目次
第1章.世界のデータサイエンスプラットフォーム市場 エグゼクティブサマリー
1.1.データサイエンスプラットフォームの世界市場規模・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.コンポーネント別
1.3.2.ビジネス機能別
1.3.3.展開モード別
1.3.4.組織規模別
1.3.5.業種別
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 データサイエンスプラットフォーム世界のデータサイエンスプラットフォーム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.データサイエンスプラットフォームの世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.デジタルソースからのデータ生成の急激な増加
3.1.2.業界全体におけるビッグデータ分析の採用拡大
3.1.3.クラウドコンピューティングとIoT技術の統合
3.2.市場の課題
3.2.1.導入に必要な初期投資の高さ
3.2.2.熟練データサイエンティストの不足
3.3.市場機会
3.3.1.デジタルトランスフォーメーションを推進する政府の取り組み
3.3.2.自然言語処理と自動機械学習の進歩
3.3.3.データ主導の意思決定に対する需要の高まり
第4章.世界のデータサイエンスプラットフォーム市場産業分析
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 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場 コンポーネント別規模・予測 2022-2032
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.データサイエンスプラットフォームの世界市場コンポーネント別売上動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
5.2.1.プラットフォーム
5.2.2.サービス
第6章 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模・予測（ビジネス機能別） 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.データサイエンスプラットフォームの世界市場ビジネス機能別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル/億ドル）
6.2.1.マーケティング
6.2.2.販売
6.2.3.ロジスティクス
6.2.4.カスタマーサポート
第7章 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模・予測：展開形態別 2022-2032
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.データサイエンスプラットフォームの世界市場2022年と2032年の展開モード別収益動向分析（百万ドル/億ドル）
7.2.1.オンプレミス
7.2.2.クラウドベース
第8章 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模・予測（組織規模別） 2022-2032
8.1.セグメントダッシュボード
8.2.データサイエンスプラットフォームの世界市場組織規模別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
8.2.1.中小企業（SMEs）
8.2.2.大企業
第9章 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模・産業分野別予測 2022-2032
9.1.セグメントダッシュボード
9.2.データサイエンスプラットフォームの世界市場産業分野別売上動向分析、2022年・2032年（百万米ドル/億ドル）
9.2.1.BFSI
9.2.2.ヘルスケア
9.2.3.小売
9.2.4.製造業
9.2.5.IT・通信
9.2.6.政府機関
9.2.7.その他
第10章 データサイエンスプラットフォームデータサイエンスプラットフォームの世界市場規模・地域別予測 2022-2032
10.1.北米データサイエンスプラットフォーム市場
10.1.1.米国のデータサイエンスプラットフォーム市場
10.1.1.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2022年～2032年
10.1.1.2.ビジネス機能の内訳規模および予測、2022年～2032年
10.1.1.3.展開モードの内訳、2022-2032年
10.1.2.カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.欧州データサイエンスプラットフォーム市場
10.2.1.イギリスのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.2.ドイツのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.3.フランスのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.4.スペインのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.5.イタリアのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.2.6.その他のヨーロッパのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.3.アジア太平洋データサイエンスプラットフォーム市場
10.3.1.中国データサイエンスプラットフォーム市場
10.3.2.インドのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.3.3.日本のデータサイエンスプラットフォーム市場
10.3.4.オーストラリアのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.3.5.韓国のデータサイエンスプラットフォーム市場
10.3.6.その他の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
10.4.中南米のデータサイエンスプラットフォーム市場
10.4.1.ブラジルのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.4.2.メキシコのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.4.3.その他のラテンアメリカのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.5.中東・アフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.5.1.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
10.5.2.南アフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場
10.5.3.その他の中東・アフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場
第11章 データサイエンスプラットフォーム市場競合他社の動向
11.1.主要企業のSWOT分析
11.1.1.IBMコーポレーション
11.1.2.マイクロソフト株式会社
11.1.3.グーグル合同会社
11.2.トップ市場戦略
11.3.企業プロフィール
11.3.1.IBMコーポレーション
11.3.1.1.主要情報
11.3.1.2.概要
11.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
11.3.1.4.製品概要
11.3.1.5.市場戦略
11.3.2.グーグル合同会社
11.3.3.アマゾン・ウェブ・サービス
11.3.4.SAS Institute Inc.
11.3.5.Alteryx, Inc.
11.3.6.Databricks
11.3.7.TIBCO Software Inc.
11.3.8.ラピッドマイナー社
11.3.9.MathWorks, Inc.
11.3.10.アルテアエンジニアリング
11.3.11.Cloudera, Inc.
11.3.12.スノーフレーク社
11.3.13.H2O.ai
11.3.14.株式会社テラデータ
第12章 調査プロセス研究プロセス
12.1.研究プロセス
12.1.1.データマイニング
12.1.2.分析
12.1.3.市場推定
12.1.4.バリデーション
12.1.5.出版
12.2.研究属性
表一覧
表1.データサイエンスプラットフォームの世界市場、レポートスコープ
表2.データサイエンスプラットフォームの世界市場 2022-2032年地域別推計・予測 （百万米ドル/億ドル）
表3.データサイエンスプラットフォームの世界市場 コンポーネント別2022年～2032年予測・予測 （百万ドル/億ドル）
表4.データサイエンスプラットフォームの世界市場：事業機能別2022年～2032年予測（百万ドル/億ドル）
表5.データサイエンスプラットフォームの世界市場 2022-2032年展開形態別推計・予測 （百万ドル/億ドル）
表6.データサイエンスプラットフォームの世界市場規模別推計・予測：2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
表7.データサイエンスプラットフォームの世界市場規模：産業分野別2022年～2032年（百万米ドル/億米ドル）
表8.データサイエンスプラットフォームの世界市場、セグメント別推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル/億米ドル）
表9.データサイエンスプラットフォームの世界市場：地域別、推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表10.データサイエンスプラットフォームの世界市場、セグメント別、推計・予測、2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
表11.データサイエンスプラットフォームの世界市場：地域別、推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル／億ドル）
表12.データサイエンスプラットフォームの世界市場：セグメント別、推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル／億ドル）
表13.データサイエンスプラットフォームの世界市場：地域別、推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル／億ドル）
表14.データサイエンスプラットフォームの世界市場：セグメント別、推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル／億ドル）
表15.米国のデータサイエンスプラットフォーム市場予測、2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表16.米国のデータサイエンスプラットフォーム市場のセグメント別見積もりと予測、2022-2032年 （百万米ドル/億ドル）
表17.米国のデータサイエンスプラットフォーム市場 セグメント別見積もりと予測 2022-2032 (百万米ドル/億ドル)
表18.カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場予測：2022-2032年（百万米ドル/億ドル）
表19.カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場セグメント別見積もりと予測、2022-2032年 （百万米ドル/億ドル）
表20.カナダのデータサイエンスプラットフォーム市場のセグメント別推計と予測 2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
…
最終報告書には100以上の表が含まれます。このリストは最終成果物で更新される可能性があります。
図表一覧
図1.世界のデータサイエンスプラットフォーム市場、調査手法
図2.データサイエンスプラットフォームの世界市場、市場推定手法
図3.世界の市場規模推計と予測手法
図4.データサイエンスプラットフォームの世界市場、主要動向2023年
図5.データサイエンスプラットフォームの世界市場、成長見通し2022年～2032年
図6.データサイエンスプラットフォームの世界市場、ポーターの5フォースモデル
図7.データサイエンスプラットフォームの世界市場、PESTEL分析
図8.データサイエンスプラットフォームの世界市場、バリューチェーン分析
図9：データサイエンスプラットフォームの世界市場（コンポーネント別）、2022年・2032年（百万ドル／億ドル
図10.データサイエンスプラットフォームの世界市場：ビジネス機能別、2022年・2032年（百万ドル/億ドル）
図11.データサイエンスプラットフォームの世界市場：展開形態別、2022年・2032年（百万ドル/億ドル）
図12.データサイエンスプラットフォームの世界市場：組織規模別、2022年・2032年（百万ドル/億ドル）
図13.データサイエンスプラットフォームの世界市場：産業分野別、2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
図14.北米のデータサイエンスプラットフォーム市場：2022年～2032年（百万ドル/億米ドル）
図15.ヨーロッパのデータサイエンスプラットフォーム市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図16.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 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図17.ラテンアメリカのデータサイエンスプラットフォーム市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図18.中東・アフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場 2022年～2032年 （百万ドル/億ドル）
図 19.データサイエンスプラットフォームの世界市場、企業市場シェア分析（2023年）
…
このリストは完全なものではなく、最終レポートには50以上の図表が含まれています。リストは最終成果物で更新される可能性があります。
The growth of the Data Science Platform Market is fueled by the exponential rise in data generation from digital sources, coupled with the growing adoption of big data analytics across industries. Companies are leveraging these platforms to transform raw data into predictive and prescriptive insights that support strategic planning and resource optimization. Additionally, the integration of cloud computing and IoT technologies with data science platforms has further enhanced scalability and accessibility, enabling businesses to streamline workflows and accelerate time-to-market. However, despite these advancements, challenges such as the high initial investment required for deployment and the shortage of skilled data scientists pose hurdles to market growth.
The market is witnessing rapid adoption across diverse industry verticals such as BFSI, healthcare, retail, and manufacturing, where data-driven strategies are critical to maintaining operational efficiency and customer satisfaction. For instance, in the retail sector, data science platforms help businesses analyze consumer behavior, optimize pricing strategies, and personalize marketing campaigns. Similarly, in the healthcare domain, these platforms facilitate predictive analytics for disease prevention, treatment efficacy, and resource management. With advancements in natural language processing and automated machine learning, businesses can now democratize data science by enabling non-technical users to leverage its capabilities effectively. Nevertheless, concerns related to data privacy, security, and compliance remain key challenges that need to be addressed.
Regionally, North America dominates the Data Science Platform Market, owing to the region's strong technological infrastructure, high adoption of cloud-based solutions, and the presence of leading market players. The U.S., in particular, continues to lead with significant investments in AI and data analytics technologies across sectors such as healthcare, finance, and retail. Europe follows closely, driven by stringent data protection regulations such as GDPR and a growing emphasis on industrial digitalization. Meanwhile, the Asia-Pacific region is anticipated to experience the highest growth during the forecast period, fueled by rapid urbanization, increasing internet penetration, and government initiatives promoting digital transformation in countries like China, India, and Japan.
Major market players included in this report are:
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Alteryx, Inc.
• Databricks
• TIBCO Software Inc.
• RapidMiner, Inc.
• MathWorks, Inc.
• Altair Engineering, Inc.
• Cloudera, Inc.
• Snowflake Inc.
• H2O.ai
• Teradata Corporation
The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:
By Component:
• Platform
• Services
By Business Function:
• Marketing
• Sales
• Logistics
• Customer Support
By Deployment Mode:
• On-Premise
• Cloud-Based
By Organization Size:
• Small & Medium Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises
By Industry Vertical:
• BFSI
• Healthcare
• Retail
• Manufacturing
• IT & Telecom
• Government
• Others
By Region:
North America
• U.S.
• Canada
Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Rest of Europe
Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Rest of Asia Pacific
Latin America
• Brazil
• Mexico
• Rest of Latin America
Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• Rest of Middle East & Africa
Key Takeaways:
• Market Estimates & Forecasts for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of the geographical landscape with country-level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approaches.
• Analysis of the competitive structure of the market.
• Demand-side and supply-side analysis of the market.
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