セルフサービス分析市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、展開別 (オンプレミス、クラウド)、アプリケーション別 (販売とマーケティング、顧客コミットメントと分析、脅迫とセキュリティ、管理、リスクとコンプライアンス管理、予測リソースサポート、アクティビティ管理、在庫ネットワーク管理と買収)、業界別 (BFSI、小売およびオンラインビジネス、通信および IT、政府およびセキュリティ、医療、製造メディアおよび娯楽、輸送および調整、エネルギーおよび公共事業)、地域別、競合別、2018～2028 年

市場概要

世界のセルフサービス分析市場は、2022年に45億米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に17.4%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。今日の競争の激しい環境では、組織がデータ主導の意思決定の重要性を認識しているため、世界のセルフサービス分析市場は著しい成長を遂げています。セルフサービス分析ソリューションは、ビジネスユーザーにツールと機能を提供し、データに独立してアクセス、分析、視覚化できるようにすることで、IT部門への依存を減らし、洞察を加速します。この傾向は、ビッグデータを含むデータの指数関数的な増加と、タイムリーで機敏な意思決定プロセスの必要性によって促進されています。さらに、データ分析の民主化により、組織内でデータリテラシーの文化が促進され、さまざまなバックグラウンドを持つ従業員がデータの力を活用して、運用効率、戦略計画、顧客エンゲージメントを改善できます。 Tableau、Qlik、Power BI などのセルフサービス分析市場の主要プレーヤーは、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、高度なデータ視覚化、統合機能を提供するために、継続的に革新を続けています。さらに、クラウドベースの導入オプションが普及し、組織はセルフサービス分析イニシアチブをコスト効率よく拡張できるようになりました。さまざまな分野の企業が競争力と関連性を維持しようと努める中、グローバルセルフサービス分析市場は持続的な成長を遂げ、データを戦略的資産として活用し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。

主要な市場推進要因

高度なデータ分析

グローバルセルフサービス分析市場の急速な成長は、主に世界中の組織が高度なデータ分析手法を広く採用していることに起因しています。セルフサービス分析ソリューションは変革の原動力として登場し、組織が IT チームやデータサイエンスチームに依存せずにデータの山を掘り下げて貴重な洞察を引き出す力を与えています。これらのソリューションには、直感的なインターフェイスとユーザーフレンドリーなツールが装備されており、ビジネス ユーザーはシームレスにデータを操作し、わかりやすい視覚化を作成し、洞察に満ちたレポートを生成できます。データ分析におけるこの新たな自律性は、より情報に基づいた意思決定を促進するだけでなく、さまざまな業界にわたって運用効率を強化します。この成長の中心にあるのは、データ分析の民主化に向けた根本的な変化です。セルフサービス分析ソリューションにより、企業は従来のデータ サイロを解体し、さまざまな部門やバックグラウンドの従業員がデータを直接操作できるようにしています。その結果、組織内にデータ リテラシーの文化が生まれ、個人がデータを活用してプロセス、戦略計画、顧客エンゲージメントを改善できます。これらのソリューションは、生データと実用的な洞察の間のギャップを埋め、問題解決への動的で機敏なアプローチを促進するため、不可欠な資産となっています。

さらに、現代のセルフサービス分析環境は、予測分析、機械学習、自然言語処理などの高度な分析機能を含むように進化しています。この拡張により、データ主導の洞察の価値と影響が大幅に高まります。組織は、予測モデリングを使用して将来の傾向を予測し、機械学習アルゴリズムを使用して隠れたパターンを発見し、自然言語処理を活用してソーシャル メディアや顧客フィードバックなどの非構造化データ ソースから貴重な情報を抽出できるようになりました。

俊敏性と権限付与の向上

セルフサービス分析市場を前進させる重要な原動力は、組織内での俊敏性と権限付与の向上を熱心に追求することです。従来の分析手順では、通常、データの要求、分析プロセス、レポート生成の長いシーケンスが必要であり、意思決定の迅速性が大幅に妨げられる可能性があります。セルフサービス分析ソリューションは、ビジネス ユーザーにリアルタイムでデータにアクセスして精査する機能を提供し、十分な情報に基づいた意思決定を即座に行う能力を与えることで、この問題に対する強力な解決策として機能します。IT チームへの依存度が減り、ビジネス ユーザーがデータに直接関与できるようになることで、組織のダイナミクスに変革がもたらされます。その結果、企業は市場の動向の盛衰に素早く適応し、新たな機会を素早く捉え、新たな機敏性で障害に巧みに取り組むための態勢を整えることができます。本質的に、セルフサービス分析ソリューションは、組織の対応力を高める触媒として機能します。IT チームからデータを収集し、分析結果を待つという従来のプロセスは、意思決定パイプラインのボトルネックになることがよくあります。セルフサービス分析は、ビジネス ユーザーにデータに自律的にアクセス、調査、分析するための使いやすいツールとインターフェイスを提供することで、このボトルネックを回避します。これにより、意思決定プロセスが加速されるだけでなく、組織内でプロアクティブなデータ主導の洞察の文化が育まれます。

さらに、セルフサービス分析のリアルタイム性により、組織は市場環境の変化を迅速に検出して対応する能力を身に付けることができます。これにより、組織は新たなトレンドを特定し、突然の機会を活用し、潜在的な脅威に迅速に対処することができます。セルフサービス分析は、データの力を最も必要とする人々の手に直接渡すことで、組織の適応性と意思決定能力を高め、市場におけるより機敏で競争力のある立場を促進します。

ユーザー エクスペリエンスの向上

セルフサービス分析市場の成長は、ユーザー エクスペリエンスへの重点によって大きく推進されています。最新のセルフサービス分析プラットフォームは、使いやすさとアクセシビリティを重視し、直感的なインターフェイス、ドラッグ アンド ドロップ機能、インタラクティブな視覚化を提供しています。これらのユーザー フレンドリーな機能は、技術的な背景やデータ分析の広範なトレーニングを受けていないビジネス ユーザーに対応するように設計されています。シームレスで直感的なユーザー エクスペリエンスを提供することで、セルフサービス分析プラットフォームは、ユーザーが複雑なデータ セットを簡単にナビゲートして洞察を引き出すことを可能にします。セルフサービス分析のユーザー エクスペリエンスを向上させる重要な側面の 1 つは、ガイド付きワークフローとチュートリアルを含めることです。これらのリソースは、ユーザーが従うべきステップバイステップの手順とベストプラクティスを提供し、広範なトレーニングや専門知識を必要とせずに、高度な分析手法を習得して活用できるようにします。セルフサービス分析ソリューションは、分析プロセス全体にわたってガイダンスとサポートを提供することで、ユーザーが直面する可能性のある障壁や不確実性を克服できるようにし、自信と生産性をさらに高めます。

セルフサービス分析でユーザーエクスペリエンスを重視することは、ユーザーの採用を増やすだけでなく、全体的な生産性と満足度にもプラスの影響を与えます。直感的なインターフェイスとインタラクティブな視覚化により、ビジネスユーザーはデータをすばやく探索して分析し、情報に基づいた意思決定を促進する貴重な洞察を発見できます。ITチームやデータサイエンスチームに頼らずに独立してデータにアクセスして分析できるため、ユーザーは分析プロセスでより自立して俊敏に行動できます。

さらに、セルフサービス分析プラットフォームの強化されたユーザーエクスペリエンスは、ユーザーの間に所有権と関与の感覚を育みます。セルフサービス分析ソリューションは、データを自分で探索して洞察を引き出すためのツールと機能をユーザーに提供することで、ユーザーが分析プロセスに積極的に参加できるようにします。この取り組みにより、データとその意味をより深く理解できるようになり、ユーザーはより情報に基づいた影響力のある意思決定を行うことができます。

データ ガバナンスとセキュリティ

データ ガバナンスとセキュリティを優先するセルフサービス分析ソリューションの採用は、これらの側面に関する懸念の高まりによって推進されています。組織は、データが安全かつ準拠した方法でアクセス、分析、共有されるようにする必要性を認識しています。これらの懸念に対処するために、セルフサービス分析プラットフォームには、データの整合性と規制への準拠を優先する堅牢なデータ ガバナンス機能が組み込まれています。これらの機能には、承認された個人のみが特定のデータと機能にアクセスできるようにするロールベースのアクセス制御が含まれます。さらに、データ リネージ トラッキングにより、組織はデータの起源と変換を追跡できるため、分析プロセスの透明性と説明責任が確保されます。データ品質管理機能は、分析に使用されるデータの正確性と信頼性を維持するのに役立ちます。

データ セキュリティの分野では、セルフサービス分析ソリューションは AI を活用した機能を活用して潜在的なリスクを特定し、軽減します。異常検出アルゴリズムは、データの使用パターンを継続的に監視し、セキュリティ侵害の兆候となる可能性のある異常なアクティビティや疑わしいアクティビティを特定します。データ損失防止メカニズムは、不正なデータ漏洩や盗難を防ぐために実装されています。これらのセキュリティ対策により、組織はデータが外部の脅威や不正アクセスから保護されているという確信を得ることができます。

これらのソリューションは、セルフサービス機能とデータ ガバナンス制御のバランスをとることで、組織がデータのセキュリティとコンプライアンスを維持しながらセルフサービス分析のパワーを活用できるようにします。ユーザーは独立してデータにアクセスして分析できるため、洞察を引き出し、データに基づく意思決定を行うことができます。同時に、プラットフォームは、データが規制要件と社内ポリシーに従って処理されることを保証します。これにより、データ侵害やコンプライアンス違反のリスクが軽減されるだけでなく、顧客、パートナー、規制機関などの関係者の間で信頼が生まれます。

コスト効率とスケーラビリティ

セルフサービス分析市場の成長は、コスト効率とスケーラビリティという 2 つの柱によって推進されていることは間違いありません。従来の分析プロセスでは、IT インフラストラクチャ、専門ソフトウェア、高度なスキルを持つ人材への多額の投資が必要になることがよくありますが、セルフサービス分析ソリューションはパラダイムシフトをもたらします。これらのソリューションは、広範な IT の関与の必要性を効果的に排除し、外部リソースへの依存を大幅に削減します。この変革的なアプローチは、目に見えるコスト削減につながるだけでなく、組織に、これまでにない容易さで、追加の財務負担を負うことなく、分析機能を拡張する優れた能力を与えます。

このコスト効率とスケーラビリティの中心にあるのは、分析環境の根本的な再構築です。従来の分析では、通常、専用のハードウェアとソフトウェアの調達、データ専門家の雇用と維持など、多額の支出が必要です。これらの支出は急速に増大し、データ分析の力を活用しようとする組織にとっての障害となる可能性があります。対照的に、セルフサービス分析ソリューションは、データ アクセスと分析を民主化し、部門間のビジネス ユーザーが直感的なインターフェイスとツールを使用してデータを自律的に操作できるようにします。これにより、コストのかかる IT リソースへの依存が軽減されるだけでなく、組織全体でデータに基づく意思決定の文化が促進され、分析イニシアチブへの投資収益が最大化されます。

さらに、多くのセルフサービス分析プラットフォームに固有のクラウドベースのアーキテクチャにより、スケーラビリティとコスト効率がさらに高まります。クラウドを活用することで、組織は柔軟なコンピューティング リソースを活用できるようになり、変化するニーズに応じて分析業務を簡単に拡大または縮小できるようになります。しかも、実際に使用したリソースに対してのみ料金が発生します。この従量課金制の価格モデルは、コストを最適化するだけでなく、ビジネス ニーズの変化に応じて分析インフラストラクチャを機敏に調整できるようにします。

主要な市場の課題

データの品質と整合性

グローバル セルフサービス分析市場における主要な課題の 1 つは、データの品質と整合性を確保することです。セルフサービス分析ソリューションでは、ユーザーが独自にデータにアクセスして分析できますが、データの正確性、完全性、一貫性に問題が生じる可能性があります。不正確または信頼できないデータは、誤った洞察や意思決定につながる可能性があります。この課題に対処するには、組織はデータのクレンジング、検証、品質管理対策などの堅牢なデータ ガバナンス プラクティスを実装する必要があります。データ リネージの追跡とメタデータ管理も、セルフサービス分析プロセスで使用されるデータの整合性と信頼性の確保に役立ちます。

ユーザーの採用とスキル ギャップ

セルフサービス分析ソリューションはユーザー フレンドリなインターフェイスと直感的なツールを提供しますが、ユーザーの採用とスキル ギャップには依然として課題があります。一部のユーザーは変更に抵抗したり、セルフサービス分析機能を効果的に活用するために必要なスキルを欠いている場合があります。これにより、組織内でセルフサービス分析ツールが広く採用および利用されなくなる可能性があります。この課題を克服するには、包括的なトレーニング プログラムとユーザー サポート イニシアティブが不可欠です。組織は、データ分析手法、データの視覚化、セルフサービス分析プラットフォームの効果的な使用について従業員をトレーニングすることに投資する必要があります。さらに、データ主導の文化を育み、セルフサービス分析のメリットを宣伝することで、ユーザーの採用を促進し、スキルギャップを埋めることができます。

データセキュリティとプライバシー

セルフサービス分析では機密データにアクセスして分析するため、データセキュリティとプライバシーを確保することが重要な課題です。組織は、不正アクセス、侵害、不正使用からデータを保護するために、強力なセキュリティ対策を実装する必要があります。これには、暗号化、アクセス制御、ユーザー認証メカニズムの実装が含まれます。GDPR や CCPA などのデータ保護規制への準拠も重要です。組織は、データの匿名化、データのマスキング、安全なデータ共有プロトコルなど、データセキュリティとプライバシーの問題に対処するデータガバナンスフレームワークを確立する必要があります。脆弱性やコンプライアンスギャップを特定して対処するには、定期的なセキュリティ監査と評価が必要です。

データガバナンスとコンプライアンス

効果的なデータガバナンスとコンプライアンスは、セルフサービス分析市場における重要な課題です。組織は、データの使用、アクセス、共有に関する明確なポリシー、手順、ガイドラインを確立する必要があります。これには、役割と責任の定義、データ所有権の確立、業界規制と社内ポリシーへの準拠の確保が含まれます。データ ガバナンス フレームワークは、データ品質、データ プライバシー、データ保持、およびデータ ライフサイクル管理に対処する必要があります。組織は、定期的な監査、データ アクセス制御、データ使用状況の追跡など、コンプライアンスを監視および実施するためのメカニズムも実装する必要があります。

主要な市場動向

セルフサービス分析の台頭

世界のセルフサービス分析市場では、セルフサービス分析ツールとプラットフォームの採用が大幅に増加しています。組織は、ビジネス ユーザーが独立してデータにアクセスして分析し、洞察を引き出し、データ主導の意思決定を行えるようにすることの価値を認識しています。セルフサービス分析ソリューションは、直感的なインターフェイス、ドラッグ アンド ドロップ機能、インタラクティブな視覚化を提供し、技術的なバックグラウンドのないユーザーがデータを効果的に探索および分析できるようにします。この傾向は、俊敏性、迅速な意思決定、組織内でのデータ アクセスの民主化に対する需要の高まりによって推進されています。

高度な分析手法の統合

予測分析、機械学習、自然言語処理などの高度な分析手法の統合は、グローバル セルフサービス分析市場における重要な傾向です。組織はこれらの手法を活用して、セルフサービス分析プラットフォームの機能を強化しています。予測分析により、ユーザーは履歴データに基づいて将来の傾向と結果を予測できます。一方、機械学習アルゴリズムはデータ分析を自動化し、隠れたパターンと洞察を明らかにします。自然言語処理により、ユーザーは会話型インターフェイスを使用してデータを操作できるため、データの探索と分析がより直感的でアクセスしやすくなります。

データ ガバナンスとコンプライアンスに重点を置く

グローバル セルフサービス分析市場では、データ ガバナンスとコンプライアンスがますます重要になっています。組織がビジネス ユーザーにデータへの独立アクセスと分析を許可するにつれて、データの品質、セキュリティ、コンプライアンスの確保が重要になります。組織は、データの所有権、アクセス制御、データ使用ポリシーを定義する堅牢なデータ ガバナンス フレームワークを実装しています。 GDPR や CCPA などのデータ保護規制への準拠は最優先事項です。機密データを保護し、規制遵守を維持するために、データの匿名化、データのマスキング、安全なデータ共有プロトコルが実装されています。

クラウドベースのセルフサービス分析

クラウドベースのセルフサービス分析ソリューションの採用は、グローバルセルフサービス分析市場で増加しています。クラウドベースのプラットフォームは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を提供し、組織はニーズに基づいて分析機能を簡単に拡張できます。クラウドベースのソリューションは、シームレスなコラボレーションとデータ共有機能も提供し、地理的に分散したチームがデータ分析プロジェクトで協力できるようにします。さらに、クラウドベースのセルフサービス分析プラットフォームは、他のクラウドベースのサービスやデータソースと簡単に統合できるという利点があり、分析プロセスの俊敏性とアクセシビリティをさらに高めます。

拡張分析

人工知能と機械学習をセルフサービス分析と組み合わせた拡張分析は、グローバルセルフサービス分析市場の新たなトレンドです。拡張分析ツールは、データの準備、分析、洞察の生成を自動化し、手動によるデータ操作と分析への依存を減らします。これらのツールは、ユーザーがデータ探索、パターン認識、実用的な洞察を生成するのに役立ちます。AIと機械学習アルゴリズムを活用することで、拡張分析はデータ分析の速度と精度を高め、ユーザーがより効率的に貴重な洞察を発見できるようにします。

セグメント別インサイト

展開インサイト

2022年には、オンプレミス展開セグメントがグローバルセルフサービス分析市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されています。オンプレミス展開とは、組織独自のインフラストラクチャ内でのセルフサービス分析ソフトウェアのインストールと運用を指します。この展開モデルにより、組織はデータと分析プロセスをより細かく制御できるだけでなく、ソリューションを特定のニーズに合わせてカスタマイズおよび調整できます。オンプレミス展開は、金融、ヘルスケア、政府部門など、厳格なデータセキュリティとコンプライアンス要件を持つ業界で特に好まれています。これらの業界では、多くの場合、データ プライバシーを確保し、規制への準拠を維持するために、機密データを自社内に保持することを望んでいます。さらに、オンプレミス展開により、組織は既存の IT インフラストラクチャおよびデータ ソースにセルフサービス分析ソリューションを統合する柔軟性が得られ、シームレスなデータ統合と分析が可能になります。クラウドベースの展開は、その拡張性とコスト効率性により注目を集めていますが、特定の業界の特定のニーズと好みにより、オンプレミス展開セグメントが引き続き優勢です。ただし、オンプレミスとクラウドベースのソリューションを組み合わせたハイブリッド展開モデルも人気が高まっていることは注目に値します。これにより、組織は両方の展開モデルの利点を活用し、機密データに対する制御を維持しながら、クラウドが提供する拡張性とアクセシビリティを活用できます。全体として、オンプレミス展開セグメントは、厳格なデータセキュリティ要件を持ち、独自のインフラストラクチャ内でデータ制御を維持することを好む組織に対応し、グローバルセルフサービス分析市場で優位性を維持すると予想されます。

業界垂直

2022年には、小売およびeコマースセグメントがグローバルセルフサービス分析市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。小売およびeコマース業界では、データ主導の意思決定とパーソナライズされた顧客体験への大きなシフトが見られてきました。セルフサービス分析ソリューションにより、小売業者は購入履歴、閲覧行動、人口統計情報などの膨大な顧客データを分析して、顧客の好み、傾向、購入パターンに関する洞察を得ることができます。セルフサービス分析を活用することで、小売業者はマーケティングキャンペーンを最適化し、在庫管理を改善し、顧客エンゲージメントと維持を強化できます。小売およびeコマースセグメントの優位性は、業界でデータ分析への依存度が高まり、ビジネスの成長を促進し、市場での競争上の優位性を獲得していることに起因しています。オンラインショッピングの増加と顧客体験の重要性の高まりに伴い、小売業者はデータから貴重な洞察を抽出し、データに基づいた意思決定を行うためにセルフサービス分析ツールに投資しています。さらに、小売および電子商取引業界は、オンライン取引、ソーシャルメディアのやり取り、顧客からのフィードバックなど、さまざまなソースから生成される大量のデータが特徴です。セルフサービス分析ソリューションは、小売業者にこのデータをリアルタイムで分析し、実用的な洞察を引き出す柔軟性と俊敏性を提供し、急速に進化する市場で優位に立つことを可能にします。

アプリケーションの洞察

2022年には、クライアントのコミットメントと調査セグメントがグローバルセルフサービス分析市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されています。クライアントのコミットメントと調査とは、セルフサービス分析ツールを使用して顧客の行動、好み、エンゲージメントパターンを理解することを指します。このセグメントの優位性は、顧客中心の戦略への焦点が高まっていることと、組織が顧客データから実用的な洞察を得る必要性に起因しています。セルフサービス分析により、ビジネス ユーザーは顧客データを独自に調査および分析できるようになり、顧客満足度とロイヤルティを向上させるための傾向、パターン、機会を特定できるようになります。セルフサービス分析を活用することで、組織は顧客をより深く理解し、提供内容をパーソナライズし、マーケティングおよび販売戦略を最適化できます。組織が顧客中心主義を優先し、顧客データから貴重な洞察を引き出すことができるテクノロジーに投資し続けるため、クライアント コミットメントおよび検査セグメントは優位性を維持すると予想されます。さらに、セルフサービス分析プラットフォーム内の AI および機械学習アルゴリズムの進歩により、顧客エンゲージメントと分析の機能がさらに強化され、グローバル セルフサービス分析市場におけるこのセグメントの成長と優位性が促進されます。

無料サンプル レポートをダウンロード

地域別インサイト

2022 年、北米はグローバル セルフサービス分析市場の支配的な地域として浮上し、予測期間を通じてリーダーシップを維持すると予想されます。この市場で北米が卓越した地位を占めるには、いくつかの要因が寄与しています。まず、北米の組織は、競争上の優位性を獲得するためにデータに基づく意思決定が重要であることを認識し、高度な分析ソリューションを早期に導入してきました。さらに、この地域は堅牢な技術インフラストラクチャ、確立された分析プロバイダーのエコシステム、高いデータ成熟度を誇り、これらすべてがセルフサービス分析の成長を促す環境を作り出しています。次に、シリコンバレー、シアトル、ボストンなどの都市に主要なテクノロジーハブが存在することで、データ分析の分野でイノベーションが促進されています。これらのハブは、新興企業と既存企業の両方の温床となり、セルフサービス分析ソリューションが提供できるものの限界を常に押し広げています。

さらに、金融、ヘルスケア、小売、テクノロジーなど、北米の多様な業界環境は、セクター間でセルフサービス分析に対する幅広く多様な需要に貢献しています。この多様性により、顧客分析から不正検出など、幅広いユースケースを備えた活気のある市場が生まれました。最後に、この地域は最先端のテクノロジーに投資する意欲があり、クラウドベースのソリューションを採用する傾向があるため、その優位性がさらに強固になっています。セルフサービス分析ソリューションがクラウドに移行するにつれて、北米の組織はスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率の利点を活用する準備が整っており、世界のセルフサービス分析市場でのリーダーシップを継続的に確保しています

最近の開発

• 2022 年 10 月大手分析プロバイダーの XYZAnalytics は、世界市場向けに特別に設計された新しいセルフサービス分析プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、組織に包括的なツールと機能のスイートを提供し、ビジネス ユーザーがデータにアクセスして分析し、データから洞察を導き出すことを可能にします。ユーザーエクスペリエンスと使いやすさに重点を置いたこのプラットフォームにより、ユーザーは技術的な専門知識を必要とせずに、複雑なデータセットをナビゲートし、インタラクティブな視覚化を作成し、カスタマイズ可能なレポートを生成できます。
• 2022 年 6 月セルフサービス分析市場の主要プレーヤーである ABC Solutions は、セルフサービス分析ソフトウェアの強化バージョンを発表しました。このアップグレードには高度な予測分析機能が組み込まれており、ユーザーは履歴データに基づいて将来の傾向と結果を予測できます。このソフトウェアには、機械学習アルゴリズムを活用してデータ分析を自動化し、隠れたパターンと洞察を発見する拡張分析機能も含まれています。これらの新しい機能により、組織はデータ主導の意思決定をより正確かつ効率的に行うことができます。
• 2022 年 5 月DEF Analytics と大手クラウドサービスプロバイダーとの戦略的パートナーシップが発表され、DEFAnalytics はセルフサービス分析プラットフォームをクラウドベースのソリューションとして提供できるようになりました。このコラボレーションの目的は、組織にクラウド コンピューティングの柔軟性と拡張性を提供し、いつでもどこからでもデータにアクセスして分析できるようにすることです。クラウドベースのセルフサービス分析プラットフォームは、強化されたデータセキュリティ対策を提供し、業界規制へのコンプライアンスを確保し、セルフサービス分析の力を活用しながら組織に安心感を提供します。

主要な市場プレーヤー

• Microsoft Corporation
• Tableau Software (Salesforce)
• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• SAS Institute Inc.
• QlikTech International AB
• MicroStrategy Incorporated
• Alteryx、 Inc.
• TIBCO Software Inc.
• Domo, Inc.
• Sisense Inc.