データウェアハウス市場規模データタイプ別（構造化、非構造化）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、組織タイプ別（中小企業、大企業）、提供内容別（統計分析、データマイニングツール、ETLソリューション）、アプリケーション別（小売、通信およびIT、BFSI、製造、ヘルスケア、政府）、業界分析レポート、地域別展望、成長の可能性、競合市場
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
データウェアハウス市場規模データタイプ別（構造化、非構造化）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、組織タイプ別（中小企業、大企業）、提供内容別（統計分析、データマイニングツール、ETLソリューション）、アプリケーション別（小売、通信およびIT、BFSI、製造、ヘルスケア、政府）、業界分析レポート、地域別展望、成長の可能性、競合市場
データウェアハウス市場規模 - データタイプ別 (構造化、非構造化)、導入モデル別 (オンプレミス、クラウド、ハイブリッド)、組織タイプ別 (中小企業、大企業)、提供内容別 (統計分析、データマイニングツール、ETLソリューション)、アプリケーション別 (小売、通信およびIT、BFSI、製造、ヘルスケア、政府)、業界分析レポート、地域展望、成長の可能性、競合市場
データウェアハウス市場規模
データウェアハウス市場規模は、2018年に世界で130億米ドルを超え、2019年から2025年の間に12%を超えるCAGRで成長すると予測されています。
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データ ウェアハウスとは、ソーシャル メディア、モバイル データ、ビジネス アプリケーションなど、複数の異なるソースからのデータを統合することです。このデータは、貴重なビジネス インサイトや分析レポートを提供するために使用されます。さまざまなソースから取得された異種データは、まずクレンジングされ、次にデータ ウェアハウスで統合形式に整理されます。企業は、データ ウェアハウス ツールとデータベース管理システム (DBMS) を使用して、ウェアハウス サーバーに保存されているデータにアクセスし、運用上の意思決定をサポートします。
データ ウェアハウス市場の成長は、企業が生成するデータ量の増加や、競争上の優位性を獲得するためのビジネス インテリジェンス (BI) の必要性の高まりなどの要因に起因しています。さまざまなビジネス バーティカルによって生成される膨大な量のデータは、既存の企業リソースに多大な圧力をかけており、効率的で柔軟性があり、スケーラブルなストレージのためにデータ ウェアハウス ソリューションの採用を余儀なくされています。このデータは、高度なデータ マイニングおよび BI ツールを使用して活用することができ、ユーザーに貴重なビジネス インサイトを提供して、運用効率の向上、意思決定の改善、顧客維持の強化、収益源の増加を実現します。
| レポートの属性 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2018 |
| 2018 年のデータ ウェアハウス市場規模 | 130 億 (USD) |
| 予測期間 | 2019 年から 2025 年 |
| 予測期間 2019 年から 2025 年 CAGR | 12% |
| 2025 年の価値予測 | 300 億 (USD) |
| 履歴データ | 2014 年から 2018 年 |
| ページ数 | 265 |
| 表、グラフ、図 | 429 |
| 対象セグメント | データ タイプ、導入モデル、組織タイプ、提供内容、アプリケーション、地域 |
| 成長の原動力 |
|
| 落とし穴と課題 |
|
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市場の成長につながるもう 1 つの要因は、クラウド コンピューティングのトレンドの高まりです。クラウドベースのサービスの採用が増えると、クラウド データ ウェアハウスの需要が促進されます。企業や政府機関は、オンデマンド コンピューティング、無制限のストレージ、統合 BI ツール、手頃な価格オプションなど、クラウド データ ウェアハウスの経済的メリットを認識しています。データ ウェアハウス アズ ア サービス (DWaaS) の普及と、データ分析における非構造化データの人気の高まりにより、市場の成長がさらに加速すると予想されます。
データ ウェアハウス市場分析
認識可能なモデルに関連付けられていないデータを含む非構造化データ ウェアハウス市場は、企業が高度な分析に非構造化データを活用するため、2019 年から 2025 年にかけて 10% を超える CAGR で成長すると予想されています。データは事前に整理された形式ではなく、通常、名前や住所などのテキストが豊富な情報が含まれています。非構造化データ ウェアハウスの人気が高まる主な原動力は、重要な基礎情報の存在です。
ビッグ データの量の急増と、それを処理するための MapReduce や Hadoop などの新しいビジネス分析ツールの使用により、ウェアハウス ソリューションにおける非構造化データの必要性が浮き彫りになりました。非構造化データを取り込む柔軟なクラウド データ ウェアハウスの急速な導入により、非構造化データ セグメントは予測期間中に高い成長が見込まれます。
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データ マイニング ツールは、大量のデータの自動処理と分析を支援し、重要なビジネス価値を持つパターン、傾向、相関関係を発見します。企業はこのようなツールを活用して将来の結果を予測し、製品開発や収益拡大などの新しい機会を見つけることができます。
データ マイニングは、不正検出、消費者プロファイリング、Web サイトの最適化、潜在的な市場セグメントの特定に大幅に導入されています。Azure ML Studio、RStudio、Python、SAS などのさまざまなデータ ウェアハウス ツールが手頃な価格で利用できるため、企業は強化されたデータ インサイトを活用してビジネスの生産性を高めることができます。 2025 年までに、データ ウェアハウス市場のシェアの 25% 以上を占めると予測されています。
オンプレミスでデータを保存すると、コンピューティング能力とストレージのスケーラビリティが異なる場合、非常にコストがかかる可能性があります。クラウド ウェアハウスは、必要に応じて高いコンピューティング ニーズまたは低いコンピューティング ニーズに対応するように瞬時に拡張できるため、コスト効率が非常に高くなります。
クラウド データ ウェアハウスは、複数のデータ タイプのサポート、オンデマンド コンピューティング、無制限のストレージ、柔軟な価格設定モデルなど、多くの利点があるため、企業の間で大きな注目を集めています。中小企業は、手頃なコストと低いインフラストラクチャ要件のため、クラウド導入モデルを急速に採用しています。クラウド コンピューティングとビッグ データ分析を促進する政府の好ましい取り組みも、市場の主な成長要因です。
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BFSI セクターによるデータマイニングとビッグデータ分析の広範な使用により、データウェアハウスソリューションの採用が増加しています。業界は、詐欺や悪意のあるサイバー攻撃による経済的損失を削減するという大きなプレッシャーにさらされています。これにより、金融機関におけるビッグデータ分析の使用が急増しています。これらの機関は、予測詐欺分析、偽の保険金請求の検出、信用リスクの評価、政府のコンプライアンスの確保のためのソリューションをますます導入しており、データウェアハウス市場の需要を促進しています。ATM、モバイルバンキング、スマートクレジットカードなどの接続デバイスを備えた BFSI の IoT の登場により、ビッグデータ分析とデータウェアハウスの需要がさらに増加しています。
大企業は、データウェアハウスソリューションを早期に採用しています。社内データセンター、専任の IT スタッフ、インフラストラクチャ開発のための財源の可用性が、大企業における市場の成長を後押ししています。彼らは、顧客関係管理 (CRM) やエンタープライズ リソース プランニング (ERP) などの高度なエンタープライズ ソリューションを導入し、膨大な量の貴重なデータを生成して、競争上の優位性に活用しています。ハイブリッド ウェアハウス モデルの開発により、大企業はオンプレミスのデータ ウェアハウスを使用して、クラウド ウェアハウスの柔軟性と拡張性を活用できます。
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アジア太平洋地域の企業は、ビッグ データ ソリューションとクラウド データ ウェアハウス システムを提供するために、さまざまなデータ センターを設立しています。たとえば、2019 年には、中国の電子商取引企業である Alibaba が、フフホトと成都の工業地帯にある中国企業にクラウド データ ウェアハウス ソリューションを提供することを目的とした 2 つのクラウドベースのデータ センターを中国で立ち上げました。これらのサービスは、先行インフラ投資が不要で価格も手頃なため、中小企業にとっても経済的であることが証明されています。
アジア太平洋地域のデータウェアハウス市場は、ITインフラの急速な成長、データセンター数の増加、クラウド技術の広範な導入により、2019年から2025年にかけて15%以上のCAGRで成長すると予想されています。
データウェアハウス市場シェア
市場で事業を展開する企業は、コラボレーション、新しいデータセンターの立ち上げ、製品開発などの戦略を採用して、既存のサービスを強化し、より幅広い顧客ベースをターゲットとするポートフォリオを拡大しています。たとえば、2019年5月、OracleはLinuxソフトウェアを開発しているドイツの企業であるSUSEと提携し、Oracle Database 19cデータウェアハウスソフトウェアをSUSEプラットフォームに統合しました。このコラボレーションにより、ハイブリッドメモリパーティショニングや高度な診断など、データウェアハウスソフトウェアに新たな開発がもたらされます。
データ ウェアハウジング市場で活動している主要企業には、
- AWS
- 1010DATA
- Accur8Software があります。
- Actian Corp
- AtScale, Inc.
- Attunity
- Cloudera, Inc.
- デル
- IBM Corporation
- Informatica
- Microfocus
- Microsoft Corporation
- MarkLogic Corporation
- Netavis Software Gmbh
- Oracle Corporation
- Panoply Ltd.
- Pivotal Software, Inc.
- SAP SE
- >シグマ コンピューティング
- スノーフレーク株式会社
- Teradata
- Talend
- SAS Institute, Inc.
業界背景
データウェアハウス技術は、膨大な量の企業データをコスト効率よく保存、分析できるようにすることで、ビジネスインテリジェンスに革命をもたらしました。従来、企業はデータベース管理システムとデータマートを使用して、業種ごとにデータを個別に保存していました。そのため、データの統合が複雑になっていました。さまざまなソースからデータが収集され、データ分析が困難になりました。データ量の増加と、従来のデータストレージシステムにデータが入力される速度は、レガシーシステムの能力を超えていました。その結果、強力なコンピューティングパワーと高いパフォーマンスを備えたハイパースケールデータウェアハウスが開発されました。ストレージ容量。クラウド コンピューティング テクノロジーがデータ ウェアハウスに統合され、手頃な価格のビッグ データ ソリューションが利用可能になったことで、企業のデータ分析の活用方法に変化が生じました。クラウドデータウェアハウスの人気の高まりとビッグデータ分析の広範な使用により、これらのソリューションの需要は予測期間中に増加するでしょう。
データウェアハウス市場調査レポートには、業界の詳細な調査が含まれています。 2014年から2025年までの米ドルでの収益の推定と予測、
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データ タイプ別
- 構造化
- 非構造化
導入モデル別
- オンプレミス
- クラウド
- ハイブリッド
組織タイプ別
- 大企業
- 中小企業
提供内容別
- 統計分析
- データ マイニング ツール
- 抽出、変換、ロード (ETL) ソリューション
- その他
アプリケーション別
- 小売
- IT &通信
- BFSI
- 製造
- ヘルスケア
- 政府
- その他
上記の情報は次の地域および国について提供されています
- 北米
- 米国
- カナダ
- 欧州
- 英国
- Gドイツ
- フランス
- イタリア
- スペイン
- オランダ
- アジア太平洋
- 中国
- インド
- 日本
- 韓国
- ANZ
- 東南アジア
- LAMEA
- ブラジル
- メキシコ
- コロンビア
- チリ
- MEA
- サウジアラビア
- 南アフリカ
- カタール
- UAE
目次
レポートの内容
第 1 章。 方法論と範囲
1.1. 方法論
1.1.1. 初期データ探索
1.1.2. 統計モデルと予測
1.1.3. 業界の洞察と検証
1.1.4. 範囲
1.1.5. 定義
1.1.6. 方法論と予測パラメータ
1.2. データ ソース
1.2.1. セカンダリ
1.2.2. プライマリ
第 2 章。 エグゼクティブ サマリー
2.1. データ ウェアハウス 業界 360º 概要、2014 年～ 2025 年
2.2. ビジネス トレンド
2.3. 地域的トレンド
2.4. データ タイプのトレンド
2.5. 導入モデルのトレンド
2.6. 組織タイプのトレンド
2.7. オファリングのトレンド
2.8. アプリケーションのトレンド
第 3 章。 データ ウェアハウス業界の洞察
3.1. 概要
3.2. 業界のセグメンテーション
3.3. 業界の展望、2014 年～ 2025 年2025 年
3.4. データ ウェアハウスの進化
3.5. データ ウェアハウス アーキテクチャ分析
3.6. データ ウェアハウス業界のエコシステム分析
3.7. テクノロジーとイノベーションの状況
3.7.1. 機械学習 (ML) とデータ ウェアハウスの統合
3.7.2. モノのインターネット (IoT) における技術的進歩
3.7.3. データ ウェアハウスにおけるクラウド テクノロジーの普及
3.8. 規制の状況
3.8.1. 情報セキュリティ テクノロジー - 個人情報セキュリティ仕様 GB/T 35273-2017
3.8.2.一般データ保護規則 (GDPR)、EU
3.8.3. NIST 特別刊行物 800-144 - パブリック クラウド コンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン、米国
3.8.4. 医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) 1996
3.8.5. 安全なインド国家デジタル通信ポリシー 2018 - ドラフト
3.8.6. ペイメント カード業界データ セキュリティ標準 (PCI DSS) - バージョン 3.2.1
3.9. 業界の影響力
3.9.1.成長の原動力
3.9.1.1. 異種データストレージ用のデータ ウェアハウスのニーズ増加
3.9.1.2. BI およびデータ分析用のデータ マイニングの需要増加
3.9.1.3. 顧客体験の向上を目的とした履歴データの使用の増加
3.9.1.4. データ ウェアハウスにおけるクラウド テクノロジーの普及
3.9.2. 業界の落とし穴 &課題
3.9.2.1. データの硬直性と非効率的なアーキテクチャ
3.9.2.2. 高い導入コストと IT の複雑さ
3.9.2.3. データ侵害とサイバー攻撃の脅威
3.10. ポーター分析
3.11. PESTEL 分析
3.12. 成長の可能性分析
第 4 章。 競合状況
4.1. はじめに
4.2. 2018 年の企業市場シェア分析
4.3. 2018 年の主要データ ウェアハウス ソリューション プロバイダーの競合分析
4.3.1. Amazon Web Services (AWS)
4.3.2. IBM Corporation
4.3.3. Microsoft Corporation
4.3.4. Oracle Corporation
4.3.5. SAP SE
4.3.6. Teradata Corporation
4.4. 2018 年のその他の主要プレーヤーの競合分析
4.4.1. Cloudera, Inc.
4.4.2. MarkLogic Corporation
4.4.3. Snowflake Inc.
第 5 章 データ ウェアハウス市場 (データ タイプ別)
5.1. データ タイプ別の主な傾向
5.2. 構造化
5.2.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
5.3. 非構造化
5.3.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
第 6 章 データ ウェアハウス市場 (導入モデル別)
6.1. 主な傾向、導入モデル別
6.2.オンプレミス
6.2.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
6.3. クラウド
6.3.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
6.4. ハイブリッド
6.4.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
第 7 章 データ ウェアハウス市場、組織タイプ別
7.1. 主要トレンド、組織タイプ別
7.2. 大企業
7.2.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
7.3.中小企業
7.3.1.市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
第 8 章 データ ウェアハウス市場 (製品別)
8.1. 主要動向 (製品別)
8.2. 統計分析
8.2.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
8.3. データ マイニング ツール
8.3.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
8.4. ETL ソリューション
8.4.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
8.5.その他
8.5.1. 市場推定と予測、2014 - 2025 年
第 9 章 データ ウェアハウス市場、アプリケーション別
9.1. 主要動向、アプリケーション別
9.2. 小売
9.2.1. 市場推定と予測、2014 - 2025 年
9.3. 通信および IT
9.3.1. 市場推定と予測、2014 – 2025 年
9.4. BFSI
9.4.1. 市場推定と予測、2014 – 2025 年2025
9.5. 製造業
9.5.1. 市場推定と予測、2014年 - 2025年
9.6. ヘルスケア
9.6.1. 市場推定と予測、2014年 – 2025年
9.7. 政府
9.7.1. 市場推定と予測、2014年 – 2025年
9.8. その他
9.8.1. 市場推定と予測、2014年 – 2025年
第 10 章 データ ウェアハウス市場、地域別
10.1.地域別の主な傾向
10.2. 北米
10.2.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.2.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 – 2025
10.2.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 – 2025
10.2.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 – 2025
10.2.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 – 2025
10.2.6.市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.2.7. 米国
10.2.7.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.2.7.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.2.7.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025 年
10.2.7.4. 組織タイプ別の市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.2.7.5. 提供サービス別の市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.2.7.6. アプリケーション別の市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.2.8. カナダ
10.2.8.1. 市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.2.8.2. データ タイプ別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.2.8.3. 展開モデル別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.2.8.4. 組織タイプ別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.2.8.5. 市場推定と予測、オファリング別、2014 ～ 2025 年
10.2.8.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.3. ヨーロッパ
10.3.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.3.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.3.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025 年
10.3.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年2025
10.3.5. 市場推定と予測、オファリング別、2014 ～ 2025
10.3.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025
10.3.7. 英国
10.3.7.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.3.7.2. データ タイプ別市場推定と予測、2014 ～ 2025 2025
10.3.7.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025
10.3.7.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025
10.3.7.5. 市場推定と予測、提供内容別、2014 ～ 2025
10.3.7.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025
202510.3.8. ドイツ
10.3.8.1. 市場推定と予測、2014年 - 2025年
10.3.8.2. データタイプ別の市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.3.8.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.3.8.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.3.8.5. 市場推定と予測、提供内容別、2014 ～ 2025 年
10.3.8.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
202510.3.9. フランス
10.3.9.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.3.9.2. データ タイプ別の市場推定と予測、2014 ～ 2025
10.3.9.3. 展開モデル別の市場推定と予測、2014 ～ 2025
10.3.9.4. 組織タイプ別の市場推定と予測、2014 ～ 2025
202510.3.9.5. 市場推定と予測、オファリング別、2014 ～ 2025
10.3.9.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025
10.3.10. イタリア
10.3.10.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.3.10.2. データ タイプ別市場推定と予測、2014 ～ 2025 2025
10.3.10.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025
10.3.10.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025
10.3.10.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025
10.3.10.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025
10.3.11. スペイン
10.3.11.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.3.11.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025
10.3.11.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025
10.3.11.4. 組織タイプ別市場推定と予測、2014 ～ 2025
10.3.11.5. 市場予測と予測、提供別、2014～2025年
10.3.11.6. 市場予測と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.3.12. オランダ
10.3.12.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.3.12.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.3.12.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025 年
10.3.12.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年2025
10.3.12.5. 市場推定と予測、オファリング別、2014 年～ 2025 年
10.3.12.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 年～ 2025 年
10.4. アジア太平洋
10.4.1. 市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.4.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 年～ 2025 年
10.4.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 年～ 2025
10.4.4. 組織タイプ別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.4.5. サービス別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.4.6. アプリケーション別の市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.4.7. 中国
10.4.7.1. 市場推定と予測、2014 年～ 2025 年
10.4.7.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.7.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.4.7.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.7.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.4.7.6. 市場推定および予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.4.8. インド
10.4.8.1. 市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.4.8.2. データ タイプ別の市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.4.8.3. 展開モデル別の市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.4.8.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014～2025年
10.4.8.5. 市場推定と予測、提供分野別、2014 ～ 2025 年
10.4.8.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.4.9. 日本
10.4.9.1. 市場推定と予測、2014 - 2025 年
10.4.9.2. データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.9.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.4.9.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.9.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.4.9.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.4.10. ANZ
10.4.10.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.4.10.2. 市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025
10.4.10.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025
10.4.10.4. 組織タイプ別市場推定と予測、2014 ～ 2025
10.4.10.5. 市場推定および予測、オファリング別、2014 ～ 2025 年
10.4.10.6. 市場推定および予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.4.11. 韓国
10.4.11.1. 市場推定および予測、2014 - 2025 年
10.4.11.2. データ タイプ別市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.4.11.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.4.11.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.11.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.4.11.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.4.12. 東南アジア
10.4.12.1. 市場推定と予測、2014年～2025年
10.4.12.2. 市場推定と予測、データタイプ別、2014年～2025年
10.4.12.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.4.12.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.4.12.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.4.12.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.5. ラテンアメリカ
10.5.1. 市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.5.市場推定と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.5.3. 市場推定と予測、展開モデル別、2014 ～ 2025 年
10.5.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.5.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.5.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.5.7. ブラジル
10.5.7.1. 市場推定と予測、2014 - 2025 年
10.5.7.2. データ タイプ別の市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.5.7.3. 展開モデル別の市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.5.7.4. 組織タイプ別の市場推定と予測、2014 ～ 2025 年
10.5.7.5. 市場推定および予測、提供別、2014 ～ 2025 年
10.5.7.6. 市場推定および予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.5.8. メキシコ
10.5.8.1. 市場推定および予測、2014 - 2025 年
10.5.8.2. データ タイプ別市場推定および予測、2014 ～ 2025 年
10.5.8.3. 市場推定と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.5.8.4. 市場推定と予測、組織タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.5.8.5. 市場推定と予測、サービス別、2014 ～ 2025 年
10.5.8.6. 市場推定と予測、アプリケーション別、2014 ～ 2025 年
10.5.9. アルゼンチン
10.5.9.1. 市場推定と予測、2014 - 2025
10.5.9.2. 市場推定値と予測、データ タイプ別、2014 ～ 2025 年
10.5.9.3. 市場推定値と予測、導入モデル別、2014 ～ 2025 年
10.5.9.4. &