Markt für Data-Science-Plattformen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Unternehmenstyp (Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen und Buchhaltung, Logistik und andere), nach Branche (BFSI, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen,
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Data-Science-Plattformen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Unternehmenstyp (Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen und Buchhaltung, Logistik und andere), nach Branche (BFSI, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen,
| Prognosezeitraum | 2025–2029 |
| Marktgröße (2023) | 57,22 Milliarden USD |
| CAGR (2024–2029) | 25,73 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Kundensupport |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktgröße (2023) | USD 228,07 Milliarden |
Marktübersicht
Der globale Markt für Data-Science-Plattformen wurde im Jahr 2023 auf 57,22 Milliarden USD geschätzt und soll im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 25,73 % bis 2029 ein robustes Wachstum verzeichnen. Es besteht eine steigende Nachfrage nach erweiterten Analyse- und prädiktiven Modellierungsfunktionen, um Einblicke in zukünftige Trends zu gewinnen, Muster zu erkennen und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Data-Science-Plattformen stellen die Tools und Algorithmen bereit, die Unternehmen benötigen, um maschinelles Lernen und prädiktive Analysen zu nutzen.
Wichtige Markttreiber
Steigende Nachfrage nach Advanced Analytics und Predictive Modeling
Der globale Markt für Data-Science-Plattformen erlebt einen starken Aufschwung aufgrund der steigenden Nachfrage nach Advanced Analytics und Predictive Modeling in verschiedenen Branchen. Da Unternehmen in der heutigen datengesteuerten Umgebung nach einem Wettbewerbsvorteil streben, ist der Bedarf an ausgereiften Tools und Plattformen, die die Leistungsfähigkeit von Big Data nutzen und umsetzbare Erkenntnisse liefern können, wichtiger denn je.
Unternehmen erkennen das Potenzial von Data-Science-Plattformen, um verborgene Muster, Korrelationen und Trends in ihren riesigen Datensätzen aufzudecken. Diese Plattformen bieten erweiterte Analysefunktionen, mit denen Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und neue Möglichkeiten erkennen können. Das wachsende Bewusstsein für die transformative Wirkung prädiktiver Modellierung auf Geschäftsergebnisse veranlasst Unternehmen, erheblich in Data-Science-Plattformen zu investieren.
Die zunehmende Komplexität von Datenquellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, erfordert fortschrittliche Analysetools, die unterschiedliche Datentypen verarbeiten können. Data-Science-Plattformen mit ihrer Fähigkeit, verschiedene Datenformate zu integrieren und zu verarbeiten, werden für Unternehmen, die einen umfassenden Ansatz zur Datenanalyse suchen, unverzichtbar.
Die Nachfrage nach Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) treibt die Einführung von Data-Science-Plattformen voran. Unternehmen nutzen diese Technologien, um Prozesse zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Ressourcenzuweisung zu optimieren. Infolgedessen erlebt der globale Markt für Data-Science-Plattformen ein erhebliches Wachstum, da Unternehmen branchenübergreifend die strategische Bedeutung fortschrittlicher Analysen für den Geschäftserfolg erkennen.
Verbreitung von Big Data und IoT-Technologien
Die Verbreitung von Big Data und Internet of Things (IoT)-Technologien ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen. Das zunehmende Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der von IoT-Geräten und anderen Quellen generierten Daten haben einen Bedarf an robusten Plattformen geschaffen, die diesen massiven Informationszufluss effizient verwalten, verarbeiten und analysieren können.
Unternehmen setzen Data-Science-Plattformen ein, um aus den riesigen Datenmengen, die von IoT-Geräten in Echtzeit generiert werden, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse helfen Organisationen, die Betriebseffizienz zu optimieren, Entscheidungsprozesse zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken. Die Integration von Big Data und IoT-Technologien schafft eine Synergie, die die Nachfrage nach fortschrittlichen Data-Science-Plattformen antreibt, die in der Lage sind, die mit diesen vielfältigen Datensätzen verbundenen Komplexitäten zu bewältigen.
Branchen wie das Gesundheitswesen, die Fertigung und der Einzelhandel nutzen die kombinierte Leistung von Big Data und IoT, um vorausschauende Wartung zu implementieren, das Lieferkettenmanagement zu verbessern und das Kundenerlebnis zu personalisieren. Da Unternehmen weiterhin in IoT-Implementierungen investieren und Big Data-Analysen nutzen, wird die Nachfrage nach Data-Science-Plattformen voraussichtlich steigen und das Marktwachstum fördern.
Zunehmender Fokus auf datengesteuerte Entscheidungsfindung und Business Intelligence
Der globale Wandel hin zu einem datenzentrierten Ansatz bei Entscheidungsfindung und Business Intelligence ist ein wichtiger Treiber für die Expansion des Marktes für Data-Science-Plattformen. Unternehmen aller Branchen erkennen den strategischen Wert der Nutzung von Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und die allgemeine Geschäftsleistung zu steigern.
Data-Science-Plattformen spielen in dieser Landschaft eine entscheidende Rolle, indem sie Tools und Funktionen bereitstellen, die es Unternehmen ermöglichen, aus ihren Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Die steigende Bedeutung von Business Intelligence und der Bedarf an Echtzeitanalysen zwingen Unternehmen dazu, in umfassende Data-Science-Plattformen zu investieren, die eine breite Palette an Funktionen bieten, darunter Datenaufbereitung, -exploration, -modellierung und -visualisierung.
Die Fähigkeit, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil und veranlasst Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu priorisieren. Data-Science-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, Wert aus ihren Daten zu schöpfen, indem sie Muster, Trends und Korrelationen aufdecken, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Dadurch können Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen, Strategien optimieren und schnell auf sich ändernde Marktdynamiken reagieren.
Die Integration von Data-Science-Plattformen mit Business-Intelligence-Tools verbessert die Zugänglichkeit von Erkenntnissen auf verschiedenen Ebenen einer Organisation. Diese Demokratisierung datengesteuerter Entscheidungsfindung trägt zur weitverbreiteten Einführung von Data-Science-Plattformen bei, da Unternehmen ihren Mitarbeitern die nötigen Tools an die Hand geben wollen, um aus Datenquellen verwertbare Informationen zu gewinnen.
Die steigende Nachfrage nach fortgeschrittener Analytik, die Verbreitung von Big Data und IoT-Technologien sowie der zunehmende Fokus auf datengesteuerte Entscheidungsfindung und Business Intelligence sind drei Haupttreiber, die das Wachstum des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen vorantreiben. Da Unternehmen Daten weiterhin als strategisches Kapital priorisieren, steht der Markt für Data-Science-Plattformen vor einer nachhaltigen Expansion und bietet innovative Lösungen, um den sich entwickelnden Anforderungen verschiedener Branchen gerecht zu werden.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für Data-Science-Plattformen ist das anhaltende Problem der Datensicherheit und des Datenschutzes. Da Unternehmen sich bei der Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen vertraulicher Informationen zunehmend auf Data-Science-Plattformen verlassen, wird das Risiko von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff zu einer erheblichen Bedrohung. Die Data Science ist eine naturgegebene Aufgabe, die den Umgang mit riesigen Datensätzen erfordert, die häufig personenbezogene Daten (PII), proprietäre Geschäftsdaten und vertrauliche Informationen enthalten.
Datenschutzverletzungen haben nicht nur schwerwiegende finanzielle Folgen, sondern untergraben auch das Vertrauen von Kunden und Partnern. In einer Zeit strenger Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des California Consumer Privacy Act (CCPA) müssen Unternehmen komplexe Compliance-Anforderungen erfüllen, um die rechtmäßige und ethische Nutzung von Daten sicherzustellen. Data-Science-Plattformen, die das Herzstück der Datenverarbeitungsaktivitäten bilden, müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselungsprotokolle und Zugriffskontrollen implementieren, um vertrauliche Informationen zu schützen.
Da Data-Science-Plattformen häufig die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen Teams beinhalten, besteht ein Bedarf an sicheren Datenverwaltungsrahmen. Die Anforderungen kollaborativer Forschung und Analyse mit dem Gebot des Datenschutzes und der Verhinderung von Datenmissbrauch in Einklang zu bringen, stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Die Berücksichtigung dieser Sicherheits- und Datenschutzbedenken ist für das nachhaltige Wachstum und die weltweite Einführung von Data-Science-Plattformen von entscheidender Bedeutung.
Talentmangel und Qualifikationslücke
Eine weitere große Herausforderung für den globalen Markt für Data-Science-Plattformen ist der Mangel an Fachkräften und die wachsende Qualifikationslücke im Bereich Data Science. Die steigende Nachfrage nach Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieuren und Analysten hat die Verfügbarkeit qualifizierter Talente übertroffen, wodurch ein Wettbewerbsumfeld für Fachkräfte entstanden ist. Dieser Mangel wirkt sich nicht nur auf die Bereitstellung und Nutzung von Data-Science-Plattformen aus, sondern beeinträchtigt auch die allgemeine Wirksamkeit datengesteuerter Initiativen in Organisationen.
Data-Science-Plattformen sind leistungsstarke Tools, aber ihr wahres Potenzial kann nur ausgeschöpft werden, wenn sie von Personen mit umfassenden Kenntnissen statistischer Methoden, Machine-Learning-Algorithmen und Programmiersprachen bedient werden. Die Komplexität dieser Plattformen erfordert eine Belegschaft, die über eine Mischung aus Fachwissen, analytischen Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit Data-Science-Tools verfügt. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, solche Talente zu finden und zu halten, was zu Verzögerungen bei der Projektumsetzung, einer suboptimalen Nutzung der Plattformen und einer geringeren Kapitalrendite führt.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, muss die Branche umfassende Anstrengungen unternehmen, um die Qualifikationslücke zu schließen, darunter Bildungsprogramme, Schulungsinitiativen und die Entwicklung benutzerfreundlicher Schnittstellen innerhalb von Data-Science-Plattformen, damit ein breiteres Spektrum von Fachleuten ihre Fähigkeiten effektiv nutzen kann.
Probleme bei Integration und Interoperabilität
Integration und Interoperabilität stellen eine erhebliche Herausforderung für den globalen Markt für Data-Science-Plattformen dar. Da Unternehmen eine Vielzahl von Tools und Technologien für verschiedene Aspekte ihrer Betriebsabläufe einsetzen, wird die Gewährleistung einer nahtlosen Integration zwischen Data-Science-Plattformen und vorhandenen Systemen zu einer komplexen Aufgabe. Data-Science-Plattformen müssen mit Datenbanken, Cloud-Diensten, Business-Intelligence-Tools und anderen Unternehmensanwendungen verbunden werden, um eine ganzheitliche Sicht auf Daten und Erkenntnisse zu ermöglichen.
Diese Integration wird häufig durch Unterschiede bei Datenformaten, Protokollen und Kompatibilitätsproblemen behindert. Legacy-Systeme sind möglicherweise nicht für die nahtlose Zusammenarbeit mit modernen Data-Science-Plattformen ausgelegt, was zu Engpässen im Datenfluss führt und die Effektivität von Analyseinitiativen einschränkt. Die Herausforderung wird in Multi-Cloud-Umgebungen noch verschärft, in denen Daten über verschiedene Plattformen und Dienste verteilt sein können.
Interoperabilitätsprobleme wirken sich auch auf die Zusammenarbeit zwischen Teams aus, die an Data-Science-Projekten arbeiten. Da Daten zwischen verschiedenen Tools und Plattformen geteilt und ausgetauscht werden, wird die Gewährleistung von Konsistenz, Genauigkeit und Versionskontrolle zu einer komplexen Aufgabe. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ein zusammenhängendes Datenökosystem zu schaffen, in dem Data-Science-Plattformen nahtlos mit anderen Technologien interagieren können, um den Wert der Daten im gesamten Unternehmen zu maximieren.
Die Herausforderungen der Datensicherheit und des Datenschutzes, des Talentmangels und der Qualifikationslücke sowie der Integrations- und Interoperabilitätsprobleme stellen erhebliche Hürden für den globalen Markt für Data-Science-Plattformen dar. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der technologische Innovationen, regulatorische Rahmenbedingungen, Bildungsinitiativen und Branchenzusammenarbeit umfasst, um das kontinuierliche Wachstum und den Erfolg von Data-Science-Plattformen in einer zunehmend datengesteuerten Welt sicherzustellen.
Wichtige Markttrends
F
Der globale Markt für Data-Science-Plattformen erlebt einen bedeutenden Wandel mit einer ausgeprägten Verschiebung hin zur Integration erklärbarer KI (XAI) und zur Einführung verantwortungsvoller KI-Praktiken. Dieser Trend spiegelt eine wachsende Anerkennung der Bedeutung von Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht in KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen in allen Branchen wider.
Die Betonung verantwortungsvoller KI-Praktiken geht über Transparenz hinaus und umfasst Überlegungen zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen. Data-Science-Plattformen sind zunehmend mit Tools und Algorithmen ausgestattet, die Verzerrungen in KI-Modellen identifizieren und so faire und diskriminierungsfreie Ergebnisse in Entscheidungsprozessen gewährleisten.
Die Zusammenarbeit wird durch XAI-fähige Data-Science-Plattformen erleichtert und fördert die interdisziplinäre Teamarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Fachexperten und Interessengruppen. Diese kollaborative Umgebung fördert den Wissensaustausch, die Validierung von KI-Interpretationen und die kontinuierliche Verbesserung der Modellzuverlässigkeit und -leistung.
Die Einführung von XAI- und Responsible-AI-Praktiken wird die Landschaft des Data-Science-Plattform-Marktes weiter prägen. Es bleiben Herausforderungen bestehen, wie beispielsweise die Bewältigung der Komplexität von XAI-Techniken über verschiedene Datensätze und Anwendungen hinweg sowie die Abwägung von Transparenz und Eigentumsinteressen in wettbewerbsintensiven Branchen.
Segmenteinblicke
Branche
Das BFSI-Segment
Data-Science-Plattformen spielen im BFSI-Sektor eine entscheidende Rolle bei der Betrugserkennung und dem Risikomanagement. Erweiterte Analysen, Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung werden eingesetzt, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, betrügerische Aktivitäten aufzudecken und die allgemeine Risikobelastung zu bewerten. Es gibt eine wachsende Chance für Data-Science-Plattformen, die spezialisierte Tools zur Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung (AML) und Risikoanalyse anbieten. Da Finanzinstitute versuchen, den sich entwickelnden Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein, sind Plattformen, die Echtzeitanalysen und proaktive Risikomanagementfunktionen bieten, sehr gefragt.
Der BFSI-Sektor konzentriert sich zunehmend auf kundenorientierte Strategien und nutzt Data-Science-Plattformen zur Analyse von Kundenverhalten, -präferenzen und -interaktionen. Die Personalisierung von Diensten, gezielte Marketingkampagnen und Kundenbindungsbemühungen basieren auf Erkenntnissen aus der Datenanalyse. Data-Science-Plattformen, die sich durch Kundenanalysen, Segmentierung und personalisiertes Marketing auszeichnen, bieten im BFSI-Segment eine bedeutende Chance. Anbieter, die dem Bedarf nach einer Verbesserung des Kundenerlebnisses durch datengesteuerte Erkenntnisse gerecht werden, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Regionale Einblicke
Nordamerika hat sich im Jahr 2023 als dominierende Region herausgestellt und hält den größten Marktanteil. Der nordamerikanische Markt umfasst eine breite Palette von Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie, Fertigung und Einzelhandel. Jede Branche hat einzigartige Data-Science-Anforderungen, was zu einer Vielzahl von Anwendungsfällen für Data-Science-Plattformen führt. Anbieter von Data-Science-Plattformen können von der vielfältigen Branchenlandschaft profitieren, indem sie branchenspezifische Lösungen und Anpassungsoptionen anbieten. Indem sie auf die besonderen Bedürfnisse von Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technologie eingehen, können Anbieter eine breite Kundenbasis bedienen.
Nordamerikanische Unternehmen stehen bei der Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Big Data-Analyse an vorderster Front. Die Integration dieser Technologien in Data-Science-Plattformen ist ein herausragender Trend in der Region. Anbieter, die Data-Science-Plattformen mit erweiterten KI- und ML-Funktionen anbieten, sind gut aufgestellt, um die Anforderungen nordamerikanischer Unternehmen zu erfüllen. Die Chance liegt in der Bereitstellung von Tools und Frameworks, die die Entwicklung anspruchsvoller Modelle für maschinelles Lernen und Analyseanwendungen erleichtern.
Die Einführung cloudbasierter Data-Science-Plattformen ist in Nordamerika weit verbreitet. Unternehmen nutzen die Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz von Cloud-Lösungen. Darüber hinaus gibt es einen wachsenden Trend zu hybriden Cloud-Bereitstellungen, um Leistungs- und Sicherheitsanforderungen in Einklang zu bringen. Cloud-Anbieter und Anbieter von Data-Science-Plattformen können zusammenarbeiten, um nahtlose Cloud-Lösungen anzubieten, die auf die Anforderungen nordamerikanischer Unternehmen zugeschnitten sind. Durch die Bereitstellung hybrider Bereitstellungsoptionen, die sich in die lokale Infrastruktur integrieren lassen, können Unternehmen die Vorteile sowohl von Cloud- als auch von lokalen Umgebungen nutzen.
Die nordamerikanische Analyse des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen unterstreicht die Dominanz der Region, die Branchendiversifizierung, die Einführung fortschrittlicher Technologien, Cloud-zentrierte Ansätze, den Schwerpunkt auf Datensicherheit und Datenschutz, strategische Kooperationen, Initiativen zur Talententwicklung und Überlegungen zur regulatorischen Landschaft. Anbieter, die ihre Angebote auf diese Trends und Chancen ausrichten, sind gut aufgestellt, um in diesem dynamischen und innovationsgetriebenen Markt erfolgreich zu sein.
Jüngste Entwicklungen
- Im Mai 2024 stellte ZS, ein weltweit führendes Managementberatungs- und Technologieunternehmen, seine neueste Initiative vordie Gründung einer spezialisierten Abteilung für ZS-Plattformen und -Produkte. Diese neue Einheit soll Innovationen beschleunigen und das Wachstum seines Software-as-a-Service (SaaS)-Portfolios fördern.
- Im Juni 2024 stellte Qlik, ein auf Datenanalyse und Integrationstechnologie spezialisierter Entwickler, Qlik Talend Cloud vor, eine neue Datenmanagementplattform, die auf einer Technologie basiert, die aus der Übernahme von Talend durch Qlik im Jahr 2023 stammt. Parallel zu dieser Markteinführung stellte Qlik auch einen neuen KI-Assistenten vor, der unstrukturierte Daten durch generative Fähigkeiten nutzen soll.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- DataRobot, Inc.
- Teradata Corporation
- Explorium Ltd.
- Tecton, Inc.
- Amazon.com, Inc.
- Cloud Software Group, Inc.
- Alteryx, Inc.
- Microsoft Corporation
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