Globale Marktgröße für Data Science-Plattformen nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Unternehmenstyp (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen und Buchhaltung, Logistik), nach Endbenutzerbranche (BFSI, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Einzelhandel), nach geografischem Umfang und Prognose

Globale Marktgröße und Prognose für Data-Science-Plattformen

Die globale Marktgröße für Data-Science-Plattformen wurde im Jahr 2024 auf 101,34 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2031einen Wert von 739,07 Milliarden US-Dollarerreichen und von 2024 bis 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 31,10 % wachsen.

• Eine Data-Science-Plattform ist eine integrierte Plattform, die Datenwissenschaftlern Tools, Frameworks und Infrastruktur bietet, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren sowie Machine-Learning-Modelle effizient und kollaborativ zu entwerfen, bereitzustellen und zu warten.
• Data-Science-Systeme vereinfachen die Datenanalyse, indem sie eine schnelle Datenintegration, Visualisierung und prädiktive Modellierung ermöglichen. Durch die Nutzung fortschrittlicher Analyse- und maschineller Lernansätze ermöglichen sie kollaborative Prozesse, verbessern die Entscheidungsfindung und erhöhen die Effizienz branchenübergreifend.
• Data-Science-Plattformen werden Innovationen in den Bereichen Predictive Analytics, KI-Integration und Big Data-Management fördern und so die Entscheidungsfindung, Betriebseffizienz und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse in Sektoren wie Gesundheitswesen, Bankwesen, Einzelhandel und Fertigung verbessern.

Globale Marktdynamik für Data-Science-Plattformen

Zu den wichtigsten Marktdynamiken, die den globalen Markt für Data-Science-Plattformen prägen, gehören

Wichtige Markttreiber

• Integration von KI und maschinellem Lernen Mit der zunehmenden Verbreitung von KI- und maschinellen Lerntechnologien steigt die Nachfrage nach Data-Science-Plattformen. Das United States Bureau of Labour Statistics prognostiziert einen Anstieg der Stellen für Datenwissenschaftler um 36 % zwischen 2021 und 2031, was den wachsenden Bedarf an fortschrittlichen Plattformen zur Entwicklung und Skalierung intelligenter Anwendungen unterstreicht.
• Nachfrage nach Business Intelligence und Analytics Da Unternehmen sich immer mehr auf datengesteuerte Entscheidungsfindung verlassen, besteht ein größerer Bedarf an fortschrittlichen Analytics- und Business Intelligence-Funktionen. Datenwissenschaftsplattformen bieten wichtige Tools für diese Rollen, was zu Marktwachstum führt, wie eine prognostizierte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 27,6 % von 2022 bis 2027 zeigt.
• Einführung cloudbasierter Lösungen Der Wechsel zum Cloud Computing bietet skalierbare, kostengünstige Optionen für Datenwissenschaftsplattformen. Das US-GAO schätzt, dass die Ausgaben des Bundes für Cloud-Dienste zwischen 2021 und 2022 um 25 % steigen werden, mit potenziellen jährlichen Einsparungen von bis zu 20,5 Milliarden US-Dollar, was den breiteren Trend und Markttreiber widerspiegelt.

Wichtigste Herausforderungen

• Datenschutz und -sicherheit Die Aufrechterhaltung der Sicherheit sensibler Daten bei gleichzeitiger Einhaltung weltweiter Datenschutzstandards bleibt ein wichtiges Anliegen. Verstöße können zu schweren Geldstrafen und einem Verlust des Verbrauchervertrauens führen.
• Qualifikationslücke Ein Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Experten mit Kenntnissen in Datenwissenschaftstechnologien schränkt die Fähigkeit der Unternehmen ein, diese Plattformen voll auszunutzen.
• Integrationsprobleme Die Integration von Datenwissenschaftsplattformen in die aktuelle IT-Infrastruktur und Altsysteme kann schwierig und teuer sein, was die Installation verzögert und die Gesamteffektivität einschränkt.
• Hohe Kosten Die anfänglichen Investitionen und laufenden Wartungskosten von Datenwissenschaftsplattformen können für kleine und mittlere Unternehmen unerschwinglich hoch sein, was ihre Einführung einschränkt.

Wichtige Trends

• Integration von KI und maschinellem Lernen Es gibt eine wachsende Nachfrage nach KI- und maschinellen Lernfunktionen in Datenwissenschaftsplattformen, um prädiktive Analysen zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und tiefere Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen.
• Cloud-Einführung Es gibt einen wachsenden Trend zu Cloud-basierten Datenwissenschaftsplattformen für Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz sowie Remote- Zugriff und Zusammenarbeit.
• Datendemokratisierung Bei der Datendemokratisierung geht es darum, Data-Science-Tools durch benutzerfreundliche Schnittstellen und automatisierte Funktionen für Nicht-Experten zugänglicher zu machen, sodass ein breiterer Benutzerkreis von datengesteuerten Erkenntnissen profitieren kann.
• Datensicherheit und Datenschutz Strenge Vorschriften haben den Fokus auf die Einhaltung von Datensicherheit und Datenschutz gelenkt, was zur Aufnahme umfassender Sicherheitsfunktionen und Governance-Frameworks in Data-Science-Plattformen geführt hat.

Regionale Analyse des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für Data-Science-Plattformen

Nordamerika

• Laut Marktforschung wird Nordamerika voraussichtlich den globalen Markt für Data-Science-Plattformen dominieren.
• Es wird prognostiziert, dass Nordamerika den weltweiten Markt für Data-Science-Plattformen aufgrund seiner vorhandenen technologischen Infrastruktur, seines hohen Innovationsgrades und seiner großen Investitionen in Datenanalyse und künstliche Intelligenz dominieren wird.
• Die bedeutende Präsenz großer Technologieunternehmen in der Region, umfangreiche F&E-Anstrengungen und hohe Unternehmensakzeptanzraten tragen allesamt zu seiner Führungsposition bei. Darüber hinaus verfügt Nordamerika über kompetente Arbeitskräfte und ausgeprägte Datenmanagementfähigkeiten, was es zu einem Zentrum für Entwicklungen im Bereich der Datenwissenschaft macht.
• Diese Überlegenheit wird durch ein günstiges regulatorisches Umfeld und erhebliche Finanzierungen für Technologie-Start-ups und datengesteuerte Projekte weiter gestärkt.

Asien-Pazifik

• Laut Marktforschung ist der Asien-Pazifik-Raum die am schnellsten wachsende Region auf dem globalen Markt für Datenwissenschaftsplattformen.
• Der Asien-Pazifik-Raum ist aufgrund der schnellen digitalen Transformation und zunehmender Technologieinvestitionen der am schnellsten wachsende Markt für Datenwissenschaftsplattformen weltweit. Länder wie China, Indien und Japan verzeichnen enorme Fortschritte in der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz, die durch florierende digitale Start-ups und eine wachsende Nutzung in der Industrie vorangetrieben werden.
• Die zunehmende Datenproduktion der Region, kombiniert mit einer steigenden Nachfrage nach fortschrittlicher Analytik zur Unterstützung verschiedener Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel, treibt die Marktexpansion voran.
• Darüber hinaus steigern günstige Regierungspolitiken und Infrastrukturverbesserungen die Attraktivität der Region, beschleunigen die Einführung von Data-Science-Plattformen und treiben das allgemeine Marktwachstum voran.

Globaler Markt für Data-Science-PlattformenSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für Data-Science-Plattformen ist nach Bereitstellung, Branche, Unternehmen, Anwendung und Geografie segmentiert.

Globaler Markt für Data-Science-Plattformen nach Bereitstellung

• Cloud
• Vor Ort

Basierend auf der Bereitstellung ist der globale Markt für Data-Science-Plattformen in Cloud und Vor Ort unterteilt. Die Cloud-Bereitstellung dominiert den globalen Markt für Data-Science-Plattformen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und niedrigen Kosten. Cloud-Lösungen werden von Unternehmen statischen und teuren Vor-Ort-Optionen vorgezogen, da sie einfach zu integrieren sind, über Fernzugriff erreichbar sind und große Datenmengen schnell verwalten können.

Globaler Markt für Data-Science-Plattformen nach Unternehmenstyp

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Basierend auf dem Unternehmenstyp wird der globale Markt für Data-Science-Plattformen in Großunternehmen und kleine und mittlere Unternehmen unterteilt. Große Unternehmen dominieren den weltweiten Markt für Data-Science-Plattformen aufgrund ihrer hohen Investitionen in moderne Technologien, riesige Datenressourcen und eine etablierte Infrastruktur. Ihre Fähigkeit, Data Science für strategische Entscheidungen und Innovationen zu nutzen, treibt ihre Marktführerschaft voran, während kleine und mittlere Unternehmen zwar expandieren, aber bei der Einführung zurückfallen.

Globaler Markt für Data-Science-Plattformen nach Anwendung

• Kundensupport
• Geschäftsbetrieb
• Marketing
• Finanzen und Buchhaltung
• Logistik

Basierend auf der Anwendung ist der globale Markt für Data-Science-Plattformen in Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen & Buchhaltung und Logistik unterteilt. Marketing ist derzeit führend auf dem globalen Markt für Data-Science-Plattformen aufgrund seiner weit verbreiteten Verwendung von Analysen für Verbrauchereinblicke, gezielte Kampagnen und Leistungsbewertung. Unternehmen verwenden Data Science, um Marketingtaktiken zu optimieren, die Kundenbindung zu erhöhen und das Umsatzwachstum voranzutreiben, was es zum beliebtesten Anwendungsfeld macht.

Globaler Markt für Data-Science-Plattformen nach Endbenutzerbranche

• Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
• IT & Telekommunikation
• Gesundheitswesen
• Einzelhandel
• Fertigung
• Transport

Basierend auf der Endbenutzerbranche ist der globale Markt für Data-Science-Plattformen in Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen & Buchhaltung, Logistik unterteilt. Der globale Markt für Data-Science-Plattformen wird vom BFSI-Sektor (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen) dominiert, der Analysen in großem Umfang für Risikomanagement, Betrugserkennung und Verbrauchereinblicke nutzt. Finanzinstitute investieren erheblich in Data Science, um Entscheidungsfindung und Betriebseffizienz zu verbessern, was die Marktführerschaft des Sektors vorantreibt.

Globaler Markt für Data-Science-Plattformen nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Basierend auf der Geografie ist der globale Markt für Data-Science-Plattformen in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Nordamerika ist aufgrund seiner fortschrittlichen Technologieinfrastruktur und der weit verbreiteten Nutzung in Unternehmen führend auf dem weltweiten Markt für Data-Science-Plattformen. Der asiatisch-pazifische Raum hingegen ist aufgrund der schnellen digitalen Transformation, zunehmender Technologieinvestitionen und des wachsenden Bedarfs an Datenanalyse in Ländern wie China und Indien die am schnellsten wachsende Region.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht zum globalen Markt für Data-Science-Plattformen bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind IBM, SAS Institute, Dataiku, TIBCO Software, Databricks, The Mathworks, Alteryx, DataRobot, Microsoft, Oracle, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, RapidMiner, KNIME, H2O.ai, Domino Data Lab, Skytree, Teradata, Cloudera, Snowflake, Databand, Explorium, Noogata, Tecton, Spell Designs, Arrikto.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Jüngste Entwicklungen auf dem globalen Markt für Data-Science-Plattformen

• Im Januar 2024 brachte das Softwareunternehmen Databricks eine Business-Intelligence-Plattform für Telekommunikationsanbieter und Netzwerkdienstleister (NSPs) auf den Markt. Diese Plattform bietet Telekommunikationsunternehmen und NSPs ein umfassendes Bild ihrer Netzwerke, Abläufe und Kundeninteraktionen, während Datenschutz und Sicherheit vertraulichen geistigen Eigentums gewahrt bleiben.
• Im Oktober 2023 stellte die GoodData Corporation eine neue Plattform für Workflows in den Bereichen maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Business Intelligence (BL) vor. Diese Plattform bietet generative KI-Funktionen, darunter einen virtuellen Assistenten, der Zusammenfassungen bereitstellt und Benutzern hilft, die Datenexploration und Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
• Im Januar 2023 brachte Science Applications International Corp. die Data-Science-Plattform „Tenjin“ auf den Markt. Es handelt sich um eine Low-Code- bis Full-Code-Entwicklung und -Orchestrierung für KI und maschinelles Lernen.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Geografische Analyse, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen. Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst. Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure. Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf die jüngsten Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten). Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

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