APACデータラングリング市場規模・シェア分析 - 成長トレンドおよび予測（2025年〜2030年）

APACデータラングリング市場のトレンドとインサイト

クラウドが大幅な成長を遂げると予想

• 多くの組織がデータをクラウドベースの環境に移行しています。しかし、これは一度に完了できる移行ではなく、一部の組織にとっては最終的に実現しない変革となる場合もあります。これは、ほとんどの組織がオンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドソリューションの組み合わせ（ハイブリッドクラウド環境とも呼ばれる）を含む複数のデータ環境を管理していることを意味します。データラングリングは、分析の実装において最も困難な部分の一つと考えられています。平均的に、組織はデータプロジェクトの80%がデータのラングリングに費やされ、分析に残るのは20%に過ぎないと報告しています。
• IoT、AI、クラウドコンピューティングの現代において、データ管理のアーキテクチャは劇的に変化しています。地域の組織は、数百万件のトランザクションを記録する代わりに、数十億件のインタラクションを記録しています。企業は、正式なビジネスプロセスをサポートするためだけにデータを入力するのではなく、ビジネス機会を示し、組織に新たな価値源をもたらすシグナルを捉えています。今日のデータ駆動型組織は、新しいアジャイルなデータ管理手法を採用しています。データレイクやクラウドブロブストレージなどの柔軟な集中型ストレージ構造にデータを移行し、データを評価・変換するための新しいデータラングリング技術を採用しています。
• クラウド上で動作するデータラングリングソリューションは、機械学習アプリケーションを合理化し、チームが正確な予測の作成など重要な作業に集中できるよう支援します。自動化されたクラウドベースのデータラングリングソリューションは、データサイエンスチームの作業の大部分を自動的に実行できます。例えば、プロファイルやインタラクティブなチャートを識別してトレンドへの即時可視性を提供し、データの問題を通知し、ダウンストリームの分析ツールによる適切な分析に完全に準備された任意のサイズの最終公開データセットを提供することができます。
• 2020年4月時点で、Trifactaは主要なクラウドプロバイダー全体で600万件以上のジョブを実行した10万人以上のユーザーを有し、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudを含む3大主要クラウドプロバイダーすべてにネイティブ統合されているほか、SnowflakeやDatabricksなどの急成長するクラウドサービスにも対応しています。組織がより多くのAI、分析、機械学習ワークロードをクラウドに移行するにつれてデータ準備の需要が加速する中、データラングリングは競合他社に先んじて市場機会を活用するために組織が活用できるツールとなり得ます。

中国が主要なシェアを占めると予想

• 中国は世界的にAI技術への重要な投資国の一つとして台頭しています。China Money Networkによると、現在14の中国AI組織が10億米ドルの評価額を持ち、その合計評価額は405億米ドルに達しています。清華大学によると、中国のAIスタートアップは2017〜2018年に369件のベンチャーキャピタル取引を通じて277億米ドルを調達しました。また、最近の調査によると、中国ではコンピュータビジョン技術企業へのベンチャーキャピタル投資が2016〜2018年に4倍に増加し、累計80億米ドルを超えました。このような統計は、データラングリングなどのツールの採用における中国の優位性を裏付けています。
• 中国は、全国に産業用ビッグデータセンターを構築する計画を持ち、経済のデジタル変革に一層注力しています。これにより、より効率的な産業の発展に活用できる大量の情報（主に生産データ）が可能になります。この戦略は、2020年5月に工業情報化部（MIIT）の指令で明らかにされ、23省、5自治区、4直轄市の地方当局に対し、国の製造業のアップグレードに向けた取り組みを強化するこれらの新しいビッグデータセンターの設立を支援するよう求めました。このような事例は、国内市場にプラスの影響を与えると予想されています。
• 過去数十年間、中国の都市は急速な発展期を経験してきました。新興のビッグデータとオープンデータは、都市研究者や観察者がこれらの変化をより深く観察・理解するための新たな機会を提供しています。データラングリングツールは、中国の都市計画、都市モデリング手法、典型的なモデル、および都市計画におけるビッグデータの新興トレンドと潜在的な革命の文脈で、分析、可視化、アプリケーションを提供できるようにビッグデータを変換することが期待されています。
• 中国のデジタル経済への変革は、インターネットベース技術、モバイルアプリ、人工知能アプリケーションの大規模な採用に牽引され、コロナウイルスの発生前からすでに進行していました。より多くのデータ収集により、ホットスポットの正確な報告が可能となり、中国でのウイルス拡散防止に貢献しました。中央政府および地方政府は、疾病の拡散抑制を支援するためにさらに多くのデータを収集・分析するよう推進しており、データラングリングを活用して生データを変換し、より実用的なインサイトを得ることができます。