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世界の自動データプラットフォーム市場規模は、2022年に13億米ドルと推定され、2032年には約75億米ドルに達すると予想され、2023年から2032年までの年平均成長率は19.15%で推移するとみられる。
自律型データ・プラットフォーム（ADP）として知られるテクノロジー・ソリューションは、データ管理とアナリティクス業務の様々な部分を処理する。整理されたデータ、半構造化データ、非構造化データの保存、処理、分析、管理のために、ADPは統一されたフレームワークを提供する。
成長因子
機械学習（ML）や人工知能（AI）のような最先端技術の利用は、リアルタイム情報に対する需要の高まりや、業界全体におけるデジタル化と自動化の進展とともに、自動データプラットフォーム業界の成長に寄与すると予想される。自律型データプラットフォームは、新しい組織におけるクラウドプラットフォームの傾向や、主にハイブリッドクラウドやパブリッククラウドにおける企業データの保持に伴い、クラウドベースのビジネスでますます適用されるようになっている。
自律型データプラットフォームは非常に柔軟性が高く、企業は利便性やニーズに合わせて容量を調整することができる。ソーシャルメディアと関連デバイスの急速な拡大により、非構造化情報が大量に生成されるようになり、中小企業の自律型データベース・プラットフォームに対するニーズが高まると予想される。自律型データ・プラットフォームは、データの暗号化、ワークロードの追跡、データにアクセスしようとするあらゆる主体のアクセスを保証する。
組織が生み出すデータの量と多様性は増え続けている。組織は、自律的なデータ・プラットフォームの助けを借りて、このデータをより効果的かつ効率的に扱い、評価することができる。
自律型データプラットフォームの採用が増加していることは、より効果的かつ効率的なデータ管理と活用戦略の必要性、また現代の組織におけるデータ管理とアナリティクスの重要性の高まりを表している。
複雑で非構造化データの増加、高度なアナリティクスやコグニティブ・コンピューティング技術の利用の増加は、すべて市場発展に寄与している。
主な市場牽引要因
クラウド処理と人工知能の向上
人工知能とクラウド・コンピューティングの分野は急速に発展しており、その結果、企業は生産性と有効性を高めるための選択肢が増えた。より強力な人工知能の助けを借りて、より多くのプロセスを自動化することができる。プロセスやワークフローに対するより高速な人工知能スキルによって、自動化率を新たなレベルまで拡大することができるからだ。
さらに、クラウド・コンピューティング分野の発展により、企業はより迅速で信頼性が高く、効果的なストレージや処理オプションの恩恵を受けることができるようになった。こうした発展は、世界の自律型データ・プラットフォーム産業が拡大するための強固な基盤を築きつつある。
主な市場課題
自律データ・プラットフォームの高コスト
技術の進歩が拡大するにつれ、企業の要求も高まっている。顧客のデータを収集、分類、分析するという需要に応えるため、これらの企業はクラウドベースや顧客中心のソリューションを頻繁に更新している。さらに、企業はクラウドベースの自律型データプラットフォームを導入するために多額の支出を行わなければならないため、予測期間中にこれらのプラットフォームに対する需要が減少する可能性がある。
主な市場機会
プライベートクラウドとミックスクラウドの利用が現代企業で増加している
新時代の企業組織におけるクラウド・アプリケーションのパターンが増加し、企業データが主にハイブリッド・クラウドやパブリック・クラウドに保管されるようになったため、自律型データ・プラットフォームの用途はクラウドベースのビジネスで継続的に拡大している。さらに、従来のビジネス・データ・ストレージ・ソリューションと比較して、自律型データ・プラットフォームは、重要なデータをより安全かつ迅速に調査、交換、結合するためのさまざまな方法を提供している。
セグメント・インサイト
コンポーネント・インサイト
デジタルやクラウドベースのプラットフォームの台頭や分析需要の増加など、技術的進歩の拡大がこの分野の成長を牽引すると予想されるため、2022年にはプラットフォーム部門が最大の売上高シェア69％を占めた。
ビジネス上の重要な問題に対処し、データベースの最適な利用を確保するために、自律型データツールは特定の顧客のビッグデータアーキテクチャを評価する。このツールは、企業のデータ処理能力の拡張と改善を支援する。セットアップ、機密情報、通常とは異なるデータベース・プロセス、ユーザーを含む多くの要素のセキュリティを評価します。
予測期間中、サービス部門は年平均成長率21.2%で拡大すると予想されている。 ファイルの破損は、さまざまなマルウェアや組織が扱う極めて機密性の高い情報のために、データ損失につながる可能性がある。データベースのバックアップ・リストアサービスの発展は、この問題に対処するためにデータのバックアップ・リストアツールを持つことを企業が重視することによって促進されている。
大企業や中堅企業の増加により、大量のデータを保存、バックアップ、復元する必要性が高まっていることが、予測期間中にサービス部門が成長する要因となっている。
展開の洞察
2022年には、オンプレミス市場が総収入の51.4％を占める。オンプレミスの導入はクラウド導入よりも安全であると考えられているため、アイデンティティと秘密保持が企業運営の重要な要素である企業で利用されている。さらに、オンプレミス型ソフトウェアは特定のビジネスニーズに容易に適応できる。また、IPアドレスやデータプライバシーを保護し、第三者によるデータ管理やセキュリティ確保を不要にするオンプレミス展開モデルは、企業がインターネット経由のデータ転送を避けるきっかけになるかもしれない。予測期間を通じて、これらはこのセグメントの発展を支えるだろう。
予測期間中、クラウド分野は年平均成長率25.3％で拡大すると予想されている。クラウドベースのソリューションは、その柔軟性と手頃な価格から、ユーザーは好んで導入する傾向にある。クラウド・コンピューティングのプラットフォームは、拡張性が高く、導入コストが低く、継続的に成長する。
クラウドベースのソリューションの利用は、その仮想的な設定により、サービス提供の容易性を向上させる。ユーザーは、自分のデバイスに直接データを保存するのとは対照的に、ネットワークを介して接続されたデバイスにデータを送信することができる。クラウド導入のこうした利点は、この分野の発展を加速させるだろう。
企業規模の洞察
2022年に最も大きな収入割合を占めたのは大企業部門で65.5％であった。デジタル化の進展と、ビジネス・プロセスを自動化し加速させる技術の効果的な利用により、大企業部門は予測期間中に成長すると予想される。
大企業は、より高価なオプションを購入する余裕があり、その結果、これらのガジェットは、扱い、保持する必要がある構造化データおよび非構造化データを大量に生成する。そのため、自律型データ・プラットフォームの選択肢は、今後数年のうちに高く評価されるようになるだろう。このため、大企業市場は自律型データ・プラットフォームをより迅速に受け入れており、市場拡大のための有益な可能性を提示するだろう。
予測期間中、中堅・中小企業セクターは年平均成長率24.7％で拡大すると予測されている。 機械学習のような最先端手法への出費の増加、AIアプリケーションの拡大、デジタル決済システムの受け入れが背景にある。
トラフィック増加の結果として、中小企業は自己完結型のデータ構造への需要が高まると予想される。自動データプラットフォーム市場は、意思決定を強化するために機械学習やAIの利用頻度が高まるにつれて成長すると予想される。
エンドユーズ・インサイト
BFSIは、2022年に21％のトップ収益シェアを維持 し、予測期間を通じてこのポジションを維持すると予測されている。BFSIセクターは自律データインフラを主に採用している。
企業はアナリティクス・ツールを使って情報を抽出し、それを使って顧客との1対1のやりとりをカスタマイズする。データアナリティクスは銀行のマーケティングスキルの向上に役立っている。リスク、コンプライアンス、不正、バリュー・アット・リスクの決定は、最適なパフォーマンスを維持し、スピードが重要なときに正しい選択をするために、アナリティクスから大きな利益を得る可能性があるいくつかの機能分野である。予測期間中、小売セクターは年平均成長率22.5%で拡大すると予想さ れる。
自律型データシステムは、CRM、商品改善、広告の最適化など、多くの分野で小売業の分析に利用されている。小売業界は、デジタル・ネットワークの利用が増加した結果、より顧客志向になっている。
小売企業は、プラットフォームを利用することで、顧客の購買行動をリアルタイムでモニターすることができ、顧客の要望をよりよく理解し、それに応えることができる。このような理由が、予測期間中のセグメントの発展を刺激している。
地域インサイト
2022年の売上シェアは37.3％で、北米が最も高かった。 同地域は、米国やカナダをはじめとする先進国が多く、最新技術やクラウドベースのソリューションの導入という点で、最も進化した地域と考えられている。北米では携帯電話とインターネットが広く普及していることが、市場の大幅な成長に拍車をかけている。
顧客やビジネス・パートナーとのコミュニケーションに携帯電話やソーシャル・ネットワーキング・サイトの利用が増加していることも、同地域の市場成長に寄与している。継続的な管理とセキュリティを維持しながら、あらゆるクラウド上で顧客に多目的な分析を提供するソリューションの地域的な流通が、北米の自律型データプラットフォーム事業に強い発展の見通しを生み出している。アジア太平洋地域のCAGRは24.3%で、最も成長する地域になると予測されている。
意思決定がAIや機械学習によってますます支援されるようになっているため、このビジネスは今後も急速に拡大すると予測されている。さらに、企業がさまざまなソースから顧客データを単一のプラットフォームに統合し、計算作業の時間を削減できるようになったことが、自律型データプラットフォームの需要を促進している。
これらのプラットフォームの機能を向上させるための研究開発への多額の投資により、自律型データ・プラットフォーム・ビジネスは新たな成長の可能性を秘めている。その結果、予測期間を通じて、アジア太平洋地域は自動化データベース・システムの良好な成長を経験すると予想される。
最近の動向
クラウドベースの企業データ管理ツールを提供するオラクルとインフォマティカは、2022年5月に提携した。この協業の一環として、両社はデータベース、データベースサーバー、ビッグデータ、データレイクハウス、ビジネスアナリティクス、データサイエンスとともに、業界をリードするクラウド情報管理、コネクティビティ、レギュレーションソリューションを提供する。
主な市場プレイヤー
オラクル
テラデータ
IBM
アマゾン・ウェブ・サービス
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
クボレ社
Cloudera, Inc.
ジェミニ・データ
デノド・テクノロジーズ
Alteryx, Inc.
レポートの対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
コンポーネント別
プラットフォーム
サービス
サービス別
アドバイザリー
統合
サポート＆メンテナンス
配備別
オンプレミス
クラウド
企業規模別
大企業
中小企業（SME）
用途別
BFSI
ヘルスケア
小売
製造業
ITおよびテレコム
政府
その他（旅行・ホスピタリティ、運輸・物流、エネルギー・公益事業）
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章.調査方法（プレミアムインサイト）
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 自動データプラットフォーム市場への影響
5.1.COVID-19の展望：自動データプラットフォーム産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.自動データプラットフォームの世界市場、コンポーネント別
8.1.自動データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2023-2032年
8.1.1.プラットフォーム
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.自動データプラットフォームの世界市場、サービス別
9.1.自動データプラットフォーム市場、サービス別、2023-2032年
9.1.1.アドバイザリー
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.統合
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.サポート＆メンテナンス
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.自動データプラットフォームの世界市場、デプロイメント別
10.1.自動データプラットフォーム市場、展開別、2023-2032年
10.1.1.オンプレミス
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.クラウド
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.自動データプラットフォームの世界市場、企業規模別
11.1.自動データプラットフォーム市場、企業規模別、2023～2032年
11.1.1.大企業
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.中小企業（SME）
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.自動データプラットフォームの世界市場、エンドユーザー別
12.1.自動データプラットフォーム市場、エンドユーザー別、2023年～2032年
12.1.1.BFSI
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.ヘルスケア
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.小売
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.製造
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.ITおよび電気通信
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.政府
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.7.その他（旅行・ホスピタリティ、運輸・物流、エネルギー・公益事業）
12.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.自動データプラットフォームの世界市場、地域別推計と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.1.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.1.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.1.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.1.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収入と予測、サービス別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.1.7.2.市場収入と予測、サービス別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.2.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.2.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.2.4.企業規模別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.2.7.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.2.8.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.2.10.企業規模別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.11.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.2.12.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.2.12.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.2.12.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.2.13.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.2.14.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.2.14.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.2.14.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.2.15.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.3.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.3.4.企業規模別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.3.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.3.8.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.3.9.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.3.10.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.3.10.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.3.10.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.3.10.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.3.11.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.3.11.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.3.11.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.3.11.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.4.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.4.4.企業規模別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.4.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.4.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.4.9.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.4.10.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.4.10.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.4.10.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.4.10.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.4.11.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.4.11.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.4.11.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.4.11.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.5.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.5.4.企業規模別市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.5.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
13.5.8.2.市場収益と予測、サービス別（2020～2032年）
13.5.8.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
13.5.8.4.市場収益と予測、企業規模別（2020～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.オラクル
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.テラデータ
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.IBM
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.アマゾン・ウェブ・サービス
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ開発LP
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.キュボレ社
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.Cloudera, Inc.
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.ジェミニ・データ
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.デノド・テクノロジーズ
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.Alteryx, Inc.
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖