医療におけるビッグデータ市場、動向と予測（世界および地域）、2035年まで：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、ハードウェアタイプ別（ストレージデバイス、ネットワークインフラ、サーバー）、ソフトウェアタイプ別（電子カルテ、診療管理ソフトウェア、収益サイクル管理ソフトウェア、ワークフォース管理ソフトウェア）、サービスタイプ別（記述的分析、診断分析、予測分析、処方的分析）、展開オプション別（クラウドベース、オンプレミス）、アプリケーション分野別（臨床データ管理、経済状況（高所得国、高中所得国、低中所得国）、地域（北米、欧州、アジア、中東・北アフリカ、中南米、その他の地域）、主要プレイヤー：業界動向と世界予測

医療におけるビッグデータ市場、動向と予測（世界および地域）、2035年まで：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、ハードウェアタイプ別（ストレージデバイス、ネットワークインフラ、サ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Roots Analysis ルーツアナリシス	2024年1月5日	US$4,799 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	331	英語

目次
図表リスト

サマリー

医療におけるビッグデータ市場、動向と予測（世界および地域）、2035年まで：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、ハードウェアタイプ別（ストレージデバイス、ネットワークインフラ、サーバー）、ソフトウェアタイプ別（電子カルテ、診療管理ソフトウェア、収益サイクル管理ソフトウェア、ワークフォース管理ソフトウェア）、サービスタイプ別（記述的分析、診断分析、予測分析、処方的分析）、展開オプション別（クラウドベース、オンプレミス）、アプリケーション分野別（臨床データ管理、経済状況（高所得国、高中所得国、低中所得国）、地域（北米、欧州、アジア、中東・北アフリカ、中南米、その他の地域）、主要プレイヤー：業界動向と世界予測
レポートリンク：https://www.rootsanalysis.com/reports/big-data-in-healthcare-market.html
ヘルスケアにおけるビッグデータ市場は、2023年に670億米ドルと評価され、2023年から2035年の予測期間中にCAGR 19％で成長しています。
医療分野のビッグデータには、医学研究論文、生体データ、電子カルテ、医療モノのインターネット（IoMT）、ソーシャルメディア、支払者記録、オミックス研究、データリポジトリなど、さまざまな媒体から入手した膨大な量の非構造化データが含まれる。このような異種かつ複雑な非構造化データを従来のデータベースに統合することは、相互運用性を確保し、効果的な分析を促進するために重要な、データの整理と標準化という点で大きな課題となる。しかし、ビッグデータ分析ツール、人工知能（AI）、機械学習（ML）の最近の進歩により、ヘルスケアのビッグデータを価値ある実用的な洞察に変換することが可能になった。これらの技術的進歩はヘルスケアの多方面に革命をもたらし、データ主導の意思決定を促進し、診断を強化し、個別化された治療方法を可能にし、オンラインポータル、モバイルアプリケーション、ウェアラブルデバイスなどのセルフサービスオプションを通じて患者に力を与えている。さらに、ビッグデータ分析ツールは、医薬品の研究開発（R&D）における創薬・開発プロセスの迅速化においても極めて重要な役割を果たしている。ビジネス・インテリジェンス・ソリューションに対する需要の高まり、非構造化データの急増、個別化医療の重視の高まりに後押しされ、ヘルスケアにおけるビッグデータの世界市場は、予測期間を通じて持続的な市場成長を遂げる見込みです。

主要市場セグメント
コンポーネント
ハードウェア（ストレージデバイス、サーバー、ネットワークインフラ）
ソフトウェア（電子カルテ、診療管理ソフトウェア、収益サイクル管理ソフトウェア、ワークフォース管理ソフトウェア）
サービス（Descriptive Analytics、Diagnostic Analytics、Predictive Analytics、Prescriptive Analytics）
展開オプション
クラウドベース
オンプレミス
アプリケーション領域
臨床データ管理
財務管理
運営管理
集団健康管理
ヘルスケア・バーティカル
ヘルスケアサービス
医療機器
医薬品
その他
経済状況
高所得国
高中所得国
低中所得国
エンドユーザー
クリニック
健康保険代理店
病院
その他のエンドユーザー
地域
北米
ヨーロッパ
アジア
ラテンアメリカ
中東・北アフリカ
Rest of the World
調査範囲
当レポートでは、コンポーネント、ハードウェアの種類、ソフトウェアの種類、サービスの種類、展開オプション、応用分野、医療分野、エンドユーザー、経済の種類、主要地域、主要企業に基づいて、医療におけるビッグデータ市場を調査しています。
当レポートでは、市場関係者にとっての潜在的な利点と市場内の障害を評価し、市場のトッププレイヤーにとっての競争環境に関する情報を提供しています。
、主要5地域に関して市場セグメントの収益を予測します。
本レポートでは、ビッグデータの概要と、構造化データ、非構造化データ、半構造化データなどの種類について解説しています。さらに、本章では、さまざまな種類のビッグデータ分析サービスと、それらがヘルスケア業界でどのように利用できるかについても論じています。さらに本章では、ヘルスケア市場におけるビッグデータ分析の将来を展望し、ビッグデータ分析がヘルスケア業界をどのように変革し、サービスプロバイダーにビジネスチャンスをもたらすかを示しています。
設立年、企業規模、本社所在地、ビジネスモデル、提供タイプ、提供するビッグデータアナリティクスのタイプ、提供するビッグデータストレージソリューションのタイプ、展開オプション、アプリケーション分野、エンドユーザーなどのパラメータを考慮し、ヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータの現状を包括的に分析。
、企業規模や本社所在地、企業規模やビジネスモデル、提供するサービスの種類や本社所在地、提供するビッグデータストレージソリューションの種類や展開オプション、提供するビッグデータアナリティクスの種類やアプリケーション分野、企業規模やアプリケーション分野、エンドユーザーなどの適切なパラメータを考慮し、様々な表現を用いてビッグデータヘルスケア市場の現在の動向を強調した包括的な調査。
、提供数、提供するビッグデータ分析サービスのタイプ、提供するビッグデータストレージソリューションのタイプ、展開オプション、エンドユーザーの観点からサプライヤーの強みとポートフォリオの強みを考慮した、ヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータの詳細な企業競争力評価。
、さまざまな地域でビッグデータ分析ソリューションを提供する、当社独自の企業競争力に基づいて選定した主要プレイヤーの詳細プロフィールとその他の著名プレイヤーの集計プロフィールを掲載しています。各詳細プロフィールには、企業概要（設立年、従業員数、本社所在地、リーダーシップチームなど）、財務情報（入手可能な場合）、ビッグデータアナリティクスの提供サービスと能力、最近の動向、十分な情報に基づく将来展望が含まれています。
、市場成長に影響を与える要因（促進要因、阻害要因、機会、課題など）を分析します。
本レポート購入の主なメリット
本レポートは、市場全体とそのサブセグメント両方の収益予測に関する貴重な洞察を市場リーダーおよび新規参入者に提供します。
ステークホルダーは本レポートを活用することで、競争環境に関する理解を深め、ビジネスポジショニングの改善やより効果的な市場参入戦略を実現することができます。
当レポートは、ヘルスケアにおけるビッグデータ市場に関するパルスを関係者に提供し、重要な市場促進要因、障壁、機会、および課題に関する重要な情報を提供します。

市場の主要企業
アクセンチュア
Akka Technologies
Altamira.ai
Amazon Web Services
アテナ・グローバル・テクノロジーズ
atom Consultancy Services (ACS)
Avenga
Happiest Minds
InData Labs
Itransition
Kellton
Keyrus
Lutech
Microsoft
Nagarro
Nous インフォシステムズ
NTT データ
Oracle
Orange Mantra
Oxagile
Scalefocus
Softweb Solutions
Solix Technologies
Spindox
Tata Elxsi
Teradata
Trianz (旧 CBIG Consulting)
Trigyn Technologies
XenonStack

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1.はじめに
1.1.はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.主な質問に対する回答
1.6.各章の概要
2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.プロジェクトの方法論
2.4.予測方法
2.5.強固な品質管理
2.6.主な検討事項
2.6.1.人口統計
2.6.2.経済的要因
2.6.3.政府規制
2.6.4.サプライチェーン
2.6.5.COVIDの影響／関連要因
2.6.6.市場アクセス
2.6.7.医療政策
2.6.8.業界再編
2.7.主要市場セグメント
3.経済およびその他のプロジェクト特有の考慮事項
3.1.各章の概要
3.2.市場力学
3.2.1.期間
3.2.1.1.過去のトレンド
3.2.1.2.現状と予測
3.2.2.通貨カバレッジ
3.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨
3.2.2.2.通貨変動の業界への影響
3.2.3.外国為替の影響
3.2.3.1.為替レートの評価と市場への影響
3.2.3.2.為替リスク軽減のための戦略
3.2.4.景気後退
3.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
3.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
3.2.5.インフレ
3.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
3.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.要旨
4.1.章の概要
5.はじめに
5.1.章の概要
5.2.ビッグデータの概要
5.2.1.ビッグデータの種類
5.2.1.1.構造化データ
5.2.1.2.非構造化データ
5.2.1.3.半構造化データ
5.2.2.ビッグデータの管理と保管
5.3.ビッグデータ分析
5.3.1.ビッグデータ分析の種類
5.3.1.1.記述的分析
5.3.1.2.診断アナリティクス
5.3.1.3.予測分析
5.3.1.4.処方的アナリティクス
5.4.医療におけるビッグデータの応用
5.5.将来の展望
6.市場全体の展望
6.1.各章の概要
6.2.医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ市場全体の展望
6.3.設立年別分析
6.4.企業規模別分析
6.5.本社所在地別分析
6.6.ビジネスモデル別分析
6.7.提供形態別分析
6.8.提供するビッグデータ分析のタイプ別分析
6.9.提供するビッグデータストレージソリューションのタイプ別分析
6.10.展開オプション別の分析
6.11.アプリケーション分野別分析
6.12.エンドユーザー別分析
7.キーインサイト
7.1.各章の概要
7.2.医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ主な洞察
7.2.1 設立年・企業規模別分析
7.2.2.企業規模・本社所在地別分析
7.2.3.提供タイプ別・企業規模別分析
7.2.4.提供するビッグデータ分析の種類別・応用分野別分析
7.2.5.企業規模別、アプリケーション分野別、エンドユーザー別の分析
8.企業競争力分析
8.1.各章の概要
8.2.前提条件と主要パラメーター
8.3.方法論
8.4.医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ企業の競争力分析
8.4.1.北米を拠点とする医療ビッグデータサービスプロバイダー
8.4.1.1.北米を拠点とする小規模サービスプロバイダー
8.4.1.2.北米を拠点とする中規模サービスプロバイダー
8.4.1.3.北米を拠点とする大規模サービスプロバイダー
8.4.1.4.北米を拠点とする超大手サービスプロバイダー
8.4.2.欧州を拠点とするヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ
8.4.2.1.欧州の小規模サービスプロバイダー
8.4.2.2.欧州を拠点とする中規模サービスプロバイダー
8.4.2.3.欧州を拠点とする大規模および超大規模サービスプロバイダー
8.4.3.アジアとその他の地域を拠点とする医療ビッグデータサービスプロバイダー
8.4.3.1.アジアとその他の地域を拠点とする小規模サービスプロバイダー
8.4.3.2.アジアおよびその他の地域を拠点とする中規模サービスプロバイダー
8.4.3.3.アジアおよびその他の地域を拠点とする大規模サービス・プロバイダー
8.4.3.4.アジアおよびその他の地域を拠点とする超大手サービス・プロバイダー
9.企業プロファイル：北米の医療ビッグデータサービスプロバイダー
9.1.各章の概要
9.2.北米における主要企業の詳細プロファイル
9.2.1.アマゾン・ウェブ・サービス
9.2.1.1.会社概要
9.2.1.2.財務情報
9.2.1.3.ビッグデータの提供と能力
9.2.1.4.最近の動向と将来展望
9.2.2.マイクロソフト
9.2.2.1.会社概要
9.2.2.2.財務情報
9.2.2.3.ビッグデータの提供と能力
9.2.2.4.最近の動向と将来展望
9.2.3.オラクル
9.2.3.1.会社概要
9.2.3.2.財務情報
9.2.3.3.ビッグデータの提供と能力
9.2.3.4.最近の動向と将来展望
9.2.4.テラデータ
9.2.4.1.会社概要
9.2.4.2.財務情報
9.2.4.3.ビッグデータの提供と能力
9.2.4.4.最近の動向と将来展望
9.3.北米におけるその他の有力企業の略歴
9.3.1 イトランジション
9.3.1.1.会社概要
9.3.1.2.ビッグデータの提供と能力
9.3.2 ヌース・インフォシステムズ
9.3.2.1.会社概要
9.3.2.2.ビッグデータの提供と能力
9.3.3 オクサジャイル
9.3.3.1.会社概要
9.3.3.2.ビッグデータの提供と能力
9.3.4 ソフトウェブ・ソリューションズ
9.3.4.1.会社概要
9.3.4.2.ビッグデータの提供と能力
9.3.5 ソリックス・テクノロジーズ
9.3.5.1.会社概要
9.3.5.2.ビッグデータの提供と能力
9.3.6 トライアンツ（旧CBIGコンサルティング）
9.3.6.1.会社概要
9.3.6.2.ビッグデータの提供と能力
10.企業プロファイル：欧州の医療ビッグデータサービスプロバイダー
10.1.各章の概要
10.2.欧州の主要企業の詳細プロファイル
10.2.1.アクセンチュア
10.2.1.1.会社概要
10.2.1.2.財務情報
10.2.1.3.ビッグデータの提供と能力
10.2.1.4.最近の動向と将来展望
10.2.2.キーラス
10.2.2.1.会社概要
10.2.2.2.財務情報
10.2.2.3.ビッグデータの提供と能力
10.2.2.4.最近の動向と将来展望
10.3.欧州のその他有力企業の簡単なプロフィール
10.3.1 アッカ・テクノロジーズ
10.3.1.1.会社概要
10.3.1.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.2 Altamira.ai
10.3.2.1.会社概要
10.3.2.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.3 アトムコンサルタンシーサービス（ACS）
10.3.3.1.会社概要
10.3.3.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.4 アベンガ
10.3.4.1.会社概要
10.3.4.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.5 ルーテック
10.3.5.1.会社概要
10.3.5.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.6 ナガーロ
10.3.6.1.会社概要
10.3.6.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.7 スケールフォーカス
10.3.7.1.会社概要
10.3.7.2.ビッグデータの提供と能力
10.3.8 スピンドックス
10.3.8.1.会社概要
10.3.8.2.ビッグデータの提供と能力
11.企業プロファイル：アジアとその他の地域のヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ
11.1.各章の概要
11.2.アジアとその他の地域における主要企業の詳細プロファイル
11.2.1.タタ・エルクシ
11.2.1.1.会社概要
11.2.1.2.ビッグデータの提供と能力
11.2.1.3.最近の動向と将来展望
11.2.2.ケルトン
11.2.2.1.会社概要
11.2.2.2.財務情報
11.2.2.3.ビッグデータの提供と能力
11.2.2.4.最近の動向と将来展望
11.3.アジアとその他の地域における他の有力企業の簡単なプロフィール
11.3.1 アテナ・グローバル・テクノロジーズ
11.3.1.1.会社概要
11.3.1.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.2 Happiest Minds
11.3.2.1.会社概要
11.3.2.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.3 InData Labs
11.3.3.1.会社概要
11.3.3.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.4 NTTデータ
11.3.4.1.会社概要
11.3.4.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.5 OrangeMantra
11.3.5.1.会社概要
11.3.5.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.6 Trigyn Technologies
11.3.6.1.会社概要
11.3.6.2.ビッグデータの提供と能力
11.3.7 XenonStack
11.3.7.1.会社概要
11.3.7.2.ビッグデータの提供と能力
12.市場インパクト分析：促進要因、阻害要因、機会、課題
12.1.各章の概要
12.2.市場促進要因
12.3.市場の阻害要因
12.4.市場機会
12.5.市場の課題
12.6.結論
13.世界の医療ビッグデータ市場
13.1.各章の概要
13.2.主な前提条件と方法論
13.3.世界の医療ビッグデータ市場、過去動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
13.3.1.シナリオ分析
13.3.1.1.保守的シナリオ
13.3.1.2.楽観的シナリオ
13.4.主要市場セグメント
14.医療ビッグデータ市場、コンポーネント別
14.1.各章の概要
14.2.主な前提条件と方法論
14.3.医療ビッグデータ市場コンポーネント別分布（2018年、2023年、2035年
14.3.1.ビッグデータハードウェア：過去の動向（2018年〜2022年）と予測予測（2023年〜2035年）
14.3.2.ビッグデータソフトウェア：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
14.3.3.ビッグデータサービス：過去の動向（2018年～2022年）と予測（2023年～2035年）
14.4.データの三角測量と検証
15.医療ビッグデータ市場：ハードウェアタイプ別
15.1.各章の概要
15.2.主な前提条件と方法論
15.3.医療ビッグデータ市場ハードウェアタイプ別分布（2018年、2023年、2035年
15.3.1.ストレージデバイス過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
15.3.2.サーバー：過去の動向（2018～2022年）と予測（2023～2035年）
15.3.3.ネットワークインフラ：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測（2023年～2035年）
15.4.データの三角測量と検証
16.医療ビッグデータ市場：ソフトウェアタイプ別
16.1.各章の概要
16.2.主要前提条件と方法論
16.3.医療ビッグデータ市場ソフトウェアタイプ別分布（2018年、2023年、2035年
16.3.1.電子カルテ：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
16.3.2.収益サイクル管理ソフトウェア：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
16.3.3.診療管理ソフトウェア：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
16.3.4.ワークフォース管理ソフトウェア：歴史的動向（2018～2022年）と予測予測（2023～2035年）
16.4.データの三角測量と検証
17.医療ビッグデータ市場：サービスタイプ別
17.1.各章の概要
17.2.主要前提条件と方法論
17.3.医療ビッグデータ市場サービスタイプ別分布（2018年、2023年、2035年
17.3.1.診断アナリティクス過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
17.3.2.記述的アナリティクス：過去のトレンド（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
17.3.3.予測分析：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
17.3.4.処方的アナリティクス：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
17.4.データの三角測量と検証
18.医療ビッグデータ市場：展開オプション別
18.1.各章の概要
18.2.主な前提条件と方法論
18.3.医療ビッグデータ市場展開オプション別分布（2018年、2023年、2035年
18.3.1.クラウドベースの展開：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
18.3.2.オンプレミス展開：過去の動向（2018年～2022年）と予測（2023年～2035年）
18.4.データの三角測量と検証
19.医療ビッグデータ市場：応用分野別
19.1.各章の概要
19.2.主な前提条件と方法論
19.3.医療ビッグデータ市場応用分野別分布、2018年、2023年、2035年
19.3.1.運用管理：過去動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
19.3.2.臨床データ管理：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
19.3.3.財務管理：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
19.3.4.人口健康管理：過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
19.4.データの三角測量と検証
20.医療ビッグデータ市場：医療分野別
20.1.各章の概要
20.2.主な前提条件と方法論
20.3.ヘルスケアにおけるビッグデータ市場ヘルスケア分野別分布（2018年、2023年、2035年
20.3.1.ヘルスケアサービス：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
20.3.2.医薬品：歴史的動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
20.3.3.医療機器：歴史的動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
20.3.4.その他の業種：過去の動向（2018～2022年）と予測予測（2023～2035年）
20.4.データの三角測量と検証
21.医療ビッグデータ市場：エンドユーザー別
21.1.各章の概要
21.2.主な前提条件と方法論
21.3.医療ビッグデータ市場エンドユーザー別分布（2018年、2023年、2035年
21.3.1.病院過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
21.3.2.健康保険代理店過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
21.3.3.診療所過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
21.3.4.その他のエンドユーザー過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
21.4.データの三角測量と検証
22.医療ビッグデータ市場：経済状況別
22.1.各章の概要
22.2.主要前提条件と方法論
22.3.医療ビッグデータ市場経済状況別分布、2018年、2023年、2035年
22.3.1.高所得国：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
22.3.1.1.米国過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
22.3.1.2.カナダ過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.3.ドイツ：過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.4.英国過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.5.アラブ首長国連邦過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.6.韓国：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.7.フランス過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.8.オーストラリア過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.9.ニュージーランド過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.10.イタリア：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.11.サウジアラビア過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.1.11.北欧諸国過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.2.上位中所得国：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.2.1.中国：過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.2.1.ロシア歴史的動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
22.3.2.1.ブラジル過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
22.3.2.1.日本：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測（2023年～2035年過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
22.3.2.1.南アフリカ：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.3.低中所得国：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
22.3.3.1.インド過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
22.4.データの三角測量と検証
23.医療ビッグデータ市場：地域別
23.1.各章の概要
23.2.主な前提条件と方法論
23.3.医療ビッグデータ市場地域別分布（2018年、2023年、2035年
23.3.1.北米：過去の動向（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
23.3.2.欧州：過去の動向（2018年～2022年）と予測予測（2023年～2035年）
23.3.3.アジア：過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
23.3.4.中東・北アフリカ：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
23.3.5.中南米：過去のトレンド（2018年～2022年）と予測推計（2023年～2035年）
23.3.6.その他の地域：過去の動向（2018～2022年）と予測推計（2023～2035年）
23.4.データの三角測量と検証
24.医療ビッグデータ市場、主要企業の収益予測
24.1.各章の概要
24.2.主な前提条件と方法論
24.3.マイクロソフト2018年度～2023年度のヘルスケア向けビッグデータ提供による売上高
24.4.オプティムヘルスケア製品におけるビッグデータからの収益 2018～2023年度
24.5.IBM：ヘルスケア製品におけるビッグデータから創出される収益 2018～2023年度
24.6.オラクルヘルスケア製品におけるビッグデータから創出される収益 2018～2023年度
24.7.オールスクリプツヘルスケア製品におけるビッグデータからの収益 2018～2023年度
25.結論
25.1.各章の概要
26.エグゼクティブ・インサイト
26.1.章の概要
26.2.エモルフィスの技術
26.2.1.会社概要
26.2.2.インタビュー記録
26.3.エステンダ・ソリューションズ
26.3.1.会社概要
26.3.2.インタビュー記録
26.4.データ・トゥ・ビズ
26.4.1.会社概要
26.4.2.インタビュー記録
26.5.成長加速パートナー
26.5.1.会社概要
26.5.2.インタビュートランスクリプト
26.6.W2Sソリューションズ
26.6.1.会社概要
26.6.2.インタビュー記録
26.7.オレンジマントラ
26.7.1.会社概要
26.7.2.インタビュー記録
26.8.ソウルページITソリューションズ
26.8.1.会社概要
26.8.2.インタビュー記録
26.9.テックマンゴー
26.9.1.会社概要
26.9.2.インタビュー記録
26.10.タタ・エルクシ
26.10.1.会社概要
26.10.2.インタビュー記録
26.11.オープンエクセル
26.11.1.会社概要
26.11.2.インタビュー記録
26.12.サードアイ・データ
26.12.1.会社概要
26.12.2.インタビュー記録
26.13.NTTデータ
26.13.1.会社概要
26.13.2.インタビュー記録
26.14.コードライダーズ
26.14.1.会社概要
26.14.2.インタビュー記録
26.15.キセノンスタック
26.15.1.会社概要
26.15.2.インタビュー記録
27.付録I：集計データ
28.付録II：企業・団体リスト

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図表リスト

表5.1 データレイクとデータウェアハウスの比較
表6.1 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ一覧
表6.2 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：提供タイプと提供するビッグデータ分析のタイプに関する情報
表6.3 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：提供するビッグデータストレージソリューションの種類と展開オプションに関する情報
表6.4 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：応用分野とエンドユーザーに関する情報
表8.1 企業の競争力分析：北米を拠点とする医療ビッグデータサービスプロバイダー
表8.2 企業の競争力分析：医療ビッグデータ：欧州を拠点とするサービスプロバイダー
表8.3 企業競争力分析：欧州を拠点とする医療サービスプロバイダにおけるビッグデータアジアとその他の地域を拠点とするヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ
表9.1 北米の医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業一覧
表9.2 アマゾン・ウェブ・サービス企業スナップショット
表9.3 アマゾン・ウェブ・サービスビッグデータの提供と機能
表 9.4 アマゾン・ウェブ・サービス最近の動向と将来展望
表9.5 マイクロソフト企業スナップショット
表9.6 マイクロソフトビッグデータの提供と能力
表 9.7 マイクロソフト最近の動向と将来展望
表9.8 オラクル企業スナップショット
表9.9 オラクル: ビッグデータ製品と機能
表9.10 オラクル最近の動向と将来展望
表9.11 テラデータ企業スナップショット
表9.12 テラデータビッグデータの提供と能力
表9.13 テラデータ最近の動向と将来展望
表9.14 イトランジション企業スナップショット
表9.15 イトランジションビッグデータの提供と能力
表9.16 ヌース・インフォシステムズ：会社概要会社概要
表9.17 Nous Infosystems：ビッグデータ関連製品と機能
表9.18 オクサジャイル：企業スナップショット
表9.19 オクサジャイル：ビッグデータ関連製品と機能
表9.20 ソフトウェブ・ソリューションズ会社概要
表9.21 ソフトウェブ・ソリューションズビッグデータ関連製品と機能
表9.22 Solix Technologies：企業スナップショット
表9.23 Solix Technologies：ビッグデータ関連製品と機能
表9.24 トライアンツ（旧CBIGコンサルティング）：企業スナップショット
表9.25 トライアンツ（旧CBIGコンサルティング）：企業スナップショットビッグデータの提供と能力
表10.1 欧州のヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業一覧
表10.2 アクセンチュア企業スナップショット
表10.3 アクセンチュアビッグデータの提供と能力
表10.4 アクセンチュア最近の動向と将来展望
表10.5 キーラス：企業スナップショット
表10.6 キーラス：ビッグデータの提供と能力
表10.7 キーラス：最近の動向と将来展望
表10.8 アッカ・テクノロジーズ企業スナップショット
表10.9 アッカ・テクノロジーズビッグデータの提供と能力
表10.10 Altamira.ai：企業スナップショット
表10.11 Altamira.ai：ビッグデータ製品と機能
表10.12 アトムコンサルタンシーサービス（ACS）：企業スナップショット
表10.13 atom Consultancy Services (ACS)：ビッグデータの提供と能力
表10.14 アベンガ企業スナップショット
表10.15 アベンガ：ビッグデータ製品と機能
表10.16 ルーテック会社概要
表10.17 ルーテック：ビッグデータ製品と機能
表10.18 ナガーロ会社概要
表10.19 ナガーロビッグデータの提供と能力
表10.20 スケールフォーカス企業スナップショット
表10.21 Scalefocus: ビッグデータ製品と機能
表10.22 Scalefocus：企業スナップショット
表10.23 Scalefocus：ビッグデータの提供と能力
表11.1 アジアとその他の地域の医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業一覧
表11.2 Tata Elxsi：企業スナップショット
表11.3 Tata Elxsi：ビッグデータの提供と能力
表11.4 ケルトン会社概要
表11.5 ケルトンビッグデータの提供と能力
表11.6 アテナ・グローバル・テクノロジーズ：会社概要会社概要
表11.7 アテナ・グローバル・テクノロジーズビッグデータの提供と能力
表11.8 Happiest Minds：企業スナップショット
表11.9 Happiest Minds：ビッグデータの提供と能力
表11.10 InData Labs：企業スナップショット
表11.11 InData Labs：ビッグデータの提供と能力
表11.12 NTTデータ企業スナップショット
表11.13 NTTデータビッグデータの提供と能力
表11.14 OrangeMantra：企業スナップショット
表11.15 OrangeMantra：ビッグデータ製品と機能
表11.16 Trigyn Technologies：会社概要会社概要
表11.17 Trigyn Technologies：会社概要ビッグデータの提供と能力
表11.18 XenonStack：企業スナップショット
表11.19 XenonStack：ビッグデータの提供と能力
表26.1 Emorphis Technologies：企業スナップショット
表26.2 エステンダ・ソリューションズ企業スナップショット
表26.3 DataToBiz：企業スナップショット
表26.4 グロースアクセラレーションパートナーズ企業スナップショット
表26.5 W2Sソリューションズ企業スナップショット
表26.6 OrangeMantra：企業スナップショット
表26.7 Soulpage IT Solutions: 企業スナップショット企業スナップショット
表26.8 TechMango：企業スナップショット
表26.9 Tata Elxsi：企業スナップショット
表26.10 OpenXcell：企業スナップショット
表26.11 ThirdEye Data：企業スナップショット
表26.12 NTTデータサービス企業スナップショット
表26.13 コードライダーズ企業スナップショット
表26.14 Xenon Stack：企業スナップショット
表27.1 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：設立年別分布
表27.2 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業規模別分布
表27.3 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業規模別分布本社所在地別分布
表27.4 ヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ：ビジネスモデル別分布
表27.5 医療サービスプロバイダのビッグデータ：ビジネスモデル別分布オファリングのタイプ別分布
表27.6 医療サービスプロバイダーにおけるビッグデータ：提供タイプ別分布提供するビッグデータ分析のタイプ
表27.7 医療サービスプロバイダのビッグデータ：提供するビッグデータストレージソリューションのタイプ提供するビッグデータストレージソリューションのタイプ
表27.8 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：展開オプション別の分布
表27.9 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：アプリケーション分野別分布
表27.10 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：アプリケーション分野別分布エンドユーザー別分布
表27.11 医療サービスプロバイダのビッグデータ：設立年別・企業規模別分布設立年・企業規模別分布
表27.12 ヘルスケアサービスプロバイダーにおけるビッグデータ：企業規模別・本社所在地別の分布
表27.13 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：提供サービスの種類別・企業規模別分布
表27.14 医療サービスプロバイダのビッグデータ：提供するビッグデータ分析のタイプ別分布と応用分野
表27.15 医療サービスプロバイダにおけるビッグデータ：企業規模別、アプリケーション分野別、エンドユーザー別の分布
表27.16 医療におけるビッグデータの世界市場：過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.17 ヘルスケアにおけるビッグデータの世界市場：予測予測（2023年〜2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.18 ヘルスケアのビッグデータ市場（ハードウェア）、過去の動向（2018〜2022年）（億米ドル
表27.19 ハードウェア向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.20 ヘルスケアのビッグデータ市場（ソフトウェア）、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル
表27.21 ソフトウェア向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023-2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.22 ヘルスケアのビッグデータ市場（サービス）：過去の動向（2018～2022年）（億米ドル
表27.23 サービス向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年〜2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.24 ストレージデバイスのヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.25 ストレージデバイス向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場：予測予測（2023-2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.26 サーバーのヘルスケアにおけるビッグデータ市場：過去の動向（2018～2022年）（億米ドル）
表27.27 サーバー向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場：予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.28 ネットワークインフラの医療ビッグデータ市場：過去の動向（2018-2022年）（億米ドル）
表27.29 ネットワークインフラ向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.30 電子カルテのヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.31 電子カルテ向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.32 収益サイクル管理ソフトウェアの医療ビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.33 収益サイクル管理ソフトウェアのヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.34 診療管理ソフトウェアの医療ビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.35 診療管理ソフトウェアの医療ビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.36 ワークフォース管理ソフトウェアの医療ビッグデータ市場、過去の動向（2018-2022年）（億米ドル）
表27.37 ワークフォース管理ソフトウェア向け医療ビッグデータ市場：予測予測（2023-2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.38 診断分析向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.39 診断分析向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.40 記述的分析のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.41 記述的分析のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.42 予測分析のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.43 予測分析向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.44 処方分析向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.45 プリスクリプティブアナリティクス向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.46 クラウドベース展開の医療ビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.47 クラウドベース展開のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.48 オンプレミス展開のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.49 オンプレミス展開のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.50 運用管理向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.51 運用管理向け医療ビッグデータ市場予測（2023年～2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.52 臨床データ管理のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.53 臨床データ管理向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.54 財務管理向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.55 財務管理向け医療ビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.56 人口健康管理向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.57 集団健康管理向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.58 ヘルスケアサービス向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.59 ヘルスケアサービス向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.60 医薬品向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.61 医薬品向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.62 医療機器向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.63 医療機器向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.64 その他の業種向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.65 その他の業種のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.66 病院向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.67 病院向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（USD Billion）
表27.68 医療保険機関向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.69 医療保険代理店向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.70 診療所向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.71 診療所向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場：予測予測（2023年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表27.72 その他のエンドユーザー向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.73 その他のエンドユーザー向けヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.74 高所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.75 高所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.76 高中所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.77 上位中所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.78 中低所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.79 中低所得国のヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.80 北米のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.81 北米のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023-2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.82 欧州のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.83 欧州のヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023-2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.84 アジアの医療におけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.85 アジアのヘルスケアにおけるビッグデータ市場、予測予測（2023-2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.86 ラテンアメリカの医療におけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.87 ラテンアメリカの医療におけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表27.88 中東・北アフリカの医療におけるビッグデータ市場、歴史的動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.89 中東・北アフリカの医療ビッグデータ市場予測（2023年～2035年）：保守的・基本的・楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.90 世界その他の地域の医療におけるビッグデータ市場、過去の動向（2018年～2022年）（億米ドル）
表27.91 世界その他の地域のヘルスケアにおけるビッグデータ市場予測（2023-2035年）：保守的、基本および楽観的シナリオ（USD Billion）
表27.92 ヘルスケアのビッグデータ市場：主要プレイヤー別分布（2018年～2023年）（億米ドル

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Table of Contents
List of Tables/Graphs

Summary

Big Data in Healthcare Market, Trends and Forecasts (Global and Regional), Till 2035: Distribution by Component (Hardware, Services and Software), Type of Hardware (Storage Devices, Networking Infrastructure and Servers), Type of Software (Electronic Health Record, Practice Management Software, Revenue Cycle Management Software, and Workforce Management Software), and Type of Service (Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, and Prescriptive Analytics), Deployment Option (Cloud-based and On-premises), Application Area (Clinical Data Management, Financial Management, Operational Management, and Population Health Management), Healthcare Vertical (Healthcare Services, Medical Devices, Pharmaceuticals, and Other Verticals), End User (Clinics, Health Insurance Agencies, Hospitals, and Other End Users), Economic Status (High Income Countries, Upper-Middle Income Countries, and Lower-Middle Income Countries), Geography (North America, Europe, Asia, Middle East and North Africa, Latin America and Rest of the World), and Leading Players: Industry Trends and Global Forecasts
Report Link: https://www.rootsanalysis.com/reports/big-data-in-healthcare-market.html
The big data in healthcare market is valued at USD 67 billion in 2023 growing at a CAGR of 19% during the forecast period 2023-2035.
Big data in the healthcare sector encompasses a vast volume of unstructured data sourced from various outlets, including medical research publications, biometric data, electronic health records, the Internet of Medical Things (IoMT), social media, payer records, omics research, and data repositories. The integration of this heterogeneous and intricate unstructured data into conventional databases presents a significant challenge in terms of data organization and standardization, critical for ensuring interoperability and facilitating effective analysis. However, recent advancements in big data analytics tools, artificial intelligence (AI), and machine learning (ML) have transformed the conversion of healthcare big data into valuable and actionable insights. These technological advancements have revolutionized multiple facets of healthcare, facilitating data-driven decision-making, enhancing diagnostics, enabling personalized treatment modalities, and empowering patients through self-service options such as online portals, mobile applications, and wearable devices. Additionally, big data analytics tools play a pivotal role in expediting drug discovery and development processes within pharmaceutical research and development (R&D). Driven by the escalating demand for business intelligence solutions, the proliferation of unstructured data, and the growing emphasis on personalized medicine, the global market for big data in healthcare is positioned for sustained market growth throughout the forecast period.

Key Market Segments
Component
Hardware (Storage Devices, Servers, and Networking Infrastructure)
Software (Electronic Health Record, Practice Management Software, Revenue Cycle Management Software, and Workforce Management Software)
Services (Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, and Prescriptive Analytics)
Deployment Option
Cloud-based
On-premises
Application Area
Clinical Data Management
Financial Management
Operational Management
Population Health Management
Healthcare Vertical
Healthcare Services
Medical Devices
Pharmaceuticals
Other Verticals
Economic Status
High Income Countries
Upper-Middle Income Countries
Lower-Middle Income Countries
End User
Clinics
Health Insurance Agencies
Hospitals
Other End Users
Geography
North America
Europe
Asia
Latin America
Middle East and North Africa
Rest of the World
Research Coverage:
The report studies the big data in health care market based on components, types of hardware, types of software, types of services, deployment options, application areas, healthcare verticals, end users, types of economy, key geographical regions and leading players.
The report assesses the potential advantages and obstacles within the market for those involved and offers information on the competitive environment for top players in the market.
The report forecasts the revenue of market segments with respect to five major regions
The report provides an overview of big data and its type, including structured data, unstructured data, and semi-structured data. In addition, the chapter discusses the various types of Big Data analytics services and how they can be used in the healthcare industry. Furthermore, the chapter looks ahead to the future of Big Data Analytics in the healthcare market, showing how big data analytics can transform the healthcare industry and provide business opportunities for service providers.
Comprehensive analysis of the current landscape of big data in healthcare service providers considering parameters such as establishment year, company size, location of headquarters, business model, type of offering, type of big data analytics offered, type of big data storage solution offered, deployment option, application area and end user.
A comprehensive examination, emphasizing current trends in the big data healthcare market using various representations, considering pertinent parameters like company size and headquarters location, company size and business model, type of offerings and headquarters location, type of big data storage solution provided and deployment options, type of big data analytics offered and application areas, as well as company size, application area, and end user.
Detailed company competitiveness evaluation of big data in healthcare service providers, considering supplier strength and portfolio strength in terms of number of offerings, type of big data analytics services offered, type of big data storage solution offered, deployment option, and end user.
Elaborate profiles of leading players and tabulated profiles of other prominent players, selected based on our proprietary company competitiveness, offering big data analytics solutions across various geographies. Each detailed profile includes an overview of the company (including establishment year, employee count, headquarters location, and leadership team), financial information (if available), big data analytics offerings and capabilities, recent developments, and a well-informed future outlook.
The report analyzes factors (such as drivers, restraints, opportunities, and challenges) affecting the market growth
Key Benefits of Buying this Report
The report offers market leaders and newcomers valuable insights into revenue estimations for both the overall market and its sub-segments.
Stakeholders can utilize the report to enhance their understanding of the competitive landscape, allowing for improved business positioning and more effective go-to-market strategies.
The report provides stakeholders with a pulse on the big data in healthcare market, furnishing them with essential information on significant market drivers, barriers, opportunities, and challenges.

Key Market Companies
Accenture
Akka Technologies
Altamira.ai
Amazon Web Services
Athena Global Technologies
atom Consultancy Services (ACS)
Avenga
Happiest Minds
InData Labs
Itransition
Kellton
Keyrus
Lutech
Microsoft
Nagarro
Nous Infosystems
NTT data
Oracle
Orange Mantra
Oxagile
Scalefocus
Softweb Solutions
Solix Technologies
Spindox
Tata Elxsi
Teradata
Trianz (formerly CBIG Consulting)
Trigyn Technologies
XenonStack

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1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines
2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Project Methodology
2.4. Forecast Methodology
2.5. Robust Quality Control
2.6. Key Considerations
2.6.1. Demographics
2.6.2. Economic Factors
2.6.3. Government Regulations
2.6.4. Supply Chain
2.6.5. COVID Impact / Related Factors
2.6.6. Market Access
2.6.7. Healthcare Policies
2.6.8. Industry Consolidation
2.7. Key Market Segmentations
3. ECONOMIC AND OTHER PROJECT SPECIFIC CONSIDERATIONS
3.1. Chapter Overview
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Time Period
3.2.1.1. Historical Trends
3.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
3.2.2. Currency Coverage
3.2.2.1. Major Currencies Affecting the Market
3.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
3.2.3. Foreign Exchange Impact
3.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
3.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
3.2.4. Recession
3.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
3.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
3.2.5. Inflation
3.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
3.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4. EXECUTIVE SUMMARY
4.1. Chapter Overview
5. INTRODUCTION
5.1. Chapter Overview
5.2. Overview of Big Data
5.2.1. Types of Big Data
5.2.1.1. Structured Data
5.2.1.2. Unstructured Data
5.2.1.3. Semi-Structured Data
5.2.2. Management and Storage of Big Data
5.3. Big Data Analytics
5.3.1. Types of Big Data Analytics
5.3.1.1. Descriptive Analytics
5.3.1.2. Diagnostic Analytics
5.3.1.3. Predictive Analytics
5.3.1.4. Prescriptive Analytics
5.4. Applications of Big Data in Healthcare
5.5. Future Perspective
6. OVERALL MARKET LANDSCAPE
6.1. Chapter Overview
6.2. Big Data in Healthcare Service Providers: Overall Market Landscape
6.3. Analysis by Year of Establishment
6.4. Analysis by Company Size
6.5. Analysis by Location of Headquarters
6.6. Analysis by Type of Business Model
6.7. Analysis by Type of Offering
6.8. Analysis by Type of Big Data Analytics Offered
6.9. Analysis by Type of Big Data Storage Solution Offered
6.10. Analysis by Deployment Option
6.11. Analysis by Application Area
6.12. Analysis by End User
7. KEY INSIGHTS
7.1. Chapter Overview
7.2. Big Data in Healthcare Service Providers: Key Insights
7.2.1 Analysis by Year of Establishment and Company Size
7.2.2. Analysis by Company Size and Location of Headquarters
7.2.3. Analysis by Type of Offering and Company Size
7.2.4. Analysis by Type of Big Data Analytics Offered and Application Area
7.2.5. Analysis by Company Size, Application Area and End User
8. COMPANY COMPETITIVENSS ANALYSIS
8.1. Chapter Overview
8.2. Assumptions and Key Parameters
8.3. Methodology
8.4. Big Data in Healthcare Service Providers: Company Competitiveness Analysis
8.4.1. Big Data in Healthcare Service Providers based in North America
8.4.1.1. Small Service Providers based in North America
8.4.1.2. Mid-sized Service Providers based in North America
8.4.1.3. Large Service Providers based in North America
8.4.1.4. Very LargeService Providers based in North America
8.4.2. Big Data in Healthcare Service Providers based in Europe
8.4.2.1. Small Service Providers based in Europe
8.4.2.2. Mid-sized Service Providers based in Europe
8.4.2.3. Large and Very Large Service Providers based in Europe
8.4.3. Big Data in Healthcare Service Providers based in Asia and Rest of the World
8.4.3.1. Small Service Providers based in Asia and Rest of the World
8.4.3.2. Mid-sized Service Providers based in Asia and Rest of the World
8.4.3.3. Large Service Providers based in Asia and Rest of the World
8.4.3.4. Very Large Service Providers based in Asia and Rest of the World
9. COMPANY PROFILES: BIG DATA IN HEALTHCARE SERVICE PROVIDERS IN NORTH AMERICA
9.1. Chapter Overview
9.2. Detailed Company Profiles of Leading Players in North America
9.2.1. Amazon Web Services
9.2.1.1. Company Overview
9.2.1.2. Financial Information
9.2.1.3. Big Data Offerings and Capabilities
9.2.1.4. Recent Developments and Future Outlook
9.2.2. Microsoft
9.2.2.1. Company Overview
9.2.2.2. Financial Information
9.2.2.3. Big Data Offerings and Capabilities
9.2.2.4. Recent Developments and Future Outlook
9.2.3. Oracle
9.2.3.1. Company Overview
9.2.3.2. Financial Information
9.2.3.3. Big Data Offerings and Capabilities
9.2.3.4. Recent Developments and Future Outlook
9.2.4. Teradata
9.2.4.1. Company Overview
9.2.4.2. Financial Information
9.2.4.3. Big Data Offerings and Capabilities
9.2.4.4. Recent Developments and Future Outlook
9.3. Short Company Profiles of Other Prominent Players in North America
9.3.1 Itransition
9.3.1.1. Company Overview
9.3.1.2. Big Data Offerings and Capabilities
9.3.2 Nous Infosystems
9.3.2.1. Company Overview
9.3.2.2. Big Data Offerings and Capabilities
9.3.3 Oxagile
9.3.3.1. Company Overview
9.3.3.2. Big Data Offerings and Capabilities
9.3.4 Softweb Solutions
9.3.4.1. Company Overview
9.3.4.2. Big Data Offerings and Capabilities
9.3.5 Solix Technologies
9.3.5.1. Company Overview
9.3.5.2. Big Data Offerings and Capabilities
9.3.6 Trianz (formerly CBIG Consulting)
9.3.6.1. Company Overview
9.3.6.2. Big Data Offerings and Capabilities
10. COMPANY PROFILES: BIG DATA IN HEALTHCARE SERVICE PROVIDERS IN EUROPE
10.1. Chapter Overview
10.2. Detailed Company Profiles of Leading Players in Europe
10.2.1. Accenture
10.2.1.1. Company Overview
10.2.1.2. Financial Information
10.2.1.3. Big Data Offerings and Capabilities
10.2.1.4. Recent Developments and Future Outlook
10.2.2. Keyrus
10.2.2.1. Company Overview
10.2.2.2. Financial Information
10.2.2.3. Big Data Offerings and Capabilities
10.2.2.4. Recent Developments and Future Outlook
10.3. Short Company Profiles of Other Prominent Players in Europe
10.3.1 Akka Technologies
10.3.1.1. Company Overview
10.3.1.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.2 Altamira.ai
10.3.2.1. Company Overview
10.3.2.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.3 atom Consultancy Services (ACS)
10.3.3.1. Company Overview
10.3.3.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.4 Avenga
10.3.4.1. Company Overview
10.3.4.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.5 Lutech
10.3.5.1. Company Overview
10.3.5.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.6 Nagarro
10.3.6.1. Company Overview
10.3.6.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.7 Scalefocus
10.3.7.1. Company Overview
10.3.7.2. Big Data Offerings and Capabilities
10.3.8 Spindox
10.3.8.1. Company Overview
10.3.8.2. Big Data Offerings and Capabilities
11. COMPANY PROFILES: BIG DATA IN HEALTHCARE SERVICE PROVIDERS IN ASIA AND REST OF THE WORLD
11.1. Chapter Overview
11.2. Detailed Company Profiles of Leading Players in Asia and Rest of the World
11.2.1. Tata Elxsi
11.2.1.1. Company Overview
11.2.1.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.2.1.3. Recent Developments and Future Outlook
11.2.2. Kellton
11.2.2.1. Company Overview
11.2.2.2. Financial Information
11.2.2.3. Big Data Offerings and Capabilities
11.2.2.4. Recent Developments and Future Outlook
11.3. Short Company Profiles of Other Prominent Players in Asia and Rest of the World
11.3.1 Athena Global Technologies
11.3.1.1. Company Overview
11.3.1.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.2 Happiest Minds
11.3.2.1. Company Overview
11.3.2.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.3 InData Labs
11.3.3.1. Company Overview
11.3.3.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.4 NTT data
11.3.4.1. Company Overview
11.3.4.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.5 OrangeMantra
11.3.5.1. Company Overview
11.3.5.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.6 Trigyn Technologies
11.3.6.1. Company Overview
11.3.6.2. Big Data Offerings and Capabilities
11.3.7 XenonStack
11.3.7.1. Company Overview
11.3.7.2. Big Data Offerings and Capabilities
12. MARKET IMPACT ANALYSIS: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES AND CHALLENGES
12.1. Chapter Overview
12.2. Market Drivers
12.3. Market Restraints
12.4. Market Opportunities
12.5. Market Challenges
12.6. Conclusion
13. GLOBAL BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET
13.1. Chapter Overview
13.2. Key Assumptions and Methodology
13.3. Global Big Data in Healthcare Market, Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
13.3.1. Scenario Analysis
13.3.1.1. Conservative Scenario
13.3.1.2. Optimistic Scenario
13.4. Key Market Segmentations
14. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY COMPONENT
14.1. Chapter Overview
14.2. Key Assumptions and Methodology
14.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Component, 2018, 2023 and 2035
14.3.1. Big Data Hardware: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
14.3.2. Big Data Software: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
14.3.3. Big Data Services: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
14.4. Data Triangulation and Validation
15. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE OF HARDWARE
15.1. Chapter Overview
15.2. Key Assumptions and Methodology
15.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Type of Hardware, 2018, 2023 and 2035
15.3.1. Storage Devices: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
15.3.2. Servers: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
15.3.3. Networking Infrastructure: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
15.4. Data Triangulation and Validation
16. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE OF SOFTWARE
16.1. Chapter Overview
16.2. Key Assumptions and Methodology
16.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Type of Software, 2018, 2023 and 2035
16.3.1. Electronic Health Record: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
16.3.2. Revenue Cycle Management Software: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
16.3.3. Practice Management Software: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
16.3.4. Workforce Management Software: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
16.4. Data Triangulation and Validation
17. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE OF SERVICE
17.1. Chapter Overview
17.2. Key Assumptions and Methodology
17.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Type of Services, 2018, 2023 and 2035
17.3.1. Diagnostic Analytics: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
17.3.2. Descriptive Analytics: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
17.3.3. Predictive Analytics: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
17.3.4. Prescriptive Analytics: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
17.4. Data Triangulation and Validation
18. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY DEPLOYMENT OPTION
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Deployment Option, 2018, 2023 and 2035
18.3.1. Cloud-based Deployment: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
18.3.2. On-premises Deployment: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
18.4. Data Triangulation and Validation
19. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION AREA
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Application Area, 2018, 2023 and 2035
19.3.1. Operational Management: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
19.3.2. Clinical Data Management: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
19.3.3. Financial Management: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
19.3.4. Population Health Management: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
19.4. Data Triangulation and Validation
20. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY HEALTHCARE VERTICAL
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Healthcare Vertical, 2018, 2023 and 2035
20.3.1. Healthcare Services: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
20.3.2. Pharmaceuticals: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
20.3.3. Medical Devices: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
20.3.4. Other Verticals: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
20.4. Data Triangulation and Validation
21. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by End User, 2018, 2023 and 2035
21.3.1. Hospitals: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
21.3.2. Health Insurance Agencies: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
21.3.3. Clinics: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
21.3.4. Other End Users: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
21.4. Data Triangulation and Validation
22. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY ECONOMIC STATUS
22.1. Chapter Overview
22.2. Key Assumptions and Methodology
22.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Economic Status, 2018, 2023 and 2035
22.3.1. High Income Countries: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.1. US: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.2. Canada: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.3. Germany: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.4. UK: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.5. UAE: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.6. South Korea: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.7. France: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.8. Australia: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.9. New Zealand: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.10. Italy: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.11. Saudi Arabia: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.1.11. Nordic Countries: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2. Upper-Middle Income Countries: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2.1. China: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2.1. Russia: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2.1. Brazil: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2.1. Japan: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.2.1. South Africa: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.3. Lower-Middle Income Countries: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.3.3.1. India: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
22.4. Data Triangulation and Validation
23. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, BY GEOGRAPHY
23.1. Chapter Overview
23.2. Key Assumptions and Methodology
23.3. Big Data in Healthcare Market: Distribution by Geography, 2018, 2023 and 2035
23.3.1. North America: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.3.2. Europe: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.3.3. Asia: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.3.4. Middle East and North Africa: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.3.5. Latin America: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.3.6. Rest of the World: Historical Trends (2018-2022) and Forecasted Estimates (2023-2035)
23.4. Data Triangulation and Validation
24. BIG DATA IN HEALTHCARE MARKET, REVENUE FORECAST OF LEADING PLAYERS
24.1. Chapter Overview
24.2. Key Assumptions and Methodology
24.3. Microsoft: Revenue Generated from Big Data in Healthcare Offerings FY 2018 – FY 2023
24.4. Optum: Revenue Generated from Big Data in Healthcare Offerings FY 2018 – FY 2023
24.5. IBM: Revenue Generated from Big Data in Healthcare Offerings FY 2018 – FY 2023
24.6. Oracle: Revenue Generated from Big Data in Healthcare Offerings FY 2018 – FY 2023
24.7. Allscripts: Revenue Generated from Big Data in Healthcare Offerings FY 2018 – FY 2023
25. CONCLUSION
25.1. Chapter Overview
26. EXECUTIVE INSIGHTS
26.1. Chapter Overview
26.2. Emorphis Technologies
26.2.1. Company Snapshot
26.2.2. Interview Transcript
26.3. Estenda Solutions
26.3.1. Company Snapshot
26.3.2. Interview Transcript
26.4. DataToBiz
26.4.1. Company Snapshot
26.4.2. Interview Transcript
26.5. Growth Acceleration Partners
26.5.1. Company Snapshot
26.5.2. Interview Transcrip
26.6. W2S Solutions
26.6.1. Company Snapshot
26.6.2. Interview Transcript
26.7. OrangeMantra
26.7.1. Company Snapshot
26.7.2. Interview Transcript
26.8. Soulpage IT Solutions
26.8.1. Company Snapshot
26.8.2. Interview Transcript
26.9. TechMango
26.9.1. Company Snapshot
26.9.2. Interview Transcript
26.10. Tata Elxsi
26.10.1. Company Snapshot
26.10.2. Interview Transcript
26.11. OpenXcell
26.11.1. Company Snapshot
26.11.2. Interview Transcript
26.12. ThirdEye Data
26.12.1. Company Snapshot
26.12.2. Interview Transcript
26.13. NTT Data
26.13.1. Company Snapshot
26.13.2. Interview Transcript
26.14. CodeRiders
26.14.1. Company Snapshot
26.14.2. Interview Transcript
26.15. Xenon Stack
26.15.1. Company Snapshot
26.15.2. Interview Transcript
27. APPENDIX I: TABULATED DATA
28. APPENDIX II: LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS

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List of Tables/Graphs

Table 5.1 Comparison between Data Lake and Data Warehouse
Table 6.1 List of Big Data in Healthcare Service Providers
Table 6.2 Big Data in Healthcare Service Providers: Information on Type of Offering and Type of Big Data Analytics Offered
Table 6.3 Big Data in Healthcare Service Providers: Information on Type of Big Data Storage Solution Offered and Deployment Option
Table 6.4 Big Data in Healthcare Service Providers: Information on Application Area and End User
Table 8.1 Company Competitiveness Analysis: Big Data In Healthcare Service Providers based in North America
Table 8.2 Company Competitiveness Analysis: Big Data In Healthcare Service Providers based in Europe
Table 8.3 Company Competitiveness Analysis: Big Data In Healthcare Service Providers Based in Asia and Rest of the World
Table 9.1 Big Data in Healthcare Service Providers in North America: List Companies Profiled
Table 9.2 Amazon Web Services: Company Snapshot
Table 9.3 Amazon Web Services: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.4 Amazon Web Services: Recent Developments and Future Outlook
Table 9.5 Microsoft: Company Snapshot
Table 9.6 Microsoft: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.7 Microsoft: Recent Developments and Future Outlook
Table 9.8 Oracle: Company Snapshot
Table 9.9 Oracle: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.10 Oracle: Recent Developments and Future Outlook
Table 9.11 Teradata: Company Snapshot
Table 9.12 Teradata: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.13 Teradata: Recent Developments and Future Outlook
Table 9.14 Itransition: Company Snapshot
Table 9.15 Itransition: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.16 Nous Infosystems: Company Snapshot
Table 9.17 Nous Infosystems: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.18 Oxagile: Company Snapshot
Table 9.19 Oxagile: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.20 Softweb Solutions: Company Snapshot
Table 9.21 Softweb Solutions: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.22 Solix Technologies: Company Snapshot
Table 9.23 Solix Technologies: Big Data Offerings and Capabilities
Table 9.24 Trianz (formerly CBIG Consulting): Company Snapshot
Table 9.25 Trianz (formerly CBIG Consulting): Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.1 Big Data in Healthcare Service Providers in Europe: List Companies Profiled
Table 10.2 Accenture: Company Snapshot
Table 10.3 Accenture: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.4 Accenture: Recent Developments and Future Outlook
Table 10.5 Keyrus: Company Snapshot
Table 10.6 Keyrus: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.7 Keyrus: Recent Developments and Future Outlook
Table 10.8 Akka Technologies: Company Snapshot
Table 10.9 Akka Technologies: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.10 Altamira.ai: Company Snapshot
Table 10.11 Altamira.ai: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.12 atom Consultancy Services (ACS): Company Snapshot
Table 10.13 atom Consultancy Services (ACS): Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.14 Avenga: Company Snapshot
Table 10.15 Avenga: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.16 Lutech: Company Snapshot
Table 10.17 Lutech: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.18 Nagarro: Company Snapshot
Table 10.19 Nagarro: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.20 Scalefocus: Company Snapshot
Table 10.21 Scalefocus: Big Data Offerings and Capabilities
Table 10.22 Scalefocus: Company Snapshot
Table 10.23 Scalefocus: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.1 Big Data in Healthcare Service Providers in Asia and Rest of the World: List Companies Profiled
Table 11.2 Tata Elxsi: Company Snapshot
Table 11.3 Tata Elxsi: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.4 Kellton: Company Snapshot
Table 11.5 Kellton: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.6 Athena Global Technologies: Company Snapshot
Table 11.7 Athena Global Technologies: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.8 Happiest Minds: Company Snapshot
Table 11.9 Happiest Minds: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.10 InData Labs: Company Snapshot
Table 11.11 InData Labs: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.12 NTT Data: Company Snapshot
Table 11.13 NTT Data: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.14 OrangeMantra: Company Snapshot
Table 11.15 OrangeMantra: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.16 Trigyn Technologies: Company Snapshot
Table 11.17 Trigyn Technologies: Big Data Offerings and Capabilities
Table 11.18 XenonStack: Company Snapshot
Table 11.19 XenonStack: Big Data Offerings and Capabilities
Table 26.1 Emorphis Technologies: Company Snapshot
Table 26.2 Estenda Solutions: Company Snapshot
Table 26.3 DataToBiz: Company Snapshot
Table 26.4 Growth Acceleration Partners: Company Snapshot
Table 26.5 W2S Solutions: Company Snapshot
Table 26.6 OrangeMantra: Company Snapshot
Table 26.7 Soulpage IT Solutions: Company Snapshot
Table 26.8 TechMango: Company Snapshot
Table 26.9 Tata Elxsi: Company Snapshot
Table 26.10 OpenXcell: Company Snapshot
Table 26.11 ThirdEye Data: Company Snapshot
Table 26.12 NTT Data Services: Company Snapshot
Table 26.13 CodeRiders: Company Snapshot
Table 26.14 Xenon Stack: Company Snapshot
Table 27.1 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Year of Establishment
Table 27.2 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Company Size
Table 27.3 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Location of Headquarters
Table 27.4 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Type of Business Model
Table 27.5 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Type of Offering
Table 27.6 Big Data in Healthcare Service Providers: Type of Big Data Analytics Offered
Table 27.7 Big Data in Healthcare Service Providers: Type of Big Data Storage Solution Offered
Table 27.8 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Deployment Option
Table 27.9 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Application Area
Table 27.10 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by End User
Table 27.11 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Year of Establishment and Company Size
Table 27.12 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Company Size and Location of Headquarters
Table 27.13 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Type of Offering and Company Size
Table 27.14 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Type of Big Data Analytics Offered and Application Area
Table 27.15 Big Data in Healthcare Service Providers: Distribution by Company Size, Application Area and End User
Table 27.16 Global Market for Big Data in Healthcare, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.17 Global Market for Big Data in Healthcare, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.18 Big Data in Healthcare Market for Hardware, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.19 Big Data in Healthcare Market for Hardware, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.20 Big Data in Healthcare Market for Software, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.21 Big Data in Healthcare Market for Software, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.22 Big Data in Healthcare Market for Services, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.23 Big Data in Healthcare Market for Services, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.24 Big Data in Healthcare Market for Storage Devices, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.25 Big Data in Healthcare Market for Storage Devices, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.26 Big Data in Healthcare Market for Servers, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.27 Big Data in Healthcare Market for Servers, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.28 Big Data in Healthcare Market for Networking Infrastructure, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.29 Big Data in Healthcare Market for Networking Infrastructure, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.30 Big Data in Healthcare Market for Electronic Health Record, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.31 Big Data in Healthcare Market for Electronic Health Record, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.32 Big Data in Healthcare Market for Revenue Cycle Management Software, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.33 Big Data in Healthcare Market for Revenue Cycle Management Software, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.34 Big Data in Healthcare Market for Practice Management Software, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.35 Big Data in Healthcare Market for Practice Management Software, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.36 Big Data in Healthcare Market for Workforce Management Software, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.37 Big Data in Healthcare Market for Workforce Management Software, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.38 Big Data in Healthcare Market for Diagnostic Analytics, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.39 Big Data in Healthcare Market for Diagnostic Analytics, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.40 Big Data in Healthcare Market for Descriptive Analytics, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.41 Big Data in Healthcare Market for Descriptive Analytics, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.42 Big Data in Healthcare Market for Predictive Analytics, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.43 Big Data in Healthcare Market for Predictive Analytics, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.44 Big Data in Healthcare Market for Prescriptive Analytics, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.45 Big Data in Healthcare Market for Prescriptive Analytics, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.46 Big Data in Healthcare Market for Cloud-based Deployment, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.47 Big Data in Healthcare Market for Cloud-based Deployment, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.48 Big Data in Healthcare Market for On-premises Deployment, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.49 Big Data in Healthcare Market for On-premises Deployment, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.50 Big Data in Healthcare Market for Operational Management, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.51 Big Data in Healthcare Market for Operational Management, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.52 Big Data in Healthcare Market for Clinical Data Management, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.53 Big Data in Healthcare Market for Clinical Data Management, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.54 Big Data in Healthcare Market for Financial Management, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.55 Big Data in Healthcare Market for Financial Management, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.56 Big Data in Healthcare Market for Population Health Management, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.57 Big Data in Healthcare Market for Population Health Management, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.58 Big Data in Healthcare Market for Healthcare Services, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.59 Big Data in Healthcare Market for Healthcare Services, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.60 Big Data in Healthcare Market for Pharmaceuticals, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.61 Big Data in Healthcare Market for Pharmaceuticals, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.62 Big Data in Healthcare Market for Medical Devices, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.63 Big Data in Healthcare Market for Medical Devices, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.64 Big Data in Healthcare Market for Other Verticals, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.65 Big Data in Healthcare Market for Other Verticals, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.66 Big Data in Healthcare Market for Hospitals, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.67 Big Data in Healthcare Market for Hospitals, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.68 Big Data in Healthcare Market for Health Insurance Agencies, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.69 Big Data in Healthcare Market for Health Insurance Agencies, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.70 Big Data in Healthcare Market for Clinics, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.71 Big Data in Healthcare Market for Clinics, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.72 Big Data in Healthcare Market for Other End Users, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.73 Big Data in Healthcare Market for Other End Users, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.74 Big Data in Healthcare Market in High Income Countries, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.75 Big Data in Healthcare Market in High Income Countries, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.76 Big Data in Healthcare Market in Upper-Middle Income Countries, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.77 Big Data in Healthcare Market in Upper-Middle Income Countries, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.78 Big Data in Healthcare Market in Lower-Middle Income Countries, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.79 Big Data in Healthcare Market in Lower-Middle Income Countries, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.80 Big Data in Healthcare Market in North America, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.81 Big Data in Healthcare Market in North America, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.82 Big Data in Healthcare Market in Europe, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.83 Big Data in Healthcare Market in Europe, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.84 Big Data in Healthcare Market in Asia, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.85 Big Data in Healthcare Market in Asia, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.86 Big Data in Healthcare Market in Latin America, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.87 Big Data in Healthcare Market in Latin America, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.88 Big Data in Healthcare Market in Middle East and North Africa, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.89 Big Data in Healthcare Market in Middle East and North Africa, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.90 Big Data in Healthcare Market in Rest of the World, Historical Trends (2018-2022) (USD Billion)
Table 27.91 Big Data in Healthcare Market in Rest of the World, Forecasted Estimates (2023-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenarios (USD Billion)
Table 27.92 Big Data in Healthcare Market: Distribution by Leading Players, 2018-2023 (USD Billion)

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