世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、2023年から2032年までに1,258億8,000万米ドルから1兆8,748億3,000万米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 35％で成長すると予測されています。
データサイエンスプラットフォームは、データサイエンスプロジェクトのあらゆる段階に必要なツールを包括的に提供する、あらかじめパッケージ化されたソフトウェアアプリケーションです。これらのプラットフォームは、データサイエンティストにとって不可欠であり、データ探索、モデル開発、モデル展開などのタスクをサポートします。さらに、データ準備と視覚化を効率化し、広範なコンピューティングリソースへのアクセスを提供します。集中化された環境を提供することにより、データサイエンスプラットフォームはユーザー間のコラボレーションを促進します。また、データモデリングのための単一の包括的なソリューションとして機能し、APIを含むため、外部のエンジニアリング要件を最小限に抑えてモデルの生成とテストを可能にします。
データ量の増加
企業と個人の両方によるデータ生成の指数的な増加は、これらの膨大なデータベースを分析し、貴重な洞察を引き出すための高度なツールやプラットフォームの需要を高めています。このトレンドは、グローバル市場の拡大の主要な推進要因です。
最近の推定によると、1日に驚異的な402.74百万テラバイトのデータが生成されており、年間約147ゼタバイト、月間12ゼタバイト、週間2.8ゼタバイト、1日あたり0.4ゼタバイトに相当します。特に、動画コンテンツは世界のデータトラフィックの半分以上（53.72％）を占めており、ソーシャルおよびゲームコンテンツも重要な割合を占めています。このデータ生成の急増は続くと予想されており、今後さらに高い数値が見込まれています。
その結果、データサイエンスプラットフォームは、データを実行可能な洞察やソリューションに変換する上で重要な役割を果たし、マーケティング、販売、物流、金融、顧客サポートなどの様々な分野でデータ駆動型の意思決定を促進します。これらのプラットフォームは、ビジネスプロセスの最適化、顧客体験の向上、企業の業績と収益性の改善を可能にすることで、世界市場の成長を推進することが期待されています。
熟練労働者の不足
熟練した労働力の不足から生じる大きな課題は、組織が生成する膨大な量のデータから意味のある洞察を引き出す能力の欠如です。データサイエンスプラットフォームは、ユーザーが複雑なデータセットを分析し解釈するために設計されていますが、これらのプラットフォームを効果的に活用できる熟練した専門家の不足により、その有効性が低下しています。
ロサンゼルスに本社を置く経営コンサルティング会社コーンフェリーによると、2030年までに世界的な技術労働者の不足は8500万人を超え、年間で驚異的な8.5兆ドルの収益損失に相当すると予測されています。現代の組織は、ストリーミング分析、機械学習、予測分析などの高度な分析手法をますます活用していますが、これらは本質的に複雑で、深い分析専門知識を必要とします。機械学習モデルを構築するには、技術的な熟練だけでなく、分析的および批判的思考のスキルも必要です。しかし、多くのエンドユーザーは、これらの必要なスキルと知識を持つ個人を欠いています。
さらに、データサイエンスのスキルに対する需要は高いですが、供給は限られています。これは、広範なコーディング知識を必要とする高い参入障壁や、コーディングに精通した個人の不足などの要因によります。マッキンゼーが2021年に発表したレポートでは、アメリカだけで190,000人以上のデータサイエンス専門家が不足していると指摘されており、この数字はそれ以来大幅に増加している可能性があります。この不足は、広範なスキルアップの取り組みを必要とし、企業が人材を求める上での課題となっています。したがって、この人材不足は市場全体の成長を妨げる可能性があります。
ビッグデータの急成長
この業界の大幅な成長は、主に世界のビッグデータ分野の大幅な増加によって推進されています。このビッグデータの急増は、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、エッジコンピューティング、ストリーミング分析などの先進技術の広範な採用に起因しています。研究開発への投資が増加しているため、急速な技術進歩が進行しています。
企業が拡大するにつれて、生産性と効率を向上させる技術への需要が高まっています。人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）の広範な存在は、ソフトウェアやプラットフォームの採用を促進しています。データの継続的な増加に伴い、市場の拡大に貢献するために高度なデータ処理ツールやプラットフォームが必要とされています。
機械学習と人工知能の機能をデータサイエンスプラットフォームに統合することで、改善された分析、自動化、予測モデリングが可能となり、市場の拡大が促進されます。さらに、研究開発への多大な投資により、急速な技術進歩が実現しています。
その結果、企業の数が増加するにつれて、効率と生産性を向上させる技術への需要が増加しています。現代のデータ処理システムとソリューションは、ビジネスの拡大において重要な役割を果たしており、機械学習モデルのトレーニング、設計、スケーリング、展開を簡素化するデータサイエンスプラットフォームへの需要が高まっています。人工知能（AI）、エッジコンピューティング、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）、ストリーミング分析などの技術の進展が、市場の成長を促進しています。
コンポーネント別
プラットフォームセグメントは市場において重要な役割を果たしており、予測期間においてより高い（CAGR）年平均成長率を示すと期待されています。このセグメントには、データの取り込み、統合、探索、可視化、モデリング、テスト、および展開など、様々なデータサイエンス活動をサポートするソフトウェアツールやアプリケーションが含まれます。
このトレンドは、企業がデータサイエンスプラットフォームを利用してデータ分析能力を向上させ、より良い結果を得ようとしていることに起因しています。さらに、サービス分野は、データサイエンスプラットフォームの導入、保守、および最適化を支援するためのプロフェッショナルサービスおよびマネージドサービスの提供を含みます。
展開モード別
クラウドセグメントは現在、データサイエンスプラットフォーム市場で最大の市場シェアを占めており、予測期間において最も高い年平均成長率（CAGR）を経験すると予測されています。この成長は、クラウドベースの展開がリアルタイムのデータ転送を容易にし、サービスやビジネス運営を強化する能力に起因しています。企業はクラウドベースのツールを統合して、顧客とのエンゲージメントと魅力を向上させています。クラウドベースのプラットフォームが提供する迅速かつ容易なアクセスが、需要の増加を促進すると期待されています。
ガートナーによると、2024年までにパブリッククラウドサービスに対する世界のエンドユーザー支出は6790億米ドルに達し、2027年までには1兆米ドルを超えると予測されています。2028年までに、50%以上の企業が業界特化型クラウドプラットフォームを採用して業務を迅速化し、ほとんどの企業がクラウドコンピューティングをビジネス運営に不可欠な要件と見なすようになるでしょう。この広範なクラウドコンピューティングの採用は、クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームの利用を促進し、市場の成長に寄与すると期待されています。
ビジネス機能別
マーケティングおよび販売セグメントは、2023年に最も高い収益シェアを獲得しました。これは、データサイエンスを活用してバイヤーペルソナに対する深い洞察を得て、マーケティング予算を最適化し、投資収益率（ROI）を最大化する能力に起因しています。さらに、財務リスクの軽減、予測可能な収益生成、顧客体験の向上などの要因が、このセグメント内でのプラットフォームの採用を促進しています。
地域別分析
北米は今後も実質的な市場シェアを維持すると見込まれています。アメリカは、データの量と複雑さの増加に伴い、世界のデータサイエンスプラットフォームのイノベーションと統合の最前線をリードし続けています。高度な分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）などの先進技術の統合は、国内経済にも直接的な影響を与えています。
テレコムアドバイザリーサービスによると、アメリカのインターネットトラフィックは2021年の月間64百万エクサバイトから2023年には月間98.64百万エクサバイトに急増しました。このような顕著なデータトラフィックの増加は、膨大なデータを効果的に管理し、抽出されたデータに基づくソリューションを強化するために、より高度なデータサイエンスソリューションを必要としています。
さらに、組織はこれまでにない量のデータを生成しており、そのデータはますます複雑かつ多様化しています。この複雑さにより、従来の方法ではデータを分析し、洞察を引き出すことが難しくなっています。データサイエンスプラットフォームは、大規模で複雑なデータベースを管理および分析するために必要なツールとインフラを提供します。
さらに、カナダは健康管理、人工知能、再生可能エネルギーなどの分野で研究とイノベーションを強く重視しており、複雑なデータセットを分析し、研究の洞察を得るためにデータサイエンスプラットフォームの市場ニーズを支えています。
主要企業のリスト：
セグメンテーションの概要
コンポーネント別
展開モデル別
ビジネス機能別
業種別
組織規模別
地域別
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