クラウドベースのビッグデータ - 世界市場シェアとランキング、全体売上高と需要予測 2024-2030

Cloud-based Big Data - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2024-2030

クラウドベースのビッグデータとは、クラウド・コンピューティングのインフラとサービスを利用した大量のデータの保存、処理、分析を指す。クラウドコンピューティングの利点とビッグデータ分析の機能を組み合わ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	言語
QYResearch QYリサーチ	2024年4月15日	US$3,950 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	英語

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サマリー

クラウドベースのビッグデータとは、クラウド・コンピューティングのインフラとサービスを利用した大量のデータの保存、処理、分析を指す。クラウドコンピューティングの利点とビッグデータ分析の機能を組み合わせたものである。クラウドベースのビッグデータ・ソリューションは、クラウド・コンピューティングが提供するインフラとサービスを活用して、大量のデータを保存、処理、分析する。クラウド・コンピューティング・リソースを活用することで、企業は従来のオンプレミス・インフラの制限を克服し、クラウドが提供するスケーラビリティ、コスト効率、柔軟性、高度な分析機能を活用することができます。

クラウドベースのビッグデータの世界市場は、2023年には6億5870万米ドルと推定され、2024年から2030年の予測期間中の年平均成長率は9.3%で、2030年には1億22750万米ドルの規模に再調整されると予測されている。
世界のクラウドベースのビッグデータ市場は、近年著しい成長を遂げている。生成されるデータの量、速度、種類の増加に伴い、企業はデータの保存、処理、分析をクラウドベースのソリューションに移行している。クラウドベースのビッグデータ・ソリューションは、拡張性、柔軟性、コスト効率を提供するため、あらゆる規模の企業にとって魅力的な選択肢となっている。

世界のクラウドベースのビッグデータ市場の成長を後押ししている要因はいくつかある。以下はその一例である：
データ量の増加：データ量の増加：組織が生成するデータ量は指数関数的に増加している。クラウドベースのビッグデータ・ソリューションは、大量のデータを効率的に処理するためのインフラと機能を提供する。
コスト削減：従来のオンプレミスのビッグデータ・インフラストラクチャでは、ハードウェアやメンテナンス費用に多額の先行投資が必要だった。クラウドベースのソリューションでは、そのような設備投資が不要なため、企業は使用するリソースに対してサブスクリプションまたは従量課金で支払うことができます。
拡張性と柔軟性：クラウドプラットフォームは事実上無制限のスケーラビリティを提供するため、企業は需要に応じてデータストレージや処理リソースを簡単に増減できる。この柔軟性により、企業は変動するワークロードを効率的に処理できる。
高度な分析機能：クラウドベースのビッグデータ・ソリューションには、多くの場合、機械学習やAI機能などの分析ツールやサービスが組み込まれています。これらの高度な分析機能により、企業は貴重な洞察を得て意思決定を改善し、イノベーションを推進することができる。

データ・セキュリティとコンプライアンス：クラウド・プロバイダーは、サービスのセキュリティとコンプライアンスの確保に多額の投資を行っている。多くのクラウドプラットフォームは、堅牢なセキュリティ対策、暗号化オプションを備え、業界標準のコンプライアンス要件を満たしているため、企業はデータ保護に関して安心感を得ることができる。
世界のクラウドベースのビッグデータ市場は競争が激しく、複数の主要プレーヤーが業界を支配している。アマゾンウェブサービス（AWS）、マイクロソフト、グーグル、IBM、オラクル、SAPなどの企業がその一角を占めている。しかし、クラウドベースのビッグデータ・ソリューションの特定の側面に特化した中小企業も数多く存在する。

レポートの範囲
本レポートは、クラウドベースのビッグデータの世界市場について、地域別・国別、タイプ別、アプリケーション別の分析とともに、総売上高、主要企業の市場シェア、ランキングに焦点を当て、包括的に紹介することを目的としています。
クラウドベースのビッグデータ市場規模、推計、予測は、2023年を基準年とし、2019年から2030年までの期間の履歴データと予測データを売上高（百万ドル）で提供します。定量分析と定性分析の両分析により、読者がビジネス/成長戦略を策定し、市場競争状況を評価し、現在の市場における自社のポジションを分析し、クラウドベースのビッグデータに関する十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるよう支援します。
市場区分
企業別
テラデータ
マイクロソフト
IBM
オラクル
SASインスティテュート
グーグル
アドビ
タレンド
TIBCO ソフトウェア
アマゾンウェブサービス (AWS)
Cloudera
Databricks
Snowflake
インフォマティカ
セールスフォース
ホートンワークス
Qlik
Alteryx
Splunk
タイプ別セグメント
プライベートクラウド
パブリッククラウド
アプリケーション別セグメント
ファイナンス
マーケティング・営業
人事
オペレーション
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
ロシア
アジア太平洋
中国
日本
韓国
中国台湾
東南アジア
インド
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
アルゼンチン
中東・アフリカ
トルコ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦

各章の概要
第1章：報告書のスコープ、世界の総市場規模を紹介。本章ではまた、市場ダイナミクス、市場の最新動向、市場の推進要因と制限要因、業界メーカーが直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析を提供します。
第2章：クラウドベースのビッグデータメーカーの競争環境、収益市場シェア、最新の開発計画、合併・買収情報などを詳細に分析。
第3章：様々な市場セグメントをタイプ別に分析し、各市場セグメントの市場規模や発展の可能性を網羅し、読者が様々な市場セグメントにおけるブルーオーシャン市場を見つけるのに役立つ。
第4章：アプリケーション別の様々な市場セグメントの分析を提供し、各市場セグメントの市場規模と発展の可能性をカバーし、読者が異なる川下市場のブルーオーシャン市場を見つけるのを助ける。
第5章：地域レベルでのクラウドベースのビッグデータの収益。各地域の市場規模と発展可能性を定量的に分析し、世界各国の市場発展、今後の発展展望、市場空間、市場規模を紹介しています。
第6章クラウドベースのビッグデータの国別売上高各国・地域のタイプ別、アプリケーション別のシグメイトデータを提供している。
第7章：主要企業のプロファイルを提供し、製品収益、売上総利益率、製品紹介、最近の開発など、市場における主要企業の基本的な状況を詳細に紹介する。
第8章：産業の上流と下流を含む産業チェーンの分析。
第9章：結論

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1 Market Overview
1.1 Cloud-based Big Data Product Introduction
1.2 Global Cloud-based Big Data Market Size Forecast
1.3 Cloud-based Big Data Market Trends & Drivers
1.3.1 Cloud-based Big Data Industry Trends
1.3.2 Cloud-based Big Data Market Drivers & Opportunity
1.3.3 Cloud-based Big Data Market Challenges
1.3.4 Cloud-based Big Data Market Restraints
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Competitive Analysis by Company
2.1 Global Cloud-based Big Data Players Revenue Ranking (2023)
2.2 Global Cloud-based Big Data Revenue by Company (2019-2024)
2.3 Key Companies Cloud-based Big Data Manufacturing Base Distribution and Headquarters
2.4 Key Companies Cloud-based Big Data Product Offered
2.5 Key Companies Time to Begin Mass Production of Cloud-based Big Data
2.6 Cloud-based Big Data Market Competitive Analysis
2.6.1 Cloud-based Big Data Market Concentration Rate (2019-2024)
2.6.2 Global 5 and 10 Largest Companies by Cloud-based Big Data Revenue in 2023
2.6.3 Global Top Companies by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3) & (based on the Revenue in Cloud-based Big Data as of 2023)
2.7 Mergers & Acquisitions, Expansion
3 Segmentation by Type
3.1 Introduction by Type
3.1.1 Private Clouds
3.1.2 Public Clouds
3.2 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Type
3.2.1 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Type (2019 VS 2023 VS 2030)
3.2.2 Global Cloud-based Big Data Sales Value, by Type (2019-2030)
3.2.3 Global Cloud-based Big Data Sales Value, by Type (%) (2019-2030)
4 Segmentation by Application
4.1 Introduction by Application
4.1.1 Finance
4.1.2 Marketing and Sales
4.1.3 Human Resources
4.1.4 Operations
4.1.5 Others
4.2 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Application
4.2.1 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Application (2019 VS 2023 VS 2030)
4.2.2 Global Cloud-based Big Data Sales Value, by Application (2019-2030)
4.2.3 Global Cloud-based Big Data Sales Value, by Application (%) (2019-2030)
5 Segmentation by Region
5.1 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Region
5.1.1 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Region: 2019 VS 2023 VS 2030
5.1.2 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Region (2019-2024)
5.1.3 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Region (2025-2030)
5.1.4 Global Cloud-based Big Data Sales Value by Region (%), (2019-2030)
5.2 North America
5.2.1 North America Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
5.2.2 North America Cloud-based Big Data Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
5.3 Europe
5.3.1 Europe Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
5.3.2 Europe Cloud-based Big Data Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
5.4 Asia Pacific
5.4.1 Asia Pacific Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
5.4.2 Asia Pacific Cloud-based Big Data Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
5.5 South America
5.5.1 South America Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
5.5.2 South America Cloud-based Big Data Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
5.6 Middle East & Africa
5.6.1 Middle East & Africa Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
5.6.2 Middle East & Africa Cloud-based Big Data Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
6 Segmentation by Key Countries/Regions
6.1 Key Countries/Regions Cloud-based Big Data Sales Value Growth Trends, 2019 VS 2023 VS 2030
6.2 Key Countries/Regions Cloud-based Big Data Sales Value
6.3 United States
6.3.1 United States Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.3.2 United States Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.3.3 United States Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.4 Europe
6.4.1 Europe Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.4.2 Europe Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.4.3 Europe Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.5 China
6.5.1 China Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.5.2 China Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.5.3 China Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.6 Japan
6.6.1 Japan Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.6.2 Japan Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.6.3 Japan Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.7 South Korea
6.7.1 South Korea Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.7.2 South Korea Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.7.3 South Korea Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.8 Southeast Asia
6.8.1 Southeast Asia Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.8.2 Southeast Asia Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.8.3 Southeast Asia Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
6.9 India
6.9.1 India Cloud-based Big Data Sales Value, 2019-2030
6.9.2 India Cloud-based Big Data Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
6.9.3 India Cloud-based Big Data Sales Value by Application, 2023 VS 2030
7 Company Profiles
7.1 Teradata
7.1.1 Teradata Profile
7.1.2 Teradata Main Business
7.1.3 Teradata Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.1.4 Teradata Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.1.5 Teradata Recent Developments
7.2 Microsoft
7.2.1 Microsoft Profile
7.2.2 Microsoft Main Business
7.2.3 Microsoft Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.2.4 Microsoft Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.2.5 Microsoft Recent Developments
7.3 IBM
7.3.1 IBM Profile
7.3.2 IBM Main Business
7.3.3 IBM Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.3.4 IBM Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.3.5 Oracle Recent Developments
7.4 Oracle
7.4.1 Oracle Profile
7.4.2 Oracle Main Business
7.4.3 Oracle Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.4.4 Oracle Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.4.5 Oracle Recent Developments
7.5 SAS Institute
7.5.1 SAS Institute Profile
7.5.2 SAS Institute Main Business
7.5.3 SAS Institute Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.5.4 SAS Institute Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.5.5 SAS Institute Recent Developments
7.6 Google
7.6.1 Google Profile
7.6.2 Google Main Business
7.6.3 Google Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.6.4 Google Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.6.5 Google Recent Developments
7.7 Adobe
7.7.1 Adobe Profile
7.7.2 Adobe Main Business
7.7.3 Adobe Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.7.4 Adobe Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.7.5 Adobe Recent Developments
7.8 Talend
7.8.1 Talend Profile
7.8.2 Talend Main Business
7.8.3 Talend Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.8.4 Talend Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.8.5 Talend Recent Developments
7.9 TIBCO Software
7.9.1 TIBCO Software Profile
7.9.2 TIBCO Software Main Business
7.9.3 TIBCO Software Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.9.4 TIBCO Software Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.9.5 TIBCO Software Recent Developments
7.10 Amazon Web Services (AWS)
7.10.1 Amazon Web Services (AWS) Profile
7.10.2 Amazon Web Services (AWS) Main Business
7.10.3 Amazon Web Services (AWS) Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.10.4 Amazon Web Services (AWS) Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.10.5 Amazon Web Services (AWS) Recent Developments
7.11 Cloudera
7.11.1 Cloudera Profile
7.11.2 Cloudera Main Business
7.11.3 Cloudera Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.11.4 Cloudera Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.11.5 Cloudera Recent Developments
7.12 Databricks
7.12.1 Databricks Profile
7.12.2 Databricks Main Business
7.12.3 Databricks Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.12.4 Databricks Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.12.5 Databricks Recent Developments
7.13 Snowflake
7.13.1 Snowflake Profile
7.13.2 Snowflake Main Business
7.13.3 Snowflake Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.13.4 Snowflake Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.13.5 Snowflake Recent Developments
7.14 Informatica
7.14.1 Informatica Profile
7.14.2 Informatica Main Business
7.14.3 Informatica Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.14.4 Informatica Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.14.5 Informatica Recent Developments
7.15 Salesforce
7.15.1 Salesforce Profile
7.15.2 Salesforce Main Business
7.15.3 Salesforce Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.15.4 Salesforce Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.15.5 Salesforce Recent Developments
7.16 Hortonworks
7.16.1 Hortonworks Profile
7.16.2 Hortonworks Main Business
7.16.3 Hortonworks Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.16.4 Hortonworks Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.16.5 Hortonworks Recent Developments
7.17 Qlik
7.17.1 Qlik Profile
7.17.2 Qlik Main Business
7.17.3 Qlik Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.17.4 Qlik Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.17.5 Qlik Recent Developments
7.18 Alteryx
7.18.1 Alteryx Profile
7.18.2 Alteryx Main Business
7.18.3 Alteryx Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.18.4 Alteryx Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.18.5 Alteryx Recent Developments
7.19 Splunk
7.19.1 Splunk Profile
7.19.2 Splunk Main Business
7.19.3 Splunk Cloud-based Big Data Products, Services and Solutions
7.19.4 Splunk Cloud-based Big Data Revenue (US$ Million) & (2019-2024)
7.19.5 Splunk Recent Developments
8 Industry Chain Analysis
8.1 Cloud-based Big Data Industrial Chain
8.2 Cloud-based Big Data Upstream Analysis
8.2.1 Key Raw Materials
8.2.2 Raw Materials Key Suppliers
8.2.3 Manufacturing Cost Structure
8.3 Midstream Analysis
8.4 Downstream Analysis (Customers Analysis)
8.5 Sales Model and Sales Channels
8.5.1 Cloud-based Big Data Sales Model
8.5.2 Sales Channel
8.5.3 Cloud-based Big Data Distributors
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.2 Data Source
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer

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Table of Contents

Summary

Cloud-based big data refers to the storage, processing, and analysis of large volumes of data using cloud computing infrastructure and services. It combines the advantages of cloud computing with the capabilities of big data analytics. Cloud-based big data solutions leverage the infrastructure and services provided by cloud computing to store, process, and analyze large volumes of data. By utilizing cloud computing resources, businesses can overcome the limitations of traditional on-premises infrastructure and take advantage of the scalability, cost-effectiveness, flexibility, and advanced analytics capabilities offered by the cloud.

The global market for Cloud-based Big Data was estimated to be worth US$ 65870 million in 2023 and is forecast to a readjusted size of US$ 122750 million by 2030 with a CAGR of 9.3% during the forecast period 2024-2030
The global cloud-based big data market has been experiencing significant growth in recent years. With the increasing volume, velocity, and variety of data being generated, organizations are turning to cloud-based solutions to store, process, and analyze their data. Cloud-based big data solutions offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness, making them an attractive option for businesses of all sizes.

Several factors are driving the growth of the global cloud-based big data market. These include:
Increasing data volume: The amount of data being generated by organizations is growing exponentially. Cloud-based big data solutions provide the infrastructure and capabilities to handle large volumes of data efficiently.
Cost savings: Traditional on-premises big data infrastructure requires significant upfront investments in hardware and maintenance costs. Cloud-based solutions eliminate the need for such capital expenditures, allowing businesses to pay for the resources they use on a subscription or pay-as-you-go basis.
Scalability and flexibility: Cloud platforms offer virtually unlimited scalability, allowing businesses to easily scale up or down their data storage and processing resources based on demand. This flexibility enables organizations to handle variable workloads effectively.
Advanced analytics capabilities: Cloud-based big data solutions often come with built-in analytical tools and services, such as machine learning and AI capabilities. These advanced analytics features enable businesses to gain valuable insights, improve decision-making, and drive innovation.

Data security and compliance: Cloud providers invest heavily in ensuring the security and compliance of their services. Many cloud platforms have robust security measures, encryption options, and meet industry-standard compliance requirements, giving businesses peace of mind when it comes to data protection.
The global cloud-based big data market is highly competitive, with several key players dominating the industry. These include companies like Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM, Oracle, and SAP. However, there are also many smaller companies that specialize in specific aspects of cloud-based big data solutions.

Report Scope
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Cloud-based Big Data, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Cloud-based Big Data by region & country, by Type, and by Application.
The Cloud-based Big Data market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2023 as the base year, with history and forecast data for the period from 2019 to 2030. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Cloud-based Big Data.
Market Segmentation
By Company
Teradata
Microsoft
IBM
Oracle
SAS Institute
Google
Adobe
Talend
TIBCO Software
Amazon Web Services (AWS)
Cloudera
Databricks
Snowflake
Informatica
Salesforce
Hortonworks
Qlik
Alteryx
Splunk
Segment by Type:
Private Clouds
Public Clouds
Segment by Application
Finance
Marketing and Sales
Human Resources
Operations
Others
By Region
North America
U.S.
Canada
Europe
Germany
France
U.K.
Italy
Russia
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
China Taiwan
Southeast Asia
India
Latin America
Mexico
Brazil
Argentina
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE

Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Cloud-based Big Data manufacturers competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Revenue of Cloud-based Big Data in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Revenue of Cloud-based Big Data in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.
Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
Chapter 9: Conclusion.

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