目次
第1章.データヒストリの世界市場エグゼクティブサマリー
1.1.データヒストリの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.用途別
1.3.2.エンドユーザー別
1.4.主要トレンド
1.5.景気後退の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章 データヒストリの世界市場データヒストリの世界市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.データヒストリの世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.インダストリー4.0と産業用IoTの採用拡大
3.1.2.リアルタイムデータ収集と予知保全に対する需要の高まり
3.1.3.規制遵守と持続可能性追跡のニーズの高まり
3.2.市場の課題
3.2.1.初期投資コストの高さと統合の複雑さ
3.2.2.データ・セキュリティへの懸念とレガシー・システムの限界
3.3.市場機会
3.3.1.クラウドベースの導入拡大
3.3.2.AIを活用した分析と自動化の統合
3.3.3.多様な産業アプリケーション向けのスケーラブルなソリューションの登場
第4章.データヒストリの世界市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.主な投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章.データヒストリアの世界市場規模・用途別予測 2022-2032
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.データヒストリの世界市場アプリケーション別収益動向分析、2022年・2032年 (億米ドル)
5.2.1.生産追跡
5.2.2.環境監査
5.2.3.資産パフォーマンス管理
5.2.4.GRCマネジメント
第6章 データヒストリアンデータヒストリの世界市場 コンポーネント別規模・予測 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.データヒストリの世界市場2022年・2032年のコンポーネント別収益動向分析（億米ドル）
6.2.1.ソフトウェア／ツール
6.2.2.サービス
第7章.データヒストリアの世界市場規模推移と予測：展開形態別、組織規模別、エンドユーザー別 2022年～2032年
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.データヒストリの世界市場2022年と2032年の展開モード別収益動向分析（億米ドル）
7.2.1.オンプレミス
7.2.2.クラウド
7.3.データヒストリの世界市場組織規模別売上動向分析、2022年および2032年（10億米ドル）
7.3.1.中小企業
7.3.2.大企業
7.4.データヒストリの世界市場エンドユーザー収益動向分析、2022年および2032年（10億米ドル）
7.4.1.製造業
7.4.2.エネルギー・公益事業
7.4.3.石油・ガス
7.4.4.化学・医薬品
7.4.5.食品・飲料
7.4.6.その他
第8章.データヒストリアの世界市場規模・地域別予測 2022-2032
8.1.北米データヒストリ市場
8.1.1.米国のデータヒストリ市場
8.1.2.カナダのデータヒストリ市場
8.2.ヨーロッパデータヒストリアン市場
8.2.1.イギリスのデータヒストリ市場
8.2.2.ドイツのデータヒストリ市場
8.2.3.フランスのデータヒストリ市場
8.2.4.スペインのデータヒストリ市場
8.2.5.イタリアのデータヒストリ市場
8.2.6.その他のヨーロッパ（RoE）データヒストリ市場
8.3.アジア太平洋地域のデータヒストリ市場
8.3.1.中国データヒストリ市場
8.3.2.インドのデータヒストリ市場
8.3.3.日本のデータヒストリ市場
8.3.4.オーストラリアデータヒストリアン市場
8.3.5.韓国のデータヒストリ市場
8.3.6.その他のアジア太平洋地域（RoAPAC）データヒストリアン市場
8.4.中南米のデータヒストリ市場
8.4.1.ブラジルのデータヒストリ市場
8.4.2.メキシコのデータヒストリ市場
8.5.中東・アフリカデータヒストリアン市場
8.5.1.サウジアラビアのデータヒストリ市場
8.5.2.南アフリカのデータヒストリ市場
8.5.3.その他の中東・アフリカ（RoMEA）データヒストリ市場
第9章.競合インテリジェンス
9.1.主要企業のSWOT分析
9.1.1.ABB Ltd.
9.1.2.ハネウェル・インターナショナル
9.1.3.シーメンス
9.2.トップ市場戦略
9.3.企業プロフィール
9.3.1.ABB Ltd.
9.3.1.1.主要情報
9.3.1.2.概要
9.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
9.3.1.4.製品概要
9.3.1.5.市場戦略
9.3.2.ハネウェル・インターナショナル
9.3.3.シーメンスAG
9.3.4.エマソン・エレクトリック
9.3.5.ゼネラル・エレクトリック社
9.3.6.ロックウェル・オートメーション
9.3.7.AVEVA Group plc
9.3.8.アスペン・テクノロジー社
9.3.9.OSIsoft LLC
9.3.10.シュナイダーエレクトリックSE
9.3.11.横河電機株式会社
9.3.12.カナリアラボ
9.3.13.株式会社アイコニクス
9.3.14.オートソフトインターナショナル
9.3.15.インダクティブオートメーションLLC
第10章.研究プロセス
10.1.研究プロセス
10.1.1.データマイニング
10.1.2.分析
10.1.3.市場推定
10.1.4.バリデーション
10.1.5.出版
10.2.研究属性
表一覧
表1.データヒストリの世界市場、レポートスコープ
表2.データヒストリアン世界市場の地域別推計・予測 2022年～2032年 （億米ドル）
表3.データヒストリの世界市場：2022年～2032年用途別推定・予測（10億ドル）
表4.データヒストリアの世界市場：2022年～2032年（億米ドル）予測：コンポーネント別
表5.データヒストリアの世界市場：展開モード別2022年～2032年予測・予測（10億ドル）
表6.データヒストリアの世界市場規模別推計・予測：2022年～2032年（億米ドル）
表7.データヒストリアの世界市場 2022-2032年 エンドユーザー別推定・予測 （億米ドル）
表8.データヒストリアの世界市場：セグメント別推計・予測 2022年～2032年 （億米ドル）
表9.データヒストリの世界市場：地域別、推計・予測、2022年～2032年（10億ドル）
…
(最終報告書には100以上の表が含まれており、最終成果物では更新される可能性があります。）
図表一覧
図1.データヒストリの世界市場、調査手法
図2.データヒストリの世界市場、市場推定手法
図3.世界の市場規模推計と予測手法
図4.データヒストリの世界市場、主要動向2023年
図5.データヒストリの世界市場、成長見通し2022年～2032年
図6.データヒストリの世界市場、ポーターの5フォースモデル
図7.データヒストリアの世界市場、PESTEL分析
図8.データヒストリアの世界市場、バリューチェーン分析
図9：データヒストリアの世界市場（セグメント別）、2022年・2032年（10億米ドル
図10.データヒストリアの世界市場：セグメント別、2022年・2032年（10億ドル）
図11.データヒストリアの世界市場：セグメント別、2022年・2032年（10億ドル）
図12.データヒストリアの世界市場：セグメント別、2022年～2032年（10億ドル）
図13.データヒストリアの世界市場：セグメント別、2022年～2032年（10億ドル）
図14.データヒストリアの世界市場、地域別スナップショット（2022年＆2032年
図15.北米のデータヒストリアン市場 2022年～2032年 （10億米ドル）
図16.ヨーロッパデータヒストリアン市場 2022 & 2032 (USD Billion)
図17.アジア太平洋地域のデータヒストリ市場 2022年～2032年 （10億米ドル）
図18.中南米のデータヒストリ市場 2022年～2032年 （10億米ドル）
図 19.中東・アフリカデータヒストリアン市場 2022年～2032年 （10億米ドル）
図 20.データヒストリの世界市場、企業市場シェア分析（2023年）
…
(このリストは完全ではありません。最終レポートには50以上の図表が含まれており、最終成果物では更新される可能性があります)。
The increasing digital transformation across manufacturing, oil & gas, energy, and other industrial sectors has intensified the adoption of data historian solutions. These systems not only enable businesses to enhance operational efficiency and predictive maintenance but also provide seamless governance, risk, and compliance (GRC) management to mitigate potential disruptions. The integration of AI-powered analytics and cloud-based deployments has further driven market expansion, allowing industries to achieve scalable and cost-effective solutions. However, challenges such as high initial investment costs, data security concerns, and complexities in integrating legacy systems with modern historian platforms may pose hurdles to market penetration.
As industries continue to adopt Industrial IoT (IIoT), machine learning, and automation technologies, data historian platforms are becoming indispensable in streamlining operations. Cloud-based deployments are gaining traction due to their flexibility, remote accessibility, and lower infrastructure costs, making them a preferred choice for enterprises looking to modernize their data infrastructure. Additionally, the emphasis on regulatory compliance, environmental auditing, and sustainability tracking has further strengthened the adoption of data historian solutions across diverse industrial applications.
Regionally, North America dominates the data historian market, driven by strong industrial automation trends, stringent regulatory mandates, and heavy investments in digital transformation. Europe follows closely, propelled by increased adoption of smart manufacturing and Industry 4.0 initiatives. Meanwhile, Asia Pacific is projected to witness the fastest growth, fueled by rapid industrialization, infrastructure expansion, and government initiatives promoting digitalized manufacturing in countries like China and India. Latin America and the Middle East & Africa are also expected to experience steady market growth, supported by the expansion of energy and utility sectors and the growing focus on operational efficiency.
Major Market Players Included in This Report Are:
• ABB Ltd.
• Honeywell International Inc.
• Siemens AG
• Emerson Electric Co.
• General Electric Company
• Rockwell Automation, Inc.
• AVEVA Group plc
• Aspen Technology, Inc.
• OSIsoft LLC (a part of AVEVA Group)
• Schneider Electric SE
• Yokogawa Electric Corporation
• Canary Labs
• ICONICS, Inc.
• Automsoft International Ltd.
• Inductive Automation LLC
The Detailed Segments and Sub-Segment of the Market Are Explained Below:
By Application:
• Production Tracking
• Environmental Auditing
• Asset Performance Management
• Governance, Risk, and Compliance (GRC) Management
By Component:
• Software/Tools
• Services
By Deployment Mode:
• On-Premise
• Cloud
By Organization Size:
• Small & Medium Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises
By End User:
• Manufacturing
• Energy & Utilities
• Oil & Gas
• Chemicals & Pharmaceuticals
• Food & Beverages
• Others
By Region:
North America:
• U.S.
• Canada
Europe:
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Rest of Europe (RoE)
Asia Pacific:
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Rest of Asia Pacific (RoAPAC)
Latin America:
• Brazil
• Mexico
Middle East & Africa:
• Saudi Arabia
• South Africa
• Rest of Middle East & Africa (RoMEA)
Years Considered for the Study Are as Follows:
• Historical Year – 2022
• Base Year – 2023
• Forecast Period – 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market estimates & forecasts for 10 years (2022-2032).
• Annualized revenue and regional-level analysis for each market segment.
• In-depth insights into AI acceleration trends, TPU advancements, and AI infrastructure development.
• Competitive landscape analysis, including company profiles, strategic partnerships, and investment trends.
• Assessment of regulatory impacts, power efficiency advancements, and evolving AI hardware architectures.
• Actionable recommendations for AI-driven enterprises, semiconductor manufacturers, and cloud service providers investing in TPU-based AI infrastructure.
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