データ化市場 – 2018～2028年の世界規模、シェア、トレンド、機会、予測、タイプ別（行動データ化、ソーシャルデータ化、地理空間データ化、トランザクションデータ化、センサーデータ化）、アプリケーション別（ブロックチェーン、AIOps、コグニティブコンピューティング、エッジコンピューティング、FinOps、その他）、業種別（BFSI、ヘルスケア、ITおよび通信、小売、政府および防衛、製造、メディアおよびエンターテイメント）、地域別、競合状況

世界のデータ化市場は、予測期間中に健全な CAGR で成長すると予想されています。「データ化」という用語は、さまざまな種類の情報をデジタル データに変換するプロセスを指し、その後、分析してビジネス上の意思決定に使用できます。データ化市場は、ビジネス目的でデータを収集、分析、活用することを専門とする成長産業を指します。データ化は、特にデータの収集、保存、分析などの分野での技術の進歩により、ますます普及しています。デジタル デバイス、センサー、オンライン プラットフォームの急増により、膨大な量のデータが継続的に生成されます。このデータは、ソーシャル メディアのやり取り、オンライン トランザクション、IoT デバイス、センサー、その他のデジタル ソースなどのソースから取得できます。データ化は、業界に革命を起こし、データに基づく意思決定を可能にし、社会のさまざまな側面に革新的な変化をもたらす可能性があります。

近年、ますます多くの企業がデータを活用して競争上の優位性を獲得しようとしているため、データ化市場は驚異的な成長を遂げています。この市場には、データ分析会社やソフトウェア会社からデータブローカーやコンサルティング会社まで、幅広いプレーヤーが含まれます。

世界のデータ化市場の主な推進要因には、データの可用性の向上、データに基づく意思決定の重要性の高まり、人工知能や機械学習などの高度な分析技術の台頭などがあります。これらのトレンドがビジネス環境を形成し続けるため、データ化市場は成長と進化を続け、あらゆる規模の企業に新しい機会と課題を提供する可能性があります。

データの可用性の向上が市場の成長を促進

大量のデータの可用性は、データ化の成長の主な推進要因の 1 つです。インターネットとデジタル技術の台頭により、毎日ますます多くのデータが生成されています。このデータは、ソーシャル メディア、センサー、接続されたデバイスなど、さまざまなソースから取得できます。

データ化とは、このデータをビジネス上の意思決定を促進し、パフォーマンスを向上させるために使用できる貴重な洞察と知識に変えるプロセスを指します。このデータを分析して解釈することで、企業は顧客、業務、市場をより深く理解し、この知識を使用してより適切な意思決定を行うことができます。

データがますます増えるにつれて、競争上の優位性を獲得するためにデータ化を利用する企業がますます増えています。データ化とデータ駆動型意思決定の市場は急速に成長しており、企業はデータから洞察を引き出すのに役立つテクノロジーとツールに多額の投資を行っています。

全体的に、データの可用性の向上がデータ化の成長を牽引しており、この傾向は今後も続くと予想されています。

無料サンプルレポートをダウンロードデータ駆動型意思決定の重要性の高まりにより、データ化の需要が増加

データ駆動型意思決定の重要性の高まりにより、データ化の需要が高まっています。データ化とは、さまざまな種類の情報を、コンピューターアルゴリズムを使用して分析できる構造化されたデジタルデータに変換するプロセスを指します。企業や組織が意思決定を行うためにデータに依存するようになるにつれて、データ化の必要性が不可欠になっています。

データ化により、企業はソーシャルメディア、顧客からのフィードバック、市場動向など、さまざまなソースからデータを収集して分析し、洞察を得て、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、より良い結果、効率性の向上、コスト削減につながります。たとえば、データ化により、企業は業務の改善領域を特定し、サプライ チェーンを最適化し、マーケティング活動のターゲットをより効果的に設定できます。

データに基づく意思決定が金融、ヘルスケア、小売、製造など、多くの業界の基本的な要素となったため、近年、データ化の需要は飛躍的に高まっています。ビッグ データと高度な分析ツールの登場により、企業は膨大な量のデータにアクセスして、洞察を引き出し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。その結果、データを収集、保存、分析する能力は、今日のペースの速いデータ主導の世界で競争力を維持しようとする組織にとって重要なスキルとなっています。

さまざまなアプリケーション向けの高速で低遅延のワイヤレス接続の需要の高まり

人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの高度な分析テクノロジの台頭は、データ化の成長に大きな役割を果たしてきました。これらのテクノロジにより、大量のデータをこれまでよりも迅速かつ正確に処理および分析できるようになりました。 AI と ML のアルゴリズムは、データ内のパターンや洞察から学習し、その学習に基づいて予測や推奨を行うように設計されています。その結果、企業や組織はこれらのテクノロジーを使用して、顧客の行動、市場動向、および業務に影響を与えるその他の重要な要因をより深く理解しています。データ化により、学習するための大量の構造化データと非構造化データが AI と ML に提供されるため、AI と ML はより効果的に機能するようになります。これらのアルゴリズムにさらに多くのデータを入力することで、アルゴリズムは結果を予測し、人間には見えないパターンを識別する際の精度と効率が向上します。全体として、AI と ML の台頭により、企業がこれらのテクノロジーを活用して競争上の優位性を獲得し、顧客と業務をより深く理解しようとする中で、データ化への傾向が加速しています。

データ品質が低いと、誤った洞察や決定につながる可能性があります

データ品質が低いと、そのデータに基づく洞察や決定の精度と信頼性に大きな影響を与える可能性があります。分析対象のデータが不正確または不完全である場合、誤った洞察や決定につながる可能性があります。たとえば、データに重要な情報が欠落していたり、データが古くなったりすると、分析対象のビジネスや業界の現状を反映していない可能性があります。偏りのあるデータは、誤った洞察や決定につながる可能性もあります。分析対象のデータが母集団を代表していない場合や、データを収集した人の偏りを反映している場合は、偏りが生じる可能性があります。分析対象のデータに一貫性がなかったり矛盾していたりすると、誤った洞察や決定につながる可能性があります。たとえば、異なるデータ ソースが矛盾する情報を提供する場合、どのソースがより正確であるかを判断するのが難しくなる可能性があります。重複、誤ったエントリ、書式の不一致などのデータ エラーも、そのデータに基づく洞察や決定の正確性に影響を与える可能性があります。適切なデータ ガバナンスがないと、データが整理されておらず、アクセスが困難になったり、信頼できなくなったりして、誤った洞察や決定につながる可能性があります。したがって、そのデータに基づいて誤った洞察や決定を下すことがないように、データが正確で、完全で、偏りがなく、一貫性があり、適切にガバナンスされていることを確認することが重要です。これは、データプロファイリング、データクレンジング、データ検証などの適切なデータ品質管理手段を通じて実現できます。

最近の開発

• 2021 年、Google は Google Analytics 4 と呼ばれる新しい分析およびデータ視覚化ツールスイートをリリースしました。このプラットフォームの新しいバージョンは、モバイルアプリや Web ブラウザを含む複数のチャネルとデバイスにわたるユーザー行動に関するより詳細な分析情報を提供するように設計されています。また、企業がトレンドや機会をより迅速に特定できるように、機械学習アルゴリズムも組み込まれています。
• IBM は、AI とデータ分析の専門知識を活用して、ヘルスケア、金融、製造などの業界向けの新しいソリューションを開発しています。同社は2021年に、複数のデータソースを統合し、データガバナンス、分析、機械学習のためのツールを提供するIBM Cloud Pak for Dataという新しいプラットフォームを立ち上げました。
• 2020年に、OracleはOracle Analytics Cloudという新しいプラットフォームを立ち上げました。これにより、ユーザーはデータの視覚化と洞察を簡単に作成して共有できます。このプラットフォームには、ユーザーがデータに隠れたパターンや傾向を発見できるように、機械学習とAI機能も組み込まれています。

市場セグメンテーション

タイプに基づいて、市場は行動データ化、ソーシャルデータ化、地理空間データ化、トランザクションデータ化、センサーデータ化に分類されます。アプリケーションに基づいて、市場はブロックチェーン、AIOps、コグニティブコンピューティング、エッジコンピューティング、FinOps、その他にさらに細分化されています。垂直分野に基づいて、市場はさらに BFSI、ヘルスケア、IT および通信、小売、政府および防衛、製造、メディアおよびエンターテイメントに分割されます。

企業プロファイル

IBM Corporation、Oracle Corporation、Microsoft Corporation、SAP SE、Google Inc.、Amazon Web Services、SAS Institute Inc.、Teradata Corporation、Dell EMC、Hewlett-Packard Enterprise (HPE) は、世界のデータ化市場で活動している主要企業です。