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ビジネスインテリジェンス市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別(ソフトウェア、サービス)、展開モデル別(オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドモデル)、機能別(データウェアハウス、オンライン分析処理、オンライン分析マイニング、データ可視化、レポーティング)、ユーザータイプ別(ビジネスユーザー、データアナリスト、IT専門家)、産業分野別(BFSI、小売・Eコマース、製造、ヘルスケア、その他)、地域別、競合別、2019-2029F


Business Intelligence Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component (Software, Services), By Deployment Model (On-Premise, Cloud-Based, Hybrid Model), By Functionality (Data Warehousing, Online Analytical Processing, Online Analytical Mining, Data Visualization, Reporting), By User Type (Business Users, Data Analysts, IT Professionals), By Industry Vertical (BFSI, Retail & E-commerce, Manufacturing, Healthcare, Others), By Region and Competition, 2019-2029F

世界のビジネスインテリジェンス市場の2023年の市場規模は296億1,000万米ドルで、予測期間中の2029年までの年平均成長率は12.53%と堅調な成長が予測されている。 世界のビジネスインテリジェンス(BI)市場は、... もっと見る

 

 

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TechSci Research
テックサイリサーチ
2024年7月26日 US$4,900
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サマリー

世界のビジネスインテリジェンス市場の2023年の市場規模は296億1,000万米ドルで、予測期間中の2029年までの年平均成長率は12.53%と堅調な成長が予測されている。
世界のビジネスインテリジェンス(BI)市場は、データ主導の意思決定に対するニーズの高まり、テクノロジーの進歩、クラウドベースのソリューションの採用増加などを背景に、大きな成長を遂げている。さまざまな分野の企業が、BIツールを活用して膨大な量のデータを分析し、業務効率の向上、顧客体験の改善、戦略的イニシアチブの推進につながる実用的な知見を得ることの価値を認識しつつある。ビッグデータとモノのインターネット(IoT)の普及により、データ生成量は爆発的に増加しており、組織が競争力を維持するためには高度な分析とBIツールが不可欠となっている。さらに、人工知能(AI)と機械学習(ML)のBIプラットフォームへの統合は、企業がデータを解釈する方法に革命をもたらし、以前は達成できなかった予測的・予見的洞察を提供している。
クラウドコンピューティングはBI市場の拡大において極めて重要な役割を果たしており、拡張性、コスト効率、アクセスの容易さを提供している。クラウドベースのBIソリューションにより、あらゆる規模の企業が、インフラへの多額の先行投資を必要とせずに、高度な分析ツールを導入できるようになります。このようなBIツールの民主化は、特に中小企業にとって有益であり、中小企業はデータ主導の意思決定を行うことで、大企業と競争できるようになる。さらに、スマートフォンやタブレットの普及により、意思決定者が外出先からリアルタイムの分析にアクセスできるようになり、俊敏性と応答性が向上しているため、モバイルBIのトレンドが牽引力となっている。
BI市場もまた、パーソナライズされた顧客体験に対する需要の高まりにより、堅調な成長を遂げている。企業はBIツールを活用して顧客データを分析し、嗜好を理解し、満足度とロイヤルティを高めるオーダーメイドのサービスを提供している。小売、医療、金融などの分野では、BIアプリケーションはそれぞれサプライチェーン業務の最適化、患者ケアの改善、不正行為の検知に役立っている。数多くの利点があるにもかかわらず、データ・プライバシーの懸念、統合の問題、熟練した専門家の不足といった課題は依然として残っている。しかし、継続的な技術の進歩とBIソリューションへの投資の増加は、これらの課題を軽減し、市場の成長をさらに促進すると期待されている。全体として、世界のビジネスインテリジェンス市場は、技術革新と戦略的なビジネス意思決定におけるデータの重要性の高まりに後押しされ、大幅に拡大する構えを見せている。
主な市場促進要因
データ主導の意思決定
データ主導の意思決定に対する需要は、世界のビジネスインテリジェンス(BI)市場の主要な促進要因である。今日の競争的なビジネス環境において、企業は戦略や業務に情報を提供するためにデータ分析への依存度を高めている。BIツールは、企業が膨大な量のデータを処理し、実用的な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことを可能にする。このデータ中心のアプローチは、企業がトレンドを特定し、将来の結果を予測し、成長と改善の機会を発見するのに役立ちます。リアルタイムのデータにアクセスし、詳細なレポートを作成できるため、意思決定者は市場の変化や顧客のニーズに迅速に対応し、業務効率と競争優位性を高めることができる。さらに、データ主導の意思決定は、成功の測定とビジネス目標の達成に不可欠な主要業績評価指標(KPI)と測定基準の特定をサポートします。意思決定にデータを活用することの戦略的価値を認識する組織が増えるにつれ、BIソリューションの採用は増加の一途をたどり、市場の成長を後押ししている。
技術の進歩
技術の進歩が世界のBI市場の成長を大きく後押ししている。人工知能(AI)、機械学習(ML)、ビッグデータ分析における革新は、BIツールを変革し、より強力で使いやすいものにしている。AIとMLアルゴリズムは、高度なデータ分析、予測分析、自動化された洞察を可能にすることで、BIプラットフォームの機能を強化する。これらのテクノロジーにより、企業はこれまで隠されていたパターンや相関関係を明らかにし、より深い洞察とより正確な予測を提供できるようになる。さらに、自然言語処理(NLP)と会話型インターフェースの統合により、BIツールとのインタラクションが簡素化され、技術的な専門知識を持たないユーザーでも利用できるようになります。さらに、データ可視化技術の進歩により、より直感的でインタラクティブなダッシュボードが可能になり、ユーザーは複雑なデータセットを容易に解釈できるようになる。クラウドコンピューティングも重要な役割を果たしており、どこからでもアクセスできる拡張性とコスト効率の高いBIソリューションを提供している。テクノロジーが進化し続けることで、BIツールの採用が促進され、さまざまな業界への適用が拡大し、その価値提案が強化される。
クラウドベースのソリューションの採用増加
クラウドベースのBIソリューションの採用が増加していることは、市場成長の重要な促進要因である。クラウドコンピューティングは、拡張性、柔軟性、コスト効率など数多くの利点を提供し、あらゆる規模の企業がBIツールを利用できるようにする。クラウドベースのBIソリューションは、ハードウェアやインフラストラクチャへの多額の先行投資の必要性を排除し、中小企業(SME)の財務上の障壁を軽減する。これらのソリューションは、容易な導入、自動更新、既存システムとのシームレスな統合を実現し、運用効率を高め、メンテナンスの手間を軽減します。さらに、クラウドBIはリアルタイムのデータアクセスとコラボレーションを可能にするため、チームは場所に関係なく効率的に共同作業を行うことができます。需要に応じてリソースを増減できるため、企業はパフォーマンスを損なうことなく、さまざまなデータ負荷に対応できる。俊敏性とコスト削減の必要性からクラウドに移行する企業が増えるにつれ、クラウドベースのBIソリューションの需要は急増し続け、BI市場全体の成長を牽引している。
カスタマー・エクスペリエンスへの注目の高まり
カスタマー・エクスペリエンス(顧客体験)向上への注目の高まりが、さまざまな業界でBIツールの採用を促進している。企業はBIソリューションを活用して、顧客の行動、嗜好、フィードバックをより深く理解している。顧客データを分析することで、企業は提供するサービスをパーソナライズし、サービス品質を向上させ、より強固な顧客関係を育むことができる。BIツールにより、企業は複数のタッチポイントにおける顧客とのやり取りを追跡・分析し、カスタマージャーニーに関する洞察や改善点の特定を行うことができる。この顧客中心のアプローチは、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンの展開、販売戦略の最適化、カスタマー・サポートの強化に役立つ。小売、医療、金融など、顧客満足が重要な分野では、BIアプリケーションは、ロイヤルティと顧客維持を促進するテーラーメイドのエクスペリエンスを提供する上で重要な役割を果たします。顧客体験の重要性が高まり続ける中、企業は競争力を維持し、進化する顧客の期待に応えるために、BIソリューションへの投資を増やしている。
主な市場課題
データプライバシーとセキュリティへの懸念
世界のビジネスインテリジェンス(BI)市場が直面する最大の課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティである。組織が膨大な量の機密情報を収集、保存、分析するためにBIツールに依存する傾向が強まるにつれ、データ侵害やサイバー攻撃のリスクも高まっている。企業は、欧州の一般データ保護規則(GDPR)、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)などの厳しいデータ保護規制や、厳格なデータ取り扱いとセキュリティ対策を義務付けるその他の現地法を乗り越えなければならない。コンプライアンス違反は、深刻な風評被害はもちろんのこと、多額の罰金や法的措置につながる可能性がある。
さらに、クラウドプラットフォーム、オンプレミスのデータベース、サードパーティのアプリケーションなど、さまざまなデータソースとBIシステムを統合することで、複数の脆弱性が生じます。このような多様な環境において、強固な暗号化、アクセス制御、継続的な監視を確保することは、複雑でリソース集約的な作業となる。データ漏洩は多額の財務的損失につながり、顧客の信頼を損なう可能性があるため、企業にとってセキュリティは最優先事項となっている。企業はこうした脅威から身を守るため、高度なセキュリティ・テクノロジーに投資し、包括的なデータ・ガバナンスのフレームワークを採用しなければならない。しかし、広範なデータ収集と分析の必要性と厳格なプライバシー要件のバランスを取ることは、BI市場にとって依然として微妙かつ継続的な課題である。
レガシーシステムとの統合
世界のBI市場におけるもう一つの重要な課題は、BIツールと既存のレガシーシステムとの統合である。多くの組織は、最新のBIアプリケーションを扱うように設計されていない、時代遅れのITインフラをパッチワークのように組み合わせて運用している。これらのレガシーシステムには、先進的なBIプラットフォームとシームレスに統合するために必要な相互運用性や柔軟性が欠けていることが多く、データのサイロ化や断片的な情報の流れにつながっている。
BIソリューションをレガシーシステムと統合するプロセスにはコストと時間がかかり、ミドルウェア、カスタムコーディング、ITの専門知識への多額の投資が必要になります。さらに、統合プロセス中にデータの不整合や不正確さが発生し、生成されるBIインサイトの品質と信頼性が損なわれるリスクもある。組織は、異種システムからのデータを正確に統合して分析できるようにするため、包括的なデータマッピングとクレンジングに取り組まなければならない。
さらに、レガシーシステムは、タイムリーで十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために不可欠なリアルタイムのデータ処理と分析をサポートしていない場合がある。これらのシステムを、BIツールの機能をフルに活用できる最新のスケーラブルなソリューションにアップグレードまたはリプレースすることは、多くの場合、必要ではあるが困難な事業である。組織内部からの変化に対する抵抗は、レガシーシステムのオーバーホールに伴う高いコストと相まって、統合プロセスをさらに複雑にしている。そのため、企業はこれらのハードルを克服し、BI投資の可能性を最大限に実現するために、BI統合戦略を慎重に計画・実行する必要がある。
熟練した専門家の不足
世界のビジネスインテリジェンス市場は、熟練した専門家の大幅な不足に悩まされている。BIツールや技術が高度化するにつれて、これらのシステムを効果的に導入、管理、解釈できる専門家の需要が急増している。しかし、不足している人材と、BI業界の進化するニーズに対応するために必要なスキルとの間には、顕著なギャップがある。
BIの専門家には、データ分析、データベース管理、ソフトウェア開発などの技術的な熟練度に加え、データの洞察を実行可能な戦略に変換するための強力なビジネス洞察力を含む、多様なスキルセットが必要です。さらに、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ビッグデータ分析などの新たなテクノロジーに関する専門知識もますます不可欠となっている。しかし、技術の進歩のペースは、教育機関や研修プログラムが必要な能力を個人に身につけさせる能力を上回ることが多い。
組織は、優秀なBI専門家の採用と維持に課題を抱えており、優秀な人材の獲得競争が激化しています。このような人材不足は、プロジェクトのタイムラインの遅延、BI ソリューションの最適とは言えない実装、BI ツールの全機能の活用不足につながる可能性がある。さらに、熟練した人材の不足は、データから意味のある洞察を導き出す組織の能力を妨げ、意思決定プロセスや全体的な業績に影響を及ぼす可能性がある。
高い導入コスト
世界のビジネスインテリジェンス市場では、導入コストの高さが大きな課題となっている。BIソリューションの導入には、ソフトウェア、ハードウェア、インフラストラクチャーへの多額の財政投資が伴う。さらに、データ統合、カスタマイズ、これらのツールを効果的に使用するための人材育成にもコストがかかる。中小企業にとって、これらのコストは特に大きな負担となり、競争優位のためにBIを活用する能力が制限される可能性がある。
特に、包括的な機能と性能を提供する高度なアナリティクス・プラットフォームの場合、BIソフトウェア・ライセンスの初期費用は相当な額になる可能性があります。さらに、BIアプリケーションをサポートするための堅牢なITインフラストラクチャの必要性も、財務的な負担に拍車をかける。これには、サーバー、ストレージ、ネットワーク機器、クラウドサービスへの投資が含まれ、これらはすべて、データ量の増加やユーザーの需要に対応するために拡張可能でなければならない。
カスタマイズと統合のコストは、総支出をさらに膨らませる。特定のビジネス要件に合わせてBIソリューションをカスタマイズし、既存システムとのシームレスな統合を実現するには、多くの場合、多大な開発努力と専門的な知識が必要となる。これらのプロセスには時間とリソースがかかり、プロジェクトのオーバーランや費用の増加につながる可能性がある。
トレーニングと変更管理もまた、BI導入の高コストの一因となる。従業員には、BIツールを使用し、生成された洞察を解釈するための適切なトレーニングを行う必要があり、これには時間とコストの両方がかかる。さらに、組織内でデータ主導の文化を醸成するには、ワークフローやビジネスプロセスの変更が必要になる場合があり、全体的なコストがさらに膨らむ。
クラウドベースのBIソリューションは、インフラへの先行投資を削減することで、より費用対効果の高い選択肢を提供するが、サブスクリプションベースの価格モデルは、長期的には依然として高価になる可能性がある。こうした課題を軽減するために、企業はBIのニーズを慎重に評価し、必要な機能に優先順位を付け、段階的な導入アプローチを採用してコストを効果的に管理する必要がある。
主な市場動向
BIにおける人工知能と機械学習の統合
人工知能(AI)と機械学習(ML)のビジネスインテリジェンス(BI)プラットフォームへの統合は、データ分析の状況を一変させつつある。従来のBIツールは、何がなぜ起こったのかを説明する記述的・診断的アナリティクスに主眼を置いていた。しかし、AIとMLの導入により、予測分析と処方分析へと境界が押し広げられつつある。予測アナリティクスは、過去のデータを使用して将来の傾向や行動を予測し、処方アナリティクスは、これらの予測に基づいて可能なアクションを提案する。このシフトにより、企業は過去と現在のデータを理解するだけでなく、将来について情報に基づいた意思決定を行うことができる。AI主導のBIツールは、データ準備を自動化し、パターンを特定し、手作業なしで洞察を生成できるため、データ分析に必要な時間と労力を大幅に削減できる。例えば、異常検知アルゴリズムは、金融取引の異常値を自動的に特定し、不正行為の検知に役立つ。さらに、自然言語処理(NLP)により、ユーザーは会話言語を使用してBIシステムと対話できるため、高度な分析を非技術系ユーザーでも利用できるようになる。このようなBIの民主化により、より幅広い従業員が意思決定プロセスでデータを活用できるようになり、組織内でデータ主導の文化が醸成される。AIとML技術の進歩が進むにつれて、BIプラットフォームへの統合はよりシームレスかつ高度になり、データ分析のさらなる革新と効率化が促進されると予想される。
セルフサービスBIの採用拡大
セルフサービスBI(ビジネスインテリジェンス)は、企業が従業員にデータ分析に必要なツールを独自に提供しようとする中で、普及が進んでいる。従来のBIシステムは、レポートやダッシュボードの作成をIT部門に依存することが多く、ボトルネックを生み出し、俊敏性を制限していた。これとは対照的に、セルフサービスBIツールは、非技術系スタッフを含むエンドユーザーが、IT部門が関与することなくデータにアクセスし、分析し、可視化することを可能にする。この傾向に拍車をかけているのが、ドラッグ&ドロップのインターフェース、直感的なダッシュボード、インタラクティブなデータ可視化機能を提供する、ユーザーフレンドリーなBIプラットフォームの利用可能性が高まっていることです。あらゆるレベルの従業員が独自の分析を行えるようにすることで、組織はよりデータ主導の文化を醸成し、意思決定プロセスを強化できる。セルフサービスBIツールはまた、より迅速で柔軟なレポーティングを促進し、ユーザがリアルタイムでデータを探索し、オンデマンドで洞察を得ることを可能にする。この俊敏性は、タイムリーな情報が競争力の維持に不可欠なダイナミックなビジネス環境において特に価値がある。さらに、セルフサービスBIはIT部門の負担を軽減し、IT部門は定型的なデータ要求ではなく、より戦略的な取り組みに集中することができる。組織がセルフサービスBIによって従業員に権限を与えることの利点を認識し続けるにつれて、これらのツールの採用は拡大し、業界全体におけるデータへのアクセスと活用の方法に大きな変化をもたらすと予想される。
クラウドベースのBIソリューションの台頭
クラウドベースのビジネスインテリジェンス(BI)ソリューションの台頭は、世界のBI市場を形成する大きなトレンドである。従来のオンプレミス型BIシステムでは、ハードウェアやインフラへの多額の先行投資と、継続的なメンテナンスコストが必要だった。これに対し、クラウドベースのBIソリューションは、より柔軟でコスト効率の高い選択肢を提供する。これらのプラットフォームはスケーラビリティを提供するため、企業は多額の設備投資を行うことなく、需要に応じてリソースを調整することができる。また、クラウドBIソリューションではアクセシビリティも強化されており、ユーザーはインターネット接続があればどこからでもデータや分析ツールにアクセスできる。これは、従業員が分散している組織や、リモートワークを採用している組織にとって特に有益です。さらに、クラウドベースのBIプラットフォームには、堅牢なセキュリティ対策と定期的なアップデートが付属していることが多く、組織は追加の労力をかけることなく最新の機能と保護を活用できる。他のクラウドサービスやオンプレミスシステムなど、さまざまなデータソースと統合できることも、クラウドBIの魅力をさらに高めている。企業がデジタルトランスフォーメーションを受け入れ、俊敏でスケーラブルなソリューションを求め続ける中、クラウドベースのBIの採用は加速し、市場の大きな成長を促進すると予想される。
データガバナンスとセキュリティへの注目の高まり
組織が生成するデータ量が増加し続ける中、ビジネスインテリジェンス(BI)におけるデータガバナンスとセキュリティの重要性がますます顕著になっている。効果的なデータガバナンスは、規制要件へのコンプライアンスを維持しながら、データの正確性、一貫性、アクセス性を確保する。BIの文脈では、堅牢なデータガバナンスのフレームワークが、信頼性の高いインサイトを生成するために重要なデータの品質と整合性を管理するのに役立ちます。データプライバシーやセキュリティ侵害に対する懸念が高まる中、組織は厳格なデータセキュリティ対策の実施をより重視している。これには、機密情報を保護するための暗号化、アクセス制御、定期的な監査などが含まれる。欧州では一般データ保護規則(GDPR)、米国ではカリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)などの規制が導入され、包括的なデータガバナンスとセキュリティ対策の必要性がさらに高まっている。BIプラットフォームには、データ・リネージの追跡、監査証跡、役割ベースのアクセス制御など、これらの要件をサポートする機能が搭載されるようになってきている。データガバナンスとセキュリティを優先することで、組織はBIイニシアチブを効果的かつコンプライアンスに準拠したものにし、利害関係者間の信頼を育み、データの悪用に関連するリスクを最小限に抑えることができる。
組み込みBIの拡大
組み込み型ビジネスインテリジェンス(BI)の拡大は、組織がアナリティクスを活用する方法を変革しつつある。エンベデッドBIでは、BI機能をビジネスアプリケーション、ワークフロー、プロセスに直接統合し、既存のツールや環境の中でユーザーにリアルタイムの洞察を提供します。このシームレスな統合により、異なるシステム間で切り替えることなく、意思決定の時点で適切なデータとアナリティクスを提供することで、ユーザーエクスペリエンスが向上します。組み込みBIは、顧客関係管理(CRM)や企業資源計画(ERP)システムから特殊な業界専用ソフトウェアまで、幅広いアプリケーションをサポートします。これらのアプリケーションにBIを組み込むことで、企業はユーザー導入を促進し、データをより効果的に活用して業務を最適化し、成果を向上させることができる。例えば、営業チームはCRMシステム内でリアルタイムの営業実績指標にアクセスできるため、データに基づいた意思決定が可能になり、より迅速に機会に対応できるようになる。文脈に即した実用的な洞察に対する需要の高まりが、さまざまな業界で組み込み型BIの採用を促進している。テクノロジーの進化に伴い、組込みBIの機能はより高度になり、より深い統合やより洗練された分析機能を提供することが期待されている。このトレンドはBIの将来において重要な役割を果たすと考えられており、企業はデータの潜在能力を最大限に活用できるようになる。
セグメント別インサイト
コンポーネントの洞察
2023年の世界のビジネスインテリジェンス市場は、ソフトウェアセグメントが支配的である。技術進歩の急速なペースにより、BIソフトウェアの機能が大幅に強化されている。最新のBIツールには、人工知能(AI)、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)などの先進技術が組み込まれており、より高度なデータ分析と可視化が可能になっている。これらの技術革新により、企業はより深い洞察、トレンド予測、データ主導の意思決定をより正確かつ迅速に行うことができる。これらのテクノロジーの継続的な改善とBIソフトウェアへの統合により、BIは競争力を維持しようと努力する組織にとって不可欠なツールとなっている。
企業が膨大な量のデータを生成・収集するにつれ、効率的なデータ分析とレポーティングの必要性は飛躍的に高まっている。BIソフトウェアは、データを処理、分析、視覚化し、生の情報を実用的な洞察に変換するために必要なツールを提供します。この機能は、業務の最適化、顧客体験の向上、新たなビジネス機会の特定を目指す組織にとって極めて重要です。リアルタイムのデータに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行う能力は、さまざまな業界の企業にとって戦略的な優先事項となっており、BIソフトウェアの導入を促進している。
セルフサービスBIのトレンドは、ソフトウェアセグメントの優位性をさらに高めている。セルフサービスBIツールは、IT部門に大きく依存することなく、非技術系ユーザーがデータにアクセスして分析できるようにする。これらのユーザーフレンドリーなプラットフォームは通常、ドラッグ&ドロップのインターフェース、直感的なダッシュボード、インタラクティブなデータ可視化機能を備えており、あらゆるレベルの従業員が簡単に分析を実行できるようになっている。このようなデータアクセスの民主化により、組織内のデータ主導の文化が醸成され、より俊敏で情報に基づいた意思決定プロセスが実現される。
クラウドベースのBIソリューションの台頭も、このソフトウェアセグメントの優位性に大きな役割を果たしている。クラウドBIプラットフォームは拡張性、柔軟性、コスト効率を提供するため、企業はインフラへの多額の先行投資を行うことなく、BIツールの導入と管理を行うことができる。クラウドベースのソリューションにアクセスしやすいため、企業はどこからでも高度な分析ツールを活用でき、チーム間のコラボレーションやリアルタイムのデータ共有が容易になる。デジタルトランスフォーメーションやリモートワーク環境へのシフトが進む中、クラウドベースのBIソフトウェアの採用はさらに加速している。
BIソフトウェアは、さまざまな業界固有のアプリケーションに適応できることが、その普及に寄与している。ヘルスケア、金融、小売、製造など、さまざまな業種がBIツールを活用して、独自の課題や要件に対応している。例えば、医療機関は患者ケアや業務効率の改善にBIソフトウェアを活用し、小売企業は在庫管理や顧客インサイトの強化にBIソフトウェアを活用している。BIソフトウェアには汎用性とカスタマイズオプションが用意されているため、多様な業界にとって魅力的なソリューションとなっている。
地域別の洞察
2023年の世界のビジネスインテリジェンス市場は北米が支配的である。北米、特に米国は、高度に発達した技術インフラを誇っている。これには、広範な高速インターネットアクセス、堅牢なデータセンター、最先端のクラウドコンピューティング機能などが含まれる。このようなインフラは、洗練されたBIツールの導入と利用のための強固な基盤を提供する。この地域の企業は、高性能なコンピューティングリソースを活用してビッグデータ分析を効率的に処理することができ、これはBIソリューションの効果的な活用に不可欠である。
北米企業におけるBIツールの導入率は著しく高い。この地域の企業はデータ駆動型の意思決定を重視しており、これがBIソフトウェアの需要を促進している。金融、医療、小売、製造などさまざまな業種の企業が、データから洞察を得て業務を最適化し、顧客体験を向上させ、競争優位性を維持するために、BIツールに大きく依存している。このような広範な採用が、BI市場における北米の優位性に寄与している主な要因である。
北米は技術革新におけるグローバルリーダーであり、研究開発(R&D)に多額の投資を行っている。この地域の技術革新への取り組みは、最先端の BI 技術の開発を促進するシリコンバレーなどの数多くの技術ハブが存在することからも明らかである。北米のベンチャーキャピタル企業や投資家も、BI、AI、データ分析の進歩を推進する新興企業や既存企業への資金提供に積極的です。こうした継続的な投資の流れが、BI市場の成長と進化を後押ししている。
北米のBI市場は、ベンダーやハイテク企業の盛んなエコシステムによって支えられている。Microsoft、IBM、Tableau、SASといった主要なBIソフトウェア・プロバイダがこの地域に本社を置き、企業の多様なニーズを満たす高度なBIソリューションを幅広く提供している。さらに、北米にはBI分野で革新を進める新興企業や新興企業が数多く存在し、新しい製品やサービスで市場をさらに充実させている。
北米の規制環境もBIツールの採用に一役買っている。SOX法(Sarbanes-Oxley Act)やHIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)などの規制は、データの正確性、透明性、セキュリティについて高い水準を維持することを組織に求めている。BI ツールは、堅牢なデータ管理、レポート作成、および監査機能を提供することで、企業がこれらの規制に準拠するのを支援します。データセキュリティとコンプライアンスへの注目は、信頼性が高く洗練されたBIソリューションへの需要を促進している。
北米には、高いデータリテラシーを備えた熟練労働力が存在する。この地域の教育機関は、データサイエンス、アナリティクス、情報技術の専門知識を持つ卒業生を数多く輩出している。このように熟練したプロフェッショナルが揃っているため、組織はBIツールを効果的に導入し、活用することができる。さらに、継続的な専門能力開発とトレーニングプログラムは、従業員が最新のBIテクノロジーとプラクティスに常に対応できるようにするのに役立つ。
主要市場プレイヤー
- マイクロソフト
- セールスフォース
- SAP SE
- IBM株式会社
- オラクル株式会社
- QlikTech International AB
- SAS Institute Inc.
- テラデータ・オペレーションズ
- 株式会社ドーモ
- 株式会社ソートスポット
レポートの範囲
本レポートでは、ビジネスインテリジェンス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:
- ビジネスインテリジェンス市場、コンポーネント別
o ソフトウェア
o サービス
- ビジネスインテリジェンス市場:展開モデル別
o オンプレミス
o クラウドベース
ハイブリッドモデル
- ビジネスインテリジェンス市場:機能別
o データウェアハウス
o オンライン分析処理
o オンライン分析マイニング
o データ可視化
o レポーティング
- ビジネスインテリジェンス市場、ユーザータイプ別
o ビジネスユーザー
o データアナリスト
o ITプロフェッショナル
- ビジネスインテリジェンス市場:産業別
o BFSI
o 小売・Eコマース
o 製造業
o ヘルスケア
o その他
- ビジネスインテリジェンス市場、地域別
o 北米
§ 北米
§ カナダ
§ メキシコ
o 欧州
§ ドイツ
§ フランス
§ イギリス
§ イタリア
§ スペイン
o 南米
§ ブラジル
§ アルゼンチン
§ コロンビア
o アジア太平洋
§ 中国
§ インド
§ 日本
§ 韓国
§ オーストラリア
中東・アフリカ
§ サウジアラビア
§ アラブ首長国連邦
§ 南アフリカ
競合他社の状況
企業プロフィール:世界のビジネスインテリジェンス市場における主要企業の詳細分析。
カスタマイズが可能です:
Tech Sci Researchの世界のビジネスインテリジェンス市場レポートは、与えられた市場データを用いて、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。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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目次

1.製品概要
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.主な市場セグメント
2.調査方法
2.1.ベースライン調査
2.2.主要業界パートナー
2.3.主な協会と二次情報源
2.4.予測方法
2.5.データの三角測量と検証
2.6.仮定と限界
3.エグゼクティブサマリー
4.お客様の声
5.世界のビジネスインテリジェンス市場の展望
5.1.市場規模と予測
5.1.1.金額ベース
5.2.市場シェアと予測
5.2.1.コンポーネント別(ソフトウェア、サービス)
5.2.2.展開モデル別(オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドモデル)
5.2.3.機能別(データウェアハウス、オンライン分析処理、オンライン分析マイニング、データ可視化、レポーティング)
5.2.4.ユーザータイプ別(ビジネスユーザー、データアナリスト、ITプロフェッショナル)
5.2.5.業種別(BFSI、小売・Eコマース、製造、ヘルスケア、その他)
5.2.6.地域別(北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域)
5.3.企業別(2023年)
5.4.市場マップ
6.北米ビジネスインテリジェンス市場展望
6.1.市場規模と予測
6.1.1.金額ベース
6.2.市場シェアと予測
6.2.1.成分別
6.2.2.展開モデル別
6.2.3.機能別
6.2.4.ユーザータイプ別
6.2.5.業種別
6.2.6.国別
6.3.北米国別分析
6.3.1.米国のビジネスインテリジェンス市場の展望
6.3.1.1.市場規模と予測
6.3.1.1.1.金額ベース
6.3.1.2.市場シェアと予測
6.3.1.2.1.成分別
6.3.1.2.2.展開モデル別
6.3.1.2.3.機能別
6.3.1.2.4.ユーザータイプ別
6.3.1.2.5.業種別
6.3.2.カナダのビジネスインテリジェンス市場の展望
6.3.2.1.市場規模と予測
6.3.2.1.1.金額ベース
6.3.2.2.市場シェアと予測
6.3.2.2.1.成分別
6.3.2.2.2.展開モデル別
6.3.2.2.3.機能別
6.3.2.2.4.ユーザータイプ別
6.3.2.2.5.業種別
6.3.3.メキシコのビジネスインテリジェンス市場の展望
6.3.3.1.市場規模と予測
6.3.3.1.1.金額ベース
6.3.3.2.市場シェアと予測
6.3.3.2.1.成分別
6.3.3.2.2.展開モデル別
6.3.3.2.3.機能別
6.3.3.2.4.ユーザータイプ別
6.3.3.2.5.業種別
7.欧州ビジネスインテリジェンス市場の展望
7.1.市場規模と予測
7.1.1.金額ベース
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.成分別
7.2.2.展開モデル別
7.2.3.機能別
7.2.4.ユーザータイプ別
7.2.5.業種別
7.2.6.国別
7.3.ヨーロッパ国別分析
7.3.1.ドイツのビジネスインテリジェンス市場の展望
7.3.1.1.市場規模と予測
7.3.1.1.1.金額ベース
7.3.1.2.市場シェアと予測
7.3.1.2.1.成分別
7.3.1.2.2.展開モデル別
7.3.1.2.3.機能別
7.3.1.2.4.ユーザータイプ別
7.3.1.2.5.業種別
7.3.2.フランスビジネスインテリジェンス市場の展望
7.3.2.1.市場規模と予測
7.3.2.1.1.金額ベース
7.3.2.2.市場シェアと予測
7.3.2.2.1.成分別
7.3.2.2.2.展開モデル別
7.3.2.2.3.機能別
7.3.2.2.4.ユーザータイプ別
7.3.2.2.5.業種別
7.3.3.イギリスのビジネスインテリジェンス市場の展望
7.3.3.1.市場規模と予測
7.3.3.1.1.金額ベース
7.3.3.2.市場シェアと予測
7.3.3.2.1.成分別
7.3.3.2.2.展開モデル別
7.3.3.2.3.機能別
7.3.3.2.4.ユーザータイプ別
7.3.3.2.5.業種別
7.3.4.イタリアのビジネスインテリジェンス市場の展望
7.3.4.1.市場規模と予測
7.3.4.1.1.金額ベース
7.3.4.2.市場シェアと予測
7.3.4.2.1.成分別
7.3.4.2.2.展開モデル別
7.3.4.2.3.機能別
7.3.4.2.4.ユーザータイプ別
7.3.4.2.5.業種別
7.3.5.スペインのビジネスインテリジェンス市場の展望
7.3.5.1.市場規模と予測
7.3.5.1.1.金額ベース
7.3.5.2.市場シェアと予測
7.3.5.2.1.成分別
7.3.5.2.2.展開モデル別
7.3.5.2.3.機能別
7.3.5.2.4.ユーザータイプ別
7.3.5.2.5.業種別
8.南米のビジネスインテリジェンス市場の展望
8.1.市場規模と予測
8.1.1.金額ベース
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.成分別
8.2.2.展開モデル別
8.2.3.機能別
8.2.4.ユーザータイプ別
8.2.5.業種別
8.2.6.国別
8.3.南アメリカ国別分析
8.3.1.ブラジルビジネスインテリジェンス市場の展望
8.3.1.1.市場規模と予測
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.成分別
8.3.1.2.2.展開モデル別
8.3.1.2.3.機能別
8.3.1.2.4.ユーザータイプ別
8.3.1.2.5.業種別
8.3.2.コロンビアのビジネスインテリジェンス市場展望
8.3.2.1.市場規模および予測
8.3.2.1.1.金額ベース
8.3.2.2.市場シェアと予測
8.3.2.2.1.成分別
8.3.2.2.2.展開モデル別
8.3.2.2.3.機能別
8.3.2.2.4.ユーザータイプ別
8.3.2.2.5.業種別
8.3.3.アルゼンチンのビジネスインテリジェンス市場展望
8.3.3.1.市場規模と予測
8.3.3.1.1.金額ベース
8.3.3.2.市場シェアと予測
8.3.3.2.1.成分別
8.3.3.2.2.展開モデル別
8.3.3.2.3.機能別
8.3.3.2.4.ユーザータイプ別
8.3.3.2.5.業種別
9.中東・アフリカのビジネスインテリジェンス市場展望
9.1.市場規模と予測
9.1.1.金額ベース
9.2.市場シェアと予測
9.2.1.成分別
9.2.2.展開モデル別
9.2.3.機能別
9.2.4.ユーザータイプ別
9.2.5.業種別
9.2.6.国別
9.3.中東・アフリカ国別分析
9.3.1.サウジアラビアのビジネスインテリジェンス市場の展望
9.3.1.1.市場規模および予測
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.成分別
9.3.1.2.2.展開モデル別
9.3.1.2.3.機能別
9.3.1.2.4.ユーザータイプ別
9.3.1.2.5.業種別
9.3.2.UAEビジネスインテリジェンス市場の展望
9.3.2.1.市場規模と予測
9.3.2.1.1.金額ベース
9.3.2.2.市場シェアと予測
9.3.2.2.1.成分別
9.3.2.2.2.展開モデル別
9.3.2.2.3.機能別
9.3.2.2.4.ユーザータイプ別
9.3.2.2.5.業種別
9.3.3.南アフリカのビジネスインテリジェンス市場の展望
9.3.3.1.市場規模と予測
9.3.3.1.1.金額ベース
9.3.3.2.市場シェアと予測
9.3.3.2.1.成分別
9.3.3.2.2.展開モデル別
9.3.3.2.3.機能別
9.3.3.2.4.ユーザータイプ別
9.3.3.2.5.業種別
10.アジア太平洋地域のビジネスインテリジェンス市場の展望
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.成分別
10.2.2.展開モデル別
10.2.3.機能別
10.2.4.ユーザータイプ別
10.2.5.業種別
10.2.6.国別
10.3.アジア太平洋地域国別分析
10.3.1.中国ビジネスインテリジェンス市場の展望
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.成分別
10.3.1.2.2.展開モデル別
10.3.1.2.3.機能別
10.3.1.2.4.ユーザータイプ別
10.3.1.2.5.業種別
10.3.2.インドビジネスインテリジェンス市場の展望
10.3.2.1.市場規模と予測
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.成分別
10.3.2.2.2.展開モデル別
10.3.2.2.3.機能別
10.3.2.2.4.ユーザータイプ別
10.3.2.2.5.業種別
10.3.3.日本のビジネスインテリジェンス市場の展望
10.3.3.1.市場規模と予測
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.成分別
10.3.3.2.2.展開モデル別
10.3.3.2.3.機能別
10.3.3.2.4.ユーザータイプ別
10.3.3.2.5.業種別
10.3.4.韓国のビジネスインテリジェンス市場の展望
10.3.4.1.市場規模と予測
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.成分別
10.3.4.2.2.展開モデル別
10.3.4.2.3.機能別
10.3.4.2.4.ユーザータイプ別
10.3.4.2.5.業種別
10.3.5.オーストラリアのビジネスインテリジェンス市場の展望
10.3.5.1.市場規模と予測
10.3.5.1.1.金額ベース
10.3.5.2.市場シェアと予測
10.3.5.2.1.成分別
10.3.5.2.2.展開モデル別
10.3.5.2.3.機能別
10.3.5.2.4.ユーザータイプ別
10.3.5.2.5.業種別
11.市場ダイナミクス
11.1.促進要因
11.2.課題
12.市場動向
13.企業プロフィール
13.1.マイクロソフト株式会社
13.1.1.事業概要
13.1.2.主な収益と財務
13.1.3.最近の動向
13.1.4.キーパーソン
13.1.5.主要製品/サービス
13.2.セールスフォース
13.2.1.事業概要
13.2.2.主な売上と財務
13.2.3.最近の動向
13.2.4.キーパーソン
13.2.5.主要製品/サービス
13.3.SAP SE
13.3.1.事業概要
13.3.2.主な収益と財務
13.3.3.最近の動向
13.3.4.キーパーソン
13.3.5.主要製品/サービス
13.4.IBMコーポレーション
13.4.1.事業概要
13.4.2.主な収益と財務
13.4.3.最近の動向
13.4.4.キーパーソン
13.4.5.主要製品/サービス
13.5.オラクル株式会社
13.5.1.事業概要
13.5.2.主な収益と財務
13.5.3.最近の動向
13.5.4.キーパーソン
13.5.5.主要製品/サービス
13.6.QlikTech International AB
13.6.1.事業概要
13.6.2.主な収益と財務
13.6.3.最近の動向
13.6.4.キーパーソン
13.6.5.主要製品/サービス
13.7.SAS Institute Inc.
13.7.1.事業概要
13.7.2.主な収益と財務
13.7.3.最近の動向
13.7.4.キーパーソン
13.7.5.主要製品/サービス
13.8.テラデータ・オペレーションズ
13.8.1.事業概要
13.8.2.主な収益と財務
13.8.3.最近の動向
13.8.4.キーパーソン
13.8.5.主要製品/サービス
13.9.株式会社ドーモ
13.9.1.事業概要
13.9.2.主な収益と財務
13.9.3.最近の動向
13.9.4.キーパーソン
13.9.5.主要製品/サービス
13.10.ソートスポット社
13.10.1.事業概要
13.10.2.主な収益と財務
13.10.3.最近の動向
13.10.4.キーパーソン
13.10.5.主要製品/サービス
14.戦略的提言
15.会社概要と免責事項

 

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Summary

The Global Business Intelligence Market was valued at USD 29.61 Billion in 2023 and is predicted to experience robust growth in the forecast period with a CAGR of 12.53% through 2029.
The global Business Intelligence (BI) market is experiencing significant growth, driven by the increasing need for data-driven decision-making, advancements in technology, and the rising adoption of cloud-based solutions. Businesses across various sectors are increasingly recognizing the value of leveraging BI tools to analyze vast amounts of data and gain actionable insights that enhance operational efficiency, improve customer experiences, and drive strategic initiatives. The proliferation of big data and the Internet of Things (IoT) has resulted in an explosion of data generation, making advanced analytics and BI tools essential for organizations to remain competitive. Moreover, the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into BI platforms is revolutionizing the way businesses interpret data, offering predictive and prescriptive insights that were previously unattainable.
Cloud computing plays a pivotal role in the BI market's expansion, offering scalability, cost-effectiveness, and ease of access. Cloud-based BI solutions enable businesses of all sizes to deploy sophisticated analytics tools without the need for significant upfront investment in infrastructure. This democratization of BI tools is particularly beneficial for small and medium-sized enterprises (SMEs), allowing them to compete with larger organizations by making data-driven decisions. Additionally, the mobile BI trend is gaining traction, with the increasing use of smartphones and tablets enabling decision-makers to access real-time analytics on the go, thereby enhancing agility and responsiveness.
The BI market is also witnessing robust growth due to the rising demand for personalized customer experiences. Businesses are leveraging BI tools to analyze customer data, understand preferences, and deliver tailored offerings that enhance satisfaction and loyalty. In sectors such as retail, healthcare, and finance, BI applications are proving instrumental in optimizing supply chain operations, improving patient care, and detecting fraudulent activities, respectively. Despite the numerous benefits, challenges such as data privacy concerns, integration issues, and a shortage of skilled professionals persist. However, continuous technological advancements and increasing investments in BI solutions are expected to mitigate these challenges, further propelling market growth. Overall, the global Business Intelligence market is poised for substantial expansion, driven by technological innovation and the ever-growing importance of data in strategic business decision-making.
Key Market Drivers
Data-Driven Decision Making
The demand for data-driven decision-making is a primary driver of the global Business Intelligence (BI) market. In today's competitive business environment, organizations are increasingly relying on data analytics to inform their strategies and operations. BI tools enable companies to process vast amounts of data, extract actionable insights, and make informed decisions quickly. This data-centric approach helps businesses identify trends, forecast future outcomes, and uncover opportunities for growth and improvement. The ability to access real-time data and generate detailed reports empowers decision-makers to react swiftly to market changes and customer needs, enhancing operational efficiency and competitive advantage. Moreover, data-driven decision-making supports the identification of key performance indicators (KPIs) and metrics that are crucial for measuring success and achieving business objectives. As more organizations recognize the strategic value of leveraging data for decision-making, the adoption of BI solutions continues to rise, fueling market growth.
Technological Advancements
Technological advancements are significantly propelling the growth of the global BI market. Innovations in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and big data analytics are transforming BI tools, making them more powerful and user-friendly. AI and ML algorithms enhance the capabilities of BI platforms by enabling advanced data analysis, predictive analytics, and automated insights. These technologies allow businesses to uncover patterns and correlations that were previously hidden, providing deeper insights and more accurate forecasts. Additionally, the integration of natural language processing (NLP) and conversational interfaces simplifies the interaction with BI tools, making them accessible to non-technical users. Furthermore, advancements in data visualization techniques enable more intuitive and interactive dashboards, helping users easily interpret complex data sets. Cloud computing also plays a critical role, offering scalable and cost-effective BI solutions that can be accessed from anywhere. As technology continues to evolve, it drives the adoption of BI tools, expanding their application across various industries and enhancing their value proposition.
Rising Adoption of Cloud-Based Solutions
The increasing adoption of cloud-based BI solutions is a significant driver of market growth. Cloud computing offers numerous advantages, including scalability, flexibility, and cost-efficiency, which make BI tools accessible to businesses of all sizes. Cloud-based BI solutions eliminate the need for substantial upfront investments in hardware and infrastructure, reducing the financial barriers for small and medium-sized enterprises (SMEs). These solutions provide easy deployment, automatic updates, and seamless integration with existing systems, enhancing operational efficiency and reducing maintenance efforts. Additionally, cloud BI enables real-time data access and collaboration, allowing teams to work together effectively, regardless of their location. The ability to scale resources up or down based on demand ensures that businesses can handle varying data loads without compromising performance. As more organizations migrate to the cloud, driven by the need for agility and cost savings, the demand for cloud-based BI solutions continues to surge, driving the overall growth of the BI market.
Increased Focus on Customer Experience
An increased focus on enhancing customer experience is driving the adoption of BI tools across various industries. Businesses are leveraging BI solutions to gain a deeper understanding of customer behavior, preferences, and feedback. By analyzing customer data, companies can personalize their offerings, improve service quality, and foster stronger customer relationships. BI tools enable businesses to track and analyze customer interactions across multiple touchpoints, providing insights into the customer journey and identifying areas for improvement. This customer-centric approach helps in developing targeted marketing campaigns, optimizing sales strategies, and enhancing customer support. In sectors like retail, healthcare, and finance, where customer satisfaction is critical, BI applications play a crucial role in delivering tailored experiences that drive loyalty and retention. As the importance of customer experience continues to rise, organizations are increasingly investing in BI solutions to stay competitive and meet evolving customer expectations.
Key Market Challenges
Data Privacy and Security Concerns
One of the foremost challenges facing the global Business Intelligence (BI) market is data privacy and security. As organizations increasingly rely on BI tools to collect, store, and analyze vast amounts of sensitive information, the risk of data breaches and cyberattacks escalates. Companies must navigate stringent data protection regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe, the California Consumer Privacy Act (CCPA) in the United States, and other local laws, which mandate rigorous data handling and security measures. Non-compliance can result in hefty fines and legal repercussions, not to mention severe reputational damage.
Moreover, the integration of BI systems with various data sources, including cloud platforms, on-premises databases, and third-party applications, creates multiple points of vulnerability. Ensuring robust encryption, access control, and continuous monitoring across these diverse environments is complex and resource-intensive. Data breaches can lead to significant financial losses and undermine customer trust, making security a top priority for businesses. Organizations must invest in advanced security technologies and adopt comprehensive data governance frameworks to safeguard against these threats. However, balancing the need for extensive data collection and analysis with stringent privacy requirements remains a delicate and ongoing challenge for the BI market.
Integration with Legacy Systems
Another significant challenge in the global BI market is the integration of BI tools with existing legacy systems. Many organizations operate with a patchwork of outdated IT infrastructures that were not designed to handle modern BI applications. These legacy systems often lack the interoperability and flexibility needed to seamlessly integrate with advanced BI platforms, leading to data silos and fragmented information flows.
The process of integrating BI solutions with legacy systems can be costly and time-consuming, requiring substantial investments in middleware, custom coding, and IT expertise. Moreover, there is a risk of data inconsistencies and inaccuracies during the integration process, which can compromise the quality and reliability of the BI insights generated. Organizations must undertake comprehensive data mapping and cleansing initiatives to ensure that data from disparate systems can be accurately consolidated and analyzed.
Additionally, legacy systems may not support real-time data processing and analytics, which are crucial for making timely and informed business decisions. Upgrading or replacing these systems with modern, scalable solutions that can fully leverage the capabilities of BI tools is often a necessary but challenging undertaking. The resistance to change from within the organization, coupled with the high costs associated with overhauling legacy systems, further complicates the integration process. As such, businesses must carefully plan and execute their BI integration strategies to overcome these hurdles and realize the full potential of their BI investments.
Shortage of Skilled Professionals
The global Business Intelligence market is grappling with a significant shortage of skilled professionals. As BI tools and technologies become more sophisticated, the demand for experts who can effectively deploy, manage, and interpret these systems has surged. However, there is a notable gap between the available talent and the skills required to meet the evolving needs of the BI industry.
BI professionals need a diverse skill set that includes technical proficiency in data analytics, database management, and software development, as well as strong business acumen to translate data insights into actionable strategies. Additionally, expertise in emerging technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and big data analytics is increasingly essential. However, the pace of technological advancements often outstrips the ability of educational institutions and training programs to equip individuals with the necessary competencies.
Organizations face challenges in recruiting and retaining qualified BI professionals, leading to increased competition for top talent. This talent shortage can result in delayed project timelines, suboptimal implementation of BI solutions, and underutilization of the full capabilities of BI tools. Furthermore, the lack of skilled personnel can hinder an organization’s ability to derive meaningful insights from their data, impacting their decision-making processes and overall business performance.
High Implementation Costs
High implementation costs represent a substantial challenge in the global Business Intelligence market. Deploying BI solutions involves significant financial investments in software, hardware, and infrastructure. Additionally, there are costs associated with data integration, customization, and training personnel to effectively use these tools. For small and medium-sized enterprises (SMEs), these costs can be particularly prohibitive, limiting their ability to leverage BI for competitive advantage.
The initial outlay for BI software licenses can be substantial, especially for advanced analytics platforms that offer comprehensive features and capabilities. Moreover, the need for robust IT infrastructure to support BI applications adds to the financial burden. This includes investments in servers, storage, networking equipment, and cloud services, all of which must be scalable to accommodate growing data volumes and user demands.
Customization and integration costs further inflate the total expenditure. Tailoring BI solutions to meet specific business requirements and ensuring seamless integration with existing systems often require significant development efforts and specialized expertise. These processes can be time-consuming and resource-intensive, leading to project overruns and increased expenses.
Training and change management also contribute to the high costs of BI implementation. Employees must be adequately trained to use BI tools and interpret the insights generated, which involves both time and money. Additionally, fostering a data-driven culture within the organization may necessitate changes in workflows and business processes, further adding to the overall cost.
While cloud-based BI solutions offer a more cost-effective alternative by reducing upfront infrastructure investments, the subscription-based pricing models can still be expensive over the long term. To mitigate these challenges, organizations need to carefully evaluate their BI needs, prioritize essential features, and adopt a phased implementation approach to manage costs effectively
Key Market Trends
Integration of Artificial Intelligence and Machine Learning in BI
The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into Business Intelligence (BI) platforms is transforming the landscape of data analytics. Traditional BI tools focused primarily on descriptive and diagnostic analytics, which explain what happened and why. However, the infusion of AI and ML is pushing the boundaries toward predictive and prescriptive analytics. Predictive analytics uses historical data to forecast future trends and behaviors, while prescriptive analytics suggests possible actions based on these predictions. This shift enables businesses to not only understand past and present data but also to make informed decisions about the future. AI-driven BI tools can automate data preparation, identify patterns, and generate insights without manual intervention, significantly reducing the time and effort required for data analysis. For instance, anomaly detection algorithms can automatically identify outliers in financial transactions, helping to detect fraud. Moreover, natural language processing (NLP) allows users to interact with BI systems using conversational language, making advanced analytics accessible to non-technical users. This democratization of BI empowers a broader range of employees to leverage data in their decision-making processes, fostering a data-driven culture within organizations. As AI and ML technologies continue to advance, their integration into BI platforms is expected to become more seamless and sophisticated, driving further innovation and efficiency in data analytics.
Growing Adoption of Self-Service BI
Self-service Business Intelligence (BI) is gaining traction as organizations seek to empower their employees with the tools necessary to analyze data independently. Traditional BI systems often relied on IT departments to generate reports and dashboards, creating bottlenecks and limiting agility. In contrast, self-service BI tools enable end-users, including non-technical staff, to access, analyze, and visualize data without extensive IT involvement. This trend is fueled by the increasing availability of user-friendly BI platforms that offer drag-and-drop interfaces, intuitive dashboards, and interactive data visualization capabilities. By enabling employees at all levels to perform their own analyses, organizations can foster a more data-driven culture and enhance decision-making processes. Self-service BI tools also promote faster and more flexible reporting, allowing users to explore data in real-time and gain insights on demand. This agility is particularly valuable in dynamic business environments where timely information is crucial for maintaining a competitive edge. Additionally, self-service BI reduces the burden on IT departments, freeing them to focus on more strategic initiatives rather than routine data requests. As organizations continue to recognize the benefits of empowering their workforce with self-service BI, the adoption of these tools is expected to grow, driving significant changes in how data is accessed and utilized across industries.
Rise of Cloud-Based BI Solutions
The rise of cloud-based Business Intelligence (BI) solutions is a major trend shaping the global BI market. Traditional on-premises BI systems require significant upfront investment in hardware and infrastructure, along with ongoing maintenance costs. In contrast, cloud-based BI solutions offer a more flexible and cost-effective alternative. These platforms provide scalability, allowing organizations to adjust their resources based on demand without significant capital expenditure. Cloud BI solutions also offer enhanced accessibility, enabling users to access data and analytics tools from anywhere with an internet connection. This is particularly beneficial for organizations with distributed workforces or those that have adopted remote working practices. Furthermore, cloud-based BI platforms often come with robust security measures and regular updates, ensuring that organizations can leverage the latest features and protections without additional effort. The ability to integrate with various data sources, including other cloud services and on-premises systems, further enhances the appeal of cloud BI. As businesses continue to embrace digital transformation and seek agile, scalable solutions, the adoption of cloud-based BI is expected to accelerate, driving significant growth in the market.
Increased Focus on Data Governance and Security
As the volume of data generated by organizations continues to grow, the importance of data governance and security in Business Intelligence (BI) is becoming increasingly prominent. Effective data governance ensures that data is accurate, consistent, and accessible while maintaining compliance with regulatory requirements. In the context of BI, robust data governance frameworks help organizations manage the quality and integrity of their data, which is crucial for generating reliable insights. With the rising concerns over data privacy and security breaches, organizations are placing greater emphasis on implementing stringent data security measures. This includes encryption, access controls, and regular audits to protect sensitive information. The introduction of regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe and the California Consumer Privacy Act (CCPA) in the United States has further highlighted the need for comprehensive data governance and security practices. BI platforms are increasingly incorporating features that support these requirements, such as data lineage tracking, audit trails, and role-based access controls. By prioritizing data governance and security, organizations can ensure that their BI initiatives are both effective and compliant, fostering trust among stakeholders and minimizing risks associated with data misuse.
Expansion of Embedded BI
The expansion of embedded Business Intelligence (BI) is transforming the way organizations utilize analytics. Embedded BI involves integrating BI capabilities directly into business applications, workflows, and processes, providing users with real-time insights within their existing tools and environments. This seamless integration enhances the user experience by delivering relevant data and analytics at the point of decision-making, without the need to switch between different systems. Embedded BI supports a wide range of applications, from customer relationship management (CRM) and enterprise resource planning (ERP) systems to specialized industry-specific software. By embedding BI into these applications, organizations can drive greater user adoption and leverage data more effectively to optimize operations and improve outcomes. For example, sales teams can access real-time sales performance metrics within their CRM systems, enabling them to make data-driven decisions and respond to opportunities more quickly. The growing demand for contextual and actionable insights is driving the adoption of embedded BI across various industries. As technology continues to evolve, the capabilities of embedded BI are expected to become more advanced, offering deeper integrations and more sophisticated analytics features. This trend is set to play a significant role in the future of BI, enabling organizations to harness the full potential of their data.
Segmental Insights
Component Insights
Software segment dominates in the global Business Intelligence market in 2023. The rapid pace of technological advancements has significantly enhanced BI software capabilities. Modern BI tools incorporate advanced technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and natural language processing (NLP), enabling more sophisticated data analysis and visualization. These innovations allow businesses to gain deeper insights, predict trends, and make data-driven decisions with greater accuracy and speed. The continuous improvement and integration of these technologies into BI software have made them indispensable tools for organizations striving to stay competitive.
As businesses generate and collect vast amounts of data, the need for efficient data analysis and reporting has grown exponentially. BI software provides the necessary tools to process, analyze, and visualize data, transforming raw information into actionable insights. This capability is crucial for organizations seeking to optimize operations, enhance customer experiences, and identify new business opportunities. The ability to make informed decisions based on real-time data has become a strategic priority for companies across various industries, driving the adoption of BI software.
The trend towards self-service BI has further propelled the software segment's dominance. Self-service BI tools empower non-technical users to access and analyze data without relying heavily on IT departments. These user-friendly platforms typically feature drag-and-drop interfaces, intuitive dashboards, and interactive data visualization capabilities, making it easier for employees at all levels to perform their analyses. This democratization of data access fosters a data-driven culture within organizations, leading to more agile and informed decision-making processes.
The rise of cloud-based BI solutions has also played a significant role in the software segment's dominance. Cloud BI platforms offer scalability, flexibility, and cost-efficiency, allowing businesses to deploy and manage BI tools without the need for substantial upfront investments in infrastructure. The accessibility of cloud-based solutions enables organizations to leverage advanced analytics tools from anywhere, facilitating collaboration and real-time data sharing among teams. The ongoing shift towards digital transformation and remote work environments has further accelerated the adoption of cloud-based BI software.
BI software's adaptability to various industry-specific applications contributes to its widespread adoption. Different sectors, such as healthcare, finance, retail, and manufacturing, leverage BI tools to address their unique challenges and requirements. For instance, healthcare providers use BI software to improve patient care and operational efficiency, while retailers utilize it to enhance inventory management and customer insights. The versatility and customization options available in BI software make it an attractive solution for diverse industries.
Regional Insights
North America dominates the global Business Intelligence market in 2023. North America, particularly the United States, boasts a highly advanced technological infrastructure. This includes widespread high-speed internet access, robust data centers, and cutting-edge cloud computing capabilities. Such an infrastructure provides a solid foundation for the deployment and use of sophisticated BI tools. Companies in this region can leverage high-performance computing resources to handle big data analytics efficiently, which is crucial for the effective utilization of BI solutions.
The adoption rate of BI tools among North American enterprises is significantly high. Companies in this region have a strong emphasis on data-driven decision-making, which drives the demand for BI software. Organizations across various industries, including finance, healthcare, retail, and manufacturing, rely heavily on BI tools to gain insights from their data, optimize operations, enhance customer experiences, and maintain competitive advantage. This widespread adoption is a key factor contributing to North America's dominance in the BI market.
North America is a global leader in technology innovation, with substantial investment in research and development (R&D). The region's commitment to innovation is evident through the presence of numerous tech hubs, such as Silicon Valley, which foster the development of cutting-edge BI technologies. Venture capital firms and investors in North America are also highly active in funding startups and established companies that are driving advancements in BI, AI, and data analytics. This continuous flow of investment fuels the growth and evolution of the BI market.
The BI market in North America is supported by a thriving ecosystem of vendors and tech companies. Major BI software providers, such as Microsoft, IBM, Tableau, and SAS, are headquartered in the region, offering a wide range of advanced BI solutions to meet the diverse needs of businesses. Additionally, North America is home to numerous startups and emerging companies that are innovating in the BI space, further enriching the market with new products and services.
The regulatory environment in North America also plays a role in the adoption of BI tools. Regulations such as the Sarbanes-Oxley Act (SOX) and the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) require organizations to maintain high standards of data accuracy, transparency, and security. BI tools help companies comply with these regulations by providing robust data management, reporting, and auditing capabilities. The focus on data security and compliance drives the demand for reliable and sophisticated BI solutions.
North America has a highly skilled workforce with strong data literacy. The region's educational institutions produce a large number of graduates with expertise in data science, analytics, and information technology. This availability of skilled professionals enables organizations to effectively implement and utilize BI tools. Moreover, continuous professional development and training programs help ensure that the workforce stays updated with the latest BI technologies and practices.
Key Market Players
• Microsoft Corporation
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• QlikTech International AB
• SAS Institute Inc.
• Teradata Operations, Inc.
• Domo, Inc.
• ThoughtSpot Inc.
Report Scope:
In this report, the Global Business Intelligence Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Business Intelligence Market, By Component:
o Software
o Services
• Business Intelligence Market, By Deployment Model:
o On-Premise
o Cloud-Based
o Hybrid Model
• Business Intelligence Market, By Functionality:
o Data Warehousing
o Online Analytical Processing
o Online Analytical Mining
o Data Visualization
o Reporting
• Business Intelligence Market, By User Type:
o Business Users
o Data Analysts
o IT Professionals
• Business Intelligence Market, By Industry Vertical:
o BFSI
o Retail & E-commerce
o Manufacturing
o Healthcare
o Others
• Business Intelligence Market, By Region:
o North America
§ United States
§ Canada
§ Mexico
o Europe
§ Germany
§ France
§ United Kingdom
§ Italy
§ Spain
o South America
§ Brazil
§ Argentina
§ Colombia
o Asia-Pacific
§ China
§ India
§ Japan
§ South Korea
§ Australia
o Middle East & Africa
§ Saudi Arabia
§ UAE
§ South Africa
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Business Intelligence Market.
Available Customizations:
Global Business Intelligence 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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Table of Contents

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. Baseline Methodology
2.2. Key Industry Partners
2.3. Major Association and Secondary Sources
2.4. Forecasting Methodology
2.5. Data Triangulation & Validation
2.6. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. Global Business Intelligence Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Component (Software, Services)
5.2.2. By Deployment Model (On-Premise, Cloud-Based, Hybrid Model)
5.2.3. By Functionality (Data Warehousing, Online Analytical Processing, Online Analytical Mining, Data Visualization, Reporting)
5.2.4. By User Type (Business Users, Data Analysts, IT Professionals)
5.2.5. By Industry Vertical (BFSI, Retail & E-commerce, Manufacturing, Healthcare, Others)
5.2.6. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
5.3. By Company (2023)
5.4. Market Map
6. North America Business Intelligence Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Component
6.2.2. By Deployment Model
6.2.3. By Functionality
6.2.4. By User Type
6.2.5. By Industry Vertical
6.2.6. By Country
6.3. North America: Country Analysis
6.3.1. United States Business Intelligence Market Outlook
6.3.1.1. Market Size & Forecast
6.3.1.1.1. By Value
6.3.1.2. Market Share & Forecast
6.3.1.2.1. By Component
6.3.1.2.2. By Deployment Model
6.3.1.2.3. By Functionality
6.3.1.2.4. By User Type
6.3.1.2.5. By Industry Vertical
6.3.2. Canada Business Intelligence Market Outlook
6.3.2.1. Market Size & Forecast
6.3.2.1.1. By Value
6.3.2.2. Market Share & Forecast
6.3.2.2.1. By Component
6.3.2.2.2. By Deployment Model
6.3.2.2.3. By Functionality
6.3.2.2.4. By User Type
6.3.2.2.5. By Industry Vertical
6.3.3. Mexico Business Intelligence Market Outlook
6.3.3.1. Market Size & Forecast
6.3.3.1.1. By Value
6.3.3.2. Market Share & Forecast
6.3.3.2.1. By Component
6.3.3.2.2. By Deployment Model
6.3.3.2.3. By Functionality
6.3.3.2.4. By User Type
6.3.3.2.5. By Industry Vertical
7. Europe Business Intelligence Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Component
7.2.2. By Deployment Model
7.2.3. By Functionality
7.2.4. By User Type
7.2.5. By Industry Vertical
7.2.6. By Country
7.3. Europe: Country Analysis
7.3.1. Germany Business Intelligence Market Outlook
7.3.1.1. Market Size & Forecast
7.3.1.1.1. By Value
7.3.1.2. Market Share & Forecast
7.3.1.2.1. By Component
7.3.1.2.2. By Deployment Model
7.3.1.2.3. By Functionality
7.3.1.2.4. By User Type
7.3.1.2.5. By Industry Vertical
7.3.2. France Business Intelligence Market Outlook
7.3.2.1. Market Size & Forecast
7.3.2.1.1. By Value
7.3.2.2. Market Share & Forecast
7.3.2.2.1. By Component
7.3.2.2.2. By Deployment Model
7.3.2.2.3. By Functionality
7.3.2.2.4. By User Type
7.3.2.2.5. By Industry Vertical
7.3.3. United Kingdom Business Intelligence Market Outlook
7.3.3.1. Market Size & Forecast
7.3.3.1.1. By Value
7.3.3.2. Market Share & Forecast
7.3.3.2.1. By Component
7.3.3.2.2. By Deployment Model
7.3.3.2.3. By Functionality
7.3.3.2.4. By User Type
7.3.3.2.5. By Industry Vertical
7.3.4. Italy Business Intelligence Market Outlook
7.3.4.1. Market Size & Forecast
7.3.4.1.1. By Value
7.3.4.2. Market Share & Forecast
7.3.4.2.1. By Component
7.3.4.2.2. By Deployment Model
7.3.4.2.3. By Functionality
7.3.4.2.4. By User Type
7.3.4.2.5. By Industry Vertical
7.3.5. Spain Business Intelligence Market Outlook
7.3.5.1. Market Size & Forecast
7.3.5.1.1. By Value
7.3.5.2. Market Share & Forecast
7.3.5.2.1. By Component
7.3.5.2.2. By Deployment Model
7.3.5.2.3. By Functionality
7.3.5.2.4. By User Type
7.3.5.2.5. By Industry Vertical
8. South America Business Intelligence Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Component
8.2.2. By Deployment Model
8.2.3. By Functionality
8.2.4. By User Type
8.2.5. By Industry Vertical
8.2.6. By Country
8.3. South America: Country Analysis
8.3.1. Brazil Business Intelligence 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 Component
8.3.1.2.2. By Deployment Model
8.3.1.2.3. By Functionality
8.3.1.2.4. By User Type
8.3.1.2.5. By Industry Vertical
8.3.2. Colombia Business Intelligence 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 Component
8.3.2.2.2. By Deployment Model
8.3.2.2.3. By Functionality
8.3.2.2.4. By User Type
8.3.2.2.5. By Industry Vertical
8.3.3. Argentina Business Intelligence 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 Component
8.3.3.2.2. By Deployment Model
8.3.3.2.3. By Functionality
8.3.3.2.4. By User Type
8.3.3.2.5. By Industry Vertical
9. Middle East & Africa Business Intelligence Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Component
9.2.2. By Deployment Model
9.2.3. By Functionality
9.2.4. By User Type
9.2.5. By Industry Vertical
9.2.6. By Country
9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
9.3.1. Saudi Arabia Business Intelligence 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 Component
9.3.1.2.2. By Deployment Model
9.3.1.2.3. By Functionality
9.3.1.2.4. By User Type
9.3.1.2.5. By Industry Vertical
9.3.2. UAE Business Intelligence 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 Component
9.3.2.2.2. By Deployment Model
9.3.2.2.3. By Functionality
9.3.2.2.4. By User Type
9.3.2.2.5. By Industry Vertical
9.3.3. South Africa Business Intelligence 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 Component
9.3.3.2.2. By Deployment Model
9.3.3.2.3. By Functionality
9.3.3.2.4. By User Type
9.3.3.2.5. By Industry Vertical
10. Asia Pacific Business Intelligence Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Component
10.2.2. By Deployment Model
10.2.3. By Functionality
10.2.4. By User Type
10.2.5. By Industry Vertical
10.2.6. By Country
10.3. Asia Pacific: Country Analysis
10.3.1. China Business Intelligence 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 Component
10.3.1.2.2. By Deployment Model
10.3.1.2.3. By Functionality
10.3.1.2.4. By User Type
10.3.1.2.5. By Industry Vertical
10.3.2. India Business Intelligence 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 Component
10.3.2.2.2. By Deployment Model
10.3.2.2.3. By Functionality
10.3.2.2.4. By User Type
10.3.2.2.5. By Industry Vertical
10.3.3. Japan Business Intelligence 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 Component
10.3.3.2.2. By Deployment Model
10.3.3.2.3. By Functionality
10.3.3.2.4. By User Type
10.3.3.2.5. By Industry Vertical
10.3.4. South Korea Business Intelligence 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 Component
10.3.4.2.2. By Deployment Model
10.3.4.2.3. By Functionality
10.3.4.2.4. By User Type
10.3.4.2.5. By Industry Vertical
10.3.5. Australia Business Intelligence 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 Component
10.3.5.2.2. By Deployment Model
10.3.5.2.3. By Functionality
10.3.5.2.4. By User Type
10.3.5.2.5. By Industry Vertical
11. Market Dynamics
11.1. Drivers
11.2. Challenges
12. Market Trends and Developments
13. Company Profiles
13.1. Microsoft Corporation
13.1.1. Business Overview
13.1.2. Key Revenue and Financials
13.1.3. Recent Developments
13.1.4. Key Personnel
13.1.5. Key Product/Services Offered
13.2. Salesforce, Inc.
13.2.1. Business Overview
13.2.2. Key Revenue and Financials
13.2.3. Recent Developments
13.2.4. Key Personnel
13.2.5. Key Product/Services Offered
13.3. SAP SE
13.3.1. Business Overview
13.3.2. Key Revenue and Financials
13.3.3. Recent Developments
13.3.4. Key Personnel
13.3.5. Key Product/Services Offered
13.4. IBM Corporation
13.4.1. Business Overview
13.4.2. Key Revenue and Financials
13.4.3. Recent Developments
13.4.4. Key Personnel
13.4.5. Key Product/Services Offered
13.5. Oracle Corporation
13.5.1. Business Overview
13.5.2. Key Revenue and Financials
13.5.3. Recent Developments
13.5.4. Key Personnel
13.5.5. Key Product/Services Offered
13.6. QlikTech International AB
13.6.1. Business Overview
13.6.2. Key Revenue and Financials
13.6.3. Recent Developments
13.6.4. Key Personnel
13.6.5. Key Product/Services Offered
13.7. SAS Institute Inc.
13.7.1. Business Overview
13.7.2. Key Revenue and Financials
13.7.3. Recent Developments
13.7.4. Key Personnel
13.7.5. Key Product/Services Offered
13.8. Teradata Operations, Inc.
13.8.1. Business Overview
13.8.2. Key Revenue and Financials
13.8.3. Recent Developments
13.8.4. Key Personnel
13.8.5. Key Product/Services Offered
13.9. Domo, Inc.
13.9.1. Business Overview
13.9.2. Key Revenue and Financials
13.9.3. Recent Developments
13.9.4. Key Personnel
13.9.5. Key Product/Services Offered
13.10. ThoughtSpot Inc.
13.10.1. Business Overview
13.10.2. Key Revenue and Financials
13.10.3. Recent Developments
13.10.4. Key Personnel
13.10.5. Key Product/Services Offered
14. Strategic Recommendations
15. About Us & Disclaimer

 

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