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データマネタイゼーションの世界市場規模は、収益ベースで2022年に29億ドルと推定され、2027年末には73億ドルに拡大すると予測され、年平均成長率は19.5%である。
Covid-19の大流行により、顧客に予測的・処方的分析を提供し、ビジネスプロセスを簡素化することでコスト削減の意思決定を可能にする新しいテクノロジーが出現した。データを収益化するこの方法は、顧客に最大の価値を提供し、製品チームが実用的な分析アプリを構築して拡張し、他のアプリケーションと統合することを可能にする。データ収益化ツールやサービスは、企業がビジネス・データに付加価値を与えることができる隠された情報を抽出するのに役立ちます。さらに、これらのツールやサービスは、ビジネスサイクルにおける異常をより早く予測することで、企業の業務効率を高める。また、これらのツールやサービスは、消費者の購買行動や購買パターンを理解することで、消費者の本質的なニーズに応え、全体的な顧客体験を向上させる。これらのツールやサービスは、数多くのメリットを提供するため、今後、普及が進むと予想される。そのメリットとは、定期的な収益源の創出、業務効率の向上、顧客エンゲージメントの向上などである。
データ収益化市場のダイナミクス
ドライバーデータ主導型意思決定の採用拡大
組織は、重要な意思決定を行うためにデータを活用している。当初、データ分析による意思決定は、直感や勘、意見といった伝統的な慣行に基づいていたが、ビジネスインテリジェンス（BI）ソフトウェアやツールの使用により、組織はこうした慣行が収益性を向上させ、より優れた戦略的意思決定に利用できることに気づき始めた。例えば、米国中央事務局の調査によると、米国の製造業ではデータ主導の意思決定が2005年から2010年にかけて3倍に増加した。フォーブスのレポートによると、企業の53％がビッグデータ分析を導入しており、2019年にはIT専門家の60％がビッグデータの記述統計と予測統計を使用している。様々な業種で関連データを分析する需要の高まりが、ビジネス上の疑問に対する答えを見つける必要性を後押ししている 組織はデータにアクセスし、適切な意思決定を行うためにデータの最適化に取り組んでいるが、データから意味のある洞察を生み出すのに苦労している。データマネタイゼーションは、意思決定に役立つ洞察力を生み出すために、データを分析・処理するためのツールやサービスを提供する。
制約：組織能力の欠如と文化的障壁
ビッグデータ活用に関連する主な障壁は、組織能力と文化である。十分な役割と責任の欠如、非効率的な組織的手続き、経営陣の注力と支援の欠如、手続きや品質測定の欠落といった障壁が、データ収益化ツールの導入を抑制すると予想される。データ収益化には、特定のプロセス、リソース、スキル、そして最も重要なこととして、新たなオファリングの創出を十分にサポートする適切な文化が必要である。新たな収益源を生み出し、データを収益化するためには、明確なビジネス戦略と、有能なチームを擁する強力な事業部門のリーダーが必要である。適切なデータセットと関連ツールを従業員に提供するだけでは十分ではない。選択したデータ収益化ビジネスモデルをサポートするために必要な組織文化、構造、必要な能力、プロセス、習慣について、従業員に説明することも必要だ。
チャンスデータ処理におけるAIの採用増加
膨大な量のデータが生成され、このデータをリアルタイムで分析する必要性から、組織はAI、IoT、機械学習、ディープラーニングなどの新技術の導入を余儀なくされている。BIツールは膨大な量のデータを収集・処理する上で非常に有用であるため、組織はBIツールの導入に注力している。データ収益化ソリューションは、膨大な量のデータを処理し、利用可能なデータから価値ある洞察を引き出すのに役立つ。現在、市場で優位なポジションを獲得するため、企業はBIツールの導入を始めている。例えば、さまざまな組織が、膨大なデータから自社の製品やサービス、顧客の行動パターンを分析したり、大規模なデータセットを分析して分析的な洞察を導き出したりするためにBIツールを活用している。組織がこれらの要件を満たすソリューションを求める中、データマネタイゼーション・ツールはデータ管理と統合に便利である。BIツールとデータ収益化技術は、データ収益化市場で競争力を維持するために、ビジネスユーザーが有意義なビジネスインサイトを抽出するのに役立つ。そのため、BIツールの利用拡大がデータ収益化ベンダーに高い成長機会をもたらすと期待されている。
課題データ構造の複雑化
新たな収益源とビジネスラインを生み出すデータ収益化の採用は、業界を問わず拡大しており、データ収益化においてデータ品質は重要な要素のひとつである。正確なデータによって、組織は正しい意思決定を行うことができる。様々な業界でデータを共有し、データ製品を既存のシステムに統合すると、データ品質が低下する可能性がある。
データ品質が不適切だと、誤った事実や矛盾が生じる可能性がある。したがって、適切なデータ品質は、組織が正しい意思決定を行う能力に直接影響する。品質がなければ、データは何の役にも立たず、望ましくない結果を招きかねない。従って、組織が収集するデータの質は、データ収益化ツールの導入の課題となり、データ収益化ベンダーの成長を抑制すると予想される。
コンポーネント別では、ツール分野が予測期間中にデータマネタイゼーション市場の成長に大きく貢献する。
予測期間中、ツール分野が最大の市場シェアを占めると予想されている。データ収益化ツールは、ビジネスアプリケーションの機能を強化し、ビジネスデータから洞察を引き出すために使用され、それによって企業は効果的なビジネス上の意思決定を行うことができる。データ収益化プラットフォームは、構造化データと非構造化データを技術横断的に統合するための事前定義された機能を提供する。一方、データマネタイゼーション・ソリューションは、データマネタイゼーション・プロバイダーが市場シェアを拡大し、顧客の特定のニーズに対応する機能を強化することで、より多くの収益を生み出すことを可能にします。
サービス別では、統合・実装サービスが予測期間中にデータマネタイゼーション市場の成長に大きく貢献する。
予測期間中、最大の市場シェアを占めるのは統合・実装サービスである。データ収益化ツールの正確な導入を保証する訓練を受けた技術専門家も、実装および統合サービスを提供している。これらのサービスは、意思決定プロセスの改善、有効性の構築、コスト削減のためのデータ収集と分析において組織を支援する。
データタイプ別では、予測期間中、顧客データセグメントがデータ収益化市場により大きく貢献する。
顧客データ分野は、推定市場規模が大きい。顧客に関する重要な情報は、組織が事業戦略を策定する際に役立つ。企業はキャンペーン、調査、ソーシャルメディア、ウェブサイトから顧客データを収集し、顧客関係管理（CRM）システムの助けを借りてデータを編集する。顧客データを活用することで、企業は自社のポジショニングを見直し、中核事業に隣接する収益源を作り出すことができる。また、顧客の購買パターンを理解し、製品設計や価格設定に関する意思決定を行うことで、企業が顧客向けに製品・サービスをカスタマイズする際にも役立つ。例えば、フェイスブックは、パーソナライズされた広告を掲載するために、ユーザーデータを分析し、第三者に販売している。
展開タイプ別では、予測期間中、オンプレミス展開がデータ収益化市場の成長に大きく貢献する。
オンプレミス型は、推定売上高で大きなシェアを占めると予想される。オンプレミス型とは、顧客のITインフラを利用して、顧客の敷地内にデータ収益化ソリューションを導入することを指す。オンプレミス型の提供モデルでは、ソフトウェアやソリューションは顧客の社内のサーバーやコンピューティング・インフラからインストールされ、運用される。オンプレミス・ソリューションの導入コストは、企業の資本支出（CAPEX）に含まれる。企業は、ハードウェアの保守、サイバーセキュリティ・アプリケーションの導入、スタッフのトレーニング、新バージョンのアップデート、データや破損した部分のバックアップの手配などを行わなければならない。このような莫大な初期費用と手作業による介入が必要なため、オンプレミス型は通常、大企業にしか導入できない。一方、中小企業は予算もスキルも不足しています。そのため、オンプレミスのデータ収益化ツールやサービスを導入するのは現実的ではない。機密データに関するプライバシーやセキュリティ上の懸念から、オンプレミスのデータ収益化ツールやサービスを導入する大企業も増えている。このことが、このセグメントの市場規模拡大に寄与すると予想される。
組織規模別では、予測期間中、大企業がデータマネタイゼーション市場の成長に大きく貢献する。
大企業は、より高い市場シェアを獲得し、今日の競争の激しい世界で全体的な生産性と効率を高めるために、常に新しいテクノロジーを採用しています。大企業は、大規模な企業ネットワークと多くの収益源を持っています。そのため、膨大な量のデータが生成されます。大企業は、ビジネスを効果的に運営するために、新しく最新のテクノロジーへの投資に熱心です。顧客は各地域に散らばっているため、競争の激しい市場で生き残るためには、ビジネス効率を維持しながら、顧客の要求に対応し、サプライチェーンを管理するためにデータ収益化を導入する必要がある。このような企業は、ツールや関連サービスをオンプレミスで導入することを好む。このような導入形態は、利益を増大させ、データの機密性を維持するのに役立つ。世界のデータ収益化市場における大企業セグメントの市場規模は、予測期間中、中小企業セグメントと比較してより大きな市場規模を維持すると予想される。
業種別では、通信業が予測期間中にデータマネタイゼーション市場の成長に大きく貢献する。
予測期間中、最大の市場シェアを占めるのは通信業界である。通信業界では、3Gや4Gといった技術の進歩により、データ生成量が増加している。近い将来、5G技術が導入され、大量のデータが生成されることが予想される。通信事業者にとっては、このデータを管理し、既存顧客を維持するとともに顧客体験を向上させることが課題となっている。近年、通信事業者は顧客データセットから実用的な洞察を得るために、データ収益化ツールやサービスへの投資を開始している。こうした膨大なデータセットへのアクセスが容易になったことで、通信業界の企業はデータ収益化ツールやサービスを採用する主要企業として台頭している。そのため、この業界で事業を展開する企業は、顧客満足度の向上、顧客体験の強化、新たな収益源の創出、顧客ジオロケーションデータを活用した製品のクロスセルやアップセルによるビジネス機会の創出などを実現している。
予測期間中、アジア太平洋地域の年平均成長率が最も高い
アジア太平洋地域は、IoTやクラウドコンピューティングなどの先端技術の採用が増加しているため、今後数年間で幅広い成長機会が得られると期待されている。アジア太平洋諸国では企業数が増加している。例えば、シンガポールには200万社以上の企業がある。これは、アジア太平洋地域で最も高い成長率に貢献している主な要因の1つである。ビッグデータとビジネス・アナリティクス・ソリューションへの莫大な投資は、業績を改善し、不正を検出し、世界経済における競争力を維持することで、BFSI、小売、ヘルスケア、ライフサイエンス業界の垂直市場におけるデータ収益化ツールの採用を促進するだろう。日本、中国、オーストラリアなどのアジア太平洋諸国は人口が多い。したがって、これらの国の組織は、大量のデータを処理するためにデータ収益化を高い割合で採用すると予想される。IoT、モビリティ、AI、クラウド、オーバー・ザ・トップ・サービスなどのデジタルサービスの採用が増加していることや、この地域における技術更新への投資が増加していることが、市場成長を押し上げる主な要因となっている。中国は同地域市場で最大の収益源であり、これは多数の中小企業や大手企業の存在、ビジネスプロセスの絶え間ないデジタル化、日々生成されるデータ量の増加に起因している。また、企業間の競争が激化していることも、企業がデータの価値を活用することを後押ししており、その結果、データ収益化ソリューションの採用が増加している。
Data Monetization Market by Region
データ収益化市場は、Microsoft Corporation（米国）、Oracle（米国）、Salesforce（米国）、SAS（米国）、TIBCO（米国）、IBM（米国）、Qlik（米国）、SAP（ドイツ）、Looker（米国）、ThoughtSpot（米国）、Sisense（米国）、Domo（米国）、Accenture（アイルランド）、Virtusa（米国）、Infosys（インド）、1010Data（米国）などの企業によって支配されている。これらのベンダーは、組織化された販売チャネルとともに、大規模な顧客基盤と強力な地理的足跡を有しており、収益の拡大に貢献している。
この調査レポートは、データマネタイゼーション市場を分類し、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：
コンポーネントに基づいている：
ツール
サービス
コンサルティング
サポートとメンテナンス
実装と統合
DataTypeに基づく：
顧客データ
製品データ
財務データ
サプライヤーデータ
ビジネス機能に基づいています：
サプライチェーンマネジメント
セールス＆マーケティング
オペレーション
ファイナンス
その他（法務、研究開発、人事）
展開タイプに基づく：
オンプレミス
クラウド
組織規模に基づく：
中小企業(SMEs)
大企業
ベースはバーティカル：
BFSI
テレコム
消費財・小売
メディアとエンターテインメント
製造業
IT
運輸・物流
エネルギーと公益事業
ヘルスケア
その他（政府・防衛、旅行・ホスピタリティ、農業、教育）
地域に基づく：
北米
アメリカ
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
シンガポール
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア王国
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
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
最近の動向
2022年4月、サービスプロバイダー向けダイナミック・ロケーション・インテリジェンスのリーダーであるNrby, Inc.とサイセンスは、ブロードバンドサービスプロバイダー向けに、ネットワークイベント、トレンド、従業員活動を比類なく可視化する新しいビジネスインテリジェンスツール、Nrby VUを開発するために提携した。
2022年4月、Eaxct社はExact社とのOEM提携を発表し、世界中の中小企業にQlik Senseのエンタープライズグレードのアナリティクス機能を提供する。
2022年3月、Domoは米国最大級の会計事務所、コンサルティング会社、資産管理会社であるMoss Adamsと新たな契約を締結した。この提携により、モス・アダムスはDomoの最新BIプラットフォームを活用したアナリティクスの導入で顧客を支援し、顧客中心の戦略をさらに強化できるようになる。
2022年2月、オーストラリアとニュージーランドの債券およびデリバティブの電子取引プラットフォームとして認可されているYieldbrokerは、Yieldbrokerの新しいデータおよび分析製品 “YBEdge “のために、シセンスのAI主導のインタラクティブなデータ可視化機能を使用するために、シセンスと協力した。
2022年2月、インド政府は、各省庁が収集、生成、保存するすべてのデータについて、特定の例外を除き、すべてのデータをオープンにし、共有可能とする方針「Draft India Data Accessibility & Use Policy 2022」を発表した。
2022年3月、ドーモは、従来のビジネス・インテリジェンス（BI）やアナリティクスでは十分なサービスを受けられなかった人々にも、データ主導の意思決定や行動の恩恵をもたらすよう設計された、組織内のすべての人のための新しいローコード・データ・ツール、データ・アプスを発表した。
2022年2月、TableauとSalesforceは、Tableau CRMのアナリティクス機能をSalesforceに注入する3つの新しいツールを発表した。Salesforceは、Spring ’22 Releaseの一環として、Revenue Intelligence、CDP Direct Data、Tableau CRM for Net Zero Cloudを発表し、それぞれTableauを使用したSalesforceツールに強化されたアナリティクス機能をもたらした。
2021年1月、TIBCOはInformation Buildersを買収し、Information Buildersのデータ管理とアナリティクス機能により、TIBCOのコネクテッド・インテリジェンス・プラットフォームを強化した。
2020年10月、マイクロソフトはC3.aiおよびアドビと提携し、Microsoft Dynamics 365を活用したC3 AI CRMを発表した。C3 AI CRMは、Dynamics 365をエンド・ツー・エンドのインテリジェントな顧客エンゲージメントの基盤として活用し、Adobe Experience Cloudがリアルタイムの顧客プロファイルとカスタマージャーニー管理を提供し、C3.aiの業界特化型エンタープライズAI機能と連携する。
目次
1 はじめに （ページ – 26）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 調査対象年
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 変化のまとめ
2 研究方法 （ページ – 31）
2.1 調査データ
図1 データマネタイゼーション市場：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 一次プロファイルの内訳
図2 一次インタビューの内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場分類とデータ三角測量
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
図5 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：ベンダーからのデータ収益
図6 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ（供給側）：データマネタイゼーションベンダーの総売上高
図7 市場規模推計手法 – アプローチ2（需要側）：データマネタイゼーション市場
図8 市場規模推計手法（供給側）：データマネタイゼーション市場ベンダーの収益推計図
2.4 企業評価マトリクス手法
図9 企業評価マトリックス：評価基準の重み付け
2.5 スタートアップ/中堅企業評価マトリックス手法
図10 スタートアップ／SMEの評価マトリクス：基準の重み付け
2.6 調査の前提
2.7 研究の限界
3 エグゼクティブサマリー（ページ – 42）
図11 データ収益化市場：世界スナップショット、2020年～2027年
図12 市場の上位成長セグメント
図13 予測期間中、ツール分野がより大きな市場規模を占める
図14：予測期間中、統合・実装サービスが最大の市場規模を占める
図15：予測期間中、金融分野がより大きな市場規模を占める
図 16：予測期間中、オンプレミス部門がより大きな市場規模を占める
図 17：予測期間中、顧客データ分野が最大の市場規模を占める
図 18：予測期間中、大企業セグメントが最大の市場規模を占める
図 19：予測期間中、通信業界が最大の市場規模を占める
図 20：予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ – 50）
4.1 データマネタイゼーション市場の概要
図21 外部データソースの利用の増加が予測期間中の市場成長を牽引
4.2 市場、コンポーネント別、2022年対2027年
図22 2027年までにツール分野がより大きな市場シェアを占める
4.3 サービス別市場：2022年対2027年
図 23 2027 年までに統合・実装サービスが最も高い市場シェアを占める
4.4 データタイプ別市場（2022年対2027年
図 24 2027 年までに顧客データ分野が最も高い市場シェアを占める
4.5 展開タイプ別市場（2022年対2027年
図25 2027年までにオンプレミス型セグメントがより大きな市場シェアを占める
4.6 組織規模別市場：2022年対2027年
図 26 2027 年までに大企業セグメントがより大きな市場シェアを占める
4.7 データ収益化市場：ビジネス機能別、2022年対2027年
図27 2027年までに金融分野がより大きな市場シェアを占める
4.8 業種別市場：2022年対2027年
図28 2027年までに通信業がより大きな市場シェアを占める
4.9 市場投資シナリオ
図 29 アジア太平洋地域は今後 5 年間で最も投資しやすい市場になる
5 市場概要と業界動向 （ページ – 54）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 30 推進要因、阻害要因、機会、および課題データマネタイゼーション市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 データ生成量の増加とデータストレージの低コスト化
5.2.1.2 高度な分析と可視化の急速な普及
5.2.1.3 外部データソースの利用の増加
5.2.1.4 データ主導の意思決定の採用の増加
5.2.1.5 ビジネスデータの量と種類の増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 規制政策の構造のばらつき
5.2.2.2 組織能力の欠如と文化的障壁
5.2.3 機会
5.2.3.1 データプールから洞察を得る必要性の高まり
5.2.3.2 データ処理におけるAIの採用増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 収益化のために組織が収集するデータの質
5.2.4.2 プライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.4.3 データ構造の複雑化
5.3 エコシステム
図31 データ収益化市場：エコシステム
5.4 サプライチェーン分析
図32 市場：サプライチェーン
5.5 データ収益化の種類
図33 直接的データ収益化と間接的データ収益化
5.5.1 直接的データ収益化
5.5.2 間接的データ収益化
5.6 技術分析
5.6.1 サービスとしてのデータ
5.6.2 サービスとしてのインサイト
5.6.3 サービスとしての分析対応プラットフォーム
5.6.4 組み込み型アナリティクス
5.7 Covid-19主導の市場ダイナミクス
5.7.1 推進要因と機会
5.7.2 阻害要因と課題
5.8 特許分析
図34 特許公開件数、2012～2022年
図35 特許所有者トップ5（世界）
表2 特許出願者トップ10（米国）
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 ケーススタディ1：新しいモデルによって顧客解約予測の精度を向上させ、データ収益化イニシアチブを改善する。
5.9.2 ケーススタディ 2：利用可能なデータを活用し、市場における競争優位性を獲得する。
5.9.3 ケーススタディ3：安全性を強化し、安全性に関する常時報告に使用される主要業績評価指標（KPI）から生成される膨大な量のデータを管理する。
5.9.4 ケーススタディ4：ビジネスパフォーマンスの完全なビューを提供し、財務、HCM、ワークフォースマネジメント、アセットマネジメントの各部門にまたがる情報をリアルタイムで従業員と共有する。
5.9.5 ケーススタディ5：医療チェーンにおける非効率性を患者単位で発見する。
5.10 平均販売価格データマネタイゼーション市場
表3 価格分析：市場
5.11 関税と規制の状況
5.11.1 規制
5.11.1.1 北米
5.11.1.2 欧州
5.11.1.3 アジア太平洋
5.11.1.4 中東・南アフリカ
5.11.1.5 ラテンアメリカ
6 データモニタリング市場, コンポーネント別 (ページ – 72)
6.1 はじめに
図 36 サービス分野は予測期間中に高い成長率で成長する
表 4：コンポーネント別市場、2016-2020 年（百万米ドル）
表5：コンポーネント別市場、2021～2027年（百万米ドル）
6.1.1 コンポーネント市場牽引要因
6.1.2 コンポーネントコビッド19の影響
6.2 ツール
表6 ツール市場：地域別、2016～2020年（百万米ドル）
表7 ツール：市場：地域別、2021-2027年（百万米ドル）
6.3 サービス
図 37 コンサルティング分野が予測期間中最も高い成長率を示す
表 8 サービスデータ収益化市場規模、タイプ別、2016-2020年（百万米ドル）
表 9 サービス：タイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表10 サービス地域別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表11 サービス：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
6.3.1 サポートと保守
表12 サポート・保守市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表13 サポート・保守市場規模、地域別、2021～2027年（百万米ドル）
6.3.2 コンサルティング
表14 コンサルティング市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表15 コンサルティング市場規模、地域別、2021～2027年（百万米ドル）
6.3.3 導入と統合
表16 実装・統合市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 17 実装・統合市場規模、地域別、2021～2027 年（百万米ドル）
7 データモニタリング市場、データタイプ別（ページ番号 – 81）
7.1 はじめに
図 38 予測期間中、金融データ分野が最も高い成長率を示す
表 18 データタイプ別市場規模、2016 年～2020 年（百万米ドル）
表19 データタイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
7.1.1 データタイプ市場促進要因
7.1.2 データタイプコビッド19の影響
7.2 顧客データ
表 20 顧客データ：顧客データ：データ収益化市場規模、地域別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 21 顧客データ：地域別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
7.3 製品データ
表 22 製品データ：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表23 製品データ：市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
7.4 財務データ
表24 財務データ：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表25 財務データ：市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
7.5 サプライヤーデータ
表 26 サプライヤーデータ：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 27 サプライヤーデータ：市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
8 データモニタリング市場（ビジネス機能別）（ページ番号 – 88
8.1 はじめに
図 39：予測期間中、販売・マーケティング分野が最も高い成長率を示す
表 28：ビジネス機能別市場規模（2016～2020 年）（百万米ドル
表29 業務機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
8.1.1 業務機能：市場促進要因
8.1.2 業務機能：コビッド19の影響
8.2 販売とマーケティング
表 30 販売とマーケティング市場規模, 地域別, 2016-2020 (百万米ドル)
表 31 販売とマーケティング：市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
8.3 サプライチェーン管理
表 32 サプライチェーン管理：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表33 サプライチェーン管理：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
8.4 オペレーション
表34 オペレーションデータ収益化：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 35 業務：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
8.5 ファイナンス
表36 財務：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表37 財務：市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
8.6 その他
表 38 その他：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 39 その他：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
9 データモニタリング市場：展開タイプ別（ページ番号 – 96）
9.1 導入
図 40 クラウド展開は予測期間中に高い成長率で成長する見込み
表 40：展開タイプ別市場、2016～2020 年（百万米ドル）
表41：展開タイプ別市場、2021～2027年（百万米ドル）
9.1.1 配備タイプ市場促進要因
9.1.2 展開タイプコビッド19 の影響
9.2 クラウド
表42 クラウド：地域別市場、2016～2020年（百万米ドル）
表43 クラウド：地域別市場、2021～2027年（百万米ドル）
9.3 オンプレミス
表44 オンプレミス：市場：地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表45 オンプレミス：オンプレミス：地域別市場、2021-2027年（百万米ドル）
10 データモニタリング市場：組織規模別（ページ数 – 101）
10.1 はじめに
図 41：予測期間中、中小企業はより高い成長率を示す
表 46：市場規模（組織規模別）、2016～2020 年（百万米ドル
表 47：組織規模別市場規模、2021～2027 年（百万米ドル）
10.1.1 組織規模：市場促進要因
10.1.2 組織規模：コビッド19の影響
10.2 大企業
表 48 大企業：市場規模、地域別、2016-2020 年（百万米ドル）
表 49 大企業：地域別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
10.3 中小企業
表 50 中小企業：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 51 中小企業：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11 データマネタイゼーション市場：産業垂直方向別（ページ – 106）
11.1 はじめに
図 42 通信業界は予測期間中に最大の市場規模を占める見込み
表 52：産業別垂直市場、2016～2020 年（百万米ドル）
表53：産業別垂直市場、2021～2027年（百万米ドル）
11.1.1 産業の垂直方向市場牽引要因
11.1.2 産業の垂直方向：コビッド19の影響
11.2 銀行、金融サービス、保険
表 54 銀行、金融サービス、保険：市場規模、地域、2016～2020 年（百万米ドル）
表 55 銀行、金融サービス、保険：市場規模、地域別、2021～2027 年（百万米ドル）
11.3 通信
表56 通信：データマネタイゼーション市場規模、地域別、2016年～2020年（百万米ドル）
表57 通信：データマネタイゼーション市場規模、地域別、2021-2027年（百万米ドル）
11.4 消費財・小売
表 58 消費財・小売：地域別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 59 消費財・小売：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.5 情報技術
表60 情報技術：地域別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表61 情報技術：地域別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
11.6 ヘルスケア
表 62 ヘルスケア：データ収益化市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表63 ヘルスケア：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.7 製造業
表 64 製造業：地域別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表65 製造業：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.8 メディア・娯楽
表 66 メディアとエンターテインメント：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 67 メディアとエンターテインメント：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.9 輸送と物流
表 68 輸送と物流：市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 69 輸送と物流：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.10 エネルギーと公益事業
表 70 エネルギーおよび公益事業：データ収益化市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表 71 エネルギーおよび公益事業：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
11.11 その他
表 72 その他：地域別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 73 その他：地域別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12 データモニタリング市場, 地域別 (ページ – 120)
12.1 はじめに
図 43 アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長率を示す
表 74 地域別市場規模、2016～2020 年（百万米ドル）
表75 地域別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
12.2 北米
12.2.1 北米：市場促進要因
12.2.2 北米：コビッド19の影響
図 44 北米：市場スナップショット
表 76 北米：データ収益化市場規模、コンポーネント別、2016～2020年（百万米ドル）
表 77 北米：2021～2027年：コンポーネント別市場規模（百万米ドル）
表 78 北米：サービス別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 79 北米：サービス別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 80 北米：データタイプ別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 81 北米：データタイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 82 北米：ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表83 北米：ビジネス機能別市場規模ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 84 北米：データ収益化市場規模：展開タイプ別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 85 北米：展開タイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 86 北米：市場規模：組織規模別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 87 北米：組織規模別市場規模北米：組織規模別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 88 北米：業種別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 89 北米：北米：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 90 北米：国別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 91 北米：北米：国別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.2.3 米国
表 92 米国：データ収益化市場規模、コンポーネント別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 93 米国：コンポーネント別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
表 94 米国：サービス別市場規模サービス別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 95 米国：サービス別市場規模サービス別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 96 米国：データタイプ別市場規模データタイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 97 米国：データタイプ別市場規模2021-2027年データタイプ別市場規模（百万米ドル）
表 98 米国：データタイプ別市場規模ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 99 米国：業務機能別市場規模ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 100 米国：データ収益化市場規模：展開タイプ別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 101 米国：展開タイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 102 米国：組織規模別市場規模組織規模別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 103 米国：組織規模別市場規模組織規模別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 104 米国：組織規模別市場規模業種別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 105 米国：産業別市場規模産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.2.4 カナダ
表 106 カナダ：データ収益化市場規模、コンポーネント別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 107 カナダ：コンポーネント別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
表 108 カナダ：サービス別市場規模カナダ：サービス別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 109 カナダ：サービス別市場規模カナダ：サービス別市場規模（2021-2027年）（百万米ドル
表110 カナダ：データタイプ別市場規模カナダ：データタイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表111 カナダ：データタイプ別市場規模、2021年～2027年カナダ：データタイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表112 カナダ：カナダ：ビジネス機能別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 113 カナダ：ビジネス機能別市場規模カナダ：ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 114 カナダ：データ収益化市場規模：展開タイプ別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 115 カナダ：展開タイプ別市場規模、2021年～2027年（百万米ドル）
表 116 カナダ：カナダ：組織規模別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 117 カナダ：組織規模別市場規模カナダ：組織規模別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 118 カナダ：カナダ：業種別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 119 カナダ：カナダ：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.3 欧州
12.3.1 欧州データ収益化市場の促進要因
12.3.2 欧州：コビッド 19 の影響
表 120 欧州：市場規模、コンポーネント別、2016～2020 年（百万米ドル）
表 121 欧州：コンポーネント別市場規模欧州：コンポーネント別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
表 122 欧州：サービス別市場規模欧州：サービス別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 123 欧州：サービス別市場規模欧州：サービス別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 124 欧州：欧州：データタイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 125 欧州：データタイプ別市場規模2021-2027年データタイプ別市場規模（百万米ドル）
表 126 欧州：ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 127 欧州：ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 128 欧州：展開タイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 129 欧州：データ収益化市場規模：展開タイプ別、2021-2027年（百万米ドル）
表 130 欧州：組織規模別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 131 欧州：組織規模別市場規模2021-2027年：組織規模別市場規模（百万米ドル）
表 132 欧州：欧州：業種別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 133 欧州：欧州：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 134 欧州：欧州：国別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 135 欧州：欧州：国別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.3.3 イギリス
12.3.4 ドイツ
12.3.5 フランス
12.3.6 その他の欧州
12.4 アジア太平洋地域
12.4.1 アジア太平洋地域：データ収益化市場の促進要因
12.4.2 アジア太平洋地域：コビッド19の影響
図 45 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 136：アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：市場規模、コンポーネント別、2016～2020 年（百万米ドル）
表 137 アジア太平洋地域：コンポーネント別市場規模アジア太平洋地域：コンポーネント別市場規模（2021～2027年）（百万米ドル
表 138 アジア太平洋地域：サービス別市場規模サービス別市場規模、2016～2020年（百万米ドル）
表 139 アジア太平洋地域：サービス別市場規模アジア太平洋地域：サービス別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
表 140 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：データタイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 141 アジア太平洋地域：2021-2027年データタイプ別市場規模（百万米ドル）
表 142 アジア太平洋地域ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表143 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 144 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：展開タイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 145 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：データ収益化市場規模、展開タイプ別、2021年～2027年（百万米ドル）
表 146 アジア太平洋地域：市場規模：組織規模別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 147 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：組織規模別市場規模、2021年～2027年（百万米ドル）
表 148 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：産業別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 149 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 150 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 151 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.4.3 オーストラリア、ニュージーランド
12.4.4 中国
12.4.5 日本
12.4.6 シンガポール
12.4.7 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：データ収益化市場の促進要因
12.5.2 中東・アフリカ：コビッド19の影響
表 152 中東・アフリカ：データ収益化市場促進要因市場規模、コンポーネント別、2016-2020 年（百万米ドル）
表 153 中東・アフリカ：コンポーネント別市場規模、2016 年～2020 年（百万米ドル）：部品別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 154 中東・アフリカ：サービス別市場規模、2016-2020 年（百万米ドルサービス別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 155 中東・アフリカ：サービス別市場規模、2016年～2020年（百万米ドルサービス別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 156 中東・アフリカ：データタイプ別市場規模、2016 年～2020 年（百万米ドルデータタイプ別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 157 中東・アフリカ：データタイプ別市場規模、2021年～2027年（百万米ドルデータタイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 158 中東・アフリカ：データタイプ別市場規模ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 159 中東・アフリカ：データ収益化市場規模、ビジネス機能別、2016-2020 年（百万米ドルデータ収益化市場規模（ビジネス機能別）：2021-2027年（百万米ドル
表 160 中東・アフリカ展開タイプ別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 161 中東・アフリカ：展開タイプ別市場規模、2021年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：展開タイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 162 中東・アフリカ：組織規模別市場規模、2016 年～2020 年（百万米ドル中東・アフリカ：市場規模（組織規模別）、2016年～2020年（百万米ドル
表 163 中東・アフリカ：組織規模別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル中東・アフリカ：市場規模（組織規模別）、2021-2027年（百万米ドル
表 164 中東・アフリカ：組織規模別市場規模、2021-2027 年（百万米ドル中東・アフリカ：産業別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 165 中東・アフリカ：業種別市場規模、2021年～2027年(百万米ドル)中東・アフリカ：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 166 中東・アフリカ：国別市場規模、2016-2020 年（百万米ドル中東・アフリカ：市場規模（国別）、2016-2020年（百万米ドル
表 167 中東・アフリカ：国別市場規模、2021年～2027年（百万米ドル中東・アフリカ：国別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.5.3 サウジアラビア王国
12.5.4 アラブ首長国連邦
12.5.5 南アフリカ
12.5.6 その他の中東・アフリカ地域
12.6 ラテンアメリカ
12.6.1 南米：データ収益化市場の促進要因
12.6.2 ラテンアメリカ：コビッド19の影響
表 168 ラテンアメリカ：市場規模、コンポーネント別、2016～2020 年（百万米ドル）
表 169 ラテンアメリカ：コンポーネント別市場規模ラテンアメリカ：コンポーネント別市場規模、2021～2027年（百万米ドル）
表 170 ラテンアメリカ：サービス別市場規模サービス別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 171 南米：サービス別市場規模ラテンアメリカ：サービス別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 172 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：データタイプ別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 173 ラテンアメリカ：データタイプ別市場規模ラテンアメリカ：データタイプ別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 174 ラテンアメリカ：ビジネス機能別市場規模ラテンアメリカ：ビジネス機能別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 175 ラテンアメリカ：ビジネス機能別市場規模ラテンアメリカ：ビジネス機能別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 176 ラテンアメリカ：データ収益化市場規模：展開タイプ別、2016年～2020年（百万米ドル）
表 177 ラテンアメリカ：展開タイプ別市場規模、2021年～2027年（百万米ドル）
表 178 ラテンアメリカ：市場規模（組織規模別）、2016年～2020年（百万米ドル
表 179 米ラテンアメリカ：組織規模別市場規模ラテンアメリカ：組織規模別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 180 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：産業別市場規模、2016年～2020年（百万米ドル）
表 181 ラテンアメリカ：業種別市場規模ラテンアメリカ：産業別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
表 182 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場規模、2016-2020年（百万米ドル）
表 183 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場規模、2021-2027年（百万米ドル）
12.6.3 ブラジル
12.6.4 メキシコ
12.6.5 その他のラテンアメリカ地域
13 競争の舞台 （ページ – 169）
13.1 はじめに
図 46 市場評価の枠組み
13.2 市場シェア分析
図47 データマネタイゼーション市場における各社の市場シェア分析
13.3 市場ランキング
図48 2021年の市場ランキング
13.4 主要企業の過去の収益分析
図49 主要プレイヤーの過去5年間の収益分析（2017～2021年
13.5 主要な市場動向
13.5.1 新規上市
表184 市場：製品の発売と機能強化（2019～2022年
表185 市場：取引、2019年～2020年
13.6 企業評価クワドラント
13.6.1 スター
13.6.2 新興リーダー
13.6.3 浸透型プレーヤー
13.6.4 参加企業
図 50 データ収益化市場（グローバル）：企業評価象限、2021年
14 企業プロフィール （ページ – 178）
14.1 紹介
14.2 主要企業
(事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MNMの見解）*。
14.2.1 マイクロソフト
表 186 マイクロソフト：事業概要
図 51 マイクロソフト：企業スナップショット
表 187 マイクロソフト：提供製品／ソリューション／サービス
表 188 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
表189 マイクロソフト：取引
14.2.2 オラクル
表 190 オラクル事業概要
図 52 オラクル企業スナップショット
表 191 オラクル提供製品/ソリューション/サービス
表 192 オラクル：製品の発売と機能強化
表 193 オラクル取引
14.2.3 セールスフォース
表 194 セールスフォース事業概要
図 53 セールスフォース：企業スナップショット
表 195 セールスフォース提供製品/ソリューション/サービス
表 196 セールスフォース：製品の発売と機能強化
表 197 セールスフォース取引
14.2.4 SAS
表 198 SAS: 事業概要
表 199 SAS：提供製品／ソリューション／サービス
表200 SAS: 取引
14.2.5 ティブコソフトウェア
表 201 ティブコソフトウェア：事業概要
表202 ティブコソフトウェア：提供するソリューション／サービス
表 203 ティブコソフトウェア：製品発売
表204 ティブコソフトウェア：取引
14.2.6 IBM
表 205 IBM：事業概要
図 54 IBM：企業スナップショット
表 206 IBM：提供ソリューション
表 207 IBM：製品発表
14.2.7 QLIK
表 208 QLIK：事業概要
表 209 QLIK：提供ソリューション
表 210 QLIK：取引
14.2.8 SAP
表 211 SAP：事業概要
図 55 SAP：企業スナップショット
表 212 SAP：提供する製品／ソリューション／サービス
表 213 SAP：製品の発売と機能強化
表 214 SAP：取引
14.2.9 ルッカー
表 215 ルッカー：事業概要
表216 ルッカー：提供する製品/ソリューション/サービス
表 217 ルッカー：製品の発売と機能強化
表 218 ルッカー：取引
14.2.10 thoughtspot
表219 thoughtspot：事業概要
表 220 thoughtspot：製品/ソリューション/提供ソリューション
表221 thoughtspot：製品発表
表222 thoughtspot：ディール
14.2.11 サイセンス
表223 サイセンス：事業概要
表224 サイセンス：提供する製品/ソリューション/サービス
表225 サイセンス：製品の発売と機能強化
表226 サイセンス：取引
14.2.12 ドーモ
表 227 ドーモ：事業概要
図 56 ドーモ：企業スナップショット
表 228 ドーモ：提供製品／ソリューション／サービス
表 229 ドーモ：製品の発売と強化
表 230 ドーモ：取引
14.2.13 アクセンチュア
14.2.14 ヴィルトゥーザ
14.2.15 インフォシス
14.2.16 1010 データ
14.2.17 インフォ
14.2.18 RELTIO
14.2.19 データロボ
14.2.20 オープンウェーブ・モビリティ
14.2.21 ネットスカウト
14.2.22 アダストラ
14.2.23 OPTIVA
14.2.24 NESS
14.2.25 コンビバ
14.3 スタートアップ／SMのプロファイル
14.3.1 マネタイズ
14.3.2 エレボンダータ
14.3.3 エミュ・アナリティクス
14.3.4 ナラティブ
*事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MNMの見解などの詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
15 隣接市場 (ページ – 233)
15.1 はじめに
15.1.1 関連市場
15.1.2 制限
15.2 マスターデータ管理市場
15.2.1 市場の定義
15.2.2 市場の概要
15.2.3 導入
表 231 マスターデータ管理市場規模、コンポーネント別、2014～2019 年（百万米ドル）
表232 マスターデータ管理市場規模、コンポーネント別、2020～2025年（百万米ドル）
15.2.4 ソリューション
表 233 ソリューションマスターデータ管理市場規模、地域別、2014-2019年（百万米ドル）
表 234 ソリューションマスターデータ管理市場規模：地域別、2020-2025年（百万米ドル）
表 235 ソリューション北米マスターデータ管理市場規模：国別、2014-2019年（百万米ドル）
表 236 ソリューション北米マスターデータ管理市場規模：国別、2020-2025年（百万米ドル）
表 237 ソリューション欧州マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 238 ソリューション欧州マスターデータ管理市場規模：国別、2020-2025年（百万米ドル）
表 239 ソリューションアジア太平洋地域マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 240 ソリューションアジア太平洋地域のマスターデータ管理市場規模：国別、2020年～2025年（百万米ドル）
表 241 ソリューション中東・アフリカ マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 242 ソリューション中東・アフリカのマスターデータ管理市場規模：国別、2020年～2025年（百万米ドル）
表 243 ソリューションラテンアメリカのマスターデータ管理市場規模：国別、2014-2019年（百万米ドル）
表 244 ソリューションラテンアメリカのマスターデータ管理市場規模、国別、2020-2025年（百万米ドル）
15.2.5 サービス
表 245 サービスマスターデータ管理市場規模、地域別、2014-2019年（百万米ドル）
表 246 サービスマスターデータ管理市場規模、地域別、2020-2025年（百万米ドル）
表 247 サービス北米：マスターデータ管理市場規模、国別、2014-2019年（百万米ドル）
表 248 サービス北米マスターデータ管理市場規模：国別、2020-2025年（百万米ドル）
表 249 サービス欧州マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 250 サービス：欧州マスターデータ管理市場規模：国別、2020年～2025年（百万米ドル）
表 251 サービスアジア太平洋地域マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 252 サービスアジア太平洋地域のマスターデータ管理市場規模：国別、2020年～2025年（百万米ドル）
表 253 サービス中東・アフリカ マスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 254 サービス中東・アフリカのマスターデータ管理市場規模：国別、2020年～2025年（百万米ドル）
表 255 サービスラテンアメリカのマスターデータ管理市場規模：国別、2014年～2019年（百万米ドル）
表 256 サービス：ラテンアメリカのマスターデータ管理市場規模、国別、2020～2025年（百万米ドル）
15.3 データサイエンスプラットフォーム市場
15.3.1 市場の定義
15.3.2 市場概要
表257 データサイエンスプラットフォームの世界市場規模および成長率、2017年～2024年（百万米ドル、前年比）
15.3.3 データサイエンスプラットフォーム市場、展開形態別
表258 データサイエンスプラットフォーム市場規模、展開モード別、2017年～2024年（百万米ドル）
15.3.4 オンプレミス
表 259 オンプレミス：データサイエンスプラットフォーム市場規模、地域別、2017年～2024年（百万米ドル）
15.3.5 クラウド
表 260 クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場規模、地域別、2017年～2024年（百万米ドル）
15.3.6 データサイエンスプラットフォーム市場、組織規模別
表261 データサイエンスプラットフォーム市場規模、組織規模別、2017年～2024年（百万米ドル）
15.3.7 大企業
表 262 大企業：データサイエンスプラットフォーム市場規模、地域別、2017年～2024年（百万米ドル）
15.3.8 中小企業
表 263 中小企業：データサイエンスプラットフォーム市場規模、地域別、2017年～2024年（百万米ドル）
16 付録 （ページ番号 – 247）
16.1 ディスカッションガイド
16.2 農業におけるデータ収益化
16.2.1 モバイル・テクノロジーとデータ・センシング技術の採用拡大
16.3 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
16.4 利用可能なカスタマイズ
16.5 関連レポート
16.6 著者詳細
