ビジネス インテリジェンス ベンダー市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、タイプ別 (従来型、クラウド、モバイル、ソーシャル)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、機能別 (レポート、データ マイニング、データ分析、OLAP、プロセス、テキスト マイニング、CPM、DSS、複合イベント処理)、組織別 (中小企業、大企業)、地域および競合別、2019 ～ 2029 年予測

市場概要

世界のビジネス インテリジェンス ベンダー市場は、2023 年に 243.6 億米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に CAGR 7.18% で堅調な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

データ主導の意思決定に対する需要の高まり

世界の BI ベンダー市場の主な推進要因は、業界全体でデータ主導の意思決定に対する需要が高まっていることです。組織は、競争上の優位性の獲得、運用効率の向上、イノベーションの促進においてデータが果たす極めて重要な役割を認識しています。 BI ベンダーは、企業が生データを実用的な洞察に変換できるようにするツールとプラットフォームを提供することで、この需要を満たす上で重要な役割を果たします。

組織が市場の動向に対してより機敏で即応性を高めようと努めるにつれて、リアルタイム分析と予測機能の必要性が急増しています。BI ベンダーは、タイムリーで正確な情報でさまざまなレベルの意思決定者を支援するソリューションを提供することで対応しています。データ主導の意思決定へのこの動きは、世界中の BI ベンダー市場の持続的な成長の基本的な触媒として機能します。

セルフサービス BI とユーザー エンパワーメントの重視

セルフサービス ビジネス インテリジェンスの重視は、世界の BI ベンダー市場における重要な推進力を表しています。組織は、非技術系ユーザーがデータに独立してアクセスして分析できるようにすることが増えており、日常的なレポート作成と分析タスクにおける IT 部門への依存を減らしています。 BI ベンダーはこのトレンドの最前線に立っており、セルフサービス BI 機能を促進するユーザーフレンドリーなインターフェイスと直感的なツールを開発しています。

セルフサービス BI の台頭により、ユーザーの権限が強化されるだけでなく、意思決定プロセスも加速します。ビジネス ユーザーは、高度な技術的専門知識がなくても、データを探索して視覚化し、レポートを作成し、洞察を得ることができます。この推進力により、BI ランドスケープが再形成され、組織内のさまざまな部門で分析がよりアクセスしやすくなり、より広範囲で BI ソリューションの採用が促進されます。

人工知能と機械学習の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 機能の統合は、グローバル BI ベンダー市場における変革の推進力です。組織は、パターンを発見し、傾向を予測し、意思決定プロセスを自動化するために、高度な分析を活用することが増えています。 BI ベンダーは、AI と ML の機能を自社のプラットフォームに直接組み込むことで対応し、BI ソリューションの洗練度と予測機能を強化しています。

AI 主導の BI により、組織はデータからより深い洞察を得て、反復的なタスクを自動化し、機会とリスクを積極的に特定できます。この推進力は、BI ツールの分析機能を強化するだけでなく、拡張分析の進化を形作り、システムが人間の意思決定プロセスを支援および強化できるようにします。AI と ML の統合は、BI ベンダー市場における継続的なイノベーションの推進力となると位置付けられています。

クラウドベースの BI ソリューションの重要性の高まり

クラウドベースのビジネス インテリジェンス ソリューションの重要性の高まりは、世界の BI ベンダー市場を再形成する重要な推進力です。組織は、クラウド コンピューティングが提供するスケーラビリティ、柔軟性、およびコスト効率を活用するために、クラウドベースの BI プラットフォームを採用するケースが増えています。 BI ベンダーは、現代の企業の進化する要件に応えるクラウドネイティブ ソリューションを開発することで対応しています。

クラウドベースの BI ソリューションにより、組織はどこからでも分析ツールや分析情報にアクセスでき、コラボレーションやリモート ワークが容易になります。クラウド インフラストラクチャの拡張性により、企業は変化するデータ量やユーザーの要求にシームレスに適応できます。この推進力は、組織がクラウド テクノロジーを活用して俊敏性を高め、インフラストラクチャの複雑さを軽減しようとする、デジタル変革の幅広いトレンドと一致しています。

データ ガバナンスとコンプライアンスに重点を置く

データ ガバナンスとコンプライアンスに重点を置くことは、グローバル BI ベンダー市場における重要な推進力です。組織が膨大な量の機密情報を蓄積するにつれて、データの整合性、セキュリティ、規制要件への準拠を確保することが最も重要になります。 BI ベンダーは、堅牢なデータ ガバナンス機能を自社のプラットフォームに組み込むことで対応し、データ品質基準を確立して実施するためのツールを組織に提供しています。

データ ガバナンスには、データ リネージの追跡、アクセス制御、暗号化などの側面が含まれており、機密情報が責任を持って取り扱われ、GDPR などの規制に準拠していることを保証します。この推進力は、特にデータ プライバシーの懸念が世界的に高まり続けている中で、BI ソリューションへの信頼を構築し維持するために不可欠です。

主要な市場の課題

データ統合の複雑さ

世界の BI ベンダー市場における大きな課題の 1 つは、データ統合の複雑さです。組織がさまざまなソースから膨大な量のデータを蓄積するにつれて、BI ベンダーはさまざまなシステムからのデータを統合して調和させるという課題に対処する必要があります。この複雑さは、さまざまなプラットフォームやデータベース間でデータ形式、構造、セマンティクスが異なることから生じます。

効果的なデータ統合は、正確で有意義な洞察を提供するために不可欠です。BI ベンダーは、データ統合のプロセスを合理化し、組織がデータの統一された一貫したビューを活用できるようにするソリューションを提供する必要があります。課題は、統合プロセスを簡素化し、必要な時間と労力を削減し、現代の企業の多様なデータ環境に対応するツールと方法論を開発することにあります。

データの品質と正確性の確保

データの品質と正確性の維持は、BI ベンダーにとって依然として課題です。不正確または不完全なデータは、分析に欠陥をもたらし、結果として誤ったビジネス上の決定につながる可能性があります。データ量が増加するにつれて、情報の品質を確保することがますます複雑になり、効果的なデータ クレンジング、検証、およびエンリッチメント メカニズムが必要になります。

BI ベンダーは、データ プロファイリング、クレンジング、検証のツールなど、データ品質の課題に対処するテクノロジに投資する必要があります。さらに、データのライフサイクル全体にわたってデータの整合性を維持するには、明確なデータ ガバナンス ポリシーとプラクティスを確立することが不可欠です。課題は、データ品質の問題に対処するだけでなく、組織がデータの正確性を積極的に管理および監視できるようにする包括的なソリューションを開発することです。

ビッグ データとスケーラビリティの処理

ビッグ データの出現により、BI ベンダーには、主にスケーラビリティとパフォーマンスに関連する一連の新しい課題が生じています。組織は高速で生成される膨大な量のデータを扱っており、この情報を効率的に処理および分析できる BI ソリューションが必要です。従来の BI システムでは、ビッグ データの課題に直面して、拡張してタイムリーな洞察を提供することに苦労する可能性があります。

BI ベンダーは、ビッグ データのスケーラブルな処理と分析をサポートするテクノロジに投資する必要があります。分散コンピューティングや並列処理などのクラウドベースのソリューションとテクノロジは、スケーラビリティの課題に対処するための重要な要素です。しかし、課題は、ますます大規模で複雑化するデータセットを扱う組織の進化する要件に適応しながら、パフォーマンスとコスト効率の適切なバランスをとることにあります。

進化するセキュリティとコンプライアンスの標準への適応

世界の BI ベンダー市場は、進化するセキュリティとコンプライアンスの標準に適応するという課題に直面しています。データ プライバシーの懸念が高まるにつれて、一般データ保護規則 (GDPR) などの規制フレームワークでは、機密情報の取り扱いと保護に厳しい要件が課せられます。BI ベンダーは、これらの標準に合わせてプラットフォームを継続的に更新し、ソリューションを使用する組織が準拠し続けるようにする必要があります。

セキュリティの課題には、送信、保存、アクセス中のデータ保護が含まれます。BI ベンダーは、機密情報を保護するために、強力な暗号化、アクセス制御、監査証跡を実装する必要があります。課題は、規制の変更に遅れずについていき、新しいコンプライアンス要件に対応するためにソリューションを積極的に更新することにも及びます。堅牢なセキュリティ機能の提供とユーザー フレンドリなエクスペリエンスの維持のバランスを取ることは、BI ベンダーにとって複雑な課題です。

ユーザーの採用とトレーニング

ユーザーの採用とトレーニングは、世界の BI ベンダー市場における永続的な課題です。BI ツールは高度化していますが、組織は変更に対する抵抗に直面し、非技術スタッフを含むエンド ユーザーが BI ソリューションの機能を十分に活用できるようにすることが困難になることがよくあります。トレーニング プログラムが不十分で、ユーザー フレンドリなインターフェイスがない場合は、採用が妨げられ、BI 実装の全体的な有効性が制限される可能性があります。

BI ベンダーは、多様なユーザー ベースに対応する直感的なインターフェイス、包括的なトレーニング プログラム、ユーザー フレンドリな機能の開発を優先する必要があります。さらに、ユーザー トレーニングと変更管理イニシアチブへの投資の価値について組織に認識させることも課題です。ユーザー採用の課題に対処することは、BI ソリューションへの投資収益率を最大化し、組織がデータから有意義な洞察を引き出すために不可欠です。

主要な市場動向

組み込み分析の台頭

組み込み分析は、世界の BI ベンダー市場を再形成する重要なトレンドです。組織は現在、既存のビジネス アプリケーションとワークフローに分析をシームレスに直接統合することを求めています。スタンドアロンの BI プラットフォームを使用する代わりに、組み込み分析を使用すると、ユーザーは日常的に使用するアプリケーション内で洞察にアクセスできるため、ユーザーの採用と意思決定が向上します。ビジネス インテリジェンス ベンダーは、サードパーティ アプリケーションへの分析の埋め込みを容易にするソリューションを提供することで適応し、エンドユーザーにとってより一貫性のある合理化されたエクスペリエンスを生み出しています。

組み込み分析の利点には、リアルタイムの意思決定の改善、アプリケーション間の切り替えにかかる時間の短縮、より直感的なユーザー エクスペリエンスなどがあります。組織がデータ主導の文化を目指す中、BI 機能を日常の運用プロセスと連携させる重要なトレンドとして、組み込み分析が浮上しています。

高度な分析と機械学習の統合

高度な分析と機械学習機能の統合は、グローバル BI ベンダー市場におけるもう 1 つの顕著なトレンドです。企業は、従来のレポートやダッシュボードを超えて、予測分析や処方分析を活用することを求めています。BI ベンダーは、機械学習アルゴリズムと高度な分析ツールをプラットフォームに直接組み込むことで対応し、ユーザーがパターンを発見し、予測を行い、データからより深い洞察を得られるよう支援しています。

機械学習を使用すると、従来の BI アプローチでは気付かれない傾向、異常、相関関係を発見する能力が向上します。組織がデータからより多くの価値を引き出し、より積極的かつ将来を見据えた意思決定のアプローチに移行しようとしているため、この傾向は特に重要です。

データ ガバナンスとセキュリティに重点を置く

データの量と複雑さが増すにつれて、組織は BI ベンダー市場におけるデータ ガバナンスとセキュリティに重点を置くようになっています。企業が膨大な量の機密情報を蓄積するにつれて、データの整合性、品質、セキュリティを確保することが最も重要になります。BI ベンダーは、堅牢なデータ ガバナンス機能をプラットフォームに組み込むことで対応し、組織がコンプライアンスを維持し、データ品質基準を確立し、機密情報を保護できるようにしています。

データ ガバナンスの強化の傾向は、規制要件とデータ プライバシーの問題に対する意識の高まりと一致しています。 BI ベンダーは、データ リネージの追跡、アクセス制御、暗号化などの機能に投資して、データ資産を保護するという企業の進化するニーズに対応しています。

クラウドベースの BI ソリューションへの移行

組織が従来のオンプレミス展開よりもスケーラブルで柔軟性が高く、コスト効率の高い代替手段を求めているため、クラウドベースのビジネス インテリジェンス ソリューションの採用は勢いを増し続けています。クラウドベースの BI により、企業はどこからでも分析ツールや分析情報にアクセスでき、コラボレーションと俊敏性が促進されます。BI ベンダーは、現代の企業のスケーラビリティとリソース効率の要求に応えるクラウドネイティブ ソリューションを提供することで対応しています。

クラウドベースの BI ソリューションへの移行は、デジタル トランスフォーメーションのより広範なトレンドとも一致しており、組織は大規模なインフラストラクチャ投資を必要とせずに分析機能を迅速に展開および拡張できます。企業が BI 戦略において俊敏性、コスト効率、リモート アクセスを優先するにつれて、この傾向は続くと予想されます。

市民データ サイエンティスト向けの拡張アナリティクス

機械学習と AI を活用してデータの準備、洞察の発見、共有を自動化する拡張アナリティクスは、世界の BI ベンダー市場でゲームチェンジャーとして台頭しています。この傾向は、市民データ サイエンティスト (技術的専門知識が限られているビジネス ユーザー) が広範な IT サポートなしでデータを探索して洞察を導き出すことを可能にする点で特に重要です。BI ベンダーは、拡張アナリティクス機能を統合してデータの発見と解釈をよりアクセスしやすくし、より幅広いユーザーが複雑なデータセットから有意義な洞察を導き出せるようにしています。

拡張アナリティクスの台頭は、データの民主化と、組織全体でデータ主導の文化を育むことの重要性の高まりと一致しています。BI ベンダーがプラットフォームの使いやすさと自動化を強化し続けるにつれて、拡張分析は標準機能になり、ビジネス ユーザーと高度なデータ分析の間のギャップを埋める態勢が整っています。

セグメント別インサイト

タイプ別インサイト

クラウド セグメント

クラウドベースの BI によって促進されるアクセシビリティとコラボレーションは、その優位性に貢献しています。クラウドにデータが保存されているため、ユーザーはどこからでも分析ツールとインサイトにアクセスでき、リモート ワークを促進し、地理的に分散したチーム間のコラボレーションを促進します。このアクセシビリティは、組織が柔軟な作業環境とリアルタイムの意思決定を優先するデジタル変革の世界的なトレンドと一致しています。

クラウドベースの BI ソリューションのコスト効率は、その優位性において重要な役割を果たしています。従来のオンプレミス展開では、多くの場合、ハードウェア、ソフトウェア、およびメンテナンスに多額の先行投資が必要になります。対照的に、クラウドベースの BI はサブスクリプション ベースのモデルで動作するため、資本支出が削減され、組織は消費したリソースに対して支払うことができます。このコスト効率の良さにより、高度な BI 機能へのアクセスが民主化され、あらゆる規模の企業がより利用しやすくなります。

クラウドベースの BI は、迅速な導入と価値実現までの時間の課題に対処します。従来の BI 実装は時間がかかり、リソースを大量に消費するため、インフラストラクチャのセットアップと構成にかなりのリードタイムが必要になります。一方、クラウドベースのソリューションは迅速な導入が可能で、組織は BI ツールを迅速に実装して価値を引き出し始めることができます。この俊敏性は、タイムリーな洞察が大きな違いを生む可能性がある、ペースの速いビジネス環境で特に役立ちます。

地域別の洞察

北米の成熟したビジネス環境は、BI ベンダー市場での優位性に貢献しています。この地域の多くの企業は、データ主導の意思決定の戦略的重要性を認識しており、BI ソリューションの採用率が高くなっています。ビジネス文化では、分析を活用して競争上の優位性を獲得することが重視されており、この考え方により、さまざまな業界で BI ツールが広く受け入れられ、実装されるようになりました。

北米は、テクノロジー分野におけるイノベーションと競争を奨励する規制環境の恩恵を受けています。知的財産の保護を優先し、健全な競争を促進し、ビジネスの成長を促進する規制の枠組みは、BI ベンダーの成功に貢献します。規制サポートにより、安定した好ましい市場環境が確保され、北米の BI ベンダーは過度の規制上の障害に直面することなく、最先端のソリューションの開発に集中することができます。

この地域の大規模で多様な消費者基盤と高度なテクノロジー採用は、BI ベンダーがソリューションを展示および実装するための肥沃な土壌を提供します。企業が競争の激しい環境で先頭に立つために努力するにつれて、洗練された BI ツールの需要が高まり、北米はこの需要に迅速に対応してきました。

最近の開発

2024 年には、

主要な市場プレーヤー

• Microsoft Corporation 
• SAP SE 
• Oracle Corporation 
• Salesforce, Inc.
• SAS Institute Inc.
• QlikTech International AB
• MicroStrategy Incorporated
• Cloud Software Group, Inc.
• Domo, Inc. 
• Sisense Ltd.