 | • レポートコード：MRC360i24AR1468 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、190ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[190ページレポート] ビッグデータ市場規模は2023年に2,218億4,000万米ドルと推定され、2024年には2,504億8,000万米ドルに達し、2030年には年平均成長率13.51％で5,386億4,000万米ドルに達すると予測されている。
ビッグデータとは、企業、組織、個人がかつてない速度で生成する大量の構造化・非構造化データを指す。ビッグデータ市場は、従来のデータ処理アプリケーション・ソフトウェアでは複雑すぎる大量のデータの保存、管理、分析に使用されるソフトウェア、インフラ、サービスの販売を構成する。クラウドベースのソリューションの採用が世界的に拡大していることや、予測分析ツールの需要が高まっていることが、市場の成長に寄与している。実用的な洞察を導き出すためのデータ分析に対するニーズの高まりが、市場の成長をさらに後押ししている。しかし、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念と、より熟練した専門家の必要性は、組織にとってかなりの課題となっている。データガバナンスとサイバーセキュリティ・ソリューションに対する企業の投資が増加していることが、リアルタイム・アナリティクスの開発を後押ししている。また、新たなデータソースを生成するモノのインターネット（IoT）デバイスの拡大は、市場拡大の機会を生み出すと期待されている。
コンポーネント：より高度な制御とカスタマイズを求める組織の要件に合わせたソフトウェアに対する需要の高まり
ビッグデータ・サービスは、ビッグデータ技術の活用において専門家の指導を求める企業に提供される、コンサルティング、サポート、メンテナンス、トレーニング・サービスの数々である。ビッグデータ・コンサルティングとシステム・インテグレーション・サービスは、ビッグデータ技術の複雑な状況を乗り切るために組織を支援するように設計されている。ビッグデータのマネージド・サービスは、組織のビッグデータ・インフラと分析ツールの包括的な管理を伴う。データプラットフォームの運用監視を任せることで、企業はデータシステムの信頼性、効率性、セキュリティを確保しながら、中核となる事業活動に集中することができます。トレーニングとサポート・サービスは、ビッグデータ・ツールの使用方法、アナリティクスの解釈方法、意思決定プロセスへの洞察の適用方法など、スタッフ向けにカスタマイズされたカリキュラムを提供します。
ソフトウェアには、ビッグデータセットの処理、分析、可視化を可能にするツールやプラットフォームが含まれます。これらは、社内でビッグデータを操作でき、堅牢で拡張性の高いソリューションを必要とする組織向けにカスタマイズされています。ビッグデータ分析サービスは、大量の構造化・非構造化データをふるいにかけ、トレンドを特定し、実用的なインテリジェンスを生成する高度な方法論とアルゴリズムを使用して、データ主導の意思決定に必要な深い洞察を組織に提供します。データディスカバリーとビジュアライゼーションは、ビッグデータを理解しやすく実用的なものにするための中核です。複雑なデータセットをインタラクティブに探索できるツールやテクニックを活用することで、関係者は効率的に洞察を得ることができます。堅牢なデータ管理は、データの完全性、アクセス性、セキュリティを保証します。膨大なデータリポジトリの整理、保管、ガバナンスを支援し、データが高品質で適切な規制や標準に準拠していることを保証します。
タイプ非構造化データ領域では、データの量と複雑さに対処するための革新的なソリューションへの需要が高まっている。
構造化データとは、単純明快な検索アルゴリズムやその他の検索操作によって容易に検索可能な、高度に整理された情報を指す。このデータタイプは、構造化問い合わせ言語（SQL）を使用して管理されることが多い。非構造化データとは、事前に定義されたデータモデルを含まないか、事前に定義された方法で組織化されていないデータのことである。これには、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿、動画、画像などの形式が含まれる。マルチメディアコンテンツ、ソーシャルメディア分析、センチメント分析、またはデータが表形式とは異なる形で収まるシナリオを扱う組織は、非構造化データに引き寄せられる。これは、マーケティング、メディア、法執行の分野で普及している。構造化データと非構造化データの主な違いは、整理のレベルとデータの保存、検索、分析に必要な方法にある。構造化データはより硬直的で作業も複雑ではないが、非構造化データはより適応性が高いが、分析にはより専門的なツールとプロセスが必要になる。
展開：中小企業で高まるオンクラウド展開モデルへの嗜好
ビッグデータ・ソリューションのオンクラウド展開モデルでは、クラウドベースのリソースやサービスを利用して、大規模なデータセットの管理、処理、分析を行います。この選択肢は、スケーラブルな性質、費用対効果、物理インフラに多額の投資をすることなく高度なコンピューティング・リソースにアクセスできることなどから、徐々に普及しています。オンプレミス型とは、組織の物理的な範囲内でビッグデータ・ソリューションをインストールし、実行する古典的なアプローチを指す。この方法では、データとそれを管理するシステムをより厳密に管理し、より厳格なセキュリティとコンプライアンス要件を遵守することができる。ビッグデータのオンクラウドとオンプレミスの導入モデルを比較分析すると、スケーラビリティ、コスト、管理、セキュリティ、管理の容易さにおいて、重要な違いが明らかになる。オンクラウド・モデルはスケーラビリティとコスト削減を実現するが、そのトレードオフとしてデータ・インフラに対する直接的なコントロールが劣る。一方、オンプレミス型は、初期費用と管理の複雑さが増すものの、高度な管理とセキュリティを提供する。
垂直方向：自律走行システム改善のためのビッグデータ活用の拡大
航空宇宙・防衛分野では、ビッグデータを活用して業務の最適化、予知保全の強化、国防能力の向上を図っている。これらの企業は、高度に安全で洗練されたデータ分析フレームワークを必要としている。ビッグデータは、自律走行車の開発を促進し、ロジスティクスと輸送におけるサプライチェーンの効率を高めることで、自動車部門を変革している。消費者行動分析、予知保全、リアルタイムの交通管理などが好まれている。銀行・金融サービス・保険（BFSI）機関は、リスク管理、不正検知、パーソナライズされた金融サービスのためにビッグデータを活用している。この分野では、意思決定のためのリアルタイムデータ分析が最も重要である。エネルギー・公益事業会社は、送電網の最適化、需要予測、持続可能なエネルギー管理のためにビッグデータを活用している。政府部門におけるビッグデータ分析は、公共サービスの向上、インフラ管理、国土安全保障の確保に不可欠である。政府部門では、ビッグデータに対する嗜好として、公共の安全や都市計画に予測アナリティクスを利用することが挙げられる。ビッグデータは、ヘルスケアとライフサイエンスにおける医学研究、患者ケア、医薬品開発に不可欠です。ビッグデータのニーズには、個別化治療やゲノム研究のための患者データ分析が含まれる。IT・通信業界は、ネットワークの最適化、顧客体験管理、サイバーセキュリティのためにビッグデータに依存している。製造業におけるビッグデータは、プロセスの最適化、品質管理、サプライチェーン管理にとって極めて重要である。メディア・エンターテインメント業界は、視聴者の嗜好を理解し、コンテンツ配信を最適化し、パーソナライズされたコンテンツ推奨システムを中心に顧客エンゲージメントを強化するためにビッグデータを活用している。
地域別の洞察
北米のビッグデータ市場は非常に成熟しており、大手テクノロジー企業がデータ分析とクラウドサービスに積極的に投資している。米国には高度な分析プラットフォームがあり、研究開発を通じてイノベーションに力を入れており、ビッグデータ技術の成長に有利な規制環境が整っている。南米諸国も進んでおり、スマートシティプロジェクトやeコマースプラットフォームへの投資がビッグデータ分析の成長に貢献している。アジア太平洋地域は、中国、インド、日本、韓国などの経済大国に牽引され、ビッグデータ市場が急成長している。特に中国とシンガポールでは、政府がビッグデータを戦略的資産として優先しており、テクノロジーへの取り組みに対する政府の後押しが大きい。しかし、技術的な成熟度と採用のレベルはアジア太平洋諸国によって大きく異なる。欧州では、個人データのきめ細かな管理を義務付ける一般データ保護規則（GDPR）をはじめとする強固なデータ保護規制に後押しされ、企業のビッグデータ・ソリューション採用率が高い。GDPRはデータプライバシーと保護のベンチマークを設定し、グローバル企業のデータ戦略に影響を与えている。ドバイ・プラン2021やケープタウン市などの中東・アフリカのスマートシティ構想も、国際的なハイテク企業とのコラボレーションによるビッグデータ活用の重要な成長分野です。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスはビッグデータ市場を評価する上で極めて重要です。ビジネス戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この綿密な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、ビッグデータ市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いで直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、ビッグデータ市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、「Google LLC by Alphabet Inc.、Accenture PLC、Adobe Inc.、Alteryx, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Ataccama Corporation、Bigeye Inc.、BigPanda, Inc.、Broadcom, Inc.、Cloud Software Group, Inc.、Cloudera, Inc.、Equifax Inc.、Firebolt Analytics Inc.、Hewlett Packard Enterprise Company、日立製作所、Imply Data, Inc、Imply Data, Inc.、International Business Machines Corporation、Microsoft Corporation、MicroStrategy Incorporated、Oracle Corporation、QlikTech International AB、Salesforce, Inc.、SAP SE、SAS Institute Inc.、Sisense Ltd.、Splunk Inc.、Cisco Systems, Inc.、Teradata Corporation、Wipro Limited。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、ビッグデータ市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ●サービス ●コンサルティング＆システムインテグレーション
マネージドサービス
トレーニング＆サポート
ソフトウェア ● ビッグデータ分析
データディスカバリー＆ビジュアライゼーション
データ管理
構造化データ
非構造化データ
デプロイメント ● オンクラウド
オンプレミス
業種別 ● 航空宇宙・防衛
自動車、物流、運輸
銀行・金融サービス・保険（BFSI）
エネルギー＆ユーティリティ
政府・公共部門
ヘルスケア＆ライフサイエンス
IT・通信
製造業
メディア＆エンタテインメント
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.ビッグデータ市場の市場規模および予測は？
2.ビッグデータ市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.ビッグデータ市場の技術動向と規制の枠組みは？
4.ビッグデータ市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.ビッグデータ市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.実用的な洞察を得るためのデータ分析ニーズの高まり
5.1.1.2.世界的なクラウドベースのソリューション採用の増加
5.1.1.3.予測分析ツールに対する需要の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.データプライバシーとセキュリティへの懸念
5.1.3.機会
5.1.3.1.データガバナンスとサイバーセキュリティソリューションへの投資の増加
5.1.3.2.新たなデータソースを生み出すモノのインターネット（IoT）デバイスの拡大
5.1.4.課題
5.1.4.1.熟練した専門家の不足
5.2.市場細分化分析
5.2.1.コンポーネント：より高度な制御とカスタマイズを求める組織の要求に合わせたソフトウェアに対する需要の高まり
5.2.2.タイプ非構造化データ領域における革新的なソリューションに対する需要の高まり。
5.2.3.展開：中小企業におけるオンクラウド展開モデルの選好の高まり
5.2.4.垂直方向：自律走行システムを改善するためのビッグデータ活用の拡大
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.ビッグデータ市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.ビッグデータ市場、タイプ別
7.1.はじめに
7.2.構造化データ
7.3.非構造化データ
8.ビッグデータ市場
8.1.はじめに
8.2.オンクラウド
8.3.オンプレミス
9.ビッグデータ市場、業種別
9.1.はじめに
9.2.航空宇宙・防衛
9.3.自動車・物流・運輸
9.4.銀行、金融サービス、保険（BFSI）
9.5.エネルギー・公益事業
9.6.政府・公共部門
9.7.ヘルスケア・ライフサイエンス
9.8.IT・通信
9.9.製造業
9.10.メディア・娯楽
10.米州ビッグデータ市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域のビッグデータ市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.欧州、中東、アフリカのビッグデータ市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析（2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.MultiversXがGoogle Cloudと提携し、Web3のAIとビッグデータを強化
13.3.2.富士通とTOPPANホールディングスが医療ビッグデータ事業拡大で協業
13.3.3.フィフスサードがビッグデータ・ヘルスケアの買収を完了、銀行のデジタル決済とマネージドサービス提供をさらに加速 13.3.3.
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.ビッグデータ市場規模、2023年対2030年
図3.世界のビッグデータ市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.世界のビッグデータ市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. ビッグデータの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6. ビッグデータ市場のダイナミクス
図7.世界のビッグデータ市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.世界のビッグデータ市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.ビッグデータの世界市場規模、タイプ別、2023年対2030年(%)
図10.ビッグデータの世界市場規模、タイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.ビッグデータの世界市場規模、デプロイメント別、2023年対2030年(%)
図12.世界のビッグデータ市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.世界のビッグデータ市場規模、業種別、2023年対2030年(%)
図14.世界のビッグデータ市場規模、垂直市場別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.アメリカのビッグデータ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.アメリカのビッグデータ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.米国のビッグデータ市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国のビッグデータ市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域のビッグデータ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.アジア太平洋地域のビッグデータ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図 21.欧州、中東、アフリカのビッグデータ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカのビッグデータ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図23.ビッグデータ市場シェア、主要プレイヤー別、2023年
図24.ビッグデータ市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：ビッグデータ市場：コンポーネント別（サービス、ソフトウェア）、タイプ別（構造化データ、非構造化データ）、ディプロイメント別、業種別 – 2024年〜2030年の世界予測
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