業、戦略、ソリューションなどを評価しています。このレポートでは、企業が自社のデータ、他社のデータ、そしてその両方を組み合わせ... もっと見る

 

 

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Mind Commerce
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2021年7月30日 US$2,500
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319 英語

 

サマリー

概要

この「Data as a Service」市場レポートでは、DaaSに関する技術、企業、戦略、ソリューションなどを評価しています。このレポートでは、企業が自社のデータ、他社のデータ、そしてその両方を組み合わせて利用するビジネスチャンスを評価しています。また、サードパーティが提供するさまざまなDaaSを通じて、企業が自社のデータを収益化する機会についても分析しています。レポートでは、主要な産業分野におけるDaaSの機会と、新たなデータマネタイズの将来的な見通しを評価しています。予測では、2021年から2026年までのセクター別、データ収集別、ソース別、構造別の世界および地域別の予測を掲載しています。

セレクトレポートの調査結果

  • 北米と西欧は、DaaSの2大地域市場である。
  • IoT DaaSは、非IoT DaaSの約3倍のスピードで成長しており、そのストリーミングデータの多くは
  • 構造化データ市場は非構造化データ市場を上回っているが、今後は非構造化データ市場が構造化データ市場を追い越すだろう
  • マシンソースのデータは、主にIoTアプリやサービスによって、非マシンデータの2倍の速さで成長しています。
  • サービスとしてのアナリティクスは最大の機会であり、2026年まで最も急速に成長している分野の一つでもある
  • DaaS市場は、エッジ・コンピューティングとリアルタイム・データ・アナリティクスによって、使用量と収益の両方が大きく伸びるだろう
  • 企業のデータ・シンジケーションがDaaSの成長の大きな原動力となるが、データ・セキュリティとプライバシーに関する課題が拡大を制限するだろう

データはそれだけでは意味がありません。データを管理し、情報として有用な形で提供する必要があります。Data as a Service(DaaS)は、データを有用な情報に変換するサービスモデルである。DaaSは、従来のSaaS(Software as a Service)、PaaS(Platform as a Service)、IaaS(Infrastructure as a Service)の3つの水平軸を含む、XaaS(Everything as a Service)と呼ばれるクラウドコンピューティングベースのサービスモデルの一部である。XaaSは、従来のSaaS(Software as Service)、PaaS(Platform as Service)、IaaS(Infrastructure as Service)の3つの水平軸に加え、これら3つの軸が交差し、さまざまな水平軸や垂直軸から価値を引き出します。

市場ではかなりの競争が行われており、様々なレベルで行われており、ベンダーによって機能が大きく異なります。このため、企業は混乱し、2社以上のプロバイダーを選択することが多くなっています。企業がDaaSモデルを導入する際の障壁としては、セキュリティへの懸念、信頼性、規制、ベンダーロックイン/相互運用性、IT管理のオーバーヘッド、その他のコストなどが挙げられる。

しかし、DaaSを導入する理由は、その懸念をはるかに上回るものであり、特にIoTデータに関しては、保存、処理、配信のための柔軟でスケーラブルなプラットフォームが必要となります。特にIoTデータについては、保存、処理、配信のための柔軟でスケーラブルなプラットフォームが必要とされており、企業は、マシンが生成したIoTデータに対してDaaSを導入する可能性が、企業内のリポジトリやデータレイクにある静的なデータよりも5倍高いと考えられています。DaaS市場では、スタティックデータとダイナミックデータの両方をサポートする必要がありますが、特にエッジコンピューティングが実装され、リアルタイムデータが利用できるようになると、後者のメリットが大きくなります。

また、(1)自社データ、(2)他社データ、(3)公共データ、あるいはこれらの組み合わせなど、さまざまな種類のデータを組み合わせて利用するソリューションがあることを知らない企業も意外に多い。そのため、Data as a Serviceの導入を検討している企業の中にも、混乱しているところがあることは、本レポートの発行者にとって驚くべきことではありませんでした。

DaaSのもう一つの重要な機会分野は、企業のデータシンジケーションであり、様々な規模の企業が自社のデータをシンジケート(共有、収益化など)する機会である。これはData as a Service市場全体にとっても大きなチャンスの一つです。しかし、核となる導入障壁の他にも、具体的なセキュリティ、プライバシー、管理責任などの課題が残されています。

Data as a Serviceの市場区分

Data as a Service市場は、データ構造別に「構造化データ」と「非構造化データ」に大別され、後者は常にビッグデータ技術を必要とし、前者はデータ量や速度など構造以外の要因により同じツールや技術を必要とする場合が多い。

また、Data as a Service市場は、公共データ、ビジネスデータ、政府データなどの分野別に分類されています。

公共データは、通信・インターネットデータ(放送メディア、ソーシャルメディア、テキスト、音声、ビデオ・画像の共有など)、政府の追跡データ(車や家の所有権、免許、道路利用を含む公共資源の利用などの公的記録)、ユーザー生成データ(車の使用状況、家電製品のデータなど、匿名化されているかどうかにかかわらず公開されている消費者や企業のデータ)、その他のデータのカテゴリーで構成されています。

ビジネスデータは、様々な産業分野のエンタープライズデータとインダストリアルデータで構成されています。これらのデータは、様々なビジネス関連の活動から得られます。これらのデータには、静的なものやデータ・レイクに保存されているものがあります。これらのデータの中には、リアルタイムで生成・利用されるものもあります。

政府データとは、政府サービス局(GSA)、必要不可欠なサービス(公共の安全など)、軍、国土安全保障など、政府が自ら収集するデータのことです。これは、政府が特定の公共データ(高速道路の利用状況など)を収集することと混同されるものではありません。

Data as a Service市場は、ソースタイプ別にも分けられています。すべてのソースとソースタイプを特定することは非常に困難であるため、筆者はソースを機械データ(家電製品、車両(自動車、トラック、飛行機、列車、船舶など)、ロボット、産業機器など)と非機械データ(人のメールや会話などを含むその他のすべてのデータ、人が収集した企業データなど)に大別している。

なお、DaaSには、インターネットに接続されていない機械(ジェットエンジンなど)から得られるデータも含まれており、IoT(Internet of Things)による収集・中継・フィードバックループの機会がなければ、その有用性は限られたものになってしまいます。そこで筆者は、Data as a Service市場をデータ収集タイプ別に、IoT DaaSデータとNon-IoT DaaSデータに分けている。IoTを使用していない機械データは、定義上、ストリーミングデータにはならず、リアルタイム分析もできない。

この調査では、以下を含む前述のDaaS市場のすべてのセグメントを対象としています。

  • セクター別のDaaS。公共、企業、政府のデータ
  • データ収集タイプ別のDaaS。IoTデータとNon-IoTデータ
  • データソースタイプ別のDaaS。マシンデータとノンマシンデータ
  • データ構造タイプ別のDaaS。構造化データと非構造化データ

また、全体的な観点から、データには3つのコアタイプがあることも重要です。

  • 生データです。これは、変更されていない状態のデータです。操作されていませんが、フォーマットされている場合があります。
  • メタデータです。これは、データに関するデータです。メタデータは、Raw(生)、Machine(機械)、Business(ビジネス)など、データの属性/カテゴリーを定義する。
  • 付加価値のあるデータ。これは、何らかの付加価値をつけることを意図して変更/操作されたデータです。

ビッグデータ・アナリティクスに加えて、人工知能(AI)を活用してデータを有用な情報に変換するアプローチもあります。AIの有用な手法の1つに機械学習がありますが、これは付加価値のあるデータをさらに実用的な意思決定に変換する可能性があります。ビッグデータやIoTにおけるAIの活用については、「ビッグデータ・アナリティクスとIoTにおける人工知能」をはじめとするさまざまなレポートで取り上げています。Data Capture, Information, and Decision Support Servicesの市場 2021 to 2026.Data as a Service市場の重要な成長分野の1つは、AIを活用して付加価値のあるデータを「Decisions as a Service」モデルで提供することです。

レポートに登場する企業

  • 1010データ
  • 3i データスクレイピング
  • アクセンチュアPLC
  • アクティフィオ
  • アクシオム社
  • アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド
  • Alteryx Ltd.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • アパレオマーケットプレイス
  • Appier.com
  • AtScale Inc.
  • ブルームバーグ・ファイナンス L.P.
  • シスコシステムズ社
  • クリックフォックス
  • コラムテクノロジー
  • comScore Inc.
  • コンチネンタル
  • コリオリの技術
  • コーポレート360
  • Crunchbase, Inc.
  • CTERA
  • データレイク
  • Datasift Inc.
  • データスタックス社
  • ダウエックスシステムズ
  • DC Frontiers Pte.Ltd.
  • デル・EMC
  • デマンドベース(Whotoo
  • デノド・テクノロジーズ
  • Dow Jones & Company, Inc.
  • ドレミオ
  • EMCコーポレーション
  • Equifax, Inc.
  • ESRI, Inc.
  • エクスペリアンplc
  • Facebook, Inc.
  • ファクティバ
  • 私は
  • FirstRain, Inc.
  • GE Predix
  • ゲットシックスグループ
  • Gigaspaces
  • Google Inc.
  • Guavus Inc.
  • ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
  • HGデータカンパニー
  • 日立データシステムズ
  • フーバーԅの
  • Hortonworks
  • IBM Corporation
  • IHS株式会社
  • インフォキンプス
  • インフォジックス社。
  • インフォマティカ株式会社
  • 株式会社インフォメーションビルダーズ
  • インフォメーション・リソース社
  • インフォシス
  • インテル
  • インターコンチネンタル・エクスチェンジ・インク
  • インテュイット
  • イオタ財団
  • Ipedo
  • IQMコーポレーション
  • K2View
  • KBCグローバル
  • LexisNexisグループ
  • リンクトイン株式会社
  • MapR Technologies Inc.
  • MariaDB
  • マスターカード・アドバイザーズ
  • マイクロソフト株式会社
  • マイティー・アイ社
  • Mindtree
  • モバイルワラ
  • ムーディーズ・コーポレーション
  • モーニングスター社
  • Nielsen Holdings Plc
  • オペラソリューションズLLC
  • Optum, Inc,
  • 米国オラクル社
  • Pentaho
  • PlaceIQ, Inc.
  • Protel I/O
  • Qlik Technologies Inc.
  • Qubole
  • クエスト・ソフトウェア
  • ラックスペース
  • レッドハット
  • セールスフォース・ドットコム
  • SAP SE
  • SAS Institute
  • SiteMinder Exchange
  • SlamData。
  • SMARTe Inc.
  • スナップロジック
  • スナップショット(オンデマンド
  • スノーフレークコンピューティング
  • Splunk
  • Talend
  • テラデータ
  • テルビーン
  • テラコッタ
  • ダン&ブラッドストリート・コーポレーション
  • The Weather Company, LLC
  • トムソン・ロイター社
  • ThoughtSpot Inc.
  • TIBCOソフトウェア株式会社
  • トレサタ
  • Twitter, Inc.
  • 都市のマッピング
  • Verizon Communications, Inc.
  • ワイザーズ・インフォメーション・リミテッド
  • ウォルターズ・クルーワー N.V
  • ワークデイ
  • Xignite
  • ZertoZerto

 



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目次

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1.0 エグゼクティブサマリー
1.1 データ・アズ・ア・サービスの世界市場
1.2 データタイプ別DaaS市場
1.3 DaaSの地域別市場
2.0 データアズアサービス技術
2.1 クラウドコンピューティングとDaaS
2.2 データベースのアプローチとソリューション
2.2.1 リレーショナルデータベース管理システム
2.2.2 NoSQL
2.2.3 Hadoop
2.2.4 ハイパフォーマンスコンピューティングクラスター
2.2.5 OpenStack
2.3 DaaSとXaaSのエコシステム
2.4 オープンデータセンターアライアンス
2.5 水平方向による市場規模の把握
3.0 データ・アズ・ア・サービス市場のメリット、ユースケース、フレームワーク
3.1 データ・アズ・ア・サービスのメリット
3.2 Data-as-a-Serviceに関連する批判
3.3 ユースケース
3.4 サービスとしてのデータの価格モデル
3.5 DaaSに使用されるツール
4.0 データ・アズ・ア・サービスの市場
4.1 市場の概要
4.1.1 Data as a Serviceの概要
4.1.2 データの構造
4.1.3 専門性
4.1.4 DaaSのベンダー
4.2 ベンダーの分析と今後の展望
4.2.1 大規模ベンダ
4.2.2 中規模ベンダ
4.2.3 小規模ベンダ
4.2.4 市場のサイジング
4.3 データアズアサービスの市場ドライバーと制約条件
4.3.1 データ・アズ・ア・サービスの市場ドライバー
4.3.1.1 ビジネス・インテリジェンスとDaaSの統合
4.3.1.2 クラウドを活用したDaaSの実現
4.3.1.3 XaaSがDaaSを促進する
4.3.2 データ・アズ・ア・サービス市場の制約条件
4.3.2.1 データ統合の必要性
4.3.2.2 Data-as-a-Serviceの統合に関する課題
4.4 DaaS導入への障壁と課題
4.4.1 変化を好まない企業
4.4.2 データ・セキュリティの責任の外部化
4.4.3 セキュリティへの懸念
4.4.4 サイバー攻撃
4.4.5 不明瞭な契約書
4.4.6 複雑さが抑止力になる
4.4.7 クラウドの相互運用性の欠如
4.4.8 サービスプロバイダーの監査への抵抗
4.4.9 サードパーティ・プロバイダの有効性
4.4.10 コストのかからないシステムとデータの移動はない
4.4.11 パブリック・クラウドにおける統合機能の欠如=機能低下
4.5 市場シェアと地域的影響力
4.6 DaaSベンダーの分析
4.6.1 プレーヤーの戦略的分析
4.6.2 1010データ
4.6.3 3iデータ・スクレイピング
4.6.4 アクセンチュアPLC
4.6.5 アクティフィオ
4.6.6 Acxiom Corporation
4.6.7 Alteryx Ltd.
4.6.8 Amazon Web Services, Inc.
4.6.9 アパレオマーケットプレイス
4.6.10 アピア
4.6.11 株式会社アットスケール(AtScale Inc.
4.6.12 ブルームバーグ・ファイナンス L.P.
4.6.13 カゼナ株式会社
4.6.14 シスコシステムズ株式会社
4.6.15 クリックフォックス
4.6.16 コラムテクノロジー
4.6.17 コムズコア・インク
4.6.18 コンチネンタルvアナリティクス
4.6.19 コリオリ・テクノロジーズ
4.6.20 コーポレート360
4.6.21 Crunchbase Inc.
4.6.22 CTERA
4.6.23 データメール
4.6.24 データシフト・インク
4.6.25 データスタックス株式会社
4.6.26 ダウェックス・システムズ
4.6.27 DC Frontiers Pte.Ltd.
4.6.28 デル・イーエムシー
4.6.29 デマンドベース(Whotoo)
4.6.30 デノド・テクノロジーズ
4.6.31 Dow Jones & Company, Inc.
4.6.32 ドレミオ
4.6.33 Equifax, Inc.
4.6.34 ESRI, Inc.
4.6.35 エクスペリアン
4.6.36 Facebook Inc.
4.6.37 ファクティバ
4.6.38 FICO
4.6.39 GEプレディックス
4.6.40 ゲッツィックス・グループ
4.6.41 GigaSpaces
4.6.42 グーグル・インク
4.6.43 グアバス・インク
4.6.44 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
4.6.45 HGデータ社
4.6.46 日立データシステムズ
4.6.47 フーバー
4.6.48 ホートンワークス
4.6.49 IBMコーポレーション
4.6.50 株式会社IHS
4.6.51 インフォシンプス
4.6.52 インフォジックス株式会社
4.6.53 インフォマティカ株式会社
4.6.54 株式会社インフォメーションビルダーズ
4.6.55 インフォメーション・リソーシズ, Inc.
4.6.56 インフォシス
4.6.57 インテル
4.6.58 インターコンチネンタル・エクスチェンジ・インク
4.6.59 インテュイット
4.6.60 IOTAファウンデーション
4.6.61 株式会社アイキューエム
4.6.62 K2View
4.6.63 KBCグローバル
4.6.64 LexisNexisグループ
4.6.65 リンクトイン株式会社
4.6.66 MapR Technologies Inc.
4.6.67 MariaDB
4.6.68 マスターカード・アドバイザーズ
4.6.69 マイクロソフト株式会社
4.6.70 マイティ・エーアイ社(Mighty AI, Inc.
4.6.71 マインドツリー
4.6.72 モバイルワラ
4.6.73 ムーディ%スコーポレーション
4.6.74 モーニングスター株式会社
4.6.75 ニールセン・ホールディングス・ピーエルシー
4.6.76 オペラ・ソリューションズLLC
4.6.77 Optum Inc.
4.6.78 オラクル・コーポレーション
4.6.79 ペンタホ
4.6.80 PlaceIQ Inc.
4.6.81 プロテルI/O
4.6.82 クリックテクノロジーズ株式会社
4.6.83 Qubole
4.6.84 クエスト・ソフトウェア
4.6.85 ラックスペース
4.6.86 レッドハット
4.6.87 セールスフォース・ドットコム
4.6.88 SAP SE
4.6.89 SAS Institute
4.6.90 SiteMinder Exchange
4.6.91 スラムデータ
4.6.92 SMARTe Inc.
4.6.93 スナップロジック
4.6.94 スナップショット
4.6.95 スノーフレークコンピューティング
4.6.96 スプランク
4.6.97 タレンド
4.6.98 テラデータ
4.6.99 Terbine
4.6.100 Terracotta
4.6.101 ダン&ブラッドストリート・コーポレーション
4.6.102 ザ・ウェザー・カンパニー・エルエルシー
4.6.103 トムソン・ロイター・コーポレーション
4.6.104 ThoughtSpot Inc.
4.6.105 TIBCO Software Inc.
4.6.106 トレサタ
4.6.107 Twitter, Inc.
4.6.108 アーバン・マッピング
4.6.109 ワイザーズ・インフォメーション・リミテッド
4.6.110 ウォルターズ・クルーワー N.V.
4.6.111 ワークデイ
4.6.112 ジグナイト
4.6.113 ゼルト
5.0 データアズアサービス戦略
5.1 一般的な戦略
5.1.1 段階的なデータフォーカス
5.1.2 バリューベースの価格設定
5.1.3 オープンな開発環境
5.2 新たな市場機会に対する戦略
5.2.1 通信サービス事業者とDaaS
5.2.1.1 サービス・エコシステムとプラットフォーム
5.2.1.2 マッシュアップのための複数ソースの統合
5.2.1.3 プルーフポイントとしての付加価値サービスの開発
5.2.1.4 競合他社を含むすべての企業へのオープンアクセス
5.2.2 モノのインターネットとデータ・アズ・ア・サービス
5.2.2.1 Data as a ServiceはIoTと相性が良い
5.2.2.2 DaaSにおけるIoTマネジメント
5.2.2.3 DaaSのためのIoTデータの統合
5.2.2.4 IoT Data as a Serviceにはデータメディエーションが必要
5.2.3 エッジネットワークとData as a Service
5.2.3.1 モバイルエッジコンピューティング
5.2.3.2 エッジからのデータ:MECとData as a Service
5.3 サービス・プロバイダーの戦略
5.3.1 通信ネットワーク事業者
5.3.2 データセンター事業者
5.3.3 マネージドサービスプロバイダー
5.4 インフラストラクチャ・プロバイダの戦略
5.4.1 新しいビジネスモデルの実現
5.5 アプリケーション開発者の戦略
6.0 Data as a Service アプリケーション
6.1 ビジネスインテリジェンス
6.2 開発環境
6.3 ベリフィケーションとオーソリゼーション
6.4 レポートと分析
6.5 ヘルスケアにおけるDaaS
6.6 DaaSとウェアラブル・テクノロジー
6.7 政府機関におけるDaaS
6.8 メディア・エンタテインメント分野におけるDaaS
6.9 テレコム分野におけるDaaS
6.10 保険分野におけるDaaS
6.11 公益・エネルギー分野のDaaS
6.12 製薬部門のDaaS
6.13 金融サービス業向けDaaS
7.0 DaaSの市場展望と未来
7.1 セキュリティへの懸念
7.2 クラウドの動向
7.2.1 ハイブリッド・コンピューティング
7.2.2 マルチ・クラウド
7.2.3 クラウド・バースティング
7.2.4 一般的なデータの動向
7.3 企業による独自のデータと通信の活用
7.3.1 ウェブAPI
7.3.2 SOAとエンタープライズAPI
7.3.3 クラウドAPI
7.3.4 通信関連のAPI
7.4 データ・フェデレーションはDaaSのために登場する
8.0 データ・アズ・ア・サービスの市場分析と予測 2021年~2026年
8.1 DaaS市場のセクター別。ビジネス、パブリック、ガバメント
8.1.1 公共データを対象としたDaaS市場
8.1.2 ビジネス・データ(企業・産業)向けDaaS市場
8.1.3 ガバメントデータ向けDaaS市場
8.2 ソース別のDaaS市場マシンデータと非マシンデータ
8.3 データ収集別のDaaS市場IoTデータと非IoTデータ
8.4 ホスティングタイプ別のDaaS市場ホスティングタイプ別:プライベート、パブリック、ハイブリッド
8.5 DaaS市場:価格モデル別
8.6 DaaS市場:サービス別
8.7 DaaS市場:産業分野別
9.0 地域別DaaS市場の分析と予測(2021年~2026年
9.1 北米のデータ・アズ・ア・サービス市場 2021年~2026年
9.1.1 北米のDaaS市場:セクター別(ビジネス、パブリック、ガバメント
9.1.2 北米のDaaS市場公共データを対象としたDaaS市場
9.1.2.1 北米:公共データを対象としたDaaS市場公共データを利用したDaaSのソリューション別市場
9.1.3 北米:公共データ向けDaaS市場ビジネスデータを対象としたDaaS市場
9.1.3.1 ビジネス・データを利用したソリューション別のDaaS市場
9.1.4 北米:ビジネスデータを用いたDaaS市場データソース別(機械・非機械)のDaaS市場
9.1.5 北米:DaaS市場:データ収集タイプ別データ収集タイプ別のDaaS市場
9.1.6 北米:DaaS市場:データ収集タイプ別DaaS市場:ホスティングタイプ別
9.1.7 北米:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
9.1.8 北米:DaaS市場:サービス別DaaS市場:サービス別
9.1.9 北米:DaaS市場:サービス別北米:DaaS市場:産業分野別
9.2 南米:データ・アズ・ア・サービス市場 2021年~2026年
9.2.1 南米:DaaS市場:産業別DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府機関
9.2.2 南米:DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府公共データ向けDaaS市場
9.2.2.1 南米:パブリックデータを利用したDaaS市場公共データを利用したDaaS市場のソリューション
9.2.3 南米:公共データ向けDaaS市場ビジネスデータを利用したDaaS市場
9.2.3.1 南米:ビジネス・データを利用したソリューションによるDaaS市場
9.2.4 南米:ビジネスデータを利用したDaaS市場データソースタイプ別のDaaS市場
9.2.5 南米:データ収集タイプ別DaaS市場データ収集タイプ別のDaaS市場
9.2.6 南米:DaaS市場:データ収集タイプ別ホスティングタイプ別DaaS市場
9.2.7 南米:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
9.2.8 南米:DaaS市場:サービスタイプ別DaaS市場:サービスタイプ別
9.2.9 南米:DaaS市場:サービスタイプ別DaaS市場:産業分野別
9.3 西ヨーロッパ:データ・アズ・ア・サービス市場(2021年~2026年
9.3.1 西ヨーロッパ:DaaS市場:サービスタイプ別西ヨーロッパ:DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府機関
9.3.2 西ヨーロッパ:DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府公共データ向けDaaS市場
9.3.2.1 西ヨーロッパ:パブリックデータ向けDaaS市場西欧:公共データを利用したDaaS市場:ソリューション別
9.3.3 西ヨーロッパ:公共データ向けDaaS市場ビジネスデータを対象としたDaaS市場
9.3.3.1 ビジネス・データを利用したDaaSのソリューション別市場
9.3.4 西ヨーロッパ:データソースタイプ別DaaS市場データソースタイプ別のDaaS市場
9.3.5 西ヨーロッパ:データ収集タイプ別DaaS市場西ヨーロッパ:DaaS市場:データ収集タイプ別
9.3.6 西ヨーロッパ:DaaS市場:データ収集タイプ別DaaS市場:ホスティングタイプ別
9.3.7 西ヨーロッパ:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
9.3.8 西ヨーロッパ:DaaS市場:サービス別DaaS市場:サービス別
9.3.9 西ヨーロッパ:DaaS市場:サービス別西ヨーロッパ:DaaS市場:産業分野別
9.4 中・東欧:データ・アズ・ア・サービス市場(2021-2026年
9.4.1 中欧・東欧:DaaS市場の業種別構成比DaaS市場:セクター別(ビジネス、パブリック、ガバメント
9.4.2 中欧・東欧:DaaS市場:ビジネス、公共、政府公共データ向けDaaS市場
9.4.2.1 中東欧:パブリックデータ向けDaaS市場中東欧:公共データを利用したDaaS市場(ソリューション別
9.4.3 中東欧:パブリックデータ向けDaaS市場ビジネスデータを対象としたDaaS市場
9.4.3.1 ビジネスデータを利用したDaaS市場
9.4.4 中東欧:ビジネスデータを利用したDaaS市場データソースタイプ別のDaaS市場
9.4.5 中・東欧:データ収集タイプ別DaaS市場中・東欧:DaaS市場:データ収集タイプ別
9.4.6 中・東欧:DaaS市場:ホスティングタイプ別中・東欧:DaaS市場:ホスティングタイプ別
9.4.7 中・東欧:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
9.4.8 中東欧:DaaS市場:サービス別サービス別DaaS市場
9.4.9 中東欧:DaaS市場:サービス別DaaS市場:産業分野別
9.5 アジア太平洋地域のデータ・アズ・ア・サービス市場 2021年~2026年
9.5.1 アジア太平洋地域:DaaS市場DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府機関
9.5.2 アジア太平洋地域:DaaS市場(ビジネス、公共、政府公共データを対象としたDaaS市場
9.5.2.1 アジア太平洋地域:公共データ向けDaaS市場公共データを利用したDaaS市場:ソリューション別
9.5.3 アジア太平洋地域:公共データ向けDaaS市場ビジネスデータを対象としたDaaS市場
9.5.3.1 ビジネス・データを利用したDaaSのソリューション別市場規模
9.5.4 アジア太平洋地域:ビジネスデータを利用したDaaS市場データ・ソース・タイプ別DaaS市場
9.5.5 アジア太平洋地域:データ収集タイプ別DaaS市場5.5 アジア太平洋地域:DaaS市場:データ収集タイプ別
9.5.6 アジア太平洋地域:DaaS市場:データ収集タイプ別DaaS:ホスティングタイプ別市場
9.5.7 アジア太平洋地域:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
9.5.8 アジア太平洋地域:DaaS市場:サービス別DaaSのサービス別市場規模
9.5.9 アジア太平洋地域:DaaS市場:サービス別DaaS市場:産業分野別
9.6 中東・アフリカ:データ・アズ・ア・サービス市場(2021年~2026年
9.6.1 中東・アフリカ:DaaS市場:業種別6.1 中東・アフリカ:DaaS市場:セクター別(ビジネス、公共、政府機関
9.6.2 中東・アフリカ公共データ向けDaaS市場
9.6.2.1 中東・アフリカ:パブリックデータを利用したDaaS市場中東・アフリカ:公共データを活用したDaaS市場(ソリューション別
9.6.3 中東・アフリカ地域:公共データ向けDaaS市場ビジネスデータを対象としたDaaS市場
9.6.3.1 ビジネスデータを利用したDaaSのソリューション別市場
9.6.4 中東・アフリカ地域:ビジネスデータを利用したDaaS市場データソースタイプ別DaaS市場
9.6.5 中東・アフリカ:データ収集タイプ別DaaS市場DaaS市場:データ収集タイプ別
9.6.6 中東・アフリカ:DaaS市場:データ収集タイプ別ホスティングタイプ別のDaaS市場
9.6.7 中東・アフリカ:DaaS市場:ホスティングタイプ別DaaSの価格モデル別市場規模
9.6.8 中東・アフリカ地域:DaaS市場:サービス別DaaSのサービス別市場規模
9.6.9 中近東・アフリカ:DaaS市場:サービス別DaaS市場:産業分野別
10.0 結論と提言
10.1.1 DaaSとIoT
10.1.2 DaaSとCSPデータ
10.1.3 DaaSと企業
11.0 付録
11.1 構造化データと非構造化データ
11.1.1 通信業界における構造化データベースサービス
11.1.2 通信事業者および企業における非構造化データベースサービス
11.1.3 新しいハイブリッド(構造化/非構造化)データベースサービス
11.2 データアーキテクチャと機能性
11.2.1 データアーキテクチャ
11.2.1.1 データモデルとモデリング
11.2.1.2 DaaSアーキテクチャ
11.2.2 データマートとデータウェアハウス
11.2.3 データゲートウェイ
11.2.4 データメディエーション
11.3 データガバナンス
11.3.1 データセキュリティ
11.3.2 データ品質
11.3.3 データ統合
11.4 マスターデータマネジメント
11.4.1 MDMの理解
11.4.1.1 トランザクショナルデータとノントランザクショナルデータ
11.4.1.2 リファレンスデータと分析データの比較
11.4.2 MDMとDaaS
11.4.2.1 データの取得とプロビジョニング
11.4.2.2 データ・ウェアハウスとビジネス・インテリジェンス
11.4.2.3 アナリティクスと仮想化
11.4.2.4 データガバナンス
11.5 データマイニング
11.5.1 データの取得
11.5.1.1 イベントの検出
11.5.1.2 キャプチャ方法
11.5.2 データマイニングツール

フィギュア

図1:Data as a Serviceの世界市場
図2:データ・アズ・ア・サービスのデータタイプ別市場
図3:データ・アズ・ア・サービスの地域別市場
図4:クラウドコンピューティングのサービスモデル
図5:データ・アズ・ア・サービスの垂直および水平市場
図6:データ・アズ・ア・サービスの地域別売上高
図7:DaaSのタイプと機能
図8:エコシステムとプラットフォーム・モデル
図9:Data as a Serviceによるデータ・メディエーションの必要性
図10:データ・アズ・ア・サービス・メディエーションのユースケース:スマートグリッド
図11:モノのインターネットとData as a Service
図12:DaaSにおけるテレコムAPIのバリューチェーン
図13:DaaSの検証と認証
図14:Data as a Serviceの基盤はSOA
図15:クラウド・サービスはDaaSとAPIに依存している
図16:データ統合型と非統合型モデルの比較
図17:機能レベルでのデータ連携
図18:都市レベルでのデータ連携
図19:グローバルレベルでのデータ連携
図20:連携には調停データが必要
図21:メディエーション・データの同期
図22:DaaSのセクター別市場(ビジネス、パブリック、ガバメント
図23:パブリック・データ・ソース・ソリューションによるDaaS市場
図24:パブリック・データ・ソース・ソリューションによるDaaS市場
図25:ビジネスデータを対象としたDaaS市場
図26:ビジネス・データを利用したソリューションによるDaaS市場
図27:ガバメント・データを対象としたDaaS市場
図28:DaaSのソース別市場(マシンデータと非マシンデータの比較
図29:データ収集によるDaaS市場(IoTデータと非IoTデータの比較
図30:DaaS市場:ホスティングタイプ別ホスティングタイプ別のDaaS市場(プライベート、パブリック、ハイブリッド
図31:DaaSの価格モデル別の市場規模
図32:DaaS市場:サービスタイプ別
図33:DaaSの産業別市場
図34:北米におけるDaaSの業種別市場規模
図35:北米DaaS市場:パブリックデータタイプ別
図36:北米DaaS市場:パブリック・データを用いたソリューション別
図37:北米DaaS市場:企業・産業用データタイプ別
図38:北米DaaS市場:ビジネス・データ・ソリューション別
図39:北米のDaaS市場:データソースタイプ別データソースタイプ別のDaaS市場
図40:北米:DaaS市場:データ収集タイプ別
図41:北米:DaaS市場:ホスティングタイプ別
図42:北米のDaaS市場:価格モデル別
図43:北米のDaaS市場:サービス別
図44:北米のDaaS市場:産業分野別
図45:南米のDaaS市場:業種別
図46:南米のDaaS市場:公共データタイプ別
図47:南米のDaaS市場:パブリック・データを用いたソリューション別
図48:南米のDaaS市場:企業・産業用データタイプ別
図49:南米のDaaS市場:ビジネスデータを利用したソリューション別
図50:南米のDaaS市場:データソースタイプ別
図51:南米のDaaS市場:データ収集タイプ別
図52:南米のDaaS市場:ホスティングタイプ別
図53:南米のDaaS市場:価格モデル別
図54:南米のDaaS市場:サービス別
図55:南米のDaaS市場:産業分野別
図56:西ヨーロッパのDaaS市場:セクター別
図57:西ヨーロッパのDaaS市場:パブリックデータタイプ別
図58:西ヨーロッパのDaaS市場:パブリックデータタイプ別西欧のDaaS市場:パブリック・データを利用したソリューション別
図59:西ヨーロッパのDaaS市場:企業・産業用データタイプ別
図60:西ヨーロッパのDaaS市場:ビジネスデータを利用したソリューション別
図61:西ヨーロッパのDaaS市場:データソースタイプ別
図62:西ヨーロッパのDaaS市場:データ収集タイプ別
図63:西ヨーロッパのDaaS市場:ホスティングタイプ別
図64:西ヨーロッパのDaaS市場:ホスティングタイプ別DaaS市場:価格モデル別
図65:西ヨーロッパ:DaaS市場:サービス別
図66:西ヨーロッパ:DaaS市場:産業分野別
図67:中欧・東欧のDaaS市場:セクター別
図68:中欧・東欧のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
図69:中・東欧のDaaS市場:パブリックデータを利用したソリューション別
図70:中東欧のビジネスデータ向けDaaS市場
図71.中欧・東欧のビジネスデータを利用したソリューション別DaaS市場
図72:中欧・東欧のDaaS市場:データソースタイプ別
図73:東欧・中東欧のDaaS市場:データ収集タイプ別
図74:中欧・東欧のDaaS市場:ホスティングタイプ別
図75:中欧・東欧のDaaS市場:価格モデル別
図76:中欧・東欧のDaaS市場:サービス
図77:中欧・東欧のDaaS市場:産業分野別
図78:アジア太平洋地域のDaaS市場:セクター別
図79:アジア太平洋地域のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
図80:アジア太平洋地域のDaaS市場:パブリック・データを用いたソリューション別
図81:アジア太平洋地域のビジネスデータ向けDaaS市場
図82:アジア太平洋地域のビジネス・データを利用したDaaS市場:ソリューション別
図83:アジア太平洋地域のDaaS市場:データソースタイプ別
図84:アジア太平洋地域のDaaS市場:データ収集タイプ別
図85:アジア太平洋地域のDaaS市場:ホスティングタイプ別
図86:アジア太平洋地域のDaaS市場:価格モデル別
図87:アジア太平洋地域のDaaS市場:サービス別
図88:アジア太平洋地域のDaaS市場:産業分野別
図89:中東・アフリカ地域のDaaS市場:セクター別
図90:中東・アフリカのDaaS市場:セクター別中東・アフリカのDaaS市場:パブリックデータタイプ別
図91:中東・アフリカのDaaS市場:パブリックデータを用いたソリューション別
図92.図92:中東・アフリカのビジネスデータ向けDaaS市場
図93:中東・アフリカのビジネスデータを利用したソリューション別DaaS市場
図94:中東・アフリカのDaaS市場中東・アフリカのDaaS市場:データソースタイプ別
図95:図95:中東・アフリカのDaaS市場:データ収集タイプ別
図96:中東・アフリカのDaaS市場:データ収集タイプ別中東・アフリカのDaaS市場:ホスティングタイプ別
図97:中東・アフリカのDaaS市場:ホスティングタイプ別中東・アフリカのDaaS市場:価格モデル別
図98.中東・アフリカのDaaS市場:サービス別
図99:中東・アフリカのDaaS市場:サービス別図99:中東・アフリカのDaaS市場:産業別
図100:次世代アプリケーションにおけるハイブリッドデータ
図101:従来のデータアーキテクチャ
図102:従来のデータアーキテクチャデータ・アーキテクチャ・モデリング
図103:DaaSのデータ・アーキテクチャ
図104:位置情報データの調停
図105:IoTにおけるデータ・メディエーション
図106:スマートグリッドのデータメディエーション
図 107:エンタープライズ・データ・タイプ
図 108:データガバナンス
図 109:DaaSにおけるデータフロー
図110:ストリーミングデータの処理

テーブル

表1:Data as a Serviceの世界市場
表2:データタイプ別のDaaS市場
表3:DaaSの地域別市場
表4:DaaSのセクター別市場(ビジネス、パブリック、ガバメント
表5:DaaSのパブリックデータタイプ別市場
表6:パブリックデータタイプ別のDaaS市場表6:パブリックデータをソースとするソリューション別のDaaS市場
表7:ビジネスデータを対象としたDaaSの市場
表8:ビジネスデータを利用したソリューションタイプ別のDaaS市場
表9:マシンデータと非マシンデータのソース別のDaaS市場
表10:データ収集タイプ別のDaaS市場(IoT vs. 非IoT
表11:DaaS市場:ホスティングタイプ別
表12:DaaS市場:価格モデル別
表13:DaaSのサービス別市場
表14:DaaS市場:産業分野別
表15:北米のDaaS市場:業種別
表16:北米のDaaS市場:公開データの種類別
表17:北米のDaaS市場:パブリックデータを利用したソリューション別
表18:北米のDaaS市場:企業・産業データ別
表19:北米のDaaS市場:ビジネスデータを利用したソリューション別
表20:北米のDaaS市場:データソース別(機械 vs. 非機械
表21:北米のDaaS市場:データ収集タイプ別
表22:北米のDaaS市場:ホスティングタイプ別
表23:北米のDaaS市場:価格モデル別
表24:北米のDaaS市場:サービス別
表25:北米のDaaS市場:サービス別北米のDaaS市場:産業分野別
表26:南米のDaaS市場:業種別南米のDaaS市場:業種別
表27:南米のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
表28:南米のDaaS市場:パブリックデータタイプ別南米のDaaS市場:パブリックデータを用いたソリューション別
表29:南米のDaaS市場:企業・産業用データタイプ別
表30:南米のDaaS市場:企業・産業用データタイプ別南米のDaaS市場:ビジネスデータを利用したソリューション別
表31:南米のDaaS市場:データソースタイプ別
表32:南米のDaaS市場:データ収集タイプ別
表33:南米のDaaS市場:ホスティングタイプ別
表34:南米のDaaS市場:価格モデル別
表35:南米のDaaS市場:サービス別
表36:南米のDaaS市場:産業分野別
表37:西ヨーロッパのDaaS市場:業種別
表38:西欧のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
表39:西欧のDaaS市場:パブリックデータを利用したソリューション別
表40:西ヨーロッパのビジネスデータを対象としたDaaS市場
表41:西ヨーロッパ:DaaS市場ビジネスデータを利用したソリューションによるDaaS市場
表42:西欧:データソースタイプ別のDaaS市場
表43:西欧:DaaS市場:データ収集タイプ別
表44:西欧のDaaS市場:ホスティングタイプ別
表45:西欧のDaaS市場:価格モデル別
表46:西欧のDaaS市場:サービス別
表47:西欧のDaaS市場:産業分野別
表48:中欧・東欧のDaaS市場:セクター別
表49:中欧・東欧のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
表50:中・東欧のDaaS市場:パブリックデータを用いたソリューション別
表51:中東欧のDaaS市場:パブリックデータを利用したソリューション別中・東欧のビジネスデータ向けDaaS市場
表52:中・東欧のDaaS市場:ビジネスデータ中・東欧のビジネスデータを利用したソリューションによるDaaS市場
表53.中欧・東欧のDaaS市場:データソースタイプ別
表54:中東欧のDaaS市場:データソースタイプ別中欧・東欧のDaaS市場:データ収集タイプ別
表55:中欧・東欧のDaaS市場:ホスティングタイプ別
表56:中東欧のDaaS市場:ホスティングタイプ別中欧・東欧のDaaS市場:価格モデル別
表57:中欧・東欧のDaaS市場:サービス別
表57:中東欧のDaaS市場:サービス別中欧・東欧のDaaS市場:産業分野別
表59:アジア太平洋地域のDaaS市場:セクター別
表60:アジア太平洋地域のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
表61:アジア太平洋地域のDaaS市場:パブリックデータタイプ別アジア太平洋地域のDaaS市場:パブリックデータを用いたソリューション別
表62:アジア太平洋地域のビジネスデータを利用したDaaS市場
表63:アジア太平洋地域のDaaS市場:ビジネスデータアジア太平洋地域のビジネスデータを利用したDaaS市場(ソリューション別
表64:アジア太平洋地域のDaaS市場:データソースタイプ別
表65:アジア太平洋地域のDaaS市場:データソースタイプ別アジア太平洋地域のDaaS市場:データ収集タイプ別
表66:アジア太平洋地域のDaaS市場:ホスティングタイプ別
表67:アジア太平洋地域のDaaS市場:価格モデル別
表68:アジア太平洋地域のDaaS市場:サービス別
表69:アジア太平洋地域のDaaS市場:産業分野別
表70:中東・アフリカのDaaS市場:業種別中東・アフリカ地域のDaaS市場:業種別
表71:中東・アフリカのDaaS市場:セクター別中東・アフリカ地域のDaaS市場:パブリックデータタイプ別
表72:中東・アフリカのDaaS市場:パブリックデータタイプ別中東・アフリカのDaaS市場:パブリックデータを用いたソリューション別
表73.中東・アフリカのビジネスデータ向けDaaS市場
表74:中東・アフリカのDaaS市場:ビジネスデータ中東・アフリカのビジネスデータを利用したソリューション別DaaS市場
表75.中東・アフリカのDaaS市場:データソースタイプ別
表76:中東・アフリカのDaaS市場:データソースタイプ別中東・アフリカのDaaS市場:データ収集タイプ別
表77:中東・アフリカのDaaS市場:データ収集タイプ別中東・アフリカのDaaS市場:ホスティングタイプ別
表78:中東・アフリカのDaaS市場:価格モデル別
表79:中東・アフリカのDaaS市場:サービス別
表80:中東・アフリカのDaaS市場:産業分野別

 

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Summary

Overview:

This Data as a Service market report evaluates the technologies, companies, strategies, and solutions for DaaS. The report assesses business opportunities for enterprise use of own data, others' data, and a combination of both. The report also analyzes opportunities for enterprises to monetize their own data through various third-party DaaS offerings. The report evaluates opportunities for DaaS in major industry verticals as well as the future outlook for emerging data monetization. Forecasts include global and regional projections by Sector, Data Collection, Source, and Structure from 2021 to 2026.

Select Report Findings:

  • North America and Western Europe represent the two largest regional markets for DaaS
  • IoT DaaS is growing nearly three times as fast as non-IoT DaaS, with much of its streaming data
  • Structured data market remains greater than unstructured, but the latter will overtake the former
  • Machine-sourced data is growing twice as fast as non-machine data, largely due to IoT apps and services
  • Analytics as a Service is the largest opportunity and also one of the fastest-growing segments through 2026
  • The DaaS market will receive a huge boost in both usage and revenue from edge computing and real-time data analytics
  • Corporate data syndication will become a major driver of DaaS growth, but data security and privacy challenges will limit the expansion

Data by itself is useless. Data needs to be managed and presented in a manner that is useful as information. Data as a Service (DaaS) represents a service model in which data is transformed into useful information. DaaS is one part of the larger Everything as a Service (XaaS) cloud computing-based services model, including the traditional three horizontals of SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service), and IaaS (Infrastructure as a Service). It intersects with all three and derives value from a number of different horizontals and verticals.

There is considerable competition in the market, happening at a variety of different levels, with features highly variable between vendors. This causes confusion for the enterprise and causes them to often choose two or more providers. Barriers to enterprise adoption of the DaaS model include security concerns, reliability, regulation, vendor lock-in/interoperability, IT management overhead, and other costs.

However, the reasons for implementing DaaS far outweigh the concerns, especially when it comes to IoT data, which must have flexible and scalable platforms for storage, processing, and distribution. Accordingly, enterprise organizations are five times more likely to implement DaaS for machine-generated IoT data than for static data located in corporate repositories or data lakes. The DaaS market must support both static and dynamic data, but the latter will benefit significantly more, especially as edge computing is implemented and real-time data is available.

A surprising number of enterprises do not realize they have options for solutions that involve combinations of different data types including (1) their own data, (2) other companies’ data, (3) public data, or a combination of all three. Accordingly, it was not surprising for the publisher of this report to find confusion even for many of those enterprise organizations already considering or implementing Data as a Service.

Another important opportunity area for DaaS is enterprise data syndication, which is the opportunity for companies of various sizes to syndicate (e.g. share and monetize) their data. This is one of the biggest opportunities for the Data as a Service market as a whole. However, there remain challenges above and beyond the core adoption barriers, which include specific security, privacy, and care of custody concerns.

Data as a Service Market Segmentation

The Data as a Service market is broadly divided by Data Structure into Structured Data and Unstructured Data, with the latter always requiring Big Data technologies, and the former often requiring the same tools and techniques due to factors other than structure such as data volume and velocity.

The Data as a Service market is also segmented by sectors including Public Data, Business Data, and Government Data.

Public Data consists of Communications and Internet Data (broadcast media, social media, texting, voice, video/picture sharing, etc.), Government Tracked Data (public records such as vehicle and home title, licensing, public resource usage including roadway usage), User Generated Data (consumer and business data made public [may be anonymized or not] such as vehicle usage, appliance data, etc.), and Other Data category.

Business Data consists of Enterprise Data and Industrial Data across various industry verticals. This data comes from many different business-related activities. Some of this data may be static and/or stored in data lakes. Some of this data may be generated and used in real-time.

Government Data is data that the government collects about itself such as Government Services Administration (GSA), essential services (such as public safety), military, homeland security, etc. This is not to be confused with the government collecting certain public data (such as highway usage).

The Data as a Service market is also segmented by Source Type. As it is prohibitively difficult to identify all of the sources and source types, the author has broadly segmented Source by Machine Data (consumer appliances, vehicles [ cars, trucks, planes, trains, ships, etc. ], robots and industrial equipment, etc.) and Non-machine Data (everything else including people texting/talking/etc., enterprise data collected by humans, etc.).

It is important to note that the DaaS also includes data sourced from a machine (such as from a jet engine) that is not “Internet-connected” and thus limited in utility without the Internet of Things (IoT) to collect, relay, and provide opportunities for feedback loops. Accordingly, the author has also segmented the Data as a Service Market by Data Collection Type, which includes IoT DaaS data and Non-IoT DaaS data. Machine Data that does not use IoT, by definition, will not be streaming data or allow for real-time analytics.

This research covers all of the aforementioned DaaS market segments including the following:

  • DaaS by Sector: Public, Business, and Government Data
  • DaaS by Data Collection Type: IoT Data and Non-IoT Data
  • DaaS by Data Source Type: Machine Data and Non-machine Data
  • DaaS by Data Structure Type: Structured Data and Unstructured Data

It is also important to note that there are three core types of data from an overall perspective:

  • Raw Data: This is data in its unchanged form. It is un-manipulated but may be formatted
  • Meta Data: This is data about data. Metadata defines data attributes/categories such as Raw, Machine, Business, etc.
  • Value-added Data: This is data that has been changed/manipulated with the intention to add some value

In addition to leveraging Big Data Analytics, another approach to transform data into useful information is through the use of Artificial Intelligence (AI). One useful AI technique is Machine Learning, which may further convert Value-added Data into actionable decisions. We cover the use of AI in big data and IoT in various reports including Artificial Intelligence in Big Data Analytics and IoT: Market for Data Capture, Information, and Decision Support Services 2021 to 2026. One of the important growth areas for the Data as a Service market is to leverage AI to offer Value-added Data in a “Decisions as a Service” model.

Companies in Report:

  • 1010data
  • 3i Data Scraping
  • Accenture PLC
  • Actifio
  • Acxiom Corporation
  • Alibaba Group Holding Limited
  • Alteryx Ltd.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Apaleo Marketplace
  • Appier.com
  • AtScale Inc.
  • Bloomberg Finance L.P.
  • Cisco Systems Inc.
  • Clickfox
  • Column Technologies
  • comScore Inc.
  • Continental
  • Coriolis Technologies
  • Corporate360
  • Crunchbase, Inc.
  • CTERA
  • Datameer
  • Datasift Inc.
  • DataStax Inc
  • Dawex Systems
  • DC Frontiers Pte. Ltd.
  • Dell EMC
  • Demandbase (Whotoo)
  • Denodo Technologies
  • Dow Jones & Company, Inc.
  • Dremio
  • EMC Corporation
  • Equifax, Inc.
  • ESRI, Inc.
  • Experian plc
  • Facebook, Inc.
  • Factiva
  • Fico
  • FirstRain, Inc.
  • GE Predix
  • getsix group
  • Gigaspaces
  • Google Inc.
  • Guavus Inc.
  • Hewlett Packard Enterprise
  • HG Data Company
  • Hitachi Data Systems
  • Hoover's
  • Hortonworks
  • IBM Corporation
  • IHS Inc
  • Infochimps
  • Infogix, Inc.,
  • Informatica Corporation
  • Information Builders Inc.
  • Information Resources, Inc
  • Infosys
  • Intel
  • Intercontinental Exchange, Inc.
  • Intuit
  • Iota Foundation
  • Ipedo
  • IQM Corporation
  • K2View
  • KBC global
  • LexisNexis Group
  • LinkedIn Corporation
  • MapR Technologies Inc
  • MariaDB
  • MasterCard Advisors
  • Microsoft Corporation
  • Mighty AI, Inc.
  • Mindtree
  • Mobilewalla
  • Moody's Corporation
  • Morningstar, Inc
  • Nielsen Holdings Plc
  • Opera Solutions LLC
  • Optum, Inc.,
  • Oracle Corporation
  • Pentaho
  • PlaceIQ, Inc.
  • Protel I/O
  • Qlik Technologies Inc.
  • Qubole
  • Quest Software
  • Rackspace
  • Red Hat
  • Salesforce.com
  • SAP SE
  • SAS Institute
  • SiteMinder Exchange
  • SlamData,
  • SMARTe Inc.
  • SnapLogic
  • Snapshot (On Demand)
  • Snowflake Computing
  • Splunk
  • Talend
  • Teradata
  • Terbine
  • Terracotta
  • The Dun & Bradstreet Corporation
  • The Weather Company, LLC
  • Thomson Reuters Corp.
  • ThoughtSpot Inc.
  • TIBCO Software Inc
  • Tresata
  • Twitter, Inc.
  • Urban Mapping
  • Verizon Communications, Inc.
  • Wisers Information Limited
  • Wolters Kluwer N.V
  • Workday
  • Xignite
  • ZertoZerto

 



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Table of Contents

Table of Contents:

1.0 Executive Summary
1.1 Global Data as a Service Market
1.2 DaaS Market by Data Type
1.3 DaaS Market by Region
2.0 Data as a Service Technologies
2.1 Cloud Computing and DaaS
2.2 Database Approaches and Solutions
2.2.1 Relational Database Management System
2.2.2 NoSQL
2.2.3 Hadoop
2.2.4 High Performance Computing Cluster
2.2.5 OpenStack
2.3 DaaS and the XaaS Ecosystem
2.4 Open Data Center Alliance
2.5 Market Sizing by Horizontal
3.0 Data as a Service Market Advantages, Use Cases and Framework
3.1 Benefits of data as a service
3.2 Criticisms Related to Data-as-a-Service
3.3 Use Cases
3.4 Pricing models for Data as a Service
3.5 Tools used for DaaS
4.0 Data as a Service Market
4.1 Market Overview
4.1.1 Understanding Data as a Service
4.1.2 Data Structure
4.1.3 Specialization
4.1.4 DaaS Vendors
4.2 Vendor Analysis and Prospects
4.2.1 Large Vendors
4.2.2 Mid-sized Vendors
4.2.3 Small Vendors
4.2.4 Market Sizing
4.3 Data as a Service Market Drivers and Constraints
4.3.1 Data as a Service Market Drivers
4.3.1.1 Business Intelligence and DaaS Integration
4.3.1.2 The Cloud Enabler DaaS
4.3.1.3 XaaS Drives DaaS
4.3.2 Data as a Service Market Constraints
4.3.2.1 Need for Data Integration
4.3.2.2 Issues Relating to Data-as-a-Service Integration
4.4 Barriers and Challenges to DaaS Adoption
4.4.1 Enterprises Reluctance to Change
4.4.2 Responsibility of Data Security Externalized
4.4.3 Security Concerns
4.4.4 Cyber Attacks
4.4.5 Unclear Agreements
4.4.6 Complexity is a Deterrent
4.4.7 Lack of Cloud Interoperability
4.4.8 Service Provider Resistance to Audits
4.4.9 Viability of Third-party Providers
4.4.10 No Move of Systems and Data is without Cost
4.4.11 Lack of Integration Features in the Public Cloud = Reduced Functionality
4.5 Market Share and Geographic Influence
4.6 DaaS Vendor Analysis
4.6.1 Strategic Analysis of Players
4.6.2 1010data
4.6.3 3i Data Scraping
4.6.4 Accenture PLC
4.6.5 Actifio
4.6.6 Acxiom Corporation
4.6.7 Alteryx Ltd.
4.6.8 Amazon Web Services, Inc.
4.6.9 Apaleo Marketplace
4.6.10 Appier
4.6.11 AtScale Inc.
4.6.12 Bloomberg Finance L.P.
4.6.13 Cazena Inc
4.6.14 Cisco Systems Inc.
4.6.15 ClickFox
4.6.16 Column Technologies
4.6.17 comScore Inc.
4.6.18 Continental vAnalytics
4.6.19 Coriolis Technologies
4.6.20 Corporate360
4.6.21 Crunchbase Inc.
4.6.22 CTERA
4.6.23 Datameer
4.6.24 Datasift Inc.
4.6.25 DataStax Inc.
4.6.26 Dawex Systems
4.6.27 DC Frontiers Pte. Ltd.
4.6.28 Dell EMC
4.6.29 Demandbase (Whotoo)
4.6.30 Denodo Technologies
4.6.31 Dow Jones & Company, Inc.
4.6.32 Dremio
4.6.33 Equifax, Inc.
4.6.34 ESRI, Inc.
4.6.35 Experian
4.6.36 Facebook Inc.
4.6.37 Factiva
4.6.38 FICO
4.6.39 GE Predix
4.6.40 getsix Group
4.6.41 GigaSpaces
4.6.42 Google Inc.
4.6.43 Guavus Inc.
4.6.44 Hewlett Packard Enterprise
4.6.45 HG Data Company
4.6.46 Hitachi Data Systems
4.6.47 Hoovers
4.6.48 Hortonworks
4.6.49 IBM Corporation
4.6.50 IHS Inc.
4.6.51 Infochimps
4.6.52 Infogix Inc.
4.6.53 Informatica Corporation
4.6.54 Information Builders Inc.
4.6.55 Information Resources, Inc.
4.6.56 Infosys
4.6.57 Intel
4.6.58 Intercontinental Exchange,Inc.
4.6.59 Intuit
4.6.60 IOTA Foundation
4.6.61 IQM Corporation
4.6.62 K2View
4.6.63 KBC Global
4.6.64 LexisNexis Group
4.6.65 LinkedIn Corporation
4.6.66 MapR Technologies Inc.
4.6.67 MariaDB
4.6.68 MasterCard Advisors
4.6.69 Microsoft Corporation
4.6.70 Mighty AI, Inc.
4.6.71 Mindtree
4.6.72 Mobilewalla
4.6.73 Moody's Corporation
4.6.74 Morningstar, Inc.
4.6.75 Nielsen Holdings Plc
4.6.76 Opera Solutions LLC
4.6.77 Optum Inc.
4.6.78 Oracle Corporation
4.6.79 Pentaho
4.6.80 PlaceIQ Inc.
4.6.81 Protel I/O
4.6.82 Qlik Technologies Inc.
4.6.83 Qubole
4.6.84 Quest Software
4.6.85 Rackspace
4.6.86 Red Hat
4.6.87 Salesforce.com
4.6.88 SAP SE
4.6.89 SAS Institute
4.6.90 SiteMinder Exchange
4.6.91 SlamData
4.6.92 SMARTe Inc.
4.6.93 SnapLogic
4.6.94 Snapshot
4.6.95 Snowflake Computing
4.6.96 Splunk
4.6.97 Talend
4.6.98 Teradata
4.6.99 Terbine
4.6.100 Terracotta
4.6.101 The Dun & Bradstreet Corporation
4.6.102 The Weather Company LLC
4.6.103 Thomson Reuters Corp.
4.6.104 ThoughtSpot Inc.
4.6.105 TIBCO Software Inc.
4.6.106 Tresata
4.6.107 Twitter, Inc.
4.6.108 Urban Mapping
4.6.109 Wisers Information Limited
4.6.110 Wolters Kluwer N.V.
4.6.111 Workday
4.6.112 Xignite
4.6.113 Zerto
5.0 Data as a Service Strategies
5.1 General Strategies
5.1.1 Tiered Data Focus
5.1.2 Value-based Pricing
5.1.3 Open Development Environment
5.2 Strategies for Emerging Market Opportunities
5.2.1 Communication Service Providers and DaaS
5.2.1.1 Service Ecosystem and Platforms
5.2.1.2 Bringing to Together Multiple Sources for Mash-ups
5.2.1.3 Developing Value-added Services as Proof Points
5.2.1.4 Open Access to all Entities including Competitors
5.2.2 Internet of Things and Data as a Service
5.2.2.1 Data as a Service is a Perfect Match for IoT
5.2.2.2 IoT Management for DaaS
5.2.2.3 Integrating IoT Data for DaaS
5.2.2.4 IoT Data as a Service requires Data Mediation
5.2.3 Edge Networks and Data as a Service
5.2.3.1 Mobile Edge Computing
5.2.3.2 Data from the Edge: MEC and Data as a Service
5.3 Service Provider Strategies
5.3.1 Telecom Network Operators
5.3.2 Data Center Providers
5.3.3 Managed Service Providers
5.4 Infrastructure Provider Strategies
5.4.1 Enable New Business Models
5.5 Application Developer Strategies
6.0 Data as a Service Applications
6.1 Business Intelligence
6.2 Development Environments
6.3 Verification and Authorization
6.4 Reporting and Analytics
6.5 DaaS in Healthcare
6.6 DaaS and Wearable Technology
6.7 DaaS in the Government Sector
6.8 DaaS for Media and Entertainment
6.9 DaaS for Telecoms
6.10 DaaS for Insurance
6.11 DaaS for Utilities and Energy Sector
6.12 DaaS for Pharmaceuticals
6.13 DaaS for Financial Services
7.0 Market Outlook and Future of DaaS
7.1 Security Concerns
7.2 Cloud Trends
7.2.1 Hybrid Computing
7.2.2 Multi-Cloud
7.2.3 Cloud Bursting
7.2.4 General Data Trends
7.3 Enterprise Leverages own Data and Telecom
7.3.1 Web APIs
7.3.2 SOA and Enterprise APIs
7.3.3 Cloud APIs
7.3.4 Telecom APIs
7.4 Data Federation Emerges for DaaS
8.0 Data as a Service Market Analysis and Forecasts 2021 – 2026
8.1 DaaS Market by Sector: Business, Public, and Government
8.1.1 DaaS Market for Public Data
8.1.2 DaaS Market for Business Data (Enterprise and Industrial)
8.1.3 DaaS Market for Government Data
8.2 DaaS Market by Source: Machine and Non-Machine Data
8.3 DaaS Market by Data Collection: IoT and Non-IoT Data
8.4 DaaS Markets by Hosting Type: Private, Public, and Hybrid
8.5 DaaS Markets by Pricing Model
8.6 DaaS Market by Service
8.7 DaaS Markets by Industry Vertical
9.0 Regional DaaS Market Analysis and Forecasts 2021 – 2026
9.1 North America Data as a Service Market 2021 – 2026
9.1.1 North America: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.1.2 North America: DaaS Market for Public Data
9.1.2.1 North America: DaaS Markets by Solution using Public Data
9.1.3 North America: DaaS Market for Business Data
9.1.3.1 DaaS Markets by Solution using Business Data
9.1.4 North America: DaaS Market by Data Source (Machine and Non-machine)
9.1.5 North America: DaaS Market by Data Collection Type
9.1.6 North America: DaaS Markets by Hosting Type
9.1.7 North America: DaaS Markets by Pricing Model
9.1.8 North America: DaaS Market by Service
9.1.9 North America: DaaS Market by Industry Vertical
9.2 South America Data as a Service Market 2021 – 2026
9.2.1 South America: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.2.2 South America: DaaS Market for Public Data
9.2.2.1 South America: DaaS Market Solution using Public Data
9.2.3 South America: DaaS Market for Business Data
9.2.3.1 DaaS Market by Solution using Business Data
9.2.4 South America: DaaS Market by Data Source Type
9.2.5 South America: DaaS Market by Data Collection Type
9.2.6 South America: DaaS Market by Hosting Type
9.2.7 South America: DaaS Market by Pricing Model
9.2.8 South America: DaaS Market by Service Type
9.2.9 South America: DaaS Market by Industry Vertical
9.3 Western Europe Data as a Service Market 2021 – 2026
9.3.1 Western Europe: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.3.2 Western Europe: DaaS Market for Public Data
9.3.2.1 Western Europe: DaaS Market by Solution using Public Data
9.3.3 Western Europe: DaaS Market for Business Data
9.3.3.1 DaaS Market by Solution using Business Data
9.3.4 Western Europe: DaaS Market by Data Source Type
9.3.5 Western Europe: DaaS Market by Data Collection Type
9.3.6 Western Europe: DaaS Market by Hosting Type
9.3.7 Western Europe: DaaS Market by Pricing Model
9.3.8 Western Europe: DaaS Market by Service
9.3.9 Western Europe: DaaS Market by Industry Vertical
9.4 Central & Eastern European Data as a Service Market 2021 – 2026
9.4.1 Central & Eastern Europe: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.4.2 Central and Eastern Europe: DaaS Market for Public Data
9.4.2.1 Central and Eastern Europe: DaaS Market by Solution using Public Data
9.4.3 Central and Eastern Europe: DaaS Market for Business Data
9.4.3.1 DaaS Market by Solution using Business Data
9.4.4 Central and Eastern Europe: DaaS Market by Data Source Type
9.4.5 Central and Eastern Europe: DaaS Market by Data Collection Type
9.4.6 Central and Eastern Europe: DaaS Markets by Hosting Type
9.4.7 Central and Eastern Europe: DaaS Markets by Pricing Model
9.4.8 Central and Eastern Europe: DaaS Markets by Service
9.4.9 Central and Eastern Europe: DaaS Markets by Industry Vertical
9.5 Asia Pacific Data as a Service Market 2021 – 2026
9.5.1 Asia Pacific: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.5.2 Asia Pacific: DaaS Market for Public Data
9.5.2.1 Asia Pacific: DaaS Market by Solution using Public Data
9.5.3 Asia Pacific: DaaS Market for Business Data
9.5.3.1 DaaS Market by Solution using Business Data
9.5.4 Asia Pacific: DaaS Market by Data Source Type
9.5.5 Asia Pacific: DaaS Market by Data Collection Type
9.5.6 Asia Pacific: DaaS Market by Hosting Type
9.5.7 Asia Pacific: DaaS Markets by Pricing Model
9.5.8 Asia Pacific: DaaS Markets by Service
9.5.9 Asia Pacific: DaaS Market by Industry Vertical
9.6 Middle East and Africa Data as a Service Market 2021 – 2026
9.6.1 Middle East and Africa: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
9.6.2 Middle East & Africa: DaaS Market for Public Data
9.6.2.1 Middle East & Africa: DaaS Market by Solution using Public Data
9.6.3 Middle East & Africa: DaaS Market for Business Data
9.6.3.1 DaaS Market by Solution using Business Data
9.6.4 Middle East & Africa: DaaS Market by Data Source Type
9.6.5 Middle East & Africa: DaaS Market by Data Collection Type
9.6.6 Middle East & Africa: DaaS Markets by Hosting Type
9.6.7 Middle East & Africa: DaaS Markets by Pricing Model
9.6.8 Middle East & Africa: DaaS Markets by Service
9.6.9 Middle East & Africa: DaaS Markets by Industry Vertical
10.0 Conclusions and Recommendations
10.1.1 DaaS and IoT
10.1.2 DaaS and CSP Data
10.1.3 DaaS and Enterprise
11.0 Appendix
11.1 Structured vs. Unstructured Data
11.1.1 Structured Database Services in Telecom
11.1.2 Unstructured Database Services in Telecom and Enterprise
11.1.3 Emerging Hybrid (Structured/Unstructured) Database Services
11.2 Data Architecture and Functionality
11.2.1 Data Architecture
11.2.1.1 Data Models and Modelling
11.2.1.2 DaaS Architecture
11.2.2 Data Mart vs. Data Warehouse
11.2.3 Data Gateway
11.2.4 Data Mediation
11.3 Data Governance
11.3.1 Data Security
11.3.2 Data Quality
11.3.3 Data Integration
11.4 Master Data Management
11.4.1 Understanding MDM
11.4.1.1 Transactional vs. Non-transactional Data
11.4.1.2 Reference vs. Analytics Data
11.4.2 MDM and DaaS
11.4.2.1 Data Acquisition and Provisioning
11.4.2.2 Data Warehousing and Business Intelligence
11.4.2.3 Analytics and Virtualization
11.4.2.4 Data Governance
11.5 Data Mining
11.5.1 Data Capture
11.5.1.1 Event Detection
11.5.1.2 Capture Methods
11.5.2 Data Mining Tools

Figures

Figure 1: Global Market for Data as a Service
Figure 2: Data as a Service Market by Data Type
Figure 3: Data as a Service Market by Region
Figure 4: Cloud Computing Service Model
Figure 5: Data as a Service Vertical and Horizontal Markets
Figure 6: Data as a Service Revenue by Region
Figure 7: DaaS Types and Functions
Figure 8: Ecosystem and Platform Models
Figure 9: Data as a Service need for Data Mediation
Figure 10: Data as a Service Mediation Use Case: Smart Grids
Figure 11: Internet of Things and Data as a Service
Figure 12: Telecom API Value Chain for DaaS
Figure 13: DaaS Verification and Authorization
Figure 14: Data as a Service Foundation is SOA
Figure 15: Cloud Services rely upon DaaS and APIs
Figure 16: Federated Data vs. Non-Federated Models
Figure 17: Federated Data at Functional Level
Figure 18: Federated Data at City Level
Figure 19: Federated Data at Global Level
Figure 20: Federation Requires Mediation Data
Figure 21: Mediation Data Synchronization
Figure 22: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
Figure 23: DaaS Market by Public Data sourced Solution
Figure 24: DaaS Market by Public Data sourced Solution
Figure 25: DaaS Market for Business Data
Figure 26: DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 27: DaaS Market for Government Data
Figure 28: DaaS Market by Source (Machine vs. Non-machine Data)
Figure 29: DaaS Market by Data Collection (IoT vs. Non-IoT Data)
Figure 30: DaaS Market by Hosting Type (Private, Public, and Hybrid)
Figure 31: DaaS Market by Pricing Model
Figure 32: DaaS Market by Service Type
Figure 33: DaaS Market Industry Vertical
Figure 34: North America DaaS by Sector
Figure 35: North America DaaS Market by Public Data Type
Figure 36: North America DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 37: North America DaaS Market by Enterprise and Industrial Data
Figure 38: North America DaaS Market by Business Data Solution
Figure 39: North America: DaaS Market by Data Source Type
Figure 40: North America DaaS Market by Data Collection Type
Figure 41: North America DaaS Market by Hosting Type
Figure 42: North America DaaS Market by Pricing Model
Figure 43: North America DaaS Market by Service
Figure 44: North America DaaS Market by Industry Vertical
Figure 45: South America DaaS Market by Sector
Figure 46: South America DaaS Market by Public Data Type
Figure 47: South America DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 48: South America DaaS Market by Enterprise and Industrial Data
Figure 49: South America DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 50: South America DaaS Market by Data Source Type
Figure 51: South America DaaS Market by Data Collection Type
Figure 52: South America DaaS Market by Hosting Type
Figure 53: South America DaaS Market by Pricing Model
Figure 54: South America DaaS Market by Service
Figure 55: South America DaaS Market by Industry Vertical
Figure 56: Western Europe DaaS Market by Sector
Figure 57: Western Europe DaaS Market by Public Data Type
Figure 58: Western Europe DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 59: Western Europe DaaS Market by Enterprise and Industrial Data
Figure 60: Western Europe DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 61: Western Europe DaaS Market by Data Source Type
Figure 62: Western Europe DaaS Market by Data Collection Type
Figure 63: Western Europe DaaS Market by Hosting Type
Figure 64: Western Europe: DaaS Market by Pricing Model
Figure 65: Western Europe DaaS Market by Services
Figure 66: Western Europe DaaS Market by Industry Vertical
Figure 67: Central & Eastern Europe DaaS Market by Sector
Figure 68: Central & Eastern Europe DaaS Market by Public Data Type
Figure 69: Central & Eastern Europe DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 70: Central & Eastern Europe DaaS Market for Business Data
Figure 71: Central & Eastern Europe DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 72: Central & Eastern Europe DaaS Market by Data Source Type
Figure 73: Central & Eastern Europe DaaS Market by Data Collection Type
Figure 74: Central & Eastern Europe DaaS Market by Hosting Type
Figure 75: Central & Eastern Europe DaaS Market by Pricing Model
Figure 76: Central & Eastern Europe DaaS Market Service
Figure 77: Central & Eastern Europe DaaS Market by Industry Vertical
Figure 78: Asia Pacific DaaS Market by Sector
Figure 79: Asia Pacific DaaS Market by Public Data Type
Figure 80: Asia Pacific DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 81: Asia Pacific DaaS Market for Business Data
Figure 82: Asia Pacific DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 83: Asia Pacific DaaS Market by Data Source Type
Figure 84: Asia Pacific DaaS Market by Data Collection Type
Figure 85: Asia Pacific DaaS Market by Hosting Type
Figure 86: Asia Pacific DaaS Market by Pricing Model
Figure 87: Asia Pacific DaaS Market by Service
Figure 88: Asia Pacific DaaS Market by Industry Vertical
Figure 89: Middle East & Africa DaaS Market by Sector
Figure 90: Middle East & Africa DaaS Market by Public Data Type
Figure 91: Middle East & Africa DaaS Market by Solution using Public Data
Figure 92: Middle East & Africa DaaS Market for Business Data
Figure 93: Middle East & Africa DaaS Market by Solution using Business Data
Figure 94: Middle East & Africa DaaS Market by Data Source Type
Figure 95: Middle East & Africa DaaS Market by Data Collection Type
Figure 96: Middle East & Africa DaaS Market by Hosting Type
Figure 97: Middle East & Africa DaaS Market by Pricing Model
Figure 98: Middle East & Africa DaaS Market by Service
Figure 99: Middle East & Africa DaaS Market Industry Vertical
Figure 100: Hybrid Data in Next Generation Applications
Figure 101: Traditional Data Architecture
Figure 102: Data Architecture Modeling
Figure 103: DaaS Data Architecture
Figure 104: Location Data Mediation
Figure 105: Data Mediation in IoT
Figure 106: Data Mediation for Smart Grids
Figure 107: Enterprise Data Types
Figure 108: Data Governance
Figure 109: Data Flow in DaaS
Figure 110: Processing Streaming Data

Tables

Table 1: Global Market for Data as a Service
Table 2: DaaS Market by Data Type
Table 3: DaaS Market by Regions
Table 4: DaaS Market by Sector (Business, Public, and Government)
Table 5: DaaS Market for Public Data Type
Table 6: DaaS Market by Public Data sourced Solution
Table 7: DaaS Market for Business Data
Table 8: DaaS Market by Solution Type using Business Data
Table 9: DaaS Market by Source (Machine vs. Non-Machine Data)
Table 10: DaaS Market by Data Collection Type (IoT vs. Non-IoT)
Table 11: DaaS Market by Hosting Type
Table 12: DaaS Market by Pricing Model
Table 13: DaaS Market by Service
Table 14: DaaS Market by Industry Vertical
Table 15: North America DaaS Market by Sector
Table 16: North America DaaS Market for Type of Public Data
Table 17: North America DaaS Market by Solution using Public Data
Table 18: North America DaaS Market by Enterprise and Industrial Data
Table 19: North America DaaS Market by Solution using Business Data
Table 20: North America DaaS Market by Data Source (Machine vs. Non-machine)
Table 21: North America DaaS Market by Data Collection Type
Table 22: North America DaaS Market by Hosting Type
Table 23: North America DaaS Market by Pricing Model
Table 24: North America DaaS Market by Service
Table 25: North America DaaS Market by Industry Vertical
Table 26: South America DaaS Market by Sector
Table 27: South America DaaS Market by Public Data Type
Table 28: South America DaaS Market by Solution using Public Data
Table 29: South America DaaS Market by Enterprise and Industrial Data
Table 30: South America DaaS Market by Solution using Business Data
Table 31: South America DaaS Market by Data Source Type
Table 32: South America DaaS Market by Data Collection Type
Table 33: South America DaaS Market by Hosting Type
Table 34: South America DaaS Market by Pricing Model
Table 35: South America DaaS Market by Service
Table 36: South America DaaS Market by Industry Vertical
Table 37: Western Europe DaaS Market by Sector
Table 38: Western Europe DaaS Market by Public Data Type
Table 39: Western Europe DaaS Market by Solution using Public Data
Table 40: Western Europe: DaaS Market for Business Data
Table 41: Western Europe: DaaS Market by Solution using Business Data
Table 42: Western Europe DaaS Market by Data Source Type
Table 43: Western Europe DaaS Market by Data Collection Type
Table 44: Western Europe DaaS Market by Hosting Type
Table 45: Western Europe DaaS Market by Pricing Model
Table 46: Western Europe DaaS Market by Service
Table 47: Western Europe DaaS Market by Industry Vertical
Table 48: Central & Eastern Europe DaaS Market by Sector
Table 49: Central & Eastern Europe DaaS Market by Public Data Type
Table 50: Central & Eastern Europe DaaS Market by Solution using Public Data
Table 51: Central & Eastern Europe DaaS Market for Business Data
Table 52: Central & Eastern Europe DaaS Market by Solution using Business Data
Table 53: Central & Eastern Europe DaaS Market by Data Source Type
Table 54: Central & Eastern Europe DaaS Market by Data Collection Type
Table 55: Central & Eastern Europe DaaS Market by Hosting Type
Table 56: Central & Eastern Europe DaaS Market by Pricing Model
Table 57: Central & Eastern Europe DaaS Market by Service
Table 58: Central & Eastern Europe DaaS Market by Industry Vertical
Table 59: Asia Pacific DaaS Market by Sector
Table 60: Asia Pacific DaaS Market by Public Data Type
Table 61: Asia Pacific DaaS Market by Solution using Public Data
Table 62: Asia Pacific DaaS Market for Business Data
Table 63: Asia Pacific DaaS Market by Solution using Business Data
Table 64: Asia Pacific DaaS Market by Data Source Type
Table 65: Asia Pacific DaaS Market by Data Collection Type
Table 66: Asia Pacific DaaS Market by Hosting Type
Table 67: Asia Pacific DaaS Market by Pricing Model
Table 68: Asia Pacific DaaS Market by Service
Table 69: Asia Pacific DaaS Market by Industry Vertical
Table 70: Middle East & Africa DaaS Market by Sector
Table 71: Middle East & Africa DaaS Market by Public Data Type
Table 72: Middle East & Africa DaaS Market by Solution using Public Data
Table 73: Middle East & Africa DaaS Market for Business Data
Table 74: Middle East & Africa DaaS Market by Solution using Business Data
Table 75: Middle East & Africa DaaS Market by Data Source Type
Table 76: Middle East & Africa DaaS Market by Data Collection Type
Table 77: Middle East & Africa DaaS Market by Hosting Type
Table 78: Middle East & Africa DaaS Market by Pricing Model
Table 79: Middle East & Africa DaaS Market by Service
Table 80: Middle East & Africa DaaS Market by Industry Vertical

 

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2024/10/04 10:27

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