Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für 2025–2037
Die Größe desMarktes für Data-Science-Plattformen dürfte von 119,02 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 2,55 Billionen US-Dollar im Jahr 2037 ansteigen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von etwa 26,6 % im prognostizierten Zeitraum von 2025 bis 2037 entspricht. Derzeit wird der Branchenumsatz der Data-Science-Plattform im Jahr 2025 auf 141,18 US-Dollar geschätzt Milliarden.
Der wichtigste Wachstumstreiber für den Markt für Data-Science-Plattformen ist die Ausweitung von Big Data, die Unternehmen dazu zwingt, in fortschrittlichere und leistungsfähigere Data-Science-Plattformen zu investieren, um ihre Daten effektiv zu nutzen. Nach Angaben der Organisation der Vereinten Nationen erreichte die Datenerzeugung im Jahr 2020 64,2 Zettabyte, was einem Anstieg von 314 % gegenüber 2015 entspricht.
Data-Science-Plattformen bieten eine breite Palette an erweiterten Analysetools wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Predictive Analytics, um wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Da Unternehmen immer mehr Datenmengen generieren und sammeln, besteht daher ein wachsender Bedarf an ausgefeilten Tools und Plattformen wie Data Science, die umsetzbare Erkenntnisse verarbeiten, analysieren und ableiten können. Darüber hinaus wird die Integration von Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) in Data-Science-Plattformen immer wichtiger, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und die Datenanalyse zu automatisieren.
Sektor der Data-Science-Plattformen: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Verstärkter Einsatz von Data Science im E-Commerce: E-Commerce-Unternehmen nutzen Data Science, um Kundenverhalten und -präferenzen zu analysieren und so personalisierte Einkaufserlebnisse und gezielte Marketingstrategien zu erstellen. Dies erhöht die Nachfrage nach fortschrittlichen Data-Science-Plattformen, die in der Lage sind, komplexe Kundendaten zu verarbeiten. Beispielsweise haben Amazon und andere große Einzelhändler mit ihren Empfehlungssystemen, die ihr Verständnis des Kundenverhaltens und der Kaufmuster schrittweise verbessern, Maßstäbe für Datenwissenschaft im E-Commerce gesetzt.
Darüber hinaus nutzt Data Science das Benutzerverhalten, vergangene Käufe und Feedback, um E-Commerce-Unternehmen dabei zu helfen, die Kundenbindung vorherzusagen. Der effektive Einsatz von Data Science durch E-Commerce-Unternehmen verschafft ihnen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, der den Umsatz steigert, die Kundenzufriedenheit verbessert und die betriebliche Effizienz verbessert. - Zunehmende Akzeptanz datenintensiver Geschäftsstrategien: Rund 60,1 % der Unternehmen nutzen eine Reihe von Data-Science-Tools, -Technologien und Best Practices der Branche, um die effektivsten Lösungen für ihre komplexen Geschäftsherausforderungen zu finden, ein tieferes Verständnis des Kundenverhaltens und der Kundenbedürfnisse zu erlangen und gleichzeitig innovative Lösungen für verschiedene Geschäftsanforderungen zu entwickeln. Unternehmen können die Datenwissenschaft nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie reale Ereignisse analysieren und potenzielle zukünftige Ereignisse genau vorhersagen. Die große Menge an von Kunden generierten Daten ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden in Echtzeit zu überwachen, einschließlich ihrer sozialen Netzwerke, Einkaufspräferenzen und Verhaltensmuster.
- Integration von Cloud-Computing-Plattformen mit Data Science: Der Aufstieg des Cloud Computing ist eine transformierende Data-Science-Plattform mit ihrer skalierbaren und kostengünstigen Rechenleistung. Datenwissenschaftler können mithilfe von Cloud Computing problemlos auf Computerressourcen zugreifen, was für die Umsetzung datenwissenschaftlicher Modelle in die Praxis erforderlich ist. Es unterstützt Datenwissenschaftler dabei, den Zeitaufwand für den Aufbau einer Infrastruktur von Wochen auf Minuten zu minimieren.
Darüber hinaus können Datenwissenschaftler dank Cloud Computing jetzt Berechnungen in weitaus größerem Umfang durchführen, als dies mit herkömmlichen Geräten der Fall wäre. Darüber hinaus führen große Schlüsselakteure eine cloudbasierte Data-Science-Plattform ein, die zur Marktexpansion beiträgt. Beispielsweise hat Oracle im Februar 2020 die Oracle Cloud Data Science Platform veröffentlicht, die das Herzstück der Lösung darstellt und Unternehmen bei der gemeinsamen Entwicklung, Schulung, Verwaltung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen unterstützt, um die Erfolgsraten von Data-Science-Projekten zu verbessern.
Herausforderungen
- Datenschutz und Sicherheit: Der Schutz sensibler Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff ist ein wichtiges Anliegen. Die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) erhöht die Komplexität der Datenverwaltung und -sicherheit.
- Mangel an technischen Arbeitskräften: Unternehmen verwenden ausgefeilte Analysemethoden, die tiefgreifende Analysefähigkeiten erfordern, wie Streaming Analytics, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen. Zur Erstellung eines ML-Modells sind technisches Fachwissen sowie analytische und kritische Denkfähigkeiten erforderlich. Vielen Endnutzern mangelt es an Personal mit der erforderlichen Schulung und dem erforderlichen Fachwissen, was das Wachstum des Marktes für Data-Science-Plattformen behindert.
Markt für Data-Science-Plattformen: Wichtige Erkenntnisse
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025-2037 |
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CAGR |
26,6 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
119,02 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
2,55 Billionen US-Dollar |
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Regionaler Umfang |
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Segmentierung der Data Science-Plattform
Komponente (Plattform, Dienste)
Das Plattformsegment im Markt für Data-Science-Plattformen wird voraussichtlich bis Ende 2037 einen Umsatzanteil von 82,6 % erreichen. Das Segmentwachstum ist auf die zunehmende Nutzung von Data-Science-Plattformen durch kleine und mittlere Unternehmen zurückzuführen. Unternehmen verlagern sich in Richtung Digitalisierung und Automatisierung, was Big Data beschleunigt und zu komplexeren Geschäftsprozessen führt. Um diese Herausforderungen zu meistern, benötigen Unternehmen modernste Technologien, die es ihnen ermöglichen, sofortige Erkenntnisse aus riesigen Datenpools zu gewinnen. Nach Angaben der Weltbankgruppe ist die Zahl der kleinen Unternehmen, die in digitale Lösungen investieren, zwischen April 2020 und Dezember 2022 von 10 auf 20 % gestiegen, während der Anteil großer Unternehmen von 20 auf 60 % gestiegen ist.
Bewerbung (Marketing und Vertrieb, Logistik, Finanz- und Rechnungswesen, Kundensupport)
Das Marketing & Das Vertriebssegment im Markt für Data-Science-Plattformen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich einen beachtlichen Anteil von 34,7 % halten. Das Segment weist den höchsten Umsatzanteil und einen verbesserten Return on Investment (ROI) auf, da die Marketing- und Vertriebsabteilung die Datenwissenschaft nutzen kann, um tiefere Einblicke in das Profil des Käufers zu gewinnen und das Marketingbudget entsprechend anzupassen. Darüber hinaus tragen Faktoren wie eine höhere Kundenzufriedenheit, eine konsistentere Umsatzgenerierung und ein geringeres finanzielles Risiko aufgrund präziser Ausgabenkalkulationen zur Marktexpansion bei.
Vertikal (IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce, Energie und Versorgung, Regierung)
Es wird geschätzt, dass das BFSI-Segment bis 2037 den größten Marktanteil von 20 % gewinnen wird. Das Segmentwachstum ist auf den verstärkten Fokus auf Kundensupport und die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI und IoT zurückzuführen. Banken können Risiken effektiv bewerten und reduzieren, indem sie Data Science nutzen, um historische Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und Prognosemodelle zu erstellen. Dazu gehören Maßnahmen zur Betrugserkennung, zur Bewertung des Kreditrisikos und zur Verhinderung von Geldwäsche.
Unsere eingehende Analyse des Marktes für Data-Science-Plattformen umfasst die folgenden Segmente:
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Komponente |
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Anwendung |
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Vertikal |
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Unternehmensgröße |
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Bereitstellungsmodus |
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Diesen Bericht anpassenData-Science-Plattform-Branche – regionale Zusammenfassung
Nordamerikanische Marktstatistiken
Es wird prognostiziert, dass die nordamerikanische Industrie bis 2037 einen Umsatzanteil von 36 % dominieren wird. Das Marktwachstum ist auf die Präsenz wichtiger Schlüsselakteure in verschiedenen Branchen und deren kontinuierliche Weiterentwicklung und Marktstrategien zurückzuführen. Beispielsweise wurde im Mai 2023 von Microsoft Azure Microsoft Fabric vorgestellt, eine durchgängige, einheitliche Analyseplattform, die alle von Unternehmen benötigten Daten- und Analysefunktionen vereint.
Durch die Kombination von Technologien wie Power BI, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory in einer einzigen, zusammenhängenden Plattform ermöglicht Fabric Datenwissenschaftlern und Führungskräften aus der Wirtschaft, ihre Daten vollständig zu nutzen und die Grundlage für das KI-Zeitalter zu schaffen. Auch steigende Investitionen in fortschrittliche Technologien wie KI, IoT und maschinelles Lernen sind ein weiterer Faktor, der das Marktwachstum in der Region beschleunigt.
Der US-amerikanische Markt für Data-Science-Plattformen wächst aufgrund des zunehmenden Einsatzes modernster Technologie und der Verfügbarkeit von Infrastruktur zur Erleichterung der Anwendung fortschrittlicher Analysen. Laut einer Umfrage des Pew Research Center aus dem Jahr 2022 interagieren 27 % der Amerikaner mehrmals täglich mit KI. Data-Science-Plattformen im Land bedienen ein breites Spektrum an Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Technologie und Regierung, was die breite Akzeptanz und Integration von Data Science in verschiedenen Sektoren widerspiegelt.
Viele wichtige Unternehmen und Branchen in Kanada halten Data-Science- und Discovery-Plattformen für sehr effektiv, was das Marktwachstum vorantreibt. Der zunehmende Bedarf von Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, und die wachsende Bedeutung eines guten Datenmanagements treiben das Marktwachstum in der Region voran.
APAC-Marktanalyse
Auch APAC wird im Prognosezeitraum aufgrund der jüngsten Fortschritte in der Big-Data-Analyse ein enormes Wachstum für den Markt für Data-Science-Plattformen verzeichnen. Viele APAC-Länder durchlaufen einen rasanten digitalen Wandel, der zu einer zunehmenden Einführung von Data-Science-Plattformen in verschiedenen Sektoren führt. Darüber hinaus setzen verschiedene Regierungen in der Region Richtlinien und Initiativen um, um digitale Innovation und datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern.
In China investiert die Regierung angesichts ihrer vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und Einsatzmöglichkeiten stark in Big-Data-Analysetools. Aufgrund der Bedeutung des Geschäfts und der zunehmenden Wettbewerbsfähigkeit des Marktes werden jedoch der Einzelhandel und der Online-Einzelhandel die größte Nachfrage nach Kundenanalysen haben. Nach Angaben des National Bureau of China gab China über 4714,39 Milliarden US-Dollar für Online-Einzelhandelstransaktionen aus, was einem Anstieg von 1,2 % entspricht.
Die Regierung von Südkorea unterstützt die digitale Transformation und intelligente Technologieinitiativen wie die Projekte „Digital New Deal“ und „Smart Korea“. Diese Initiativen fördern die Einführung fortschrittlicher Data-Science-Tools und -Technologien. Darüber hinaus verfügt das Land über starke Bildungs- und Forschungseinrichtungen, die sich auf Datenwissenschaft und verwandte Bereiche konzentrieren. Dies trägt zur Entwicklung neuer Technologien und Methoden auf dem Data-Science-Markt bei.
Die Datenwissenschaft floriert in Indien aufgrund der sich schnell entwickelnden technischen Umgebung des Landes, zu der eine weit verbreitete Internetkonnektivität und eine zunehmende Anzahl mobiler Geräte gehören. Nach Angaben des Press Information Bureau (PIB) erreichte die Gesamtzahl der Breitbandanschlüsse im September 2020 726,32 Millionen. Dies hat das Wachstum des Internetverkehrs beschleunigt, wobei die drahtlose Datennutzung von Januar bis September 2020 insgesamt 75,21 Exabyte betrug. Dieses Framework erleichtert das Sammeln, Speichern und Analysieren großer Datenmengen und beschleunigt das Marktwachstum.
Unternehmen, die die Landschaft der Data-Science-Plattformen dominieren
- IBM Corporation
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- NVIDIA Corporation
- Snowflake Inc.
- Amazon Web Services, Inc.
- MathWorks, Inc.
- Alteryx Inc.
- Cloudera Inc.
- Databricks Inc.
Der Markt für Data-Science-Plattformen wird durch die Existenz mehrerer großer Unternehmen definiert, die alle die Expansion, Innovation und strategische Allianzen der Branche unterstützen. Diese Unternehmen, die von bekannten Technologieriesen bis hin zu aufstrebenden Startups reichen, streben nach einem Teil des wachsenden Marktes für anspruchsvolle Analyse- und maschinelle Lernfähigkeiten.
In the News
- Im Mai 2024 kündigte IBM ein Jahr nach der Einführung zahlreiche neue Upgrades seiner Watsonx-Plattform sowie geplante Daten- und Automatisierungsfunktionen an, die darauf abzielen, künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmen offener, kostengünstiger und flexibler zu machen. Watsonx ist eine KI- und Datenplattform, um die Wirkung der fortschrittlichsten KI mit zuverlässigen Daten zu steigern.
- Im August 2023 stellten Google Cloud und NVIDIA neue KI-Infrastruktur und -Tools vor, um Nutzern dabei zu helfen, umfangreiche Modelle für generative KI zu entwickeln und bereitzustellen und datenwissenschaftliche Arbeitslasten zu beschleunigen.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 6395
- Published Date: Mar 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
