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自律型データプラットフォーム市場 - 成長、トレンド、COVID-19インパクト、および予測(2022年~2027年)


Autonomous Data Platform Market - Growth, Trends, COVID-19 Impact, and Forecasts (2022 - 2027)

自律型データプラットフォーム市場は、2021年~2026年の予測期間において、21.7%のCAGRを記録すると予想されています。コグニティブ・コンピューティング技術や高度なアナリティクスの導入が進んでいることに加え... もっと見る

 

 

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Mordor Intelligence
モードーインテリジェンス
2022年1月17日 US$4,750
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サマリー

自律型データプラットフォーム市場は、2021年~2026年の予測期間において、21.7%のCAGRを記録すると予想されています。コグニティブ・コンピューティング技術や高度なアナリティクスの導入が進んでいることに加え、複雑で非構造化のデータ量が増加していることが市場の成長を後押ししています。世界各地で、人々は今後数年間に発展する情報を交換しています。Domo Inc.は、2020年末までに地球上のすべての人に対して毎秒1.7MBのデータが作成されると推定しています。さらに、中小企業からの自律的なデータプラットフォームへの需要の高まりや、クラウド技術の導入の加速も、この市場の成長を決定づける要因となっています。

主なハイライト
ビッグデータは、今日、企業で広く利用されている技術の一つであることがわかりました。自律型データプラットフォームは、ビッグデータのインフラを制御し、最適化します。Salesforce社の最新のShopping Indexによると、2018年第4四半期のデジタルコマースの成長率は前年比13%で、2020年までの小売電子商取引の売上高は4兆米ドルを超えると予測されています。米国国勢調査局は、2019年に米国の顧客の87%がデジタルチャネルで狩りを始め、前年の71%から増加したと報告しています。これに伴い、クラウドのビッグデータサービスの活用が求められています。
クラウド・コンピューティングは、その技術がもたらすメリットにより、導入が加速しています。フォーブス誌によると、クラウドコンピューティングの市場は、2020年までに1,600億米ドルに拡大し、成長率は19%に達すると予想されています。クラウドベースの導入は、予測期間中に重要な成長を遂げると予想されています。クラウドプラットフォームが提供するコラボレーションの強化、スケーラビリティ、コスト効率の高さが、クラウドベースの自律型データプラットフォームの需要を促進すると予想されます。
インターネットの普及により、デバイスや自律型データツールの数が増加しています。このようなデータの増加の主な原因は、インターネットにあります。Cisco VNIのレポートによると、2022年のインターネット加入者数は約48億人で、世界人口の60%を占めるという。また、「Cisco VNI Global IP Traffic Forecast」によると、データ消費量の増加のもう一つの重要な要因は、世界の平均Wi-Fi速度の上昇であり、2022年にはアジア太平洋地域で2017年の2倍以上になると予測されています。
しかし、複雑な分析プロセス、熟練した専門家の不足、品質と安全性の同期維持に関する問題などが、この市場の成長を阻害する要因となっています。さらに、コグニティブ・コンピューティング技術の普及と高度な分析へのニーズの高まりは、市場の成長に十分な機会を提供するでしょう。
COVID-19がビッグデータアナリティクス業界に与える影響、ひいては自律型データプラットフォーム市場の成長を促進する主な要因は、デジタルトランスフォーメーションへの需要の高まり、アナリティクスへの投資の増加、リモートサービスや位置情報への需要の高まり、COVID-19の広がりを追跡・監視するリアルタイム情報へのニーズの高まりです。
特にCOVID-19のパンデミック時には、その拡大を食い止め、企業が存続できるようにするために、情報をほぼリアルタイムで抽出し、可視化し、実行することがミッションクリティカルな目的となってきており、自律型データプラットフォーム市場を後押ししています。


主な市場動向

小売業が大きな成長を遂げる見込み


インターネットの普及に伴い、小売業はより顧客を重視するようになりました。また、テクノロジーの進歩により、消費者の行動が加速的に変化していることも、この分野の特徴です。そのため、自律型データプラットフォームは、小売業にとって不可欠な要素となっており、小売業者が競争の激しい市場で顧客ロイヤルティを向上させるのに役立っています。自律型データプラットフォームは、小売企業が顧客のショッピングジャーニーをリアルタイムで追跡し、顧客のニーズや要求を理解して対応することを可能にします。
ビッグデータはAIを強力にサポートするため、小売・消費財業界にもAIの導入が進むと考えられます。世界の多くのビッグデータ企業は、マーケター、小売業者、Eコマース企業のデータ管理を支援し、顧客エンゲージメントのパーソナライズ、在庫予測、地域の顧客セグメント化を可能にすると主張しています。
MapR Technologiesが提供するAutonomous Data Platformは、小売企業がオンライン・オフラインを問わず、Eコマースのトランザクション、POSシステム、クリックストリームデータ、電子メール、ソーシャルメディア、コールセンターの記録など、多種多様な顧客データを一元的に保存、統合、分析できるように支援します。Walmartはデジタルトランスフォーメーションを経験しています。現在、世界で最も大規模なプライベートクラウドシステムの開発を進めており、毎時2.5ペタバイトのデータを管理する能力があるとされています。
IBM社によると、小売業者の62%が、ビッグデータの活用により競争力が向上していると報告しています。予測期間中、業界ではビッグデータ技術の採用が大幅に増加し、それが自律型データプラットフォーム市場の成長にプラスの影響を与えると予想されています。
小売業では、構造化および非構造化を含むさまざまな種類のデータをさまざまなソースからリアルタイムで収集するために、強力な自律型データプラットフォームが必要です。小売業が直面する重要な課題には、オムニチャネル体験の需要と、リアルタイムでの消費者の追跡があります。自律型データプラットフォームおよびサービスは、これらの課題に効率的に対処するのに役立つため、今後数年間で小売業者による採用が増加すると予想されます。


北米が最大の市場シェアを占める


北米では、インターネットやモバイル機器が広く普及しているため、企業がチャネルパートナーや顧客、その他のステークホルダーにアプローチする可能性が高まっています。ビジネスパートナーや顧客とのコミュニケーションにモバイル機器やソーシャルメディアが広く利用されるようになり、顧客のビジネスニーズに応じてカスタマイズされたコンテンツを提供できるようになったことで、企業は自律的なデータプラットフォームやサービスを導入するようになりました。
米国の多国籍企業であるインテルは、ビッグデータに大きな価値を見出しています。同社はビッグデータを利用して、チップの迅速な開発、製造上の不具合の認識、セキュリティ上の脅威の通知などを行っている。ビッグデータを導入することで、予測分析が容易になり、品質を向上させながら、品質保証にかかる費用を約3,000万米ドル削減することができました。ホワイトハウスも、ビッグデータプロジェクトに約2億米ドルを投資しています。また、この国には研究対象となる市場の専門家が非常に多く、予測期間中に成長する大きな可能性を秘めています。
米国の小売企業の成長は、サプライチェーンマネジメントへの投資を促進し、顧客体験の向上に努めていることが期待されています。ビッグデータアプリケーションと自律型データプラットフォームは、この2つの達成に役立つでしょう。米国商務省が発表した四半期ごとのeコマースの数字によると、2019年に顧客が米国の商人にオンラインで使った金額は6,017億5,000万米ドルで、前年の5,236億4,000万米ドルから14.9%増加し、商務省が報告したオンライン売上高が前年比13.6%増だった2018年よりも高い成長率となりました。そのため、米国の小売業者の間では、ビッグデータ、ひいてはAutonomous Data Platformの利用も大きく増加すると予想されます。
企業は、機械学習技術に基づくソフトウェアやサービスを利用することで、最も信頼性の高いエンドユーザー体験を提供し、最高のサービスを提供することに注力しています。彼らは自律型データプラットフォームを活用して、顧客関連データを分析し、顧客の購買行動、季節的な需要、製品の需要などのパラメータを見つけ出しています。自立型データプラットフォームの登場により、マーケターは異なるソースからの顧客データを一つのプラットフォームに集中させることができ、統合作業にかかる時間を短縮することができます。


競争状況

自律型データプラットフォーム市場は、IBM、Microsoft、Teradata Corporationなどの主要なレガシープレイヤーが市場を支配しています。企業は、従業員や顧客のデータのプライバシーや管理に関心があるため、新規参入企業よりも既存のベンダーを信頼しています。データの急増に伴い、オラクル、MapR、AWSなどのデータ管理プラットフォームベンダーは、ITチームがプロセスを簡素化して管理できるような自律型データプラットフォームの開発・設計を進めています。自律型データプラットフォームを提供する企業は、市場のカバー率を高め、新しい市場での存在感を高めるために互いに競争しています。


2020年6月-代表的なPythonデータサイエンスプラットフォームを提供するAnaconda, Inc.とIBM Watsonは、AIオープンソース技術の企業への導入を簡素化するための新たな協力関係を発表しました。両社は協力することで、イノベーションを促進し、多くの企業が直面しているAIとデータサイエンスのスキルギャップに対処することを計画しています。Anaconda Team Editionのリポジトリは、IBM Cloud Pak for Data上のIBM Watson Studioと統合され、企業はあらゆるクラウドでAIオープンソーステクノロジーの導入をより適切に管理し、迅速に行うことができるようになります。
2020年2月 - オラクルは、Oracle Cloud Data Science Platformの提供を発表しました。コアとなるのはOracle Cloud Infrastructure Data Scienceで、企業が機械学習モデルの構築、トレーニング、管理、デプロイを共同で行い、データサイエンスプロジェクトの成功率を高めることを支援し、共有プロジェクト、モデルカタログ、チームセキュリティポリシー、再現性、監査可能性などの機能により、データサイエンスチームの有効性を向上させます。


その他の特典

エクセル形式の市場推定値(ME)シート
3ヶ月間のアナリスト・サポート

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目次

1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Growing Adoption of Cognitive Computing Technology and Advanced Analytics
4.2.2 Expanding Volume of Unstructured Data Due to the Phenomenal Growth of Interconnected Devices and Social Media
4.3 Market Restraints
4.3.1 Complex Analytical Process Requiring Skilled Professionals Services
4.4 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.5 Industry Value Chain Analysis
4.6 Analysis on the impact of COVID-19 on the Autonomous Data Platform Market

5 MARKET SEGMENTATION
5.1 By Organization Size
5.1.1 Large Enterprises
5.1.2 Small and Medium-Sized Enterprise
5.2 By Deployment Type
5.2.1 Public Cloud
5.2.2 Private Cloud
5.2.3 Hybrid Cloud
5.3 By End-user Vertical
5.3.1 BFSI
5.3.2 Healthcare and Life Sciences
5.3.3 Retail and Consumer Goods
5.3.4 Media and Telecommunication
5.3.5 Other End-User Verticals (Government, Manufacturing)
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.2 Europe
5.4.3 Asia Pacific
5.4.4 Latin America
5.4.5 Middle East & Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 Oracle Corporation
6.1.2 International Business Machines Corporation
6.1.3 Amazon Web Services
6.1.4 Teradata Corporation
6.1.5 Qubole Inc
6.1.6 MapR Technologies, Inc.
6.1.7 Alteryx Inc.
6.1.8 Ataccama Corporation
6.1.9 Cloudera, Inc.
6.1.10 Gemini Data Inc.
6.1.11 Datrium, Inc.
6.1.12 Denodo Technologies
6.1.13 Paxata, Inc.
6.1.14 Zaloni Inc.

7 INVESTMENT ANALYSIS

8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

 

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Summary

The Autonomous Data Platform Market is expected to register a CAGR of 21.7% over the forecast period 2021 - 2026. The growing adoption of cognitive computing technology and advanced analytics as well as the rising volume of complex and unstructured data drive market growth. Across the world, people are swapping information that is going to develop in the coming years. Domo Inc. estimated that 1.7MB of data will be created every second for every person on earth by 2020 end. Additionally, rising demand for autonomous data platforms from SMEs and accelerating adoption of cloud technology are the determinants for the growth of this market.

Key Highlights
Big Data has turned out to be one of the widespread technologies being utilized by companies today. An autonomous data platform controls and optimizes the big data infrastructure. According to the most contemporary Shopping Index of Salesforce, digital commerce grew at a rate of 13% year-over-year in Q4 2018, and projected retail e-commerce sales exceeding USD 4 trillion through 2020. The US Census Bureau reported that 87% of the US customers began their hunt in digital channels in 2019, up from 71% the previous year. This calls for enhanced use of big data services for the cloud.
Owing to the advantages the technology grants, cloud computing is witnessing an accelerated development in its adoption. According to Forbes, the market for cloud computing will increase to USD 160 billion by 2020, achieving a growth rate of 19%. Cloud-based deployment anticipated to have meaningful growth during the forecast period. Enhanced collaboration, Scalability, and cost-effectiveness offered by the cloud platform are expected to encourage the demand for cloud-based autonomous data platforms.
The propagation of the Internet will feed this increase in the number of devices and autonomous data tool. The Internet happens to the principal reason for this growth in data. According to the Cisco VNI report, there will be about 4.8 billion internet subscribers in 2022, 60% of the global population. According to Cisco VNI Global IP Traffic Forecast, the other significant factor for the increase in consumption of data will be the rise in global average Wi-Fi speeds that are exacted to more than double in Asia-Pacific in 2022 as compared to 2017.
However, complicated analytical process, lack of skilled and trained professional, and problem associated with the maintaining sync between quality and safety acts as a restricting factor for this market growth. Moreover, growing popularity of cognitive computing technology and the increasing need for advanced analytics will provide adequate opportunities for the growth of the market.
The principal factors driving the growth of COVID-19 impact on the Big Data Analytics industry and hence Autonomous Data Platform Market are increasing demand for digital transformation, increased investments in analytics, growing demand for remote services and location data, and increasing need for real-time information track and monitor the COVID-19 spread.
Especially during the COVID-19 pandemic - including efforts to contain its spread and help businesses stay afloat - the need to extract, visualize, and execute this intelligence in near-real-time is increasingly becoming a mission-critical objective, thus giving a boost to the Autonomous Data Platform Market.


Key Market Trends

Retail Vertical is Expected to Register a Significant Growth


With the growing use of the Internet, the retail vertical has become more customer-centric. Advancements in technologies have also made this vertical witness the accelerated changes in consumers’ behavior. Consequently, the autonomous data platform has become an essential part of the retail vertical, assisting retailers to attain improved customer loyalty in the highly competitive market. The platform helps retailers track customers’ shopping journeys in real-time, thus enabling retailers to understand and address their customers’ needs and requirements.
Big data powers AI, and so it follows that AI would continue to find its way into the retail & consumer goods industry. Many big data companies globally claim to assist marketers, retailers, and eCommerce companies in managing their data so that it would allow them to personalize customer engagement, forecast inventory, and segment customers in the region.
MapR Technologies is offering an Autonomous Data Platform, which helps retailers store, integrate, and analyze the wide variety of online and offline customer data e-commerce transactions, point of sale (POS) systems, clickstream data, email, social media, and call center records - all in one central repository. Walmart is experiencing a digital transformation. It is in the process of developing the world’s most extensive private cloud system, which is supposed to have the capacity to manage 2.5 petabytes of data every hour.
According to IBM, 62% of retailers report that the use of Big Data is giving them a competitive advantage. It is expected that the industry will witness significant growth in the adoption of Big Data technology over the forecast period, thereby positively impacting the Autonomous Data Platform market’s growth.
The retail sector needs a strong autonomous data platform to collect different data types, including structured and unstructured, from various sources in real-time. The significant challenges faced by this vertical include the demand for omnichannel experience and the tracking of consumers in real-time. As autonomous data platforms and services help efficiently address these challenges, their adoption by retailers is expected to increase in the coming years.


North America to Hold the Largest Market Share


The extensive penetration of the Internet and mobile devices in North America has created possibilities for enterprises to reach out to channel partners, clients, and other stakeholders in the region. The widespread use of mobile devices and social media platforms to connect with business partners and clients for giving customized content as per the business necessities of clients has prompted businesses to embrace autonomous data platforms and services.
American multinational corporation, Intel is finding meaningful value in big data. The firm uses big data to develop chips quicker, recognize manufacturing glitches, and inform about security threats. By adopting Big Data, the firm has been able to facilitate predictive analysis and save around USD 30 million on its Quality Assurance spend while still increasing quality. The White House has also invested around USD 200 million in big data projects. The country also has a huge number of professionals in the studied market, which offers a vast potential to grow over the forecast period.
The US retailer’s growth is expected to foster their investment in the supply chain management and are rigorously trying to enhance the customer experience. Big data applications and Autonomous data platform can help them in achieving both. Customers spent USD 601.75 billion online with U.S. merchants in 2019, up 14.9% from USD 523.64 billion the prior year, according to the U.S. Department of Commerce quarterly ecommerce figures released, and that was a higher growth rate than 2018, when online sales reported by the Commerce Department rose 13.6% year over year. As a result, the use of big data and hence Autonomous data platform is also expected to rise significantly among the US retailers.
Companies focus on offering the most reliable end-user experience and providing the best services by using machine-learning technology-based software and services. They leverage the autonomous data platform to analyze customer-related data and to find parameters such as customers' buying behavior, seasonal demand, and product demand. With the advent of independent data platforms, marketers can centralize customers’ data from different sources at one platform, thereby saving hours of integration work.


Competitive Landscape

The Autonomous Data Platform Market is concentrated with major legacy players dominating the market like IBM, Microsoft, and Teradata Corporation. Since companies are concerned regarding the privacy and management of their employee/customer data, they trust established vendors more rather than new entrants. The proliferation of data has pushed data management platform vendors, such as Oracle, MapR, and AWS, to develop and design autonomous data platforms that help IT teams simplify and manage processes. The autonomous data platform providers are competing with each other to expand their market coverage and increase their presence in newer markets.


June 2020 - Anaconda, Inc.​ provider of the leading Python data science platform and IBM Watson announced a new collaboration to help simplify enterprise adoption of AI open-source technologies. By working together, the two companies plan to help fuel innovation and address the AI and data science skills gap that many enterprises face. Anaconda Team Edition repository will be integrated with IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data, enabling organizations to better govern and speed the deployment of AI open-source technologies across any cloud.
Feb 2020 - Oracle announced the availability of the Oracle Cloud Data Science Platform. At the core is Oracle Cloud Infrastructure Data Science, helping enterprises to collaboratively build, train, manage and deploy machine learning models to increase the success of data science projects, helping improve the effectiveness of data science teams with capabilities like shared projects, model catalogs, team security policies, reproducibility and auditability.


Additional Benefits:

The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support



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Table of Contents

1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Growing Adoption of Cognitive Computing Technology and Advanced Analytics
4.2.2 Expanding Volume of Unstructured Data Due to the Phenomenal Growth of Interconnected Devices and Social Media
4.3 Market Restraints
4.3.1 Complex Analytical Process Requiring Skilled Professionals Services
4.4 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.5 Industry Value Chain Analysis
4.6 Analysis on the impact of COVID-19 on the Autonomous Data Platform Market

5 MARKET SEGMENTATION
5.1 By Organization Size
5.1.1 Large Enterprises
5.1.2 Small and Medium-Sized Enterprise
5.2 By Deployment Type
5.2.1 Public Cloud
5.2.2 Private Cloud
5.2.3 Hybrid Cloud
5.3 By End-user Vertical
5.3.1 BFSI
5.3.2 Healthcare and Life Sciences
5.3.3 Retail and Consumer Goods
5.3.4 Media and Telecommunication
5.3.5 Other End-User Verticals (Government, Manufacturing)
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.2 Europe
5.4.3 Asia Pacific
5.4.4 Latin America
5.4.5 Middle East & Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 Oracle Corporation
6.1.2 International Business Machines Corporation
6.1.3 Amazon Web Services
6.1.4 Teradata Corporation
6.1.5 Qubole Inc
6.1.6 MapR Technologies, Inc.
6.1.7 Alteryx Inc.
6.1.8 Ataccama Corporation
6.1.9 Cloudera, Inc.
6.1.10 Gemini Data Inc.
6.1.11 Datrium, Inc.
6.1.12 Denodo Technologies
6.1.13 Paxata, Inc.
6.1.14 Zaloni Inc.

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8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

 

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