1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界のサービスとしてのビッグデータ市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 ソリューション別市場構成
5.5 展開モデル別市場構成比
5.6 プラットフォームタイプ別市場構成比
5.7 組織規模別市場構成比
5.8 業種別市場構成比
5.9 地域別市場構成比
5.10 市場予測
6 SWOT分析
6.1 概要
6.2 長所
6.3 弱点
6.4 機会
6.5 脅威
7 バリューチェーン分析
8 ポーターのファイブフォース分析
8.1 概要
8.2 買い手の交渉力
8.3 供給者の交渉力
8.4 競争の程度
8.5 新規参入の脅威
8.6 代替品の脅威
9 ソリューション別市場構成
9.1 Hadoopアズ・ア・サービス(HDaaS)
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 データ・アズ・ア・サービス(DaaS)
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 データ分析サービス(DAaaS)
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
10 導入モデル別市場内訳
10.1 パブリッククラウド
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 プライベートクラウド
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 ハイブリッドクラウド
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
11 プラットフォームタイプ別市場
11.1 JAVA
11.1.1 市場動向
11.1.2 市場予測
11.2 マイクロソフト
11.2.1 市場動向
11.2.2 市場予測
11.3 オラクル
11.3.1 市場動向
11.3.2 市場予測
11.4 SAP
11.4.1 市場動向
11.4.2 市場予測
11.5 その他
11.5.1 市場動向
11.5.2 市場予測
12 組織規模別市場
12.1 中小企業
12.1.1 市場動向
12.1.2 市場予測
12.2 大企業
12.2.1 市場動向
12.2.2 市場予測
13 業種別市場内訳
13.1 BFSI
13.1.1 市場動向
13.1.2 市場予測
13.2 ヘルスケア
13.2.1 市場動向
13.2.2 市場予測
13.3 小売
13.3.1 市場動向
13.3.2 市場予測
13.4 IT・通信
13.4.1 市場動向
13.4.2 市場予測
13.5 製造業
13.5.1 市場動向
13.5.2 市場予測
13.6 メディアとエンターテインメント
13.6.1 市場動向
13.6.2 市場予測
13.7 その他
13.7.1 市場動向
13.7.2 市場予測
14 地域別市場内訳
14.1 北米
14.1.1 市場動向
14.1.2 市場予測
14.2 欧州
14.2.1 市場動向
14.2.2 市場予測
14.3 アジア太平洋
14.3.1 市場動向
14.3.2 市場予測
14.4 中東・アフリカ
14.4.1 市場動向
14.4.2 市場予測
14.5 中南米
14.5.1 市場動向
14.5.2 市場予測
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレイヤー
15.3 主要プレイヤーのプロファイル
15.3.1 アマゾン・ウェブ・サービス
15.3.2 オラクル
15.3.3 グーグル
15.3.4 ヒューレット・パッカード
15.3.5 SAP SE
15.3.6 アクセンチュア
15.3.7 IBM
15.3.8 SASインスティテュート
15.3.9 デル EMC
15.3.10 テラデータ
15.3.11 Alteryx Ltd
15.3.12 Opera Solutions
15.3.13 Wipro
15.3.14 Information Builders
15.3.15 MicroStrategy Inc
図2:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 売上額(単位:億米ドル)、2018年~2023年
図3:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: ソリューション別内訳(単位:%)、2023年
図4:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 展開モデル別構成比(単位:%)、2023年
図5:サービスとしてのビッグデータの世界市場:展開モデル別構成比(単位:%)、2023年 プラットフォームタイプ別構成比(単位:%)、2023年
図6:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 図6:サービスとしてのビッグデータ市場:組織規模別構成比(単位:%)、2023年
図7:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 図7:サービスとしてのビッグデータ市場の世界:業種別構成比(%)、2023年
図8:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 地域別構成比(%)、2023年
図9:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:億米ドル)、2024年~2032年
図10:世界:サービスとしてのビッグデータ産業: SWOT分析
図11: 世界: サービスとしてのビッグデータ産業: バリューチェーン分析
図12:世界:サービス産業としてのビッグデータ: ポーターのファイブフォース分析
図13:世界:サービスとしてのビッグデータ(Hadoop-as-a-Service)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図14:世界:サービスとしてのビッグデータ(Hadoop-as-a-Service)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図15:世界:サービスとしてのビッグデータ(Data-as-a-Service)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図16:世界:サービスとしてのビッグデータ(Data-as-a-Service)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図17:世界のサービスとしてのビッグデータ(データ分析サービス)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図18:世界:サービスとしてのビッグデータ(データ分析)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図19:世界:サービスとしてのビッグデータ(パブリッククラウド)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図20:世界:サービスとしてのビッグデータ(パブリッククラウド)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図21:世界:サービスとしてのビッグデータ(プライベートクラウド)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図22:世界:サービスとしてのビッグデータ(プライベートクラウド)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図23:世界:サービスとしてのビッグデータ(ハイブリッドクラウド)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図24:世界:サービスとしてのビッグデータ(ハイブリッドクラウド)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図25: 世界:サービスとしてのビッグデータ(JAVA)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図26: 世界:サービスとしてのビッグデータ(JAVA)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図27: 世界:サービスとしてのビッグデータ(Microsoft)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図28: 世界:サービスとしてのビッグデータ(Microsoft)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図29: 世界:サービスとしてのビッグデータ(オラクル)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図30: 世界:サービスとしてのビッグデータ(オラクル)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図31: 世界:サービスとしてのビッグデータ(SAP)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図32: 世界:サービスとしてのビッグデータ(SAP)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図33: 世界:サービスとしてのビッグデータ(その他のプラットフォームタイプ)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図34: 世界:サービスとしてのビッグデータ(その他のプラットフォームタイプ)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図35: 世界:サービスとしてのビッグデータ(中小企業)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図36: 世界:サービスとしてのビッグデータ(中小企業)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図37: 世界:サービスとしてのビッグデータ(大企業)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図38: 世界:サービスとしてのビッグデータ(大企業)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図39: 世界:サービスとしてのビッグデータ(BFSI)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図40: 世界:サービスとしてのビッグデータ(BFSI)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図41: 世界:サービスとしてのビッグデータ(ヘルスケア)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図42: 世界:サービスとしてのビッグデータ(ヘルスケア)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図43: 世界:サービスとしてのビッグデータ(小売)市場: 販売額(単位:百万米ドル)、2018年および2023年
図44: 世界:サービスとしてのビッグデータ(小売)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図45: 世界:サービスとしてのビッグデータ(IT・通信)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図46: 世界:サービスとしてのビッグデータ(IT・通信)市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図47: 世界:サービスとしてのビッグデータ(製造業)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図48: 世界:サービスとしてのビッグデータ(製造)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図49: 世界:サービスとしてのビッグデータ(メディア・娯楽)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年・2023年
図50:世界:サービスとしてのビッグデータ(メディアとエンターテインメント)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図51: 世界:サービスとしてのビッグデータ(その他の業種)市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図52: 世界:サービスとしてのビッグデータ(その他の業種)市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図53: 北米:サービスとしてのビッグデータ サービスとしてのビッグデータ市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図54: 北米:サービスとしてのビッグデータ市場予測:2018年および2023年 サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図55: ヨーロッパ:サービスとしてのビッグデータ市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図56: 欧州:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図57: アジア太平洋地域:サービスとしてのビッグデータ市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図58: アジア太平洋地域:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
図59: 中東およびアフリカ: サービスとしてのビッグデータ市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図60:中東およびアフリカ: サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:百万USドル)、2024年~2032年
図61: ラテンアメリカ: サービスとしてのビッグデータ市場: 販売額(単位:百万USドル)、2018年および2023年
図62: ラテンアメリカ:サービスとしてのビッグデータ市場予測:2018年および2023年 サービスとしてのビッグデータ市場予測: 販売額(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表1:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 主要産業ハイライト、2023年および2032年
表2:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: ソリューション別内訳(単位:百万米ドル)、2024年〜2032年
表3:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 展開モデル別構成比(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表4:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: プラットフォームタイプ別構成比(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表5:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 組織規模別構成比(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表6:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 分野別構成比(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表7:世界:サービスとしてのビッグデータ市場予測: 地域別構成比(単位:百万米ドル)、2024年~2032年
表8:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 競争構造
表9:世界:サービスとしてのビッグデータ市場: 主要プレイヤー
❖ 掲載企業 ❖
Amazon Web Services Inc., Oracle Corporation, Google Inc., Hewlett-Packard, SAP SE, Accenture, IBM, SAS Institute, Dell EMC, Teradata, Alteryx Ltd, Opera Solutions, Wipro, Information Builders, MicroStrategy Inc., etc.
| ※参考情報 ビッグデータ(BDaaS)は、「ビッグデータをサービスとして提供する」という新しいアプローチを示す概念です。近年、企業や組織は膨大なデータを収集・分析する必要性が高まっていますが、これには高い専門知識やコスト、インフラ整備が伴います。BDaaSはこれらの課題を解決するために登場し、企業がデータを効果的に活用できるようにサポートします。 BDaaSの基本的な定義は、データのストレージ、処理、分析をクラウド上で提供するサービスを指します。つまり、企業は自社のデータを厚いインフラを持たずに外部のサービスプロバイダーに依存することができます。これにより、企業は膨大なデータ量を迅速かつ効率的に処理し、ビジネス上の意思決定を改善することが可能になります。 BDaaSにはいくつかの種類があります。まず、ストレージサービスとしてのBDaaSが存在します。これは、ビッグデータを保存するためのクラウドベースのストレージソリューションを提供し、高い可用性とセキュリティを実現します。次に、データ処理サービスとしてのBDaaSもあり、これにより企業は大量のデータをリアルタイムで処理することができます。さらに、データ分析サービスもあります。これには、機械学習や人工知能を用いた高度な解析が含まれ、企業はその結果をビジネス戦略に活用することができます。 BDaaSの用途は幅広く、様々な業種で利用されています。例えば、小売業では顧客データを分析して購買傾向を把握し、マーケティング戦略の改善に役立てることができます。また、金融業界ではトランザクションデータを解析することで、不正行為の検知やリスク管理に役立つ情報を得ることができます。さらに、医療分野では患者データを活用して治療効果を分析し、個別化医療の実現を目指す取り組みが進められています。 BDaaSに関連する技術も多岐にわたります。まず、クラウドコンピューティング技術は、BDaaSの基盤となる重要な要素です。これにより、大量のデータを効率的にストレージし、処理できる環境が整います。また、ビッグデータ分析に不可欠なフレームワークとして、Apache HadoopやSparkなどがあります。これらは分散処理を可能にし、データの処理速度を飛躍的に向上させます。 さらに、データベース技術もBDaaSの重要な側面です。NoSQLデータベースやグラフデータベースは、非構造化データや複雑な関係を持つデータの処理を得意としています。また、機械学習やAI技術も重要であり、これらを用いることで予測分析や自然言語処理等が可能になります。最後に、セキュリティ技術も欠かせません。データのプライバシーとセキュリティを保護するための暗号化技術やアクセス制御技術が求められています。 BDaaSの利点には、コスト削減、スケーラビリティ、迅速な導入があります。企業は初期投資を抑えつつ、必要に応じてリソースを追加することができるため、ビジネスの成長に合わせた柔軟なデータ管理が可能です。ただし、信頼性の高いサービスプロバイダーを選定することや、データのセキュリティ対策を十分に講じることが重要です。これらの課題を乗り越えることで、企業はBDaaSを利用し、データドリブンな意思決定を実現することができるでしょう。結果として、競争力を高めるための強力な武器となります。 |
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