Marktgröße für Data-Science-Plattformen
| Studienzeitraum | 2019-2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 10.15 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 29.98 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 23.50 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Data-Science-Plattformen
Die Marktgröße für Data-Science-Plattformen wird im Jahr 2024 auf 10,15 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 29,98 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 23,5 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Data Science ist auf dem Vormarsch, um Organisationen Lösungen zu bieten, mit denen sie Datensätze in eine wertvolle Ressource umwandeln können, die mit umsetzbaren Erkenntnissen einen geschäftlichen Mehrwert schafft. Da die Zahl der Unternehmen und Organisationen exponentiell wächst, wird die Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen des Geschäftslebens immer wichtiger und spielt eine zentrale Rolle in Geschäftsmodellen.
- Die Data-Science-Plattformen bieten eine Reihe von Tools und Diensten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu verwalten, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren sowie ihre Datenanalyseprozesse zu rationalisieren und ihre Datenanalysefunktionen zu skalieren. Die Akzeptanz von Data-Science-Plattformen nimmt aufgrund von Vorteilen wie prädiktiver Analyse bis hin zu automatisierten maschinellen Lernprozessen, fundierten Entscheidungen und einer besseren Nutzung ihrer Daten zu.
- Es wird zunehmend Wert darauf gelegt, dass Unternehmen ihre internen Data-Science-Ressourcen stärken, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und die Einstellungslücke bei gefragten Fachkräften zu schließen, was zu einer verstärkten Einführung von Data Science as a Service (DSaaS) führt. Für viele Unternehmen ist dies von entscheidender Bedeutung, da es ihnen hilft, ihre Analysefunktionen so zu skalieren, dass sie kritische Anforderungen erfüllen und die gewünschten Geschäftsergebnisse erzielen.
- Da Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) rasant voranschreiten, erhalten Unternehmen deutlich größere Datenmengen, darunter neue Daten, die auf bereits vorhandenen Datensätzen basieren, und insgesamt neue Datenformen. Um diese Daten zu nutzen, sind Unternehmen daher dazu übergegangen, datenwissenschaftliche Lösungen einzuführen, die mit ihren Anforderungen kompatibel sind.
- Eines der Haupthindernisse, die sich aus dem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften ergeben, ist die Unfähigkeit, aus den riesigen Datenmengen, die Unternehmen generieren, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Data-Science-Plattformen sollen es Benutzern ermöglichen, komplexe Datensätze zu analysieren und zu interpretieren, doch der Mangel an qualifizierten Fachkräften, die diese Plattformen leiten können, verringert ihre Wirksamkeit. Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Lücke zwischen den erweiterten Funktionen von Data-Science-Plattformen und dem Fachwissen zu schließen, das zur optimalen Nutzung dieser Funktionen erforderlich ist.
- Die COVID-19-Pandemie beschleunigte die Digitalisierung von Unternehmen und Branchen und führte zu einem sprunghaften Anstieg des Bedarfs an datengesteuerten Erkenntnissen. Unternehmen aller Branchen wandten sich der Datenwissenschaft zu, um fundierte Entscheidungen über Ressourcen- und Risikomanagement sowie Kundenverhalten zu treffen. Darüber hinaus hat die Umstellung auf Remote-Arbeit die Einführung cloudbasierter Data-Science-Plattformen und -Tools vorangetrieben, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, von jedem Ort aus effektiv zusammenzuarbeiten. Diese Flexibilität und Zugänglichkeit haben die Nachfrage nach datenwissenschaftlichem Fachwissen weiter angeheizt.
Markttrends für Data-Science-Plattformen
Kleine und mittlere Unternehmen verzeichnen großes Wachstum
- Kleinere Unternehmen haben weniger als 100 Mitarbeiter, während mittlere Unternehmen zwischen 100 und 999 Mitarbeiter haben. Eine der wichtigsten Anwendungen der Datenwissenschaft für kleine Unternehmen besteht darin, Kunden in den verschiedenen Phasen des Verkaufszyklus zu verfolgen. Kleine Unternehmen können Datenanalysen nutzen, um ein bestimmtes Segment kaufwilliger Verbraucher zu ermitteln. Durch das datengesteuerte Branchenwachstum werden evidenzbasierte Schlussfolgerungen gezogen, um unter anderem Umsatz, Leistung und Betrieb zu verbessern, wodurch Unternehmen eine nachhaltige Entwicklung erreichen können.
- KMU arbeiten oft mit begrenzten Ressourcen, sodass jede Entscheidung von entscheidender Bedeutung ist. Data-Science-Plattformen ermöglichen es KMU, präzisere und fundiertere Entscheidungen zu treffen und so Risiken zu reduzieren. Die Plattformen helfen KMU, Ineffizienzen in ihren Abläufen und Lieferketten zu erkennen und so Kosten zu senken.
- Im August 2023 kündigten Infor Nexus und DBS Bank gemeinsam die Einführung einer Pre-Shipment-Finanzierung für Lieferanten kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) im Lieferketten-Ökosystem von Infor Nexus an. Diese Lösung nutzt historische Daten der Infor Nexus-Plattform, um datenbasierte Kreditlösungen bereitzustellen, die Lieferanten dabei helfen, ihren Betriebskapitalbedarf zu decken.
- Es wird erwartet, dass die Einführung der Cloud das Wachstum des Marktes ankurbeln wird. Es hat die Art und Weise, wie KMU auf Data-Science-Plattformen zugreifen und diese nutzen, revolutioniert. Die Cloud-Infrastruktur bietet Skalierbarkeit und ermöglicht es KMUs, ihre Data-Science-Funktionen je nach sich ändernden Anforderungen nahtlos nach oben oder unten zu skalieren. Im November 2023 startete AnniQ einen neuen Service mit Schwerpunkt auf Datenanalysen, um die strategischen Fähigkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) zu unterstützen. Dieser Service soll die Art und Weise verbessern, wie KMU mit Daten in ihren Geschäftsabläufen interagieren und sie nutzen, wobei der Schwerpunkt auf der Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und der Erleichterung der strategischen Umsetzung liegt.
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Nordamerika wird bedeutenden Marktanteil halten
- Angetrieben durch das zunehmende Datenvolumen und die zunehmende Komplexität entwickeln die Vereinigten Staaten weiterhin Innovationen und festigen ihre Position auf dem Weltmarkt für Data-Science-Plattformen. Die Einführung fortschrittlicher Technologien wie fortschrittlicher Analytik, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im untersuchten Markt hat sich auch direkt auf die Volkswirtschaft ausgewirkt.
- Laut Telecom Advisory Services ist der geschätzte Internetverkehr in den Vereinigten Staaten von 64 Millionen Exabyte pro Monat im Jahr 2021 auf 98,64 Millionen Exabyte pro Monat im Jahr 2023 gestiegen Datenmenge und Verbesserung der Lösungen auf Basis der extrahierten Daten. Darüber hinaus generieren Unternehmen mehr Daten als je zuvor, die immer komplexer und vielfältiger werden. Dies erschwert die Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten mit herkömmlichen Methoden. Data-Science-Plattformen stellen die Tools und die Infrastruktur zur Verwaltung und Analyse großer und komplexer Datenbanken bereit.
- Darüber hinaus sind alle großen untersuchten Anbieter auf dem Markt in den USA ansässig. Darüber hinaus steht das Land am Rande der vierten industriellen Revolution, bei der Daten in der Massenproduktion genutzt und gleichzeitig in eine Vielzahl von Fertigungssystemen entlang der Lieferkette integriert werden. Dies beschleunigt die Einführung fortschrittlicher Technologien im Land.
- Die Regierung der Region fördert auch die Einführung der Robotik, indem sie Initiativen ergreift, um das Wachstum moderner Technologien auf dem Markt zu unterstützen. Beispielsweise hat die US-Bundesregierung das Programm National Robotics Initiative (NRI) ins Leben gerufen, um die Fähigkeiten zum Bau von Haushaltsrobotern im Land zu stärken und Forschungsaktivitäten auf diesem Gebiet zu fördern. Darüber hinaus wird erwartet, dass solche Initiativen positive Aussichten für das Marktwachstum schaffen.
- Darüber hinaus unterstützt der starke Fokus auf Forschung und Innovation in Kanada in Sektoren wie Gesundheitswesen, künstliche Intelligenz und erneuerbare Energien den Markt, der datenwissenschaftliche Plattformen benötigt, um komplexe Datensätze zu analysieren und Forschungserkenntnisse zu gewinnen. Kanadas Technologieindustrie floriert und das Land hat konzertierte Anstrengungen unternommen, um technologisches Know-how anzuziehen. Immer mehr Branchen, darunter Banken, Gesundheitswesen, Finanzen, Versicherungen, Medien und Unterhaltung, Telekommunikation und E-Commerce, benötigen qualifizierte Datenwissenschaftler und KI-Experten. Fachkräfte sind derzeit stärker gefragt als verfügbar sind. Die Ausweitung der technologischen Fähigkeiten und die Nachfrage nach High-End-IT-Lösungen, KI und ML werden den Markt für Data-Science-Plattformen in Kanada antreiben.
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Branchenüberblick über die Data-Science-Plattform
Der Markt für Data-Science-Plattformen ist halbkonsolidiert und zeichnet sich durch eine hohe Produktdifferenzierung, eine zunehmende Produktdurchdringung und schnelle Fortschritte in der Technologie aus, was dazu führt, dass es schwierig wird, einen Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten, und sie dazu zwingt, kontinuierlich Lösungen einzuführen und zu erneuern. Zu den Hauptakteuren zählen Alteryx, IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), SAS, Alteryx und Microsoft Corporation.
- November 2023 – IBM arbeitete mit Amazon Web Services (AWS) an der allgemeinen Verfügbarkeit des Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für Db2, einem vollständig verwalteten Cloud-Angebot, das Datenbankkunden die Verwaltung von Daten für künstliche Intelligenz (KI) erleichtern soll. Workloads in Hybrid-Cloud-Umgebungen. Dadurch können die Benutzer eine Reihe der integrierten Daten- und KI-Funktionen des Unternehmens auf AWS nutzen, um Daten zu verwalten und KI-Arbeitslasten zu skalieren.
- August 2023 – Google Cloud und NVIDIA kündigen eine Erweiterung ihrer Partnerschaft an, um KI-Computing, Software und Dienste voranzutreiben, damit Kunden umfangreiche Modelle für generative KI erstellen und bereitstellen und Data-Science-Workloads beschleunigen können. Die Partnerschaft wird einigen der größten KI-Kunden der Welt End-to-End-Dienste für maschinelles Lernen bieten – unter anderem durch die einfache Ausführung von KI-Supercomputern mit Google Cloud-Angeboten, die auf NVIDIA-Technologien basieren.
Marktführer für Data-Science-Plattformen
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IBM Corporation
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Google LLC (Alphabet Inc.)
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Microsoft Corporation
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SAS
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Alteryx
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Marktnachrichten für Data-Science-Plattformen
- November 2023 – Stagwell gab eine Partnerschaft mit Google Cloud und SADA, einem führenden Partner von Google Cloud, bekannt, um Marketinglösungen mit generativer KI (Gen AI) zu entwickeln, die Stagwell-Agenturen, Kundenpartner und die Produktentwicklung innerhalb der Stagwell Marketing Cloud (SMC) unterstützen. Die Partnerschaft wird dazu beitragen, Datenanalysen und Erkenntnisse zu nutzen, indem sie ein proprietäres Stagwell-LLM (Large Language Model) entwickelt und trainiert, das speziell für Stagwell-Kunden entwickelt wurde, Datenbestände über APIs produziert, um neue digitale Erlebnisse für Marken zu schaffen und den Wert ihrer ersten zu vervielfachen Datenökosysteme verschiedener Parteien, um mithilfe von Vertex AI und Open-Source-basierten Modellen neue Einnahmequellen zu erschließen.
- Mai 2023 – IBM hat mit watsonx eine neue KI- und Datenplattform auf den Markt gebracht, die es Unternehmen ermöglichen soll, die fortschrittliche KI-Nutzung mit vertrauenswürdigen Daten, Geschwindigkeit und Governance zu beschleunigen. IBM führte außerdem GPU-as-a-Service ein, das KI-intensive Arbeitslasten mit einem KI-Dashboard unterstützen soll, um Cloud-Kohlenstoffemissionen zu messen, zu verfolgen und bei der Berichterstattung zu helfen. Mit watsonx bietet IBM ein KI-Entwicklungsstudio mit Zugriff auf von IBM kuratierte und trainierte Basismodelle und Open-Source-Modelle, Zugriff auf einen Datenspeicher zum Sammeln und Bereinigen von Trainings- und Optimierungsdaten,
Marktbericht für Data-Science-Plattformen – Inhaltsverzeichnis
1. INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
4.2.2 Bargaining Power of Consumers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitutes
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Impact of Macroeconomic Trends
5. MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Rapid Increase in Big Data
5.1.2 Emerging Promising Use Cases of Data Science and Machine Learning
5.1.3 Shift of Organizations Toward Data-intensive Approach and Decisions
5.2 Market Restraints
5.2.1 Lack of Skillset in Workforce
5.2.2 Data Security and Reliability Concerns
5.3 Key Use Cases
5.4 Ecosystem Analysis
5.5 Analysis of Pricing and Pricing Models
5.6 Key Capabilities of Data Science Platforms (AI & Ml, Analytics, Visualization, Exploration, Modelling)
6. MARKET SEGMENTATION
6.1 By Offering
6.1.1 Platform
6.1.2 Services
6.2 By Deployment
6.2.1 On-premise
6.2.2 Cloud
6.3 By Size of Enterprises
6.3.1 Small and Medium Enterprises
6.3.2 Large Enterprises
6.4 By Industry Vertical
6.4.1 IT and Telecom
6.4.2 BFSI
6.4.3 Retail and E-commerce
6.4.4 Oil Gas and Energy
6.4.5 Manufacturing
6.4.6 Government and Defense
6.4.7 Other Industry Verticals
6.5 By Geography
6.5.1 North America
6.5.1.1 United States
6.5.1.2 Canada
6.5.2 Europe
6.5.2.1 United Kingdom
6.5.2.2 Germany
6.5.2.3 France
6.5.2.4 Italy
6.5.2.5 Spain
6.5.2.6 Greece
6.5.2.7 Rest of Europe
6.5.3 Asia Pacific
6.5.3.1 China
6.5.3.2 India
6.5.3.3 Japan
6.5.3.4 Australia
6.5.3.5 Southeast Asia
6.5.3.5.1 Indonesia
6.5.3.5.2 Philippines
6.5.3.5.3 Malaysia
6.5.3.5.4 Singapore
6.5.3.5.5 Rest of Southeast Asia
6.5.3.6 Rest of Asia Pacific
6.5.4 Latin America
6.5.4.1 Brazil
6.5.4.2 Argentina
6.5.4.3 Mexico
6.5.4.4 Rest of Latin America
6.5.5 Middle East and Africa
6.5.5.1 Saudi Arabia
6.5.5.2 GCC
6.5.5.2.1 United Arab Emirates
6.5.5.2.2 Rest of GCC
6.5.5.3 South Africa
6.5.5.4 Rest of Middle East and Africa
7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1 Company Profiles
7.1.1 IBM Corporation
7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
7.1.3 Microsoft Corporation
7.1.4 SAS
7.1.5 Alteryx
7.1.6 The MathWorks Inc.
7.1.7 RapidMiner
7.1.8 Databricks
7.1.9 Amazon Web Services Inc. (AMAZON.COM INC.)
7.1.10 DataRobot Inc.
- *List Not Exhaustive
8. VENDOR SHARE ANALYSIS
9. RANKING OF VENDORS AT A REGIONAL LEVEL
10. INVESTMENT ANALYSIS
11. FUTURE OF THE MARKET
Branchensegmentierung der Data-Science-Plattform
Die Data-Science-Plattform legt den gesamten Datenmodellierungsprozess in die Hände von Data-Science-Teams, sodass diese sich darauf konzentrieren können, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten und diese an wichtige Stakeholder im Unternehmen zu kommunizieren. Der untersuchte Markt umfasst Anwendungen wie Marketing und Vertrieb. Und andere, die hauptsächlich vor Ort und cloudbasiert mit der Plattform bereitgestellt werden.
Der Markt für Data-Science-Plattformen ist nach Angebot (Plattform, Dienste), Bereitstellung (vor Ort, Cloud), Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), Branche (IT und Telekommunikation, BFSI, Fertigung, Einzelhandel usw.) segmentiert E-Commerce, Regierung und Verteidigung sowie Öl, Gas und Energie) und Geographie (Nordamerika [USA, Kanada], Europa [Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich, Italien, Spanien, Griechenland, übriges Europa], Asien-Pazifik [China , Japan, Indien, Australien, Südostasien [[Indonesien, Philippinen, Malaysia, Singapur, Rest Südostasien]], Rest Asien-Pazifik], Lateinamerika [Brasilien, Argentinien, Mexiko, Rest Lateinamerika], Naher Osten Afrika [Saudi-Arabien, GCC [Vereinigte Arabische Emirate, Rest des GCC], Südafrika, Rest des Nahen Ostens und Afrika]). Der Bericht bietet Marktprognosen und Wertgrößen (USD) für alle oben genannten Segmente.
| Durch Anbieten von | ||
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| Durch Bereitstellung | ||
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| Nach Unternehmensgröße | ||
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| Nach Branche vertikal | ||
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| Nach Geographie | ||||||||||||||||||||||||
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Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für Data-Science-Plattformen
Wie groß ist der Markt für Data-Science-Plattformen?
Es wird erwartet, dass der Markt für Data-Science-Plattformen im Jahr 2024 ein Volumen von 10,15 Milliarden US-Dollar erreicht und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 23,5 % auf 29,98 Milliarden US-Dollar wächst.
Wie groß ist der Markt für Data-Science-Plattformen derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Marktgröße für Data-Science-Plattformen voraussichtlich 10,15 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Data-Science-Plattform-Markt?
IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Microsoft Corporation, SAS, Alteryx sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für Data Science-Plattformen tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Data-Science-Plattform-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Data-Science-Plattform-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im Markt für Data Science-Plattformen.
Branchenbericht zur Data-Science-Plattform
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate der Data Science Platform im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse der Data Science Platform umfasst einen Marktprognoseausblick für 2024 bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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