Datenwissenschaftsplattform Marktgröße, Aktien- und Branchenanalyse, nach Einsatz (Cloud und On-Premise), nach Unternehmenstyp (große Unternehmen und kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (Kundenunterstützung, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen und Buchhaltung, Logistik, andere) nach Industrie (BFSI, IT & TELECOM, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Fertigung, Transport- und Regionalprognosen, andere und Regionalprognosen, 2024-2032-2032.

Die Marktgröße für die globale Datenwissenschaftsplattform wurde im Jahr 2023 mit 103,93 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich von 133,12 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 776,86 Mrd. USD bis 2032 wachsen, was eine CAGR von 24,7%aufwies. Nordamerika dominierte den Weltmarkt mit einem Anteil von 27,7% im Jahr 2023.

Eine Data Science -Plattform ist eine Softwareanwendung, die eine Plattform für den vollständigen Lebenszyklus eines Datenwissenschaftsprojekts bietet. Diese Plattformen sind wesentliche Tools für Datenwissenschaftler, da sie die Modellentwicklung, die Datenerforschung und die Modellverteilung ermöglicht. Darüber hinaus ermöglicht es die Datenvisualisierung und -vorbereitung und bietet gleichzeitig eine große Computerinfrastruktur. Diese Plattformen helfen Benutzern, zusammenzuarbeiten, indem sie eine zentrale Plattform bereitstellen.

Darüber hinaus erfüllen die zunehmende Nutzung des maschinellen Lernens auf diesen Plattformen die Anforderungen an das Training, die Skalierung, das Aufbau und die Bereitstellungmaschinelles LernenModelle. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen geben das Datenmanagement und die Datenwissenschaft vor. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Entwicklung der Big-Data-Technologie und die Bedeutung der Datenerfassung und -nutzung für die Entscheidungsfindung den Marktanteil im Prognosezeitraum vorantreiben.

Der Covid-19-Ausbruch hat das tägliche Leben unterbrochen und Menschen und Unternehmen dazu veranlasst, ihre Aktivitäten und Ziele zu überdenken. Es wurde gezeigt, dass diese Verbesserungen technologische Fortschritte und Innovationen vorantreiben. Unternehmen haben Zeit und Geld in die Entwicklung, Verkauf, Förderung und Unterstützung vollständiger Lösungen investiert. Der Umsatz verzeichnete ein erhebliches Wachstum, wobei im Jahr 2020 aufgrund der Covid-19-Pandemie eine zunehmende Wachstumsrate war.

Die Pandemie hatte einen günstigen Einfluss auf die Expansion des Marktes und wird voraussichtlich während des geschätzten Zeitraums zahlreiche Wachstumschancen bieten. Zu diesen Aussichten gehören der Anstieg der Datenanwendungen, die Nachfrage nach diesen Plattformen in Unternehmen und die Einführung von Lösungen für kreative Datenwissenschaftsplattformen. Ein weiterer Faktor, der die Nachfrage steigern wird, ist außerdem, dass die wichtigsten IT -Organisationen die Automatisierung und Intelligenz in ihre Unternehmen integrieren, was Interesse an diesen Plattformen weckt.

Markttrends für Datenwissenschaftplattform

Erhöhung der Verwendung von Data Science -Software im Gesundheitswesen, um den Markt im Prognosezeitraum zu steigern

Diese Plattform hilft bei der Analyse, Verwaltung und Assimilation großer Mengen strukturierter, fragmentierter und unstrukturierter Daten, die von Gesundheitssystemen erstellt wurden. Darüber hinaus dient es mehreren medizinischen Forschungsgemeinschaften, die sich im breiten Integrieren, teilen und bewerten und historische Daten auf klinische Phase-III-Studien auf die Industrie und die akademischen Phase-III-Studien bewerten. Eine solche reichhaltige Datensuite ist Teil der Data Science und AIDS Pharmaceutical Research and Development.

Darüber hinaus stellen die Spieler Cloud-basierte Plattformen bereit, die als Single-Tenant-Plattform für Azure, GCP, AWS oder Private Cloud bereitgestellt werden können. Zum Beispiel,

• InJuni 2020Aigenpulse startete eine Data Intelligence -Plattform, um die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen. Die Aigenpulse -Plattform verwendet das neueste maschinelle Lernen (ML) undKünstliche Intelligenz (KI)Tools zur Verbesserung der Analytik und zur Unterstützung der wissenschaftlichen Entscheidungsfindung.

Darüber hinaus können Wissenschaftler Hunderte von Datensätzen gleichzeitig und in einer Skala implementieren, sodass sie für höherwertige Aufgaben verfügbar sind. Die Plattform beinhaltet LIMSS und ELNs, interne Datenseen für Experiment/Proben-Meta-Daten und öffentliche Datenquellen wie TCGA, Tron und GTEX. Darüber hinaus sind die Proportionen trotz einer riesigen Menge an Gesundheitsdaten und diagnostischem Versagen immer noch mäßig hoch. Durch die Implementierung dieser Gesundheitsdaten in dieser Plattform erhöht sich die Effizienz und Genauigkeit der Diagnostik. Diese Vorteile werden mit robusten Algorithmen für maschinelles Lernen erzielt, um biologische Proben von mehr als 1.000 Patienten zu analysieren und zu extrahieren.

Daher wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung dieser Plattformen im Gesundheitssektor das Gesamtmarktwachstum steigert.

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Marktwachstumsfaktoren für Datenwissenschaftplattform

Eskalierung des Wachstums von Big Data, um das Marktwachstum zu steigern

Das Aufkommen des Internet der Dinge (IoT), sozialen Medien und Multimedia hat zu einem zunehmenden Datenfluss in strukturierten oder unstrukturierten Formaten geführt. Daten erzeugte und maschinengenerierte Daten wachsen mit einer Rate, die zehnmal schneller ist als kommerzielle Daten. Beispielsweise wachsen die Maschinendaten 50 -mal schneller als der Durchschnitt. Daten sind meist kundenorientiert und gerichtet. Eine durchschnittliche Person verbringt täglich 5-6 Stunden damit, Daten über (soziale) Anwendungen und mehrere Geräte zu produzieren und zu konsumieren. Jeder Swipe, CLICK oder jeder Kommunikation erzeugt Daten in einer Datenbank.

Darüber hinaus haben höhere Investitionen in Forschung und Entwicklung zum schnellen Fortschritt der Technologie geführt. Daher wächst die Nachfrage nach Technologien, die die Effizienz und Produktivität verbessern, mit zunehmender Anzahl von Unternehmen. Moderne Datenbearbeitungssysteme und -lösungen sind für die Geschäftsausdehnung wichtig, und Datenwissenschaftsplattformen sind gefragt, was es einfacher macht, ML -Modelle zu trainieren, zu entwerfen, zu skalieren und bereitzustellen. Die steigenden Entwicklungen in Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), Edge Computing, dieInternet der Dinge (IoT), Maschinelles Lernen (ML) und Streaming -Analysen steigern das Marktwachstum.

Darüber hinaus haben die Einführung dieser Plattformen in Märkten wie afrikanischen Ländern, Brasilien und den Ländern des Gulf Cooperation Council (GCC) das Wachstum des Marktes erhöht. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Fortschritte und die Ausweitung der Big -Data -Technologie im Prognosezeitraum eine vielversprechende Entwicklung für den Markt bieten. Darüber hinaus wird der Markt voraussichtlich während des gesamten Projektionszeitraums aufgrund von Cloud-gesteuerten Lösungen und Dienstleistungen stark wachsen.

Daher wird erwartet, dass die oben genannten Faktoren das Marktwachstum steigern.

Rückhaltefaktoren

Mangel an technischem Fachwissen und Sicherheit, um das Marktwachstum zu behindern

Organisationen verwenden erweiterte Analysemethoden, einschließlich maschinelles Lernen, Streaming -Analysen und prädiktive Analysen. Darüber hinaus sind technisches Know -how und analytisches Denken erforderlich, um ein maschinelles Lernmodell zu entwickeln. In mehreren Endnutzern fehlt die Belegschaft mit den erforderlichen Fähigkeiten und technischen Kenntnissen, die das Marktwachstum behindern.

Mangelnde technologische Zuverlässigkeit, Datenschutz, Datenschutzbedenken, strenge Regeln und Vorschriften der Regierung sowie enorme Anlagenanforderungen sind wichtige Faktoren, die das Wachstum der Branche behindern.

Benutzer dieser Technologie müssen ihre Plattform regelmäßig aktualisieren, um sie mit fortschrittlichen Technologien und Datenressourcen effizient zu gestalten. Dies ist ein Faktor, der das Marktwachstum weiter einschränkt. In dieser Branche sind Datenexplosion, mangelnde analytische Fähigkeiten und mangelnde Domänenwissen einige Einschränkungen.

Daher wird erwartet, dass die oben genannten Faktoren den Markt während des Prognosezeitraums behindern.

Marktsegmentierungsanalyse für Data Science Platform

Durch Bereitstellungsanalyse

Schneller Zugriff auf Daten, um Cloud-basierte Plattformbedarf zu fördern

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in lokale und Clouds eingebauert. Das Cloud-Segment hält den Marktanteil von Data Science Platform und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum am höchsten CAGR wachsen, da die Cloud-basierte Bereitstellung die Echtzeit-Datenübertragung ermöglicht, die die Verbesserung der Dienste und des Geschäftsbetriebs beiträgt. Unternehmen integrieren Cloud-basierte Tools, die dazu beitragen können, das Engagement und die Attraktion des Kunden zu verbessern und zu verbessern. Die schnellen und einfachen Zugangsfunktionen werden voraussichtlich die Nachfrage nach Cloud-basierten Plattformen steigen. Zum Beispiel,

Im September 2022 startete das SAS Institute seine All-in-One-Plattform SAS Viya auf dem Microsoft Azure Marketplace. Sie erweiterten ihr Geschäftsmodell, indem sie ihr Produkt in die Cloud-basierte Bereitstellung einführten.

Der Einsatz in einem vorliegenden Einsatz ist zu einer stetigen Nachfrage hinsichtlich des Aufstiegs von Cloud-Lösungen und ihrer verbesserten Fähigkeiten. Die interne Datensicherheit ist jedoch der Hauptgrund dafür, dass noch heute Unternehmen in lokale Lösungen investieren.

Durch Unternehmenstypanalyse

Schnell wachsende Daten, um große Unternehmen bei der Investition in die Plattform zu stärken

Basierend auf dem Unternehmenstyp wird der Markt in kleine und mittlere Unternehmen und große Unternehmen eingeteilt.

Das Segment Large Enterprises wird voraussichtlich im Prognosezeitraum einen maximalen Umsatzanteil erzielen, da reichlich Ressourcen, einschließlich Finanzkapital und Zugang zu enormen Datenmengen, verfügbar sind. Großunternehmen können sich in der Lage leisten, in hochmoderne Plattformen, in fortschrittliche Analysetechnologien investieren und engagierte Data Science-Teams einsetzen. Darüber hinaus haben große Unternehmen häufig komplexe Datenökosysteme und unterschiedliche Anwendungsfälle, die anspruchsvolle Plattformen mit Skalierbarkeits- und Anpassungsoptionen erfordern. Große Unternehmen priorisieren häufig datengesteuerte Entscheidungen und sind bereit, in umfassende Lösungen zu investieren, die fortschrittliche Funktionen, Integrationsfunktionen und Unterstützung auf Unternehmensebene bieten und ihre Dominanz auf dem Markt für Datenwissenschaftplattform konsolidieren.

Es wird erwartet, dass das Segment für kleine und mittlere Unternehmen während des Prognosezeitraums eine schnelle CAGR berücksichtigt, unter Berücksichtigung der zunehmenden Einführung digitaler Plattformen. KMU investieren in diese Plattform, um ihre Kundendienstleistungen zu verbessern, was zur Erweiterung ihres Geschäfts beitragen kann.

Durch Anwendungsanalyse

Verändern Sie das Kundenverhalten kontinuierlich, um das CAGR des Marketingsegments zu steigern

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Kundensupport, Geschäftsbetrieb, Marketing, Finanzen und Buchhaltung, Logistik und andere unterteilt.

Das Marketingsegment wird voraussichtlich im Prognosezeitraum eine schnelle Wachstumsrate verzeichnen. Die wachsende Verwendung von sozialen Medien hilft dieser Plattform bei der Analyse der Popularität des Produkts in Echtzeit und bei der Planung neuer Marketingstrategien.

Der Kundensupport wird voraussichtlich im Prognosezeitraum einen maximalen Marktanteil gewinnen. Die sich schnell verändernden Kundenkaufpräferenzen treiben die Einführung dieser Plattform in den Branchen. Der Kundensupport erfordert eine Datenwissenschaftsplattform, um große Mengen an Kundendaten effizient zu analysieren. Durch die Nutzung von Datenwissenschaftstechniken wie maschinellem Lernen und prädiktive Analysen können Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten, die Vorlieben und die Zufriedenheit erhalten. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Kundeninteraktionen zu personalisieren, Trends zu identifizieren, zukünftige Probleme vorherzusagen und die Kundenbedürfnisse proaktiv zu befriedigen.

Durch Branchenanalyse

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Der wachsende Fokus auf den Kundensupport zur Steigerung der Plattformnachfrage in BFSI

Basierend auf der Industrie ist der Markt in BFSI, IT & Telecom, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Transport und andere unterteilt.

Es wird erwartet, dass BFSI- und IT- und Telekommunikationssegmente im Prognosezeitraum maximale Segmentanteile gewinnen. Der wachsende Fokus auf den Kundenunterstützung wird voraussichtlich die Einführung dieser Plattform steigen. Darüber hinaus ist die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und vieles mehr, um die Nachfrage nach Datenanalyse -Tools zu erhöhen.

Es wird erwartet, dass das Gesundheitswesen während des Prognosezeitraums eine schnelle Wachstumsrate verzeichnet. Post-Pandemic Verschiedene Schlüsselakteure arbeiten mit den Gesundheitsdienstleistern zusammen, um Echtzeitdatenerkenntnisse für eine effiziente Patientenversorgung anzubieten. Zum Beispiel kündigte die in den USA ansässige Tochtergesellschaft Infosys Public Services im Juli 2020 eine automatisierte Datenwissenschaftsplattform für die Gesundheitsbranche mit dem Namen Infosys Health Insights Platform (IHIP) an.

Es wird erwartet, dass das Einzelhandelssegment im Prognosezeitraum ein signifikantes Wachstum verzeichnet, da die Plattform E-Commerce und Einzelhändler bei der Verwaltung der Lieferkette in Echtzeit hilft.

Regionale Erkenntnisse

In Bezug auf die Region wird der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika und im asiatisch -pazifischen Raum untersucht.

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Nordamerika wird voraussichtlich den Umsatzanteil im Prognosezeitraum dominieren. Das Vorhandensein von Hauptakteuren in verschiedenen Branchen wird voraussichtlich das Marktwachstum steigern. Auch wachsende Investitionen in fortschrittliche Technologien steigen auf die Produktnachfrage. Das Vorhandensein von wichtigen Marktteilnehmern in der Region steigert den Umsatzanteil der Region. Kanada und die USA investieren kontinuierlich in eine fortschrittliche Lösung, die Daten verwenden und bei der Entscheidungsfunktionen bei der Geschäftstätigkeit hilft. Die Unternehmen in der Region verwenden Technologien zur Markterweiterung und -innovation.

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Die Region Asien -Pazifik wird voraussichtlich während des Prognosezeitraums eine schnelle Wachstumsrate präsentieren. Die Annahme vonBig Data AnalyticsEs wird erwartet, dass die Werkzeuge in Branchen schnell wachsen. Die Regierungen Chinas, Südkoreas, Indien und anderer investieren auch in Datenanalyse -Tools unter Berücksichtigung ihrer enormen Anwendungen und Anwendungsfälle. Im Mai 2020 erhöhte Synaptic, ein in India ansässiges Datenanalyse-Start-up, 20 Millionen USD in der Serie B-Finanzierung. Daher wachsen Unternehmen im Bereich Data Science und Analytics in der Region.

Die wachsende Produktivität in der Fertigungsbranche im Nahen Osten und in Afrika wird voraussichtlich die Chance für Plattform -Softwareanbieter verbessern. Die Fertigungsindustrie werden in den letzten Jahren zu einem wichtigen wirtschaftlichen Indikator für MEA -Länder.

In ähnlicher Weise wird erwartet, dass Deutschland und Großbritannien einen dominanten Anteil am europäischen Markt haben. Schnelle digitale Transformation, Einführung fortschrittlicher Technologien, 5G -Infrastruktur und weitere wird erwartet, dass sie die Einführung von Datenwissenschaftsplattformen vorantreiben.

In Südamerika wird erwartet, dass die schnelle Verschiebung der digitalen Transformation das Marktwachstum vorantreibt. Gemäß dem GSMA -Bericht wird erwartet, dass ein Anstieg der regionalen Digitalisierung um 10% das BIP des Landes um 1,9% erhöht. Um die Einführung digitaler Tools zu erleichtern, investieren die Branchen in Datenwissenschaftsplattformen. Unternehmen in ganz Brasilien, Argentinien und anderen investieren in Tools für Datenwissenschaft und Analyse, um die Geschäftseffizienz zu gewinnen und die Kundenbetreuung zu verbessern.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für Datenwissenschaftplattform

Die wichtigsten Akteure konzentrieren sich auf die Stärkung ihrer Marktpositionen mit kontinuierlichen Entwicklungen

Der globale Markt wird von führenden Akteuren wie IBM Corporation, SAS Institute Inc., Dataiku, Tibco Software Inc., Databricks, MathWorks Inc., Alteryx Inc., Datarobot Inc., Microsoft Corporation und Oracle Corporation konsolidiert. Diese wichtigen Marktteilnehmer erweitern ihre Geschäftstätigkeit, indem sie Strategien wie Fusionen und Akquisitionen, Produkteinführungen, Kooperationen und Partnerschaften einsetzen.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

• IBM Corporation(UNS.)
• SAS Institute Inc. (USA)
• Dataiku (USA)
• Tibco Software Inc.(UNS.)
• Datenbank(UNS.)
• The MathWorks Inc. (USA)
• Alteryx Inc. (USA)
• Datarobot Inc.(UNS.)
• Microsoft Corporation (USA)
• Oracle Corporation(UNS.)

Schlüsselentwicklungen der Branche:

• InJanuar 2024:Databricks, ein Softwareunternehmen, stellte eine neue Business Intelligence -Plattform für Telekommunikationsunternehmen und Netzwerkdienstleister (NSPs) vor. Diese Plattform hilft Telekommunikationsunternehmen und NSPs, eine vollständige Übersicht über ihre Netzwerke, Operationen und Kundeninteraktionen zu erhalten, ohne die Datenschutz- oder vertrauliche IP -IP zu beeinträchtigen.
• InOktober 2023:Die Gooddata Corporation, ein Anbieter von AI-betriebener Datenanalyseplattform, startete die neueste Plattform für ML-, KI- und Business Intelligence-Workflows (BI). Diese Plattform verfügt über verschiedene generative KI-Funktionen, wie z. B. einen virtuellen Assistenten, der Zusammenfassungen anbietet und es den Benutzern ermöglicht, ihre Datenerfassung, -entwicklung und Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
• InJanuar 2023:Science Applications International Corp. kündigte die Einführung der Data Science -Plattform „Tenjin“ an. Es handelt sich um einen niedrigen Code zu KI und maschineller Lernentwicklung und Orchestrierungsplattform. Tenjin wird von DataIKu betrieben und hilft Unternehmen mit der Entwicklung, Bereitstellung, Bereitstellung, Schulung, Automatisierung und Datenvisualisierung von KI & ML. 
• InOktober 2022:Die IBM Corporation hat seine Diamondback Tape Library gestartet, ein LTO-formatiertes Angebot, das bis zu 27 Petabyte (PB) Speicher in einem einzigen Serverregal bietet.
• InJuni 2022:Das SAS Institute erwarb Kamakura Corporation, um einen professionellen Dienst integrierter Risikomodien zu liefern, insbesondere in Bezug auf Asset Liability Management (ALM), und anderen Sektoren wie Banken und Finanzen zu helfen.

Berichterstattung

An Infographic Representation of Markt für Data-Science-Plattformen

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