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データサイエンスプラットフォーム市場 - デプロイメント別（クラウド、オンプレミス）、企業タイプ別（大企業、中小企業）、用途別（カスタマーサポート、ビジネスオペレーション、マーケティング、財務・会計、物流、その他）、産業別（BFSI、IT・通信、ヘルスケア、小売、製造、運輸、その他）、地域別、競争別にセグメント化した世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、2019年～2029FData Science Platform Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast Segmented By Deployment (Cloud and On-premise), By Enterprise Type (Large Enterprises and Small & Medium Enterprises), By Application (Customer Support, Business Operation, Marketing, Finance & Accounting, Logistics and Others), By Industry (BFSI, IT & Telecom, Healthcare, Retail, Manufacturing, Transportation and Others), By Region and Competition, 2019-2029F 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の2023年の市場規模は572.2億米ドルで、2029年までの年平均成長率（CAGR）は25.73%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。将来のトレンドを洞察し、パターンを... もっと見る
サマリー世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の2023年の市場規模は572.2億米ドルで、2029年までの年平均成長率（CAGR）は25.73%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。将来のトレンドを洞察し、パターンを特定し、意思決定プロセスを最適化するために、高度な分析と予測モデリング機能に対する需要が高まっている。データサイエンスプラットフォームは、組織が機械学習と予測分析を活用するために必要なツールとアルゴリズムを提供する。主な市場促進要因 高度な分析と予測モデリングに対する需要の高まり 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、様々な業界における高度なアナリティクスと予測モデリングに対する需要の高まりにより、急成長を遂げている。今日のデータ主導の環境において企業が競争力を獲得しようと努力する中、ビッグデータのパワーを活用し、実用的な洞察を提供できる洗練されたツールとプラットフォームの必要性は、かつてないほど高まっている。 組織は、膨大なデータセットの中の隠れたパターン、相関関係、傾向を解き明かすデータサイエンスプラットフォームの可能性を認識しつつある。これらのプラットフォームは高度な分析機能を提供し、企業がデータ主導の意思決定を行い、プロセスを最適化し、新たな機会を特定することを可能にする。予測モデリングがビジネス成果にもたらす変革的な影響に対する認識が高まるにつれ、企業はデータサイエンス・プラットフォームに大規模な投資を行うようになっている。 構造化データや非構造化データなど、データソースが複雑化するにつれ、多様なデータタイプを扱える高度な分析ツールが必要になっている。さまざまなデータ形式を統合して処理できるデータサイエンスプラットフォームは、データ分析への包括的なアプローチを求める企業にとって不可欠なものとなりつつある。 機械学習と人工知能（AI）アプリケーションの需要は、データサイエンス・プラットフォームの採用に拍車をかけている。企業はこれらのテクノロジーを活用して、プロセスの自動化、顧客体験の向上、リソース配分の最適化を図っている。その結果、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、業界を問わず組織がビジネスの成功達成における高度なアナリティクスの戦略的重要性を認識し、大幅な成長を遂げている。 ビッグデータとIoT技術の普及 ビッグデータとモノのインターネット（IoT）技術の普及は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を促進する主要なドライバーである。IoTデバイスやその他のソースから生成されるデータの量、速度、種類の増加により、この大量に流入する情報を効率的に管理、処理、分析できる堅牢なプラットフォームに対するニーズが生まれている。 企業はデータサイエンスプラットフォームを導入し、IoTデバイスから生成される膨大な量のデータから意味のある洞察をリアルタイムで抽出している。これらの洞察は、組織が業務効率を最適化し、意思決定プロセスを強化し、新たなビジネスチャンスを発見するのに役立つ。ビッグデータとIoT技術の統合は相乗効果を生み出し、こうした多様なデータセットに関連する複雑性を処理できる高度なデータサイエンスプラットフォームの需要を促進している。 ヘルスケア、製造業、小売業などの業界では、ビッグデータとIoTの総合力を活用して、予知保全の実施、サプライチェーン管理の改善、顧客体験のパーソナライズを実現している。企業がIoT導入への投資を続け、ビッグデータ分析を取り入れるにつれて、データサイエンスプラットフォームの需要は拡大し、市場の成長を促進すると予想される。 データ主導の意思決定とビジネスインテリジェンスへの注目の高まり 意思決定とビジネスインテリジェンスにおけるデータ中心アプローチへの世界的なシフトは、データサイエンスプラットフォーム市場の拡大を後押しする重要な推進要因である。さまざまな分野の組織が、データを活用して実用的な洞察を得、意思決定プロセスを改善し、全体的な業績を向上させることの戦略的価値を認識している。 データサイエンスプラットフォームは、企業がデータから意味のある情報を抽出できるようにするツールや機能を提供することで、このような状況におい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の重要性が高まり、リアルタイム分析の必要性が高まっているため、企業はデータ準備、探索、モデリング、可視化など幅広い機能を提供する包括的なデータサイエンスプラットフォームへの投資を余儀なくされている。 生データを実用的な洞察に変える能力が重要な競争優位性となりつつあり、企業はデータ主導の意思決定を優先するようになっている。データサイエンスプラットフォームは、すぐに明らかにならないパターン、トレンド、相関関係を明らかにすることで、企業がデータから価値を引き出すことを可能にする。その結果、意思決定者は情報に基づいた選択を行い、戦略を最適化し、変化する市場力学に迅速に対応することができる。 データサイエンスプラットフォームとビジネスインテリジェンスツールの統合は、組織の様々な階層における洞察へのアクセシビリティを高めている。企業がデータソースから実用的なインテリジェンスを抽出するために必要なツールを従業員に提供しようとする中、このようなデータ主導の意思決定の民主化が、データサイエンス・プラットフォームの広範な採用に寄与している。 高度な分析に対する需要の高まり、ビッグデータとIoT技術の普及、データ主導の意思決定とビジネスインテリジェンスへの注目の高まりは、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を促進する3つの主要な要因である。組織がデータを戦略的資産として優先し続ける中、データサイエンスプラットフォーム市場は、多様な業界の進化するニーズに対応する革新的なソリューションを提供し、持続的な拡大が見込まれている。 主な市場課題 データ・セキュリティとプライバシーへの懸念 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場が直面する最大の課題の1つは、データセキュリティとプライバシーに関する懸念の根強い問題である。組織が大量の機密情報を処理・分析するためにデータサイエンス・プラットフォームへの依存度を高めるにつれ、データ漏洩や不正アクセスのリスクが重大な脅威となっている。データサイエンスの本質は膨大なデータセットを扱うことであり、多くの場合、個人を特定できる情報（PII）、独自のビジネスデータ、機密情報が含まれる。 データ漏洩は深刻な財務的影響を及ぼすだけでなく、顧客やパートナーの信頼も損ないます。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）のような厳しいデータ保護規制の時代において、企業はデータの合法的かつ倫理的な使用を保証するために、複雑なコンプライアンス要件をナビゲートする必要があります。データサイエンスプラットフォームは、データ処理活動の中核であるため、機密情報を保護するための強固なセキュリティ対策、暗号化プロトコル、アクセス制御を導入する必要がある。 データサイエンスプラットフォームは、チーム間のコラボレーションやデータ共有を伴うことが多いため、安全なデータガバナンスフレームワークが必要とされている。共同研究や分析の要件と、プライバシーの保護やデータの悪用防止の必要性とのバランスをとることは、かなりの困難を伴う。このようなセキュリティとプライバシーの懸念に対処することは、データサイエンスプラットフォームの持続的な成長と世界的な普及にとって極めて重要である。 人材不足とスキルギャップ 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場が直面するもう一つの重大な課題は、熟練した専門家の不足とデータサイエンス分野におけるスキルギャップの拡大である。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、アナリストに対する需要の高まりは、優秀な人材の確保を上回っており、熟練した人材を求める競争環境が生まれている。この人材不足は、データサイエンスプラットフォームの導入や活用に影響を与えるだけでなく、組織内のデータ主導型イニシアチブの全体的な有効性にも支障をきたしている。 データサイエンス・プラットフォームは強力なツールだが、その真の潜在能力は、統計手法、機械学習アルゴリズム、プログラミング言語を深く理解した人材によって運用されて初めて発揮される。このようなプラットフォームは複雑であるため、ドメインの専門知識、分析スキル、データサイエンス・ツールの使用に関する熟練度を兼ね備えた人材が必要となる。しかし、多くの企業はそのような人材の確保と維持に苦慮しており、その結果、プロジェクト実施の遅れ、プラットフォームの最適な利用、投資収益の減少につながっている。 この課題に対処するため、業界は、教育プログラム、トレーニングイニシアティブ、データサイエンスプラットフォーム内のユーザーフレンドリーなインターフェースの開発など、スキルギャップを埋めるための包括的な取り組みを行い、より幅広い専門家がその能力を効果的に活用できるようにする必要がある。 統合と相互運用性の問題 統合と相互運用性は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場にとって大きな課題である。組織が業務の様々な側面に多数のツールやテクノロジーを採用する中、データサイエンス・プラットフォームと既存システムとのシームレスな統合を確保することは複雑な課題となる。データサイエンスプラットフォームは、データベース、クラウドサービス、ビジネスインテリジェンスツール、その他の企業アプリケーションとインターフェースを取り、データと洞察の全体像を提供する必要がある。 この統合の実現は、データ形式やプロトコルの違い、互換性の問題によって妨げられることが多い。レガシーシステムは、最新のデータサイエンスプラットフォームとシームレスに動作するように設計されていない場合があり、データの流れがボトルネックとなり、アナリティクスイニシアチブの効果が制限されます。この課題は、データが異なるプラットフォームやサービスに分散している可能性があるマルチクラウド環境では、さらに悪化します。 相互運用性の課題は、データサイエンス・プロジェクトに取り組むチーム間のコラボレーションにも影響する。データが異なるツールやプラットフォーム間で共有・交換されるため、一貫性、正確性、バージョン管理を確保することは複雑なタスクとなる。企業は、データサイエンス・プラットフォームが他のテクノロジーとシームレスに相互作用し、企業全体でデータの価値を最大化できるような、まとまりのあるデータ・エコシステムを構築するという課題に直面している。 データのセキュリティとプライバシー、人材不足とスキルギャップ、統合と相互運用性の問題は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場にとって大きなハードルとなっている。これらの課題に対処するには、技術革新、規制の枠組み、教育イニシアティブ、業界コラボレーションを含む多面的なアプローチが必要であり、ますますデータ主導の世界におけるデータサイエンスプラットフォームの継続的な成長と成功を確保する必要がある。 主な市場動向 説明可能なAI（XAI）と責任あるAIの実践への注力 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、説明可能なAI（XAI）を統合し、責任あるAIプラクティスを受け入れる方向に顕著にシフトしており、大きな変革期を迎えている。この傾向は、業界全体におけるAI主導の意思決定プロセスにおける透明性、公平性、説明責任の重要性に対する認識の高まりを反映している。説明可能なAI（XAI）は、データサイエンス・プラットフォームにおける極めて重要な発展として際立っており、組織はAIモデルの出力を理解し解釈することができる。従来のブラックボックス的なアプローチとは異なり、XAI技術は、AIシステムがどのようにして特定の意思決定に至るのかについての洞察を提供し、ステークホルダー間の信頼構築に不可欠な透明性を提供する。 責任あるAIの実践を重視することは、透明性にとどまらず、バイアスの検出と緩和の考慮も含む。データサイエンスプラットフォームは、AIモデルのバイアスを特定するために設計されたツールやアルゴリズムを搭載するようになってきており、それによって意思決定プロセスにおける公正さと差別のない結果を保証している。金融、ヘルスケア、法律分野などの規制業界では、倫理的ガイドラインと規制要件の遵守が最も重要です。XAI機能を組み込んだデータサイエンスプラットフォームは、組織がデータプライバシー法や業界固有の規制を遵守していることを証明し、信頼と倫理基準の遵守を強化するのに役立ちます。データサイエンスプラットフォームにXAIを統合することで、AIモデルの出力の説明を提供し、AIモデルの解釈可能性を高めることができます。この機能は、データサイエンティストがモデルの正確性を検証するのを助けるだけでなく、専門家や意思決定者がAIによる推奨や予測の根拠を理解するのを可能にする。 コラボレーションはXAI対応データサイエンスプラットフォームを通じて促進され、データサイエンティスト、ドメインエキスパート、利害関係者間の学際的なチームワークを促進します。このコラボレーション環境は、知識の共有、AIの解釈の検証、モデルの信頼性とパフォーマンスの継続的な改善を促進します。データサイエンスプラットフォームズにおける教育的イニシアチブは、責任あるAIの実践を推進する上で重要な役割を果たします。XAIと倫理的AIに関するトレーニングモジュールとリソースを提供することで、これらのプラットフォームは、倫理的意思決定と社会的影響の重要性を強調し、ユーザーが責任を持ってAI技術を導入できるようにします。AI倫理フレームワークの世界的な進化は、データサイエンスプラットフォームにおける責任あるAI実践の採用を強調している。組織は、AIの開発と展開において公平性、透明性、説明責任を優先する倫理的ガイドラインと原則に導かれるようになっており、より広範な社会的価値観と期待に沿ったものとなっている。業界特有のアプリケーションは、データサイエンスプラットフォームにおけるXAIの多様な用途を強調している。例えばヘルスケアでは、XAIは医療診断や治療推奨の背後にある理由を解明し、臨床意思決定支援と患者の転帰を向上させることができる。金融では、透明性の高いAIモデルは、金融規制のコンプライアンスを確保し、AI主導の金融サービスに対する消費者の信頼を維持するために極めて重要である。 XAIとResponsible AIプラクティスの採用は、データサイエンスプラットフォーム市場の展望を形成し続ける構えだ。多様なデータセットやアプリケーションにまたがるXAI技術の複雑性への対応や、競争業界における透明性と独占的懸念のバランスなど、課題も残っている。説明可能なAI（XAI）と責任あるAIの実践への注目は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場における変革的な傾向を表している。透明性、公平性、倫理的配慮を優先することで、これらのプラットフォームはAIシステムの信頼性と解釈可能性を高めるだけでなく、部門や地域を超えたAI技術の信頼と責任ある展開を促進している。 セグメント別の洞察 産業別インサイト BFSIセグメントは、2023年に圧倒的な地域となり、最大の市場シェアを占めている。BFSI部門は、金融データの機密性のため、データセキュリティとコンプライアンスを重視している。堅牢な暗号化、安全なデータ共有メカニズム、GDPR、PCI DSS、さまざまな地域の金融規制などの業界規制へのコンプライアンスを提供するデータサイエンスプラットフォームへの関心が高まっている。高度なセキュリティ機能を提供し、規制へのコンプライアンスを確保するデータサイエンスプラットフォームは、BFSIセグメントにおいて大きなビジネスチャンスとなる。ベンダーは、金融機関が最高水準のセキュリティとコンプライアンスを維持しながらデータ分析を活用できるソリューションに対する需要を生かすことができる。 データサイエンスプラットフォームは、BFSIセクターにおいて不正検知とリスク管理に重要な役割を果たす。高度な分析、機械学習アルゴリズム、予測モデリングは、異常なパターンの特定、不正行為の検出、全体的なリスクエクスポージャーの評価に採用されています。不正検知、アンチマネーロンダリング（AML）、リスク分析に特化したツールを提供するデータサイエンスプラットフォームのビジネスチャンスは拡大している。金融機関が進化する脅威を先取りしようとする中、リアルタイムの分析とプロアクティブなリスク管理機能を提供するプラットフォームへの需要が高まっています。 BFSI部門は、顧客の行動、嗜好、相互作用を分析するためにデータサイエンス・プラットフォームを活用し、顧客中心の戦略にますます重点を置くようになっています。サービスのパーソナライゼーション、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーン、顧客維持の取り組みは、データ分析から得られる洞察によって推進されている。顧客分析、セグメンテーション、パーソナライズされたマーケティングに優れたデータサイエンスプラットフォームは、BFSIセグメントにおいて大きなビジネスチャンスをもたらす。データ主導の洞察を通じて顧客体験を向上させるニーズに応えるベンダーは、競争上の優位性を獲得できる。 地域別インサイト 2023年には北米が圧倒的な地域となり、最大の市場シェアを占めている。北米市場は、金融、ヘルスケア、テクノロジー、製造、小売など幅広い業界にまたがっている。各業界には固有のデータサイエンス要件があるため、データサイエンスプラットフォームのユースケースも多様化している。データサイエンスプラットフォームベンダーは、業界に特化したソリューションやカスタマイズオプションを提供することで、多様な業界の状況を活用することができます。金融、ヘルスケア、テクノロジーといった分野特有のニーズに対応することで、ベンダーは幅広い顧客層に対応できる。 北米の組織は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ビッグデータ分析などの先進技術の採用で最先端を走っている。これらの技術をデータサイエンスプラットフォームに統合することは、この地域の顕著な傾向である。高度なAIやML機能を備えたデータサイエンスプラットフォームを提供するベンダーは、北米企業の需要に対応できる立場にある。そのチャンスは、高度な機械学習モデルと分析アプリケーションの開発を促進するツールとフレームワークを提供することにある。 北米では、クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームの採用が広がっている。組織は、クラウドソリューションの拡張性、柔軟性、費用対効果を活用している。さらに、パフォーマンスとセキュリティ要件のバランスを取るために、ハイブリッドクラウドを導入する傾向も強まっている。クラウドプロバイダーとデータサイエンスプラットフォームベンダーは、北米企業のニーズに合わせたシームレスなクラウドソリューションを提供するために協力することができる。オンプレミスのインフラと統合するハイブリッド導入オプションを提供することで、企業はクラウドとオンプレミスの両環境のメリットを活用できる。 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場に関する北米の分析では、同地域の優位性、業界の多様化、先進技術の採用、クラウド中心のアプローチ、データセキュリティとプライバシーの重視、戦略的提携、人材育成イニシアティブ、規制環境への配慮が強調されている。このようなトレンドと機会に対応した製品を提供するベンダーは、このダイナミックでイノベーション主導の市場で成功を収めることができる。 主要市場プレイヤー - IBMコーポレーション - データロボット社 - テラデータ・コーポレーション - エクスプロリアム社 - テクトン - アマゾン・ドット・コム株式会社 - クラウドソフトウェアグループ - Alteryx, Inc. - マイクロソフト株式会社 レポートの範囲 本レポートでは、データサイエンスプラットフォームの世界市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています： - データサイエンスプラットフォーム市場、デプロイメント別 o クラウド o オンプレミス - データサイエンスプラットフォーム市場：企業タイプ別 o 大企業 o 中小企業 - データサイエンスプラットフォーム市場：用途別 o カスタマーサポート o ビジネスオペレーション マーケティング o 財務・会計 o ロジスティクス o その他 - データサイエンスプラットフォーム市場、産業別 o BFSI o IT・通信 o ヘルスケア o 小売 o 製造業 o 運輸 o その他 - データサイエンスプラットフォーム市場、地域別 o 北米 § アメリカ合衆国 § カナダ § メキシコ o 欧州 § フランス § イギリス § イタリア § ドイツ § スペイン § オランダ § 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 § タイ § マレーシア o 南米 § ブラジル § アルゼンチン § コロンビア § チリ 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 競合他社の状況 企業プロフィール：世界のデータサイエンスプラットフォーム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 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場レポートは、与えられた市場データをもとに、Tech Sci Research社が企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供します。この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 目次1.サービス概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主要市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.調査範囲の設定 2.4.仮定と限界 2.5.調査の情報源 2.5.1.二次調査 2.5.2.一次調査 2.6.市場調査のアプローチ 2.6.1.ボトムアップアプローチ 2.6.2.トップダウンアプローチ 2.7.市場規模・市場シェアの算出方法 2.8.予測手法 2.8.1.データの三角測量と検証 3.エグゼクティブサマリー 4.COVID-19が世界のデータサイエンスプラットフォーム市場に与える影響 5.顧客の声 6.データサイエンスプラットフォームの世界市場概要 7.データサイエンスプラットフォームの世界市場展望 7.1.市場規模・予測 7.1.1.金額別 7.2.市場シェア・予測 7.2.1.導入形態別（クラウド、オンプレミス） 7.2.2.企業タイプ別（大企業、中小企業） 7.2.3.用途別（カスタマーサポート、ビジネスオペレーション、マーケティング、財務・会計、ロジスティクス、その他） 7.2.4.産業別（BFSI、IT＆テレコム、ヘルスケア、小売、製造、運輸、その他） 7.2.5.地域別（北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域） 7.3.企業別（2023年） 7.4.市場マップ 8.北米データサイエンスプラットフォーム市場展望 8.1.市場規模・予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェア・予測 8.2.1.展開別 8.2.2.企業タイプ別 8.2.3.アプリケーション別 8.2.4.産業別 8.2.5.国別 8.3.北米国別分析 8.3.1.米国データサイエンスプラットフォーム市場展望 8.3.1.1.市場規模・予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.展開別 8.3.1.2.2.企業タイプ別 8.3.1.2.3.アプリケーション別 8.3.1.2.4.産業別 8.3.2.カナダ データサイエンスプラットフォーム市場展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額別 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.展開別 8.3.2.2.2.企業タイプ別 8.3.2.2.3.アプリケーション別 8.3.2.2.4.産業別 8.3.3.メキシコデータサイエンスプラットフォーム市場展望 8.3.3.1.市場規模・予測 8.3.3.1.1.金額別 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.展開別 8.3.3.2.2.企業タイプ別 8.3.3.2.3.アプリケーション別 8.3.3.2.4.産業別 9.欧州データサイエンスプラットフォーム市場展望 9.1.市場規模・予測 9.1.1.金額別 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.展開別 9.2.2.企業タイプ別 9.2.3.アプリケーション別 9.2.4.産業別 9.2.5.国別 9.3.ヨーロッパ国別分析 9.3.1.ドイツデータサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.展開別 9.3.1.2.2.企業タイプ別 9.3.1.2.3.アプリケーション別 9.3.1.2.4.産業別 9.3.2.フランスデータサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額別 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.展開別 9.3.2.2.2.企業タイプ別 9.3.2.2.3.アプリケーション別 9.3.2.2.4.産業別 9.3.3.イギリスのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額別 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.展開別 9.3.3.2.2.企業タイプ別 9.3.3.2.3.アプリケーション別 9.3.3.2.4.産業別 9.3.4.イタリア データサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.4.1.市場規模・予測 9.3.4.1.1.金額別 9.3.4.2.市場シェアと予測 9.3.4.2.1.展開別 9.3.4.2.2.企業タイプ別 9.3.4.2.3.アプリケーション別 9.3.4.2.4.産業別 9.3.5.スペイン データサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.5.1.市場規模・予測 9.3.5.1.1.金額別 9.3.5.2.市場シェアと予測 9.3.5.2.1.展開別 9.3.5.2.2.企業タイプ別 9.3.5.2.3.アプリケーション別 9.3.5.2.4.産業別 9.3.6.オランダ データサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.6.1.市場規模・予測 9.3.6.1.1.金額別 9.3.6.2.市場シェアと予測 9.3.6.2.1.展開別 9.3.6.2.2.企業タイプ別 9.3.6.2.3.アプリケーション別 9.3.6.2.4.産業別 9.3.7.ベルギーデータサイエンスプラットフォーム市場展望 9.3.7.1.市場規模・予測 9.3.7.1.1.金額別 9.3.7.2.市場シェアと予測 9.3.7.2.1.展開別 9.3.7.2.2.企業タイプ別 9.3.7.2.3.アプリケーション別 9.3.7.2.4.産業別 10.南米のデータサイエンスプラットフォーム市場展望 10.1.市場規模と予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.展開別 10.2.2.企業タイプ別 10.2.3.アプリケーション別 10.2.4.産業別 10.2.5.国別 10.3.南アメリカ国別分析 10.3.1.ブラジルのデータサイエンスプラットフォーム市場の展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.展開別 10.3.1.2.2.企業タイプ別 10.3.1.2.3.アプリケーション別 10.3.1.2.4.産業別 10.3.2.コロンビアのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.展開別 10.3.2.2.2.企業タイプ別 10.3.2.2.3.産業別 10.3.3.アルゼンチンデータサイエンスプラットフォーム市場展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.展開別 10.3.3.2.2.企業タイプ別 10.3.3.2.3.アプリケーション別 10.3.3.2.4.産業別 10.3.4.チリデータサイエンスプラットフォーム市場展望 10.3.4.1.市場規模・予測 10.3.4.1.1.金額ベース 10.3.4.2.市場シェアと予測 10.3.4.2.1.展開別 10.3.4.2.2.企業タイプ別 10.3.4.2.3.アプリケーション別 10.3.4.2.4.産業別 11.中東・アフリカデータサイエンスプラットフォーム市場展望 11.1.市場規模と予測 11.1.1.金額ベース 11.2.市場シェアと予測 11.2.1.展開別 11.2.2.企業タイプ別 11.2.3.アプリケーション別 11.2.4.産業別 11.2.5.国別 11.3.中東・アフリカ国別分析 11.3.1.サウジアラビアのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 11.3.1.1.市場規模・予測 11.3.1.1.1.金額ベース 11.3.1.2.市場シェアと予測 11.3.1.2.1.展開別 11.3.1.2.2.企業タイプ別 11.3.1.2.3.アプリケーション別 11.3.1.2.4.産業別 11.3.2.UAEデータサイエンスプラットフォーム市場展望 11.3.2.1.市場規模・予測 11.3.2.1.1.金額ベース 11.3.2.2.市場シェアと予測 11.3.2.2.1.展開別 11.3.2.2.2.企業タイプ別 11.3.2.2.3.アプリケーション別 11.3.2.2.4.産業別 11.3.3.南アフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 11.3.3.1.市場規模・予測 11.3.3.1.1.金額ベース 11.3.3.2.市場シェアと予測 11.3.3.2.1.展開別 11.3.3.2.2.企業タイプ別 11.3.3.2.3.アプリケーション別 11.3.3.2.4.産業別 11.3.4.トルコのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 11.3.4.1.市場規模・予測 11.3.4.1.1.金額ベース 11.3.4.2.市場シェアと予測 11.3.4.2.1.展開別 11.3.4.2.2.企業タイプ別 11.3.4.2.3.アプリケーション別 11.3.4.2.4.産業別 12.アジア太平洋地域のデータサイエンスプラットフォーム市場展望 12.1.市場規模と予測 12.1.1.金額ベース 12.2.市場シェアと予測 12.2.1.展開別 12.2.2.企業タイプ別 12.2.3.アプリケーション別 12.2.4.産業別 12.2.5.国別 12.3.アジア太平洋地域国別分析 12.3.1.中国データサイエンスプラットフォーム市場の展望 12.3.1.1.市場規模と予測 12.3.1.1.1.金額ベース 12.3.1.2.市場シェアと予測 12.3.1.2.1.展開別 12.3.1.2.2.企業タイプ別 12.3.1.2.3.アプリケーション別 12.3.1.2.4.産業別 12.3.2.インドのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.2.1.市場規模・予測 12.3.2.1.1.金額ベース 12.3.2.2.市場シェアと予測 12.3.2.2.1.展開別 12.3.2.2.2.企業タイプ別 12.3.2.2.3.アプリケーション別 12.3.2.2.4.産業別 12.3.3.日本データサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.3.1.市場規模・予測 12.3.3.1.1.金額ベース 12.3.3.2.市場シェアと予測 12.3.3.2.1.展開別 12.3.3.2.2.企業タイプ別 12.3.3.2.3.アプリケーション別 12.3.3.2.4.産業別 12.3.4.韓国データサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.4.1.市場規模・予測 12.3.4.1.1.金額ベース 12.3.4.2.市場シェアと予測 12.3.4.2.1.展開別 12.3.4.2.2.企業タイプ別 12.3.4.2.3.アプリケーション別 12.3.4.2.4.産業別 12.3.5.オーストラリアデータサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.5.1.市場規模・予測 12.3.5.1.1.金額ベース 12.3.5.2.市場シェアと予測 12.3.5.2.1.展開別 12.3.5.2.2.企業タイプ別 12.3.5.2.3.アプリケーション別 12.3.5.2.4.産業別 12.3.6.タイのデータサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.6.1.市場規模と予測 12.3.6.1.1.価値別 12.3.6.2.市場シェアと予測 12.3.6.2.1.展開別 12.3.6.2.2.企業タイプ別 12.3.6.2.3.アプリケーション別 12.3.6.2.4.産業別 12.3.7.マレーシアデータサイエンスプラットフォーム市場展望 12.3.7.1.市場規模・予測 12.3.7.1.1.金額ベース 12.3.7.2.市場シェアと予測 12.3.7.2.1.展開別 12.3.7.2.2.企業タイプ別 12.3.7.2.3.アプリケーション別 12.3.7.2.4.産業別 13.市場ダイナミクス 13.1.ドライバー 13.2.課題 14.市場動向 15.企業プロフィール 15.1.IBMコーポレーション 15.1.1.事業概要 15.1.2.主な収益と財務 15.1.3.最近の動向 15.1.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.1.5.主要製品/サービス 15.2.データロボット社 15.2.1.事業概要 15.2.2.主な収益と財務 15.2.3.最近の動向 15.2.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.2.5.主要製品/サービス 15.3.テラデータ・コーポレーション 15.3.1.事業概要 15.3.2.主な収益と財務 15.3.3.最近の動向 15.3.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.3.5.主要製品/サービス 15.4.エクスプロリアム社 15.4.1.事業概要 15.4.2.主な収入と財務 15.4.3.最近の動向 15.4.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.4.5.主要製品/サービス 15.5.テクトン 15.5.1.事業概要 15.5.2.主な収益と財務 15.5.3.最近の動向 15.5.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.5.5.主要製品/サービス 15.6.アマゾン・ドット・コム 15.6.1.事業概要 15.6.2.主な収益と財務 15.6.3.最近の動向 15.6.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.6.5.主要製品/サービス 15.7.クラウドソフトウェアグループ 15.7.1.事業概要 15.7.2.主な収益と財務 15.7.3.最近の動向 15.7.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.7.5.主要製品/サービス 15.8.Alteryx, Inc. 15.8.1.事業概要 15.8.2.主な収益と財務 15.8.3.最近の動向 15.8.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.8.5.主要製品/サービス 15.9.マイクロソフト株式会社 15.9.1.事業概要 15.9.2.主な収益と財務 15.9.3.最近の動向 15.9.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.9.5.主要製品/サービス 16.戦略的提言 17.会社概要と免責事項
SummaryGlobal Data Science Platform Market was valued at USD 57.22 billion in 2023 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 25.73% through 2029. There is an increasing demand for advanced analytics and predictive modeling capabilities to gain insights into future trends, identify patterns, and optimize decision-making processes. Data science platforms provide the tools and algorithms necessary for organizations to leverage machine learning and predictive analytics. Table of Contents1. Service Overview
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