データブローカー市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測：データタイプ別（非構造化データ、構造化データ、カスタム構造データ）、価格モデル別（サブスクリプション有料、ペイパーユース有料、ハイブリッド有料モデル）、エンドユースセクター別（BFSI、小売・FMCG、製造、メディア、政府セクター、その他セクター）、地域別、競争相手別、2018年～2028年

Data Broker Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, By Data Type (Unstructured Data, Structured Data and Custom Structure Data), By Pricing Model (Subscription Paid, Pay Per Use Paid, Hybrid Paid Models), By End Use Sector (BFSI, Retail And FMCG, Manufacturing, Media, Government Sector, Others Sector), By Region, By Competition, 2018-2028

データブローカーの世界市場は、2022年に2,546億7,000万米ドルと評価され、2028年までの年平均成長率は4.89%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。現在、世界のデータブローカー市場は、多様な業界におけ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
TechSci Research テックサイリサーチ	2023年11月7日	US$4,900 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	182	英語

サマリー

データブローカーの世界市場は、2022年に2,546億7,000万米ドルと評価され、2028年までの年平均成長率は4.89%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。現在、世界のデータブローカー市場は、多様な業界におけるサプライチェーン業務の再構築と最適化における人工知能（AI）技術の役割の拡大に牽引され、大幅な急成長を遂げている。AIは、今日の急速に進化するグローバル市場において、効率性の向上、コスト削減、競争力の獲得に努める組織にとって、かけがえのない資産となっている。本調査では、AIがどのようにサプライチェーン業界全体に大きな変革を促し、データ主導の洞察と自動化が君臨する時代に組織が繁栄するための装備を整えているのかを掘り下げる。
AI技術はサプライチェーン・マネジメントに新時代をもたらし、オペレーショナル・エクセレンスの基盤となる多様な能力を備えている。サプライチェーン領域でAI導入を推進する主なきっかけは、業務効率の向上をあくなき追求することである。AIを活用したアルゴリズムと予測分析は、需要予測、在庫管理、ルート最適化など、サプライチェーンのさまざまな側面を最適化するツールを組織に提供する。その結果、リードタイムの短縮、輸送コストの削減、顧客満足度の向上が実現する。
需要予測は、AIが得意とする極めて重要な領域だ。過去の販売データ、市場ダイナミクス、天候パターンや経済指標などの外部変数を精査することで、AIアルゴリズムは精度の高い需要予測を生成することができる。これにより、企業は生産と在庫レベルを実際の需要に合わせることができ、過剰在庫を最小限に抑え、在庫切れを回避することができる。AIを活用した在庫管理も、効率性を高める重要な原動力のひとつだ。AIアルゴリズムは在庫レベル、サプライヤーのパフォーマンス、需要変動を継続的に分析し、在庫レベルを最適化する。これにより、在庫コストを削減するだけでなく、必要なときに必要な場所で製品を正確に入手できるようになる。
サプライチェーン・ロジスティクスもまた、AIテクノロジーから大きな恩恵を受けている。AIを活用したルート最適化とリアルタイムの追跡は、輸送業務の効率を高める。企業は燃料消費を削減し、輸送コストを下げ、顧客へのタイムリーな配送を確保することができる。さらに、AIはサプライチェーンの可視性と透明性を高める。IoTセンサーとデータ分析を利用することで、企業は輸送中の物品の状態や状況をリアルタイムで把握することができる。この高度な可視性は、潜在的な問題を未然に特定し対処するのに役立ち、サプライチェーンの回復力を向上させる。AIによる自動化は、サプライチェーン・オペレーションにおける革命的な力である。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や自律型ロボットが、オーダーピッキング、梱包、在庫補充などの作業に採用されるケースが増えている。これは人件費を削減するだけでなく、エラーを最小限に抑え、全体的なプロセス効率を高める。AIとブロックチェーン技術の融合も、サプライチェーンの安全性と透明性を高めている。ブロックチェーンはAIと組み合わせることで、製品のエンドツーエンドの可視性とトレーサビリティを提供し、詐欺や偽造品のリスクを低減する。
結論として、世界のデータ・ブローカー市場は、AI技術の変革的影響力によって著しい成長を遂げている。これらのイノベーションは、サプライチェーン・マネジメントの状況を再構築し、プロセスを合理化し、コストを削減し、商品のタイムリーで効率的な配送を保証している。AI技術は進化を続けており、サプライチェーン・マネジメントの未来を形作る上で否定できない役割は確固たるものとなっており、イノベーション、効率性、顧客満足度をこれまで達成できなかった高みへと押し上げている。
主な市場促進要因
データ主導の意思決定に対するニーズの高まり
世界のデータブローカー市場は、業界全体におけるデータ主導の意思決定に対するニーズの高まりにより、大幅な成長を遂げている。今日のデジタル時代において、データは貴重な資産となり、組織はそれを活用して洞察を深め、十分な情報に基づいた選択を行い、競争力を高めている。データブローカーは、企業の戦略的意思決定を可能にする多様なデータセットを収集、集約し、アクセスを提供することで、極めて重要な役割を果たしている。
データ主導の意思決定は、もはや一部の業界に限られたものではなく、普遍的な慣行となっている。組織は、データが顧客行動、市場動向、業務効率の理解に役立つことを認識している。購買パターンを分析する小売企業であれ、患者ケアを最適化する医療機関であれ、投資機会を評価する金融機関であれ、データに基づく洞察は極めて重要である。
データブローカーは、消費者データ、市場調査、財務データなど、幅広いデータセットへのアクセスを提供することで、このプロセスを促進している。データブローカーは、膨大なデータセットを自ら収集・管理する負担をかけることなく、企業が必要な情報を入手できるよう支援する。各業界が戦略を推進する上でデータへの依存度を高める中、データブローカー・サービスの需要は高まり続けている。
急速に拡大するデータエコシステム
グローバル・データ・ブローカー市場の成長のもう一つの大きな原動力は、データ・エコシステムの急速な拡大である。デジタル環境は常に進化しており、新しいデータソース、フォーマット、チャネルが定期的に出現している。このデータの洪水には、ソーシャルメディア、IoTデバイス、オンライン取引などからの構造化データおよび非構造化データが含まれる。この豊富なデータを管理し活用することは、組織にとって複雑な課題となっている。
データブローカーは、データの集約、処理、エンリッチメントに関する専門知識を提供することで、このギャップを埋めている。データ・ブローカーは、多様なデータ形式やデータ・ソースを扱うことができ、企業がこれらの情報にアクセスし、活用することを容易にします。さらに、データブローカーは多くの場合、大規模なデータセットから価値ある洞察を引き出すために、高度な分析や機械学習技術を採用している。
データ・エコシステムの拡大は、特定の業界に限定されるものではなく、分野を超えて広がっている。例えば、ヘルスケア業界は患者記録や医療研究データへのアクセスから恩恵を受け、小売業界は消費者行動データを活用している。データ・エコシステムが拡大し続ける中、企業はこの広大なランドスケープをナビゲートし、実用的なインテリジェンスを引き出すために、データ・ブローカーをますます利用するようになっている。
規制遵守とデータプライバシー
近年、欧州の一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、データプライバシーと規制コンプライアンスへの注目が高まっています。これらの規制は、組織が消費者データをどのように扱い、保護するかについて厳しい要件を課している。コンプライアンス違反は、厳しい罰金や風評被害につながる可能性があります。
データブローカーは、企業がこの複雑な規制を乗り越える上で重要な役割を担っています。データブローカーは、提供するデータがプライバシーおよびコンプライアンス基準に準拠していることを保証します。データブローカーは多くの場合、最新のコンプライアンス情報を含む広範なデータベースを保持しており、企業は安心してデータにアクセスすることができます。
さらに、データブローカーは、意思決定に使用されるデータが正確でコンプライアンスに準拠していることを保証するために、データクレンジングとエンリッチメントサービスを提供しています。これは、金融やヘルスケアのように、正確さと規制の遵守が最も重要な業界では特に重要です。
データ・プライバシー規制が世界的に進化・拡大し続ける中、企業はコンプライアンス基準を満たすデータを調達するため、データ・ブローカーへの依存度を高めている。この要因は、世界のデータブローカー市場の持続的成長に大きく寄与している。
結論として、世界のデータブローカー市場は、データ主導の意思決定に対するニーズの高まり、データエコシステムの急速な拡大、規制コンプライアンスとデータプライバシーの必要性によって牽引されている。これらの要因は、データ中心の世界において組織がデータにアクセスし、管理し、効果的に活用する上で、データブローカーが果たす重要な役割を裏付けている。
主な市場課題
データプライバシーとコンプライアンスへの懸念
世界のデータブローカー市場における最も重要な課題の1つは、データプライバシーとコンプライアンスです。欧州の一般データ保護規則（GDPR）、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、データプライバシーに関する規制は近年大きく進化しており、世界各地で多くの規制が施行されている。これらの規制は、組織が個人データを収集、取り扱い、共有する方法に厳しい要件を課している。
データブローカーは、データの収集と配布の交差点に位置するため、複雑なコンプライアンス義務の対象となる。データブローカーは、地域によって大きく異なるデータ保護法の迷宮を通り抜けなければなりません。これらの規制を確実に遵守することは、法律上の義務であるだけでなく、信頼と評判の問題でもある。コンプライアンス違反は、多額の罰金、法的な影響、データブローカーの信用失墜につながる可能性があります。
この課題に対処するため、データブローカーは、堅牢なコンプライアンスフレームワーク、データガバナンスの実践、および取り扱うデータの出所と利用状況を追跡できるテクノロジーに投資しなければならない。また、進化する規制を常に把握し、それに応じて実務を適応させなければならない。データの収益化とコンプライアンスのバランスを取ることは、データブローカー業界における継続的な課題である。
データの品質と正確性
データの品質と正確性は、グローバル・データ・ブローカー市場における永遠の課題である。データブローカーは、公的記録、調査、オンライン活動など、さまざまなソースから膨大な量の情報を集約しています。企業は十分な情報に基づいた意思決定を行うためにデータに依存しているため、このデータの信頼性と正確性を確保することは極めて重要である。
データの不一致、不正確さ、古い情報は、誤った洞察や意思決定につながる可能性があります。例えば、不正確な消費者データは、マーケティング・キャンペーンの失敗や顧客の不満を招く可能性がある。不正確な財務データは、誤った投資判断につながる可能性がある。リアルタイムのデータストリームや非構造化データソースを扱う場合、データ品質の維持は特に困難です。
データブローカーはこの課題に対処するため、厳格なデータ検証およびクレンジングプロセスを実施しなければならない。データブローカーは、提供するデータの正確性と最新性を確保するために、データエンリッチメント技術、データ検証アルゴリズム、継続的なモニタリングを採用しています。しかし、データソースやフォーマットが進化し続ける中、一貫して高いレベルのデータ品質を達成することは、依然として継続的な課題である。
データ・セキュリティとサイバー脅威
データ・ブローカーが扱うデータの機密性を考えると、データ・セキュリティはグローバル・データ・ブローカー市場にとって重要な課題である。データブローカーは、個人情報、財務情報、ビジネス情報を含む膨大なデータセットを保管・送信している。こうしたデータをサイバー脅威から守ることは最重要課題である。
データブローカーへのサイバー攻撃は、データ漏洩、風評被害、法的責任など深刻な結果をもたらす可能性がある。データ漏洩は、個人をなりすましや詐欺にさらす可能性があり、データブローカーに対する法的措置につながります。さらに、信頼の喪失はビジネス関係にも大きな影響を及ぼしかねません。
この課題を軽減するため、データブローカーはサイバーセキュリティ対策に多額の投資を行っています。これには、強固な暗号化、アクセス制御、侵入検知システム、セキュリティ監査などが含まれる。さらに、ランサムウェア攻撃やデータ漏洩など、進化するサイバー脅威への警戒を怠らない必要がある。サイバー犯罪者は脆弱性を悪用する新たな手口を絶えず考案しているため、サイバーセキュリティはデータブローカー業界における継続的な懸念事項である。
結論として、世界のデータブローカー市場は、データプライバシーとコンプライアンス、データの品質と正確性、データセキュリティとサイバー脅威に関する大きな課題に直面している。これらの課題を克服するには、法令遵守の努力、データ検証の実践、強固なサイバーセキュリティ対策を組み合わせる必要がある。データブローカーは、取り扱うデータの信頼性と完全性を維持しながら、刻々と変化するデータ環境に適応しなければならない。
主な市場動向
倫理的なデータ仲介とプライバシー第一のアプローチ
世界のデータブローカー市場における顕著な傾向は、倫理的なデータ仲介とプライバシー第一のアプローチを重視する傾向が強まっていることである。データプライバシーや消費者の権利に関する懸念が高まり続ける中、データブローカーは倫理基準や規制要件に沿った業務慣行に適応しつつある。この変化は、透明で責任あるデータの取り扱いが法的義務であるだけでなく、市場における信頼と信用を維持するためにも不可欠であるという認識によってもたらされている。
倫理的なデータ仲介には、データ対象者の情報を収集・共有する前に、データ対象者から明確な同意を得ることが必要である。この同意に基づくアプローチは、GDPRやCCPAのような、データよりも個人の権利を優先する規制に沿ったものである。データブローカーはまた、ディファレンシャル・プライバシーやホモモーフィック暗号化など、プライバシーを向上させる技術に投資し、機密情報を保護しながらも価値ある洞察を可能にしている。
さらに、データブローカーはデータの最小化戦略を採用する傾向が強まっており、特定の目的のために厳密に必要なデータのみを収集・共有するようにしている。この傾向は、ユーザーの嗜好を尊重し、データ倫理の文化を育成するという、より広範な業界のシフトを反映している。倫理的なデータ慣行が標準となるにつれ、データブローカーと提携する企業は、プライバシー、透明性、コンプライアンスを優先するプロバイダーを求めている。
AI主導のデータインテリジェンスとインサイト
世界のデータブローカー市場におけるもう一つの重要なトレンドは、データインテリジェンスを強化し、より価値ある洞察を提供するための人工知能（AI）の統合である。データブローカーはAIと機械学習アルゴリズムを活用して、膨大なデータセットを迅速に処理し、パターンを特定し、実用的な洞察を引き出している。この傾向は、業界全体でデータ主導の意思決定に対する需要が高まっていることが背景にある。
AIを活用したデータインテリジェンスにより、データブローカーはより正確で関連性の高いデータ製品を顧客に提供することができる。例えば、企業はAIを活用したデータ・セグメンテーションにより、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンのために、高度に精緻化されたオーディエンス・セグメントにアクセスすることができる。AIは予測分析にも役立ち、企業は市場動向や顧客行動を予測することができる。
データの品質と精度の向上に加え、AI主導のデータ・インテリジェンスは、データの可視化とレポーティングの強化にも貢献する。データブローカーは、顧客が購入したデータから価値ある洞察を導き出せるよう、高度なダッシュボードや分析ツールを開発している。このトレンドは、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行い、業務を最適化し、それぞれの市場で競争優位に立つための力となる。
データの収益化と提供サービスの多様化
データの収益化は、データブローカーの世界市場における一般的な傾向である。データブローカーは、収集したデータの計り知れない価値を認識し、従来のデータ販売以外の革新的な収益化方法を見出している。このトレンドには、提供するサービスを多様化し、より幅広いデータ関連のサービスやソリューションを顧客に提供することが含まれる。
新たなデータ収益化戦略の1つは、データブローカーがサブスクリプション・ベース・モデルやAPIを通じてデータへのアクセスを提供するデータ・アズ・ア・サービス（DaaS）である。このアプローチにより、企業は市場調査から不正検知まで、さまざまな用途でリアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータストリームにアクセスできるようになる。
さらに、データブローカーはデータ分析やコンサルティング・サービスにますます力を入れるようになっている。単にデータを販売するのではなく、データに基づいた洞察やレポート、推奨事項を顧客に提供している。この傾向は、企業が特定の目的に対してデータを効果的に活用する方法についてのガイダンスを必要としているという認識が背景にある。
さらに、データブローカーはリーチを拡大し、データソースを多様化するためにパートナーシップやコラボレーションを模索している。これには、IoTプロバイダー、ソーシャルメディア・プラットフォーム、その他のデータ生成者とのコラボレーションが含まれ、データセットを充実させている。データの収益化を受け入れ、包括的なソリューションを提供することで、データブローカーは、ビジネス界におけるデータ主導の意思決定支援に対する需要の高まりに対応する態勢を整えている。
結論として、世界のデータブローカー市場は、倫理的なデータブローカー、AI主導のデータインテリジェンス、データ収益化において変革的なトレンドを目の当たりにしている。これらのトレンドは、責任あるデータ実務、高度なアナリティクス、革新的な収益化戦略が業界を再形成している、データ管理の進化する状況を反映している。これらのトレンドに適応する企業は、データの力を競争上の優位性と責任ある成長のために活用するのに有利な立場にあります。
セグメント別インサイト
データタイプの洞察
世界のデータブローカー市場では、非構造化データが圧倒的なシェアを占めている。
非構造化データとは、あらかじめ定義されたフォーマットで整理されていないデータのことである。テキスト、画像、動画、音声記録、センサーデータなどが含まれる。非構造化データは、企業がさまざまなソースからより多くのデータを収集するにつれて、ますます重要性を増している。
データブローカーは、企業が非構造化データを収集、整理、分析するのを支援することで、非構造化データ市場で重要な役割を果たしている。データブローカーは、企業が非構造化データから貴重な知見を特定・抽出し、製品やサービスの改善、より良い意思決定、コスト削減に活用できるよう支援することができる。
データブローカー市場における非構造化データ分野の成長は、以下のような多くの要因によって牽引されている：
企業が生成する非構造化データの量と種類の増加。企業が非構造化データから価値ある知見を抽出する必要性の高まり。非構造化データの収集、整理、分析を支援するデータ・ブローカー・ソリューションの利用可能性が高まっていること。構造化データとは、あらかじめ定義された形式で整理されたデータのことである。コンピュータで簡単に保存、分析、処理することができる。構造化データは通常、データベースやデータウェアハウスに格納される。
カスタム構造データは、特定のビジネスや組織の特定のニーズを満たすように設計された構造化データの一種です。製品情報、顧客データ、トランザクションデータなど、さまざまなデータタイプを表現するために使用できる。
構造化データおよびカスタム構造化データ・セグメントも今後数年で成長すると予想されるが、非構造化データ・セグメントに比べると成長率は鈍化する。これは、非構造化データが最も急速に成長しているデータタイプであり、企業が競争力を維持するために非構造化データを収集・分析することの重要性が増しているためである。
地域別インサイト

世界のデータブローカー市場では北米が圧倒的な地域である。
北米におけるデータブローカー市場の成長は、以下を含む多くの要因によって牽引されている：
北米の企業によるビッグデータとアナリティクスの高い採用率。
北米には多数のデータブローカー企業が存在すること。
北米におけるデータブローカーに対する良好な規制環境。
データブローカー市場の成長に貢献している北米の主要国には、米国とカナダが含まれる。
北米におけるデータブローカー市場の成長に貢献している主要国には、米国とカナダがある。米国には、Acxiom、Experian、Equifaxなど、データブローカーの大手企業が多数進出している。
カナダも北米におけるデータブローカーの主要市場である。カナダ政府は、企業によるビッグデータとアナリティクスの導入を積極的に推進している。
データブローカーの世界市場におけるその他の主要地域には、欧州、アジア太平洋地域、中東・アフリカが含まれる。欧州はデータブローカーの主要市場である。欧州の企業は、業務改善のためにビッグデータとアナリティクスの採用を増やしている。アジア太平洋地域には、ビッグデータとアナリティクスに多額の投資を行っている中国やインドなどの新興経済国が数多くある。中東・アフリカは規模は小さいが、データブローカーの成長市場である。中東・アフリカ諸国の政府は、企業によるビッグデータとアナリティクスの導入を積極的に推進している。
主要市場プレイヤー
エクスペリアン
エクイファックス
トランスユニオン
コアロジック
ダン＆ブラッドストリート
アクシオムLLC
イプシロンデータマネジメントLLC
エクイファックス・ワークフォース・ソリューションズ
レクシスネクシスリスクデータマネジメント株式会社
トムソン・ロイター株式会社
レポートの範囲
本レポートでは、データブローカーの世界市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています：
- データブローカー市場、コンポーネント別
o 非構造化データ
o 構造化データ
o カスタム構造データ
- データブローカー市場：価格モデル別
o 有料サブスクリプション
o 利用ごとの有料
o ハイブリッド有料モデル
- データブローカー市場：エンドユーザー部門別
o BFSI
o 小売・FMCG
o 製造業
o メディア、政府部門
o その他
- データブローカー市場、地域別
o 北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
欧州
 フランス
 イギリス
 イタリア
 ドイツ
 スペイン
 ベルギー
o アジア太平洋
 中国
 インド
 日本
 オーストラリア
 韓国
 インドネシア
 ベトナム
南米
 ブラジル
 アルゼンチン
 コロンビア
 チリ
 ペルー
中東・アフリカ
 南アフリカ
 サウジアラビア
 アラブ首長国連邦
 トルコ
 イスラエル
競合状況
企業プロフィール：データブローカーの世界市場における主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ
Tech Sci Research社は、所定の市場データを使用したデータブローカーの世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です：
企業情報
- 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング

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1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Data Broker Market
5. Voice of Customer
6. Global Data Broker Market Overview
7. Global Data Broker Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Data Type (Unstructured Data, Structured Data and Custom Structure Data)
7.2.2. By Pricing Model (Subscription Paid, Pay Per Use Paid, Hybrid Paid Models)
7.2.3. By End User Sector (BFSI, Retail And FMCG, Manufacturing, Media, Government Sector, Others Sector)
7.2.4. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Data Broker Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Data Type
8.2.2. By Pricing Model
8.2.3. By End User Sector
8.2.4. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Data Broker Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Data Type
8.3.1.2.2. By Pricing Model
8.3.1.2.3. By End User Sector
8.3.2. Canada Data Broker Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Data Type
8.3.2.2.2. By Pricing Model
8.3.2.2.3. By End User Sector
8.3.3. Mexico Data Broker Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Data Type
8.3.3.2.2. By Pricing Model
8.3.3.2.3. By End User Sector
9. Europe Data Broker Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Data Type
9.2.2. By Pricing Model
9.2.3. By End User Sector
9.2.4. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Data Broker Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Data Type
9.3.1.2.2. By Pricing Model
9.3.1.2.3. By End User Sector
9.3.2. France Data Broker Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Data Type
9.3.2.2.2. By Pricing Model
9.3.2.2.3. By End User Sector
9.3.3. United Kingdom Data Broker Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Data Type
9.3.3.2.2. By Pricing Model
9.3.3.2.3. By End User Sector
9.3.4. Italy Data Broker Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Data Type
9.3.4.2.2. By Pricing Model
9.3.4.2.3. By End User Sector
9.3.5. Spain Data Broker Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Data Type
9.3.5.2.2. By Pricing Model
9.3.5.2.3. By End User Sector
9.3.6. Belgium Data Broker Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Data Type
9.3.6.2.2. By Pricing Model
9.3.6.2.3. By End User Sector
10. South America Data Broker Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Data Type
10.2.2. By Pricing Model
10.2.3. By End User Sector
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Data Broker Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Data Type
10.3.1.2.2. By Pricing Model
10.3.1.2.3. By End User Sector
10.3.2. Colombia Data Broker Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Data Type
10.3.2.2.2. By Pricing Model
10.3.2.2.3. By End User Sector
10.3.3. Argentina Data Broker Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Data Type
10.3.3.2.2. By Pricing Model
10.3.3.2.3. By End User Sector
10.3.4. Chile Data Broker Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Data Type
10.3.4.2.2. By Pricing Model
10.3.4.2.3. By End User Sector
10.3.5. Peru Data Broker Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Data Type
10.3.5.2.2. By Pricing Model
10.3.5.2.3. By End User Sector
11. Middle East & Africa Data Broker Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Data Type
11.2.2. By Pricing Model
11.2.3. By End User Sector
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Data Broker Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Data Type
11.3.1.2.2. By Pricing Model
11.3.1.2.3. By End User Sector
11.3.2. UAE Data Broker Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Data Type
11.3.2.2.2. By Pricing Model
11.3.2.2.3. By End User Sector
11.3.3. South Africa Data Broker Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Data Type
11.3.3.2.2. By Pricing Model
11.3.3.2.3. By End User Sector
11.3.4. Turkey Data Broker Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Data Type
11.3.4.2.2. By Pricing Model
11.3.4.2.3. By End User Sector
11.3.5. Israel Data Broker Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Data Type
11.3.5.2.2. By Pricing Model
11.3.5.2.3. By End User Sector
12. Asia Pacific Data Broker Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Data Type
12.1.2. By Pricing Model
12.1.3. By End User Sector
12.1.4. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Data Broker Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Data Type
12.2.1.2.2. By Pricing Model
12.2.1.2.3. By End User Sector
12.2.2. India Data Broker Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Data Type
12.2.2.2.2. By Pricing Model
12.2.2.2.3. By End User Sector
12.2.3. Japan Data Broker Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Data Type
12.2.3.2.2. By Pricing Model
12.2.3.2.3. By End User Sector
12.2.4. South Korea Data Broker Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Data Type
12.2.4.2.2. By Pricing Model
12.2.4.2.3. By End User Sector
12.2.5. Australia Data Broker Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Data Type
12.2.5.2.2. By Pricing Model
12.2.5.2.3. By End User Sector
12.2.6. Indonesia Data Broker Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Data Type
12.2.6.2.2. By Pricing Model
12.2.6.2.3. By End User Sector
12.2.7. Vietnam Data Broker Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Data Type
12.2.7.2.2. By Pricing Model
12.2.7.2.3. By End User Sector
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Experian plc
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Equifax Inc.
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. TransUnion LLC
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. CoreLogic, Inc.
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. DUN & BRADSTREET
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Acxiom LLC
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. EPSILON DATA MANAGEMENT, LLC
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. Equifax Workforce Solutions, Inc.
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. LexisNexis Risk Data Management Inc.
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Thomson Reuters Corporation
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

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Table of Contents

Summary

Global Data Broker Market was valued at USD 254.67 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 4.89% through 2028. The Global Data Broker Market is currently experiencing a substantial surge in growth, driven by the expanding role of artificial intelligence (AI) technologies in reshaping and optimizing supply chain operations across diverse industries. AI has become an invaluable asset for organizations striving to enhance efficiency, reduce costs, and gain a competitive edge in today's rapidly evolving global marketplace. This exploration delves into how AI is instigating significant transformations across the supply chain industry, equipping organizations to thrive in an era where data-driven insights and automation reign supreme.
AI technology has ushered in a new era in supply chain management, equipping it with a diverse set of capabilities that form the bedrock of operational excellence. A primary catalyst driving AI adoption in the supply chain domain is the relentless pursuit of elevated operational efficiency. AI-powered algorithms and predictive analytics provide organizations with the tools to optimize various aspects of the supply chain, including demand forecasting, inventory management, and route optimization. The outcome is a reduction in lead times, decreased carrying costs, and enhanced levels of customer satisfaction.
Demand forecasting is a pivotal domain where AI excels. By scrutinizing historical sales data, market dynamics, and external variables such as weather patterns and economic indicators, AI algorithms can generate highly accurate demand forecasts. This empowers organizations to align their production and inventory levels with actual demand, minimizing excess inventory and averting stockouts. AI-driven inventory management is another key driver of efficiency. AI algorithms continuously analyze inventory levels, supplier performance, and demand fluctuations to optimize stock levels. This not only reduces carrying costs but also ensures products are available precisely when and where they are needed.
Supply chain logistics also benefit significantly from AI technology. AI-powered route optimization and real-time tracking enhance the efficiency of transportation operations. Organizations can reduce fuel consumption, lower transportation costs, and ensure timely deliveries to customers. Furthermore, AI enhances supply chain visibility and transparency. Through the use of IoT sensors and data analytics, organizations can gain real-time insights into the status and condition of goods in transit. This high level of visibility helps in identifying and addressing potential issues proactively, improving supply chain resilience.AI-driven automation represents a revolutionary force in supply chain operations. Robotic process automation (RPA) and autonomous robots are increasingly being employed for tasks such as order picking, packing, and inventory replenishment. This not only reduces labor costs but also minimizes errors and enhances overall process efficiency. The convergence of AI and blockchain technology is also making supply chains more secure and transparent. Blockchain, when combined with AI, provides end-to-end visibility and traceability of products, reducing the risk of fraud and counterfeit goods.
In conclusion, the Global Data Broker Market is undergoing remarkable growth, driven by the transformative influence of AI technologies. These innovations are reshaping the landscape of supply chain management, streamlining processes, reducing costs, and ensuring the timely and efficient delivery of goods. As AI technology continues to evolve, its undeniable role in shaping the future of supply chain management is solidified, driving innovation, efficiency, and customer satisfaction to previously unattainable heights.
Key Market Drivers
Growing Need for Data-Driven Decision-Making
The Global Data Broker Market is experiencing substantial growth due to the increasing need for data-driven decision-making across industries. In today's digital age, data has become a valuable asset, and organizations are leveraging it to gain insights, make informed choices, and gain a competitive edge. Data brokers play a pivotal role by collecting, aggregating, and providing access to diverse datasets that enable businesses to make strategic decisions.
Data-driven decision-making is no longer confined to a few industries but has become a universal practice. Organizations recognize that data can help them understand customer behavior, market trends, and operational efficiencies. Whether it's a retail company analyzing purchasing patterns, a healthcare provider optimizing patient care, or a financial institution assessing investment opportunities, data-driven insights are crucial.
Data brokers facilitate this process by offering access to a wide array of datasets, including consumer data, market research, financial data, and more. They help businesses acquire the information they need without the burden of collecting and maintaining vast datasets themselves. As industries increasingly rely on data to drive their strategies, the demand for data broker services continues to rise.
Rapidly Expanding Data Ecosystems
Another significant driver of the Global Data Broker Market's growth is the rapid expansion of data ecosystems. The digital landscape is constantly evolving, with new data sources, formats, and channels emerging regularly. This data deluge includes structured and unstructured data from social media, IoT devices, online transactions, and more. Managing and harnessing this wealth of data has become a complex task for organizations.
Data brokers bridge the gap by offering expertise in data aggregation, processing, and enrichment. They are well-equipped to handle the diverse data formats and sources, making it easier for businesses to access and utilize this information. Moreover, data brokers often employ advanced analytics and machine learning techniques to extract valuable insights from large datasets.
The expansion of data ecosystems is not limited to a particular industry but spans across sectors. For instance, the healthcare industry benefits from access to patient records and medical research data, while the retail sector leverages consumer behavior data. As data ecosystems continue to grow, organizations increasingly turn to data brokers to navigate this vast landscape and extract actionable intelligence.
Regulatory Compliance and Data Privacy
In recent years, there has been a heightened focus on data privacy and regulatory compliance, such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe and the California Consumer Privacy Act (CCPA). These regulations impose strict requirements on how organizations handle and protect consumer data. Non-compliance can result in severe fines and reputational damage.
Data brokers play a crucial role in helping businesses navigate this complex regulatory landscape. They ensure that the data they provide adheres to privacy and compliance standards. Data brokers often maintain extensive databases with up-to-date compliance information, enabling organizations to access data with confidence.
Moreover, data brokers offer data cleansing and enrichment services to ensure that the data used for decision-making is accurate and compliant. This is especially important in industries like finance and healthcare, where precision and adherence to regulations are paramount.
As data privacy regulations continue to evolve and expand globally, organizations increasingly rely on data brokers to source data that meets compliance standards. This factor contributes significantly to the sustained growth of the Global Data Broker Market.
In conclusion, the Global Data Broker Market is being driven by the growing need for data-driven decision-making, the rapid expansion of data ecosystems, and the imperative of regulatory compliance and data privacy. These factors underscore the critical role that data brokers play in helping organizations access, manage, and leverage data effectively in a data-centric world..
Key Market Challenges
Data Privacy and Compliance Concerns
One of the foremost challenges in the Global Data Broker Market revolves around data privacy and compliance. The regulatory landscape for data privacy has evolved significantly in recent years, with regulations like the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe, the California Consumer Privacy Act (CCPA), and many others worldwide. These regulations impose stringent requirements on how organizations collect, handle, and share personal data.
Data brokers are at the intersection of data collection and distribution, making them subject to complex compliance obligations. They must navigate a labyrinth of data protection laws, which can vary significantly from one region to another. Ensuring compliance with these regulations is not only a legal imperative but also a matter of trust and reputation. Non-compliance can result in substantial fines, legal repercussions, and damage to the data broker's credibility.
To address this challenge, data brokers must invest in robust compliance frameworks, data governance practices, and technologies that enable them to trace the origin and usage of the data they handle. They must also keep abreast of evolving regulations and adapt their practices accordingly. Striking a balance between data monetization and compliance is a continuous challenge in the data broker industry.
Data Quality and Accuracy
Data quality and accuracy pose a persistent challenge in the Global Data Broker Market. Data brokers aggregate vast amounts of information from various sources, including public records, surveys, online activities, and more. Ensuring the reliability and accuracy of this data is crucial, as businesses rely on it for making informed decisions.
Data discrepancies, inaccuracies, and outdated information can lead to erroneous insights and decisions. For example, inaccurate consumer data can result in failed marketing campaigns or customer dissatisfaction. Inaccurate financial data can lead to flawed investment decisions. Maintaining data quality is particularly challenging when dealing with real-time data streams or unstructured data sources.
Data brokers must implement rigorous data validation and cleansing processes to address this challenge. They employ data enrichment techniques, data validation algorithms, and continuous monitoring to ensure the accuracy and currency of the data they provide. However, achieving a consistently high level of data quality remains an ongoing challenge as data sources and formats continue to evolve.
Data Security and Cyber Threats
Data security is a critical challenge in the Global Data Broker Market, given the sensitive nature of the data they handle. Data brokers store and transmit vast datasets containing personal, financial, and business information. Protecting this data from cyber threats is paramount.
Cyberattacks on data brokers can have severe consequences, including data breaches, reputational damage, and legal liabilities. Data breaches can expose individuals to identity theft and fraud, leading to legal actions against the data broker. Moreover, the loss of trust can significantly impact business relationships.
To mitigate this challenge, data brokers invest heavily in cybersecurity measures. This includes robust encryption, access controls, intrusion detection systems, and security audits. Additionally, they must stay vigilant against evolving cyber threats, such as ransomware attacks and data breaches. Cybersecurity is an ongoing concern in the data broker industry, as cybercriminals continually devise new tactics to exploit vulnerabilities.
In conclusion, the Global Data Broker Market faces significant challenges related to data privacy and compliance, data quality and accuracy, and data security and cyber threats. Navigating these challenges requires a combination of legal compliance efforts, data validation practices, and robust cybersecurity measures. Data brokers must adapt to an ever-changing data landscape while upholding the trust and integrity of the data they handle.
Key Market Trends
Ethical Data Brokerage and Privacy-First Approaches
A prominent trend in the Global Data Broker Market is the increasing emphasis on ethical data brokerage and privacy-first approaches. As concerns about data privacy and consumer rights continue to escalate, data brokers are adapting their practices to align with ethical standards and regulatory requirements. This shift is driven by the recognition that transparent and responsible data handling is not only a legal obligation but also essential for maintaining trust and credibility in the market.
Ethical data brokerage entails obtaining explicit consent from data subjects before collecting and sharing their information. This consent-based approach is in line with regulations like GDPR and CCPA, which prioritize individuals' rights over their data. Data brokers are also investing in privacy-enhancing technologies, such as differential privacy and homomorphic encryption, to protect sensitive information while still enabling valuable insights.
Moreover, data brokers are increasingly adopting data minimization strategies, ensuring that they only collect and share data that is strictly necessary for specific purposes. This trend reflects a broader industry shift towards respecting user preferences and fostering a culture of data ethics. As ethical data practices become the norm, businesses that partner with data brokers are seeking providers who prioritize privacy, transparency, and compliance.
AI-Driven Data Intelligence and Insights
Another significant trend in the Global Data Broker Market is the integration of artificial intelligence (AI) to enhance data intelligence and provide more valuable insights. Data brokers are leveraging AI and machine learning algorithms to process vast datasets rapidly, identify patterns, and extract actionable insights. This trend is driven by the growing demand for data-driven decision-making across industries.
AI-powered data intelligence enables data brokers to deliver more accurate and relevant data products to their clients. For example, businesses can access highly refined audience segments for targeted marketing campaigns, thanks to AI-driven data segmentation. AI also helps in predictive analytics, allowing organizations to anticipate market trends and customer behavior.
In addition to improving data quality and accuracy, AI-driven data intelligence contributes to enhanced data visualization and reporting. Data brokers are developing advanced dashboards and analytics tools that enable clients to derive valuable insights from the data they purchase. This trend empowers businesses to make informed decisions, optimize operations, and gain a competitive edge in their respective markets.
Data Monetization and Diversification of Offerings
Data monetization is a prevailing trend in the Global Data Broker Market. Data brokers are recognizing the immense value of the data they collect and are finding innovative ways to monetize it beyond traditional data sales. This trend involves diversifying their offerings to provide a broader range of data-related services and solutions to clients.
One of the emerging data monetization strategies is data-as-a-service (DaaS), where data brokers offer access to their data through subscription-based models or APIs. This approach allows businesses to access real-time or near-real-time data streams for various applications, from market research to fraud detection.
Furthermore, data brokers are increasingly focusing on data analytics and consultancy services. Instead of merely selling data, they provide clients with data-driven insights, reports, and recommendations. This trend is driven by the recognition that businesses need guidance on how to effectively leverage data for their specific objectives.
Additionally, data brokers are exploring partnerships and collaborations to expand their reach and diversify their data sources. This includes collaborations with IoT providers, social media platforms, and other data generators to enrich their datasets. By embracing data monetization and offering comprehensive solutions, data brokers are poised to capitalize on the growing demand for data-driven decision support in the business world.
In conclusion, the Global Data Broker Market is witnessing transformative trends in ethical data brokerage, AI-driven data intelligence, and data monetization. These trends reflect the evolving landscape of data management, where responsible data practices, advanced analytics, and innovative monetization strategies are reshaping the industry. Businesses that adapt to these trends are better positioned to harness the power of data for competitive advantage and responsible growth..
Segmental Insights
Data type Insights
Unstructured data is the dominating segment in the Global Data Broker Market.
Unstructured data is any data that is not organized in a predefined format. It can include text, images, videos, audio recordings, and sensor data. Unstructured data is becoming increasingly important as businesses collect more data from a variety of sources.
Data brokers play an important role in the unstructured data market by helping businesses to collect, organize, and analyze unstructured data. Data brokers can help businesses to identify and extract valuable insights from their unstructured data, which can be used to improve their products and services, make better decisions, and reduce costs.
The growth of the unstructured data segment in the data broker market is being driven by a number of factors, including:
The increasing volume and variety of unstructured data being generated by businesses. The growing need for businesses to extract valuable insights from their unstructured data. The increasing availability of data broker solutions that can help businesses to collect, organize, and analyze unstructured data. Structured data is data that is organized in a predefined format. It can be easily stored, analyzed, and processed by computers. Structured data is typically stored in databases and data warehouses.
Custom structure data is a type of structured data that is designed to meet the specific needs of a particular business or organization. It can be used to represent a variety of data types, such as product information, customer data, and transaction data.
The structured data and custom structure data segments are also expected to grow in the coming years, but at a slower rate than the unstructured data segment. This is because unstructured data is the fastest growing type of data, and it is becoming increasingly important for businesses to collect and analyze unstructured data in order to remain competitive.
Regional Insights

North America is the dominating region in the Global Data Broker Market..
The growth of the data broker market in North America is being driven by a number of factors, including:
The high adoption of big data and analytics by businesses in North America.
The presence of a large number of data broker companies in North America.
The favorable regulatory environment for data brokers in North America.
The high disposable income of consumers in North America, which drives the demand for data-driven products and services.Some of the key countries in North America that are contributing to the growth of the data broker market include the United States and Canada.
The United States is the largest market for data brokers in North America. The United States is home to a number of leading data broker companies, such as Acxiom, Experian, and Equifax.
Canada is another major market for data brokers in North America. The Canadian government is actively promoting the adoption of big data and analytics by businesses.
Other key regions in the Global Data Broker Market include Europe, Asia Pacific, and the Middle East and Africa.Europe is a major market for data brokers. European businesses are increasingly adopting big data and analytics to improve their operations.Asia Pacific is a rapidly growing market for data brokers. The Asia Pacific region is home to a number of emerging economies, such as China and India, which are investing heavily in big data and analytics.The Middle East and Africa is a smaller but growing market for data brokers. The Middle East and African governments are actively promoting the adoption of big data and analytics by businesses.
Key Market Players
Experian plc
Equifax Inc.
TransUnion LLC
CoreLogic, Inc.
DUN & BRADSTREET
Acxiom LLC
EPSILON DATA MANAGEMENT, LLC
Equifax Workforce Solutions, Inc.
LexisNexis Risk Data Management Inc.
Thomson Reuters Corporation
Report Scope:
In this report, the Global Data Broker Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Data Broker Market, By Component:
o Unstructured Data
o Structured Data
o Custom Structure Data
• Data Broker Market, By Pricing Model
o Subscription Paid
o Pay Per Use Paid
o Hybrid Paid Models
• Data Broker Market, By End User Sector:
o BFSI
o Retail And FMCG
o Manufacturing
o Media, Government Sector
o Others
• Data Broker Market, By Region:
o North America
 United States
 Canada
 Mexico
o Europe
 France
 United Kingdom
 Italy
 Germany
 Spain
 Belgium
o Asia-Pacific
 China
 India
 Japan
 Australia
 South Korea
 Indonesia
 Vietnam
o South America
 Brazil
 Argentina
 Colombia
 Chile
 Peru
o Middle East & Africa
 South Africa
 Saudi Arabia
 UAE
 Turkey
 Israel
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Data Broker Market.
Available Customizations:
Global Data Broker market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

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