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データカタログ市場予測・統計、世界規模
データカタログの世界市場規模は、2022年には約7億ドルで、2027年末には約18億ドルの売上を計上する見込みであり、2022年から2027年までの年平均成長率は22.0%と予測されている。
データカタログ市場のダイナミクス
ドライバー事業戦略を策定するためのインサイト収集ニーズの高まり
IoTの利用が増え続ける中、入ってくるデータから洞察を生み出すことが求められている。しかし、さまざまなソースから入手した電子メールのやり取り、アカウント情報、関連文書の古いバージョンなどからなる非構造化データのほとんどは、ビジネス上の意思決定に役立たない。そのため、企業は複数のソースから企業データを合成し、1つのシンプルで簡単なフォーマットに整理するデータ・カタログを好む。ヘルスケア、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、小売、eコマースなど、いくつかの業界では、データカタログ・ソリューションを使用して、ビジネス戦略を策定し、ビジネスクリティカルな意思決定を行うための貴重な洞察を生み出している。
自制心：データセキュリティとプライバシーリスクに関する誤解
セキュリティとコンプライアンスは、世界中の組織にとって懸念事項である。そのため、データの取り扱いや、あるプラットフォームから別のプラットフォームへのデータ移行を伴う新しいソリューションの採用には消極的だ。セキュリティ・フレームワークとその実装に関する適切な知識が不足しているため、多くの企業は、カタログ管理ソリューションが高度に抽象化されたデータ・セットのデータ侵害につながる可能性があると認識している。
こうした誤解が、データカタログ・ソリューションの採用を妨げている。ユーザーは、コンパイル時やアップグレード時に発生するデータエラーによって、重要なマスターデータや参照データが失われることを恐れ、これらのソリューションの使用を控えている。また、データのプライバシーや、データ紛失・盗難時の説明責任を恐れている。クラウドベースのデータカタログ・ソリューションの採用を希望する少数の中小企業は、こうした懸念のために決定を取りやめる。例えば、2020年10月、データ漏洩に見舞われたファイザーは、システム統合の複雑さを理由にクラウドベースのソリューションの採用に消極的だった。
機会従業員の生産性と生活の質を向上させるためのデータカタログの活用
データ・ドリブンという使命を達成するために、企業はデータ市民が必要なデータに素早くアクセスできるようなシステムとプロセスを構築する必要がある。しかし、IBMの調査によると、企業はデータを探すのに70％の時間を費やし、30％しか利用していない。データ・カタログは、すべての人にデータの中心的なソースを提供することで、反復的なタスクやサイロで行われる作業の必要性を排除する。データカタログは、ユーザーが必要なすべてのコンテキストを一目で確認できるようにします、
包括的なビジネス用語集と説明
自動生成されたデータ・プロファイル
品質レポート
チャット、インライン注釈、ディスカッション、リンクによるデータ共有などの機能
課題専門職の不足
データカタログの構築を任されるチームは、技術エキスパートとビジネスエキスパートをバランスよく組み合わせる必要がある。データ・ライン・オブ・サービスとデータ・カタログ・ツールのバックグラウンドを持ち、データ・カタログが組織に付加できるビジネス上の価値を知っている素早い学習者が最も必要である。しかし、企業はデータ・カタログ作成に熟練した創造的な才能を持つ人材を発掘しようと努力しているかもしれない。よく練られた要件、健全なビジネスインテリジェンス戦略、優れたツールソリューションを持っていても、データの設計、構築、維持、サポートに必要な技術的スキルが不足している場合がある。これは時として、データカタログ市場の成長にとって課題となる。
メタデータの種類別では、ビジネスメタデータ分野が予測期間中に高いCAGRで成長すると推定される。
ビジネス・メタデータは、企業がビジネス用語集内の構造化されたドキュメントを維持するのに役立つ。これには、ビジネス用語におけるデータ・ファイルや属性の定義が含まれる。ビジネス・メタデータには、ビジネス・データ属性に適用されるビジネス・ルール、データ所有者とスチュワード、データ品質メトリクス、およびビジネス・ユーザーが一元管理されたデータに存在する情報をナビゲートするのに役立つ類似情報の定義も含まれる。メタデータは組織がデータを管理するのに役立つ。また、データ専門家がメタデータを収集、整理、アクセス、強化し、データの発見とガバナンスを支援します。
業種別では、小売・eコマース分野が予測期間中に高いCAGRで成長すると推定される。
小売業とeコマース業界は、従来の実店舗からオンラインストアへとその運営形態を変えてきた。その結果、小売企業はオンライン・プラットフォームを活用し、顧客の行動、嗜好、消費パターンを分析することで、多くの人々にリーチし、競争の激しい業界で優位なポジションを獲得している。そのため小売業者は、ソーシャルメディア・プラットフォーム、POS（販売時点情報管理）システム、モバイル・アプリ、eコマース・ウェブ・プラットフォームを通じて生成される大量のデータを調査し、さまざまなマーケティング・キャンペーンやビジネス戦略を策定するため、これらの要因の分析に注力している。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
データカタログ技術の早期導入者である北米地域は、世界のデータカタログ市場で主要な収益を生み出している地域である。さまざまなBIツールでのデータ利用の増加や、BFSI、通信・IT、ヘルスケア、製造業などの分野でのデジタル技術の採用が進んでいることから、予測期間中に急成長が見込まれている。同地域は、BI技術におけるイノベーション、研究開発（R&D）、技術進歩のリーダーとなっている。
北米ではスマートシティへの取り組みが拡大しており、そのために生データも増加している。関連情報を抽出するためにBIツールを使ってこのような生データに適切にアクセスする必要があるため、さまざまなデータカタログソリューションの需要が高まると予想される。IBM、オラクル、AWS、インフォマティカ、タレンド、TIBCOソフトウェア、マイクロソフトなどの主要企業は、いくつかの新興企業とともに、顧客のニーズに応えるために強化されたデータカタログソリューションとサービスを提供している。
主要市場プレイヤー
データカタログ市場の主要ベンダーには、IBM（米国）、Microsoft（米国）、TIBCO Software（米国）、Collibra（ベルギー）、Alation（米国）、Oracle（米国）、Google（米国）、Informatica（米国）、Alteryx（米国）、Zaloni（米国）、Cloudera（米国）が含まれる、Talend（米）、Ataccama（カナダ）、Quest software（Erwinを買収）、Tamr（米）、Denodo（米）、Tableau（米）、AWS（米）、Cambridge Semantics（米）、Octopai（イスラエル）、Alex Solutions（豪）、Immuta（米）、Data.World（米）、Solidatus（英）、Atlan（シンガポール）、Stemma（米）、Castor（米）、Zeena（仏）。
これらのベンダーは、強力な製品ポートフォリオと確立された戦略的提携により、ローカル市場およびグローバル市場で強力な足場を築いている。また、未組織部門においても、複数のベンダーが総体として市場で大きなシェアを占めている。そのため、市場における競合の激しさは高い。
この調査レポートは、データカタログ市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測や動向分析を行っています：
コンポーネント別に見ると、データカタログ市場には以下のようなセグメントがある：
ソリューション
サービス
組織規模に基づくと、同市場は以下のように区分される：
中小企業
大企業
デプロイメント・モードに基づくと、市場は以下のように区分される：
クラウド
オンプレミス
データ・コンシューマーに基づくと、同市場は以下のように区分される：
ビジネス・インテリジェンス・ツール
エンタープライズ・アプリケーション
モバイルおよびウェブアプリケーション
メタデータの種類に基づくと、市場は以下のように区分される：
テクニカル・メタデータ
ビジネス・メタデータ
業種別に見ると、同市場は以下のように区分される：
BFSI
小売とeコマース
製造業
政府と防衛
ヘルスケアとライフサイエンス
テレコム
イテス
メディアとエンターテインメント
運輸・物流
その他の事業
地域別に見ると、データカタログ市場には以下のようなセグメントがある：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
APAC
中国
日本
インド
その他の地域
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
中東
中東
アフリカ
最近の動向
2022年7月、データ統合とデータ管理のグローバルリーダーであるTalendは、パブリッククラウド上のCloudera Data Platform（CDP）、およびData HubやData Engineeringを含むCDPデータサービスの新たな認定を追加し、Clouderaのサポートを強化することを発表しました。
2022年7月、Dataplexの一部であるData Catalogは、データインテリジェンスと自動化機能を組み込んだ完全なデータ管理とガバナンス体験を提供する。
2021年9月、エンタープライズデータインテリジェンスソリューションのリーダーであるAlationは、同社のデータガバナンスアプリのリリースと一般提供を発表した。この新しいアプリは、マルチクラウドのガバナンスとセキュリティに革命をもたらし、機械学習とAIを用いて自律的かつ継続的なデータガバナンスを実現する。
Clouderaは2021年8月、CDP上でハイブリッドストリーミングワークロードを処理するためのデータフロー向けクラウドネイティブサービス「Cloudera DataFlow for the Public Cloud」を発表した。これにより、ユーザーは複雑なデータフロー操作を自動化し、自動スケーリング機能でストリーミングデータフローの運用効率を高め、インフラストラクチャのサイジングの当て推量を排除することでクラウドコストを削減することができる。
2021年7月、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）データカタログの新バージョンがリリースされた。この製品を通じて、オラクルは技術的なメタデータのハーベスティングのために、データ資産の発見と作成に自動化を導入することで、データ・カタログを迅速化する。
2021年6月、AlationはデータインテリジェンスのためのクラウドベースのプラットフォームであるAlation Cloud Serviceを発表した。継続的インテグレーションとデプロイメントのオプションにより、顧客がイノベーションをより迅速に活用できるようにする。
目次
1 はじめに （ページ – 27）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2019-2021年
1.5 利害関係者
1.6 変更の概要
2 研究方法 （ページ – 33）
2.1 調査データ
図1 データカタログ市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビューの内訳
図2 一次インタビューの内訳：企業別、呼称別、地域別
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
図3 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図4 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図5 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：市場におけるソリューション／サービスの収益
図 6 市場規模推計手法 – アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）：市場におけるソリューション／サービスの総売上高
図 7 市場規模推定手法 – アプローチ 3、ボトムアップ（需要側）：データカタログ支出全体を通じたデータカタログ市場のシェア
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 企業評価マトリックス手法
図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.6 新興／中堅企業評価マトリックス手法
図9 新興/中堅企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.7 研究の前提
2.8 限界とリスク評価
3 事業概要 (ページ – 45)
表3 データカタログの世界市場と成長率、2017-2021年（百万米ドル、前年比）
表4 世界市場と成長率、2022-2027年（百万米ドル、前年比）
図10 2022年に市場規模が拡大するのはソリューション分野
図 11 2022 年にはプロフェッショナルサービス分野がより大きな市場シェアを占める
図12 2022年に市場規模を拡大するのはクラウド・セグメント
図13 2022年には大企業セグメントがより大きな市場シェアを占める
図14 2022年に最大の市場規模を占めるのはビジネスインテリジェンスツールセグメント
図 15 2022年にテクニカル・メタデータ分野がより大きな市場シェアを占める
図16 予測期間中、小売・eコマース分野が最も高い成長率を示す
図 17 2022 年にはアジア太平洋地域が最も高い成長を遂げる
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 50)
4.1 データカタログ市場における魅力的な機会
図18 各部門の急速なデジタル化とデータ生成量の増加がデータカタログソリューションの採用を促進
4.2 市場（上位3業種別
図 19：予測期間中に最大の市場規模を占めるBFSIセグメント
4.3 地域別市場
図 20 2022 年にはアジア太平洋地域が最大の市場シェアを占める
4.4 北米：市場：コンポーネント別、サービス別
図 21 2022 年にはソリューションとプロフェッショナルサービス分野が大きな市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ – 52）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 22 推進要因、阻害要因、機会、および課題データカタログ市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 データの急増
5.2.1.2 ビジネス戦略のための知見収集ニーズの高まり
5.2.1.3 クラウドベースのソリューション採用の増加
5.2.1.4 セルフサービス型アナリティクスの利用の増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 データの標準化の欠如
5.2.2.2 リスクに関する誤解
5.2.3 機会
5.2.3.1 データカタログの活用による従業員の生産性向上
5.2.3.2 自動化とAI対応技術の台頭
5.2.4 課題
5.2.4.1 労働力における技術スキルの不足
5.2.4.2 一貫性のないデータ管理
5.3 進化：データカタログ
図 23 データカタログの進化
5.4 データカタログの必須機能
5.4.1 データの検索と発見
5.4.2 ビジネス用語集
5.4.3 データリネージ
5.4.4 コラボレーション
5.4.5 データガバナンス
5.4.6 統合
5.5 バリューチェーン分析
図 24 バリューチェーン分析：データカタログ市場
5.6 サプライチェーン分析
図25 サプライチェーン分析：市場
5.7 エコシステム
表5 エコシステム：市場
5.8 市場：コビッド19の影響
5.9 データカタログのバイヤー/クライアントに影響を与えるトレンド/混乱
図 26 市場：バイヤー／クライアントに影響を与えるトレンド／混乱
5.10 技術分析
5.10.1 人工知能と自動化
5.10.2 機械学習
5.11 事例分析
5.11.1 情報サービス
5.11.1.1 ケーススタディ1：クレディセーフはウォーターラインのスマートデータカタログを使用してデータ管理の共通プロセスを改善
5.11.2 BFSI
5.11.2.1 ケーススタディ2：NordeaがWaterline Smart Data Catalogを利用してデータ管理プロセスを自動化
5.11.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
5.11.3.1 ケーススタディ3：Southeastern Med、Datawatch Managed AnalyticsプラットフォームでBIレポート機能を強化
5.11.4 小売業とeコマース
5.11.4.1 ケーススタディ4：eBay、Alationのデータカタログソリューションを利用してデータへの集中アクセスを実現
5.11.5 政府および防衛
5.11.5.1 ケーススタディ5：ジョージ・ワシントン大学がコリブラでガバナンスプロセスを自動化
5.12 特許分析
5.12.1 方法論
5.12.2 文書タイプ
表6 出願された特許、2019年～2022年
5.12.3 イノベーションと特許出願
図27 年間付与特許総数、2019-2022年
5.12.3.1 上位出願者
図28 特許出願件数の多い上位10社（2019～2022年
5.13 ポーターの5つの力分析
表7 ポーターの5つの力がデータカタログ市場に与える影響
図 29 ポーターの5つの力分析
5.13.1 新規参入の脅威
5.13.2 代替品の脅威
5.13.3 供給者の交渉力
5.13.4 買い手の交渉力
5.13.5 競合の激しさ
5.14 規制の影響
5.14.1 一般データ保護規制
5.14.2 国際標準化機構／国際電気標準会議27000規格
5.14.3 クラウドセキュリティアライアンスのコントロール
5.14.4 システム及び組織の管理報告書
5.14.4.1 システム及び組織管理 1
5.14.4.2 システムと組織の管理2
5.14.5 医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律
5.14.6 ペイメントカード業界データセキュリティ基準
5.14.7 2002年サーベンス・オクスリー法
5.14.8 グラム・リーチ・ブライリー法
5.14.9 欧州連合データ保護規制
5.14.10 キャン・スパム法
5.15 関税と規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表8 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表9 ヨーロッパ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 中東・アフリカ規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.16 価格分析
5.16.1 サブスクリプション型データカタログソリューションの平均販売価格
表 13 サブスクリプション型データカタログソリューションの平均販売価格
5.17 主要ステークホルダーと購買基準
5.17.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
表 14 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力（%） 5.17.2 購入基準
5.17.2 購入基準
図30 上位3アプリケーションの主な購買基準
表15 上位3業種における主な購買基準
6 データ・カタログ市場, 構成要素別 (ページ – 77)
6.1 はじめに
6.1.1 コンポーネント市場牽引要因
図 31 サービス分野は予測期間中に高い成長率で成長する
表 16：コンポーネント別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表17：コンポーネント別市場、2022～2027年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 デジタル化の進展とクラウドコンピューティングの利用
表 18 ソリューション地域別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 19 ソリューション：ソリューション：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
6.3 サービス
図 32 マネージドサービス分野は予測期間中に高い成長率を示す
表 20 サービス：市場：タイプ別、2017年～2021年（百万米ドル）
表21 サービス：サービス：タイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
6.3.1 プロフェッショナルサービス
6.3.1.1 複雑な業務を管理する必要性の高まり
表 22 プロフェッショナルサービスデータカタログ市場、タイプ別、2017-2021年（百万米ドル）
表23 プロフェッショナルサービスタイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表24 プロフェッショナルサービス地域別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表25 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
6.3.1.2 サポート・保守サービス
6.3.1.2.1 製品の複雑な問題を解決するニーズ
6.3.1.3 コンサルティングサービス
6.3.1.3.1 データカタログサービスは組織の戦略策定を支援する
6.3.1.4 導入・統合サービス
6.3.1.4.1 コスト最適化の必要性
6.3.2 マネージド・サービス
6.3.2.1 革新、優れた顧客体験、効率性へのニーズの高まり
表 26 マネージドサービス：市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表27 マネージドサービス：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
7 データ・カタログ市場、展開モード別（ページ – 85）
7.1 導入
7.1.1 展開モード市場促進要因
図 33 クラウド分野は予測期間中に高い成長率を示す
表 28：展開モード別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表29：展開モード別市場、2022～2027年（百万米ドル）
7.2 クラウド
7.2.1 コストベースのソリューションは、目的を達成するための強固なプロセスを提供する
表 30 クラウド：地域別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表31 クラウド：市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
7.3 オンプレミス
7.3.1 機密データに対するセキュリティ上の懸念
表 32 オンプレミス：市場：地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表 33 オンプレミス：オンプレミス：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
8 データ利用者別データカタログ市場（ページ – 89）
8.1 はじめに
8.1.1 データ消費者：市場促進要因
図 34 モバイルおよびウェブアプリケーション分野が予測期間中に最も高い成長を示す
表34 データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表35：データ消費者別市場、2022～2027年（百万米ドル）
8.2 ビジネスインテリジェンスツール
表 36 ビジネスインテリジェンスツール市場：地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表37 ビジネスインテリジェンスツール市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
8.2.1 データ統合とETL
8.2.1.1 効率的なデータ管理と価値ある洞察の導出を促進するデータカタログソリューション
8.2.2 レポーティングと可視化
8.2.2.1 データ・ソリューションは洞察を行動に移すのに役立つ
8.2.3 クエリーと分析
8.2.3.1 効率的なガバナンスとコンプライアンス向上の必要性
8.3 エンタープライズ・アプリケーション
表 38 エンタープライズアプリケーションデータカタログ市場、地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表 39 エンタープライズアプリケーション地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
8.3.1 ERP（エンタープライズリソースプランニング）
8.3.1.1 ビジネスプロセスの自動化の拡大がデータカタログサービスを牽引
8.3.2 サプライチェーン管理システム
8.3.2.1 需要予測に不可欠なデータ分析
8.4 モバイル・アプリケーションとウェブ・アプリケーション
表 40 モバイルおよびウェブアプリケーション市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 41 モバイルおよびウェブアプリケーション市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
8.4.1 ヒートマップ分析
8.4.1.1 データ分析によるサイトデザインの改善
8.4.2 ウェブ行動分析
8.4.2.1 データ分析は人間の行動を理解するのに役立つ
8.4.3 マーケティングオートメーション
8.4.3.1 モバイルアプリ開発を促進するデータ統合
9 データカタログ市場：メタデータタイプ別（ページ数 – 98）
9.1 導入
9.1.1 メタデータの種類市場促進要因
図 35 ビジネスメタデータ分野は予測期間中に高い成長率で成長する
表 42 メタデータタイプ別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表43 メタデータタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
9.2 ビジネスメタデータ
9.2.1 一元管理されたデータのナビゲーションを支援
表 44 ビジネスメタデータ：市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 45 ビジネスメタデータ：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
9.3 技術的メタデータ
9.3.1 エンタープライズデータ環境の構築と保守
表 46 テクニカルメタデータ市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 47 テクニカルメタデータ地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
10 データカタログ市場：組織規模別（ページ番号 – 103）
10.1 はじめに
10.1.1 組織規模：市場促進要因
図 36：予測期間中、大企業セグメントがより高い成長率を示す
表 48：組織規模別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表49：組織規模別市場、2022～2027年（百万米ドル）
10.2 大企業
10.2.1 クラウドコンピューティングへの需要の高まりとスマートフォンの利用拡大
表 50 大企業：地域別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表51 大企業：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
10.3 中小企業
10.3.1 費用対効果と生産性の向上が中小企業のデータカタログ・ソリューション需要を牽引
表 52 中小企業：市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 53 中小企業：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11 データカタログ市場：垂直方向別（ページ – 108）
11.1 はじめに
11.1.1 垂直市場カタログ管理システム市場の促進要因
図 37：予測期間中に最も高い成長を示すのは小売とeコマース分野
表 54：垂直市場別、2017-2021 年（百万米ドル）
表55：垂直市場：2022-2027年（百万米ドル）
11.2 製造業
11.2.1 データカタログソリューションは製造業のビジネス洞察力向上を支援する
表 56 製造業：地域別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表57 製造業：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.3 ヘルスケアとライフサイエンス
11.3.1 医師が医療データにリアルタイムでアクセスできるデータソリューション
表 58 ヘルスケア・ライフサイエンス市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表59 ヘルスケアとライフサイエンス：市場, 地域別, 2022-2027 (百万米ドル)
11.4 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
11.4.1 デジタルバンキング・ソリューションに対する需要の高まり
表 60 BFSI：データカタログ市場、地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表61 BFSI：データカタログ市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.5 輸送と物流
11.5.1 輸送とロジスティクスの中核業務を改善する必要性
表 62 輸送と物流：市場：地域別、2017～2021年（百万米ドル）
表 63 輸送とロジスティクス：輸送とロジスティクス：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.6 メディアとエンターテインメント
11.6.1 洞察力を得るために価値ある情報を抽出するデータソリューションの必要性
表 64 メディアとエンターテインメント市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 65 メディアとエンターテインメント：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.7 小売とeコマース
11.7.1 急速なデジタル変革が成長を牽引
表 66 小売とeコマース：市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 67 小売とeコマース：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
11.8 政府と防衛
11.8.1 データカタログソリューションを利用して政府部門で取り組むアクセシビリティの問題
表 68 政府と防衛市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 69 政府と防衛：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.9 テレコム
11.9.1 モバイルデータトラフィックを管理する堅牢なシステムの必要性
表 70 通信：データカタログ市場：地域別、2017～2021年（百万米ドル）
表 71：通信：データカタログ市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.10 ITES
11.10.1 データ品質、ガバナンス、データ準備プロセスの標準化の必要性
表 72 ITES：市場, 地域別, 2017-2021 (百万米ドル)
表73 ITES：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.11 その他の垂直市場
表74 その他の垂直市場市場：地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表 75 その他の垂直市場市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
12 データカタログ市場、地域別（ページ番号 – 121）
12.1 はじめに
図 38 北米が予測期間中最大の市場規模を占める
表 76：地域別市場、2017～2021 年（百万米ドル）
表77：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
図 39 アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長を記録する
12.2 北米
12.2.1 北米：市場促進要因
図 40 北米：市場スナップショット
表 78 北米：データカタログ市場、コンポーネント別、2017～2021年（百万米ドル）
表 79 北米：北米：データカタログ市場、コンポーネント別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 80 北米：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 81 北米：北米：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 82 北米：展開モード別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表83 北米：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 84 北米：北米：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 85 北米：データ消費者別市場北米：データ消費者別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 86 北米：メタデータタイプ別市場メタデータタイプ別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 87 北米：北米：メタデータタイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 88 北米：市場：組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 89 北米：組織規模別市場、2022-2027 年（百万米ドル北米：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 90 北米：北米：業種別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 91 北米：北米：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 92 北米：北米：国別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 93 北米：北米：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2 米国
12.2.2.1 セルフサービスとデータ伝播分析の採用増加
表 94 米国：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 95 米国：市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 96 米国：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 97 米国：市場：サービス別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.3 カナダ
12.2.3.1 金融サービスセクターにおける透明性へのニーズの高まり
表 98 カナダ市場, コンポーネント別, 2017-2021 (百万米ドル)
表 99 カナダ：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表100 カナダ：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表101 カナダ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3 欧州
12.3.1 欧州データカタログ市場の促進要因
表 102 欧州：データカタログ市場促進要因市場：コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 103 欧州：2022-2027年 コンポーネント別市場 （百万米ドル）
表 104 欧州：サービス別市場市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表 105 欧州：サービス別市場欧州：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 106 欧州：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル欧州：展開モード別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 107 欧州：2022-2027年展開モード別市場（百万米ドル）
表 108 欧州：データ消費者別市場欧州：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 109 欧州：データ消費者別市場欧州：データ消費者別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 110 欧州：メタデータタイプ別市場欧州：メタデータタイプ別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 111 欧州：メタデータタイプ別市場欧州：メタデータタイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表112 欧州：組織規模別市場、2017年～2021年（百万米ドル市場：組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 113 欧州：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル欧州：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 114 欧州：欧州：業種別市場、2017年-2021年（百万米ドル）
表 115 欧州：欧州：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表116 欧州：国別市場、2017-2021年市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表 117 欧州：欧州：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3.2 英国
12.3.2.1 新技術とイノベーションの採用増加
表 118 英国：データカタログ市場、コンポーネント別、2017～2021年（百万米ドル）
表 119 英国：データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表120 英国：市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表121 英国：市場：サービス別、2022-2027年（百万米ドル）
12.3.3 ドイツ
12.3.3.1 デジタルトランスフォーメーションの成長
表 122 ドイツ：市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 123 ドイツ：ドイツ：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 124 ドイツ：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 125 ドイツ：ドイツ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3.4 フランス
12.3.4.1 AI成長の大きな可能性
表 126 フランス：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 127 フランス：フランス：データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 128 フランス：フランス：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 129 フランス：サービス別市場フランス：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3.5 その他のヨーロッパ
12.4 アジア太平洋地域
12.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
図 41 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 130 アジア太平洋地域データカタログ市場、コンポーネント別、2017～2021年（百万米ドル）
表131 アジア太平洋地域：データカタログアジア太平洋地域：データカタログ市場、コンポーネント別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 132 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 133 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 134 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表135 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 136 アジア太平洋地域：データ消費者別市場アジア太平洋地域：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 137 アジア太平洋地域：データ消費者別市場アジア太平洋地域：データ消費者別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 138 アジア太平洋地域：メタデータタイプ別市場メタデータタイプ別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 139 アジア太平洋地域：メタデータタイプ別市場アジア太平洋地域：メタデータタイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 140 アジア太平洋地域市場：組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 141 アジア太平洋地域：組織規模別市場、2022-2027 年（百万米ドルアジア太平洋地域：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表142 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：業種別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表143 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 144 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：国別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 145 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.4.2 中国
12.4.2.1 伝統的な産業分野を変革するビッグデータの利用
表 146 中国：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 147 中国：データカタログ市場中国：データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 148 中国：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 149 中国：サービス別市場中国：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.4.3 インド
12.4.3.1 熟練労働者の豊富さと技術力の強化
表 150 インド：市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 151 インド：インド：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 152 インド：市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表 153 インド：インド：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.4.4 日本
12.4.4.1 大容量データへの対応ニーズの高まり
表 154 日本：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 155 日本：2022-2027年 コンポーネント別市場 （百万米ドル）
表 156 日本：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表157 日本：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドルサービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.4.5 その他のアジア太平洋地域
12.5 中東・アフリカ
12.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
表 158 中東・アフリカデータカタログ市場、コンポーネント別、2017～2021 年（百万米ドル）
表 159 中東・アフリカ：データカタログ市場、コンポーネント別、2022 年～2021 年（百万米ドル中東・アフリカ：データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 160 中東・アフリカ：サービス別市場サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 161 中東・アフリカ：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 162 中東・アフリカ：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：展開モード別市場、2017年-2021年（百万米ドル）
表 163 中東・アフリカ：展開モード別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 164 中東・アフリカ：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 165 中東・アフリカ：データ消費者別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：データ消費者別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 166 中東・アフリカ：メタデータタイプ別市場中東・アフリカ：メタデータタイプ別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 167 中東・アフリカ：メタデータタイプ別市場、2017年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：メタデータタイプ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 168 中東・アフリカ：メタデータタイプ別市場、2022-2027 年（百万米ドル市場：組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 169 中東・アフリカ：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 170 中東・アフリカ：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2017年-2021年（百万米ドル）
表 171 中東・アフリカ：業種別市場、2022年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 172 中東・アフリカ：国別市場、2017年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：国別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 173 中東・アフリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル中東・アフリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.5.2 中東
12.5.2.1 クラウドコンピューティングの状況を変える取り組みの増加
表 174 中東：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 175 中東：2022-2027年 コンポーネント別市場 （百万米ドル）
表 176 中東：サービス別市場、2017-2021年（百万米ドル）
表 177 中東：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.5.3 アフリカ
12.5.3.1 複雑な企業データの高成長
表 178 アフリカ：市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 179 アフリカ：アフリカ：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 180 アフリカ：アフリカ：サービス別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表181 アフリカ：アフリカ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.6 ラテンアメリカ
12.6.1 ラテンアメリカ：データカタログ市場の促進要因
表 182 ラテンアメリカ：データカタログ市場促進要因市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 183 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：コンポーネント別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 184：市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表 185 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表186 ラテンアメリカ：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル展開モード別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 187 南米：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル中南米：展開モード別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 188：ラテンアメリカ：データ消費者別市場、2017年～2021年（百万米ドル）
表 189 ラテンアメリカ：データ消費者別市場ラテンアメリカ：データ消費者別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 190 ラテンアメリカ：メタデータタイプ別市場市場：メタデータタイプ別、2017-2021年（百万米ドル）
表 191 北米：メタデータタイプ別市場、2017年～2021年（百万米ドル2022～2027年：メタデータタイプ別市場（百万米ドル）
表 192 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 193 米ラテンアメリカ：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル2022-2027年市場：組織規模別（百万米ドル）
表 194 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2017年-2021年（百万米ドル）
表195 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 196 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2017年-2021年（百万米ドル）
表197 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.6.2 ブラジル
12.6.2.1 クラウド移行のための包括的アプローチの採用
表 198 ブラジル：データカタログ市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 199 ブラジル：データカタログ市場：コンポーネント別ブラジル：データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 200 ブラジル：市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表 201 ブラジル：ブラジル：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.6.3 メキシコ
12.6.3.1 優れたデータ管理は顧客体験の向上につながる
表202 メキシコ：市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 203 メキシコ：コンポーネント別市場市場：コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表204 メキシコ：サービス別市場市場：サービス別、2017-2021年（百万米ドル）
表 205 メキシコ：サービス別市場市場：サービス別、2022-2027年（百万米ドル）
12.6.4 その他のラテンアメリカ地域
13 競争の舞台 (ページ – 168)
13.1 概要
13.2 主要プレーヤーの戦略
表206 主要データカタログベンダーの戦略概要
13.3 収益分析
13.3.1 過去の収益分析
図42 主要2社の過去の収益分析（2017～2021年）（百万米ドル
13.4 市場シェア分析
図43 主要企業の市場シェア分析
表 207 データカタログ市場：競争の度合い
13.5 市場評価の枠組み
図44 市場評価の枠組み：市場の拡大と統合（2020～2022年
13.6 企業評価象限
13.6.1 スター企業
13.6.2 新興リーダー
13.6.3 浸透型プレーヤー
13.6.4 参入企業
図45 市場：企業評価象限、2022年
13.7 競争ベンチマーキング
表 208 会社の製品フットプリント
表209 企業の地域別フットプリント
13.8 新興／中堅企業の評価クワドラント
13.8.1 進歩的企業
13.8.2 対応力のある企業
13.8.3 ダイナミックな企業
13.8.4 スタートアップ・ブロック
図 46 データカタログ市場、新興企業/中堅企業の評価象限、2022 年
13.9 新興企業／中堅企業の競合ベンチマーキング
表 210 市場：主要新興企業/SM の詳細リスト（2022 年
表 211 市場：主要企業の競争ベンチマーク（新興企業/SM）、2022 年
13.10 競争シナリオと動向
13.10.1 製品の発売
表212 サービス／製品の発売（2019～2022年
13.10.2 取引
表213 取引、2019～2022年
14 企業プロフィール （ページ – 190）
14.1 紹介
14.2 主要プレイヤー
(事業概要, ソリューション, 製品・サービス, 最新の動向, MnM View）* 14.2.1 IBM
14.2.1 IBM
表 214 IBM：事業概要
図 47 IBM：企業スナップショット
表 215 IBM：提供製品
表 216 IBM：提供サービス
表 217 IBM：ディール
14.2.2 マイクロソフト
表218 マイクロソフト：事業概要
図 48 マイクロソフト：企業スナップショット
表219 マイクロソフト：提供製品
表220 マイクロソフト：取引
14.2.3 ティブコソフトウェア
表221 ティブコソフトウェア：事業概要
表222 ティブコソフトウェア：提供製品
表223 ティブコソフトウェア：提供サービス
表 224 ティブコソフトウェア：取引
14.2.4 コリブラ
表225 コリブラ：事業概要
表226 コリブラ：提供製品
表 227 コリブラ：取引
14.2.5 オラクル
表 228 オラクル事業概要
図 49 オラクル企業スナップショット
表 229 オラクル提供製品
表 230 オラクル：提供サービス
表 231 オラクル：ソリューションの発表と強化
表232 オラクル：取引
14.2.6 インフォマティカ
表 233 インフォマティカ：事業概要
表 234 インフォマティカ：提供製品
表235 インフォマティカ：製品の発売と機能強化
表 236 インフォマティカ：取引
14.2.7 アラシオン
表 237 ALATION：事業概要
表 238 アレーション：提供製品
表 239 アレーション：製品の発売と機能強化
表 240 アレーション：取引
14.2.8 グーグル
表241 グーグル：事業概要
図50 グーグル：企業スナップショット
表242 グーグル：提供製品
表243 グーグル：ソリューションの発表と強化
表 244 グーグル：取引
14.2.9 クラウデラ
表 245 クラウデラ：事業概要
図 51 クラウデラ：企業スナップショット
表 246 クラウデラ：提供製品
表 247 クラウデラ：ソリューションの発表と機能強化
表 248 クラウデラ：取引
14.2.10 アルタイクス
表 249 アルタイクス：事業概要
表 250： 提供製品
表 251 アルタイクス：取引
14.2.11 タレンド
表252 タレンド：事業概要
表 253 タレンド提供製品
表254 タレンド：ソリューションの発表と機能強化
表 255 タレンド取引
14.2.12 アタッカマ
表256 アタッカマ：事業概要
表 257 アタッカマ：提供製品
表 258 ataccama: ソリューションの発表と強化
表 259 アタッカマ：取引
14.2.13 ザローニ
表260 ザローニ：事業概要
261 ザローニ：提供製品
表262 ザローニ：取引
*非上場企業の場合、事業概要、ソリューション、提供製品・サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握されていない可能性がある。
14.3 中小企業／新興企業
14.3.1 デノド
14.3.2 タブロー
14.3.3 AWS
14.3.4 ケンブリッジセマンティクス
14.3.5 アーウィン・バイ・クエスト
14.3.6 TAMR
14.3.7 データワールド
14.3.8 アレックス・ソリューションズ
14.3.9 オクトパイ
14.3.10 IMMUTA
14.3.11 ソリダタス
14.3.12 ZEENEA
14.3.13 アトラン
14.3.14 ステンマ
14.3.15 キャスター
15 隣接／関連市場（ページ – 235）
15.1 データガバナンス市場 – 2025年までの世界予測
15.1.1 市場の定義
15.1.2 市場概要
15.1.2.1 データガバナンス市場、用途別
表263 データガバナンス市場、用途別、2014年～2019年（百万米ドル）
表264 データガバナンス市場、用途別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.2.2 データガバナンス市場、コンポーネント別
表265 データガバナンス市場、コンポーネント別、2014-2019年（百万米ドル）
表 266 データガバナンス市場、コンポーネント別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.2.3 データガバナンス市場：展開モデル別
表267 データガバナンス市場：展開モデル別、2014-2019年（百万米ドル）
表268 データガバナンス市場：展開モデル別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.2.4 データガバナンス市場：組織規模別
表269 データガバナンス市場：組織規模別、2014-2019年（百万米ドル）
表270 データガバナンス市場：組織規模別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.2.5 データガバナンス市場、業種別
表271 データガバナンス市場、業種別、2014年～2019年（百万米ドル）
表272 データガバナンス市場、垂直分野別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.2.6 データガバナンス市場、地域別
表273 データガバナンス市場、地域別、2014-2019年（百万米ドル）
表274 データガバナンス市場、地域別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.3 データディスカバリー市場 – 2025年までの世界予測
15.1.3.1 市場の定義
15.1.3.2 市場概要
15.1.3.3 データディスカバリー市場、コンポーネント別
表275 データディスカバリー市場、コンポーネント別、2014年～2019年（百万米ドル）
表276 データディスカバリー市場、コンポーネント別、2019〜2025年（百万米ドル）
表277 データディスカバリー市場、サービス別、2014-2019年（百万米ドル）
表278 データディスカバリー市場、サービス別、2019-2025年（百万米ドル）
表 279 プロフェッショナルサービスデータディスカバリー市場、タイプ別、2014-2019年（百万米ドル）
表 280 プロフェッショナルサービスデータディスカバリー市場、タイプ別、2019年～2025年（百万米ドル）
15.1.3.4 データディスカバリー市場：組織規模別
表 281 データディスカバリー市場：組織規模別、2014～2019 年（百万米ドル）
表282 データディスカバリー市場：組織規模別、2019〜2025年（百万米ドル）
15.1.3.5 データディスカバリー市場：展開形態別
表 283 データディスカバリー市場、展開モード別、2014-2019 年（百万米ドル）
表284 データディスカバリー市場：展開モード別、2019年～2025年（百万米ドル）
表 285 クラウドデータディスカバリー市場、タイプ別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 286 クラウド：データディスカバリー市場、タイプ別、2019年～2025年（百万米ドル）
15.1.3.6 データディスカバリー市場、機能別
表287 データディスカバリー市場、機能別、2014年～2019年（百万米ドル）
表288 データディスカバリー市場：機能別、2019〜2025年（百万米ドル）
15.1.3.7 データディスカバリー市場、用途別
表289 データディスカバリー市場、用途別、2014～2019年（百万米ドル）
表290 データディスカバリー市場、用途別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.3.8 データディスカバリー市場、業種別
表291 データディスカバリー市場、垂直分野別、2014～2019年（百万米ドル）
表292 データディスカバリー市場、垂直分野別、2019-2025年（百万米ドル）
15.1.3.9 データディスカバリー市場、地域別
表293 データディスカバリー市場、地域別、2014～2019年（百万米ドル）
表294 データディスカバリー市場、地域別、2019-2025年（百万米ドル）
16 付録 （ページ番号 – 251）
16.1 ディスカッションガイド
16.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
16.3 カスタマイズオプション
16.4 関連レポート
16.5 著者詳細
