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Dimensioni e previsioni del mercato delle piattaforme di data science, per componente (piattaforma, servizi); applicazione, verticale, dimensioni aziendali, modalità di distribuzione - Tendenze di crescita, attori chiave, analisi regionale 2026-2035

  • ID del Rapporto: 6395
  • Data di Pubblicazione: Sep 18, 2025
  • Formato del Rapporto: PDF, PPT

Prospettive di mercato delle piattaforme di data science:

Il mercato delle piattaforme di data science ha superato i 156,52 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 1,52 trilioni di dollari entro il 2035, con una crescita di circa il 25,5% CAGR durante il periodo di previsione, ovvero tra il 2026 e il 2035. Nel 2026, la dimensione del settore delle piattaforme di data science è stimata in 192,44 miliardi di dollari.

Data Science Platform Market Size
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Il principale motore di crescita del mercato delle piattaforme di data science è l'espansione dei big data, che spinge le organizzazioni a investire in piattaforme di data science più avanzate e performanti per sfruttare efficacemente i propri dati. Secondo l'Organizzazione delle Nazioni Unite, la creazione di dati ha raggiunto i 64,2 zettabyte nel 2020, con un aumento del 314% rispetto al 2015.

Le piattaforme di data science offrono un'ampia gamma di strumenti di analisi avanzati , come machine learning, deep learning e analisi predittiva, per estrarre informazioni preziose dai big data. Pertanto, con la crescente quantità di dati generati e raccolti dalle organizzazioni, cresce la necessità di strumenti e piattaforme sofisticati, come la data science, in grado di gestire, analizzare e ricavare informazioni fruibili. Inoltre, l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale (IA) nelle piattaforme di data science sta diventando sempre più importante per ricavare informazioni fruibili e automatizzare l'analisi dei dati.

Chiave Piattaforma di Data Science Riepilogo delle Analisi di Mercato:

  • Aspetti salienti regionali:

    • Si prevede che il mercato delle piattaforme di data science in Nord America raggiungerà una quota del 36% entro il 2035, trainato dalla presenza di importanti attori chiave e dagli investimenti in intelligenza artificiale, IoT e apprendimento automatico.

  • Approfondimenti sul segmento:

    • Si prevede che il segmento delle piattaforme nel mercato delle piattaforme di data science raggiungerà una crescita notevole entro il 2035, trainato dal crescente utilizzo di piattaforme di data science da parte delle piccole e medie imprese, nel loro percorso verso la digitalizzazione e l'automazione.
    • Si prevede che il segmento marketing e vendite nel mercato delle piattaforme di data science raggiungerà una quota del 34,70% entro il 2035, grazie alla capacità di sfruttare la data science per ottenere informazioni sui profili dei clienti e ottimizzare i budget di marketing.

  • Principali trend di crescita:

    • Maggiore utilizzo della scienza dei dati nell'e-commerce
    • Crescente adozione di strategie aziendali basate sull'uso intensivo di dati

  • Principali sfide:

    • Privacy e sicurezza dei dati
    • Carenza di personale tecnico

  • Attori principali: IBM Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Snowflake Inc., Amazon Web Services, Inc., MathWorks, Inc., Alteryx Inc., Cloudera Inc., Databricks Inc.

Globale Piattaforma di Data Science Mercato Previsioni e prospettive regionali:

  • Proiezioni di crescita e dimensioni del mercato:

    • Dimensioni del mercato nel 2025: 156,52 miliardi di USD
    • Dimensioni del mercato nel 2026: 192,44 miliardi di USD
    • Dimensione prevista del mercato: 1,52 trilioni di dollari entro il 2035
    • Previsioni di crescita: CAGR del 25,5% (2026-2035)

  • Dinamiche regionali chiave:

    • Regione più grande: Nord America (quota del 36% entro il 2035)
    • Regione in più rapida crescita: Asia-Pacifico
    • Paesi dominanti: Stati Uniti, Cina, Germania, Regno Unito, India
    • Paesi emergenti: Cina, India, Giappone, Corea del Sud, Brasile

    • Last updated on : 18 September, 2025

Fattori di crescita

  • Maggiore utilizzo della scienza dei dati nell'e-commerce: le aziende di e-commerce utilizzano la scienza dei dati per analizzare il comportamento e le preferenze dei clienti, creando esperienze di acquisto personalizzate e strategie di marketing mirate. Ciò aumenta la domanda di piattaforme di scienza dei dati avanzate in grado di gestire dati complessi sui clienti. Ad esempio, Amazon e altri importanti rivenditori hanno definito lo standard per la scienza dei dati nell'e-commerce con i loro sistemi di raccomandazione, che migliorano gradualmente la comprensione del comportamento dei clienti e dei modelli di acquisto.

    Inoltre, la scienza dei dati sfrutta il comportamento degli utenti, gli acquisti passati e il feedback per aiutare le aziende di e-commerce a prevedere la fidelizzazione dei clienti. L'uso efficace della scienza dei dati da parte delle aziende di e-commerce offre loro un notevole vantaggio competitivo che aumenta il fatturato, migliora la soddisfazione del cliente e migliora l'efficienza operativa.
  • Crescente adozione di strategie aziendali basate sull'uso intensivo di dati: circa il 60,1% delle aziende utilizza una gamma di strumenti, tecnologie e best practice di data science per individuare le soluzioni più efficaci per le complesse sfide aziendali, acquisendo una comprensione più approfondita dei comportamenti e delle esigenze dei clienti e sviluppando al contempo soluzioni innovative per soddisfare diverse esigenze aziendali. Le organizzazioni possono sfruttare la data science per prendere decisioni più consapevoli analizzando eventi reali e prevedendo con precisione potenziali eventi futuri. L'enorme quantità di dati generati dai clienti consente alle aziende di monitorarli in tempo reale, inclusi i loro social network, le preferenze di acquisto e i modelli comportamentali.
  • Integrazione delle piattaforme di cloud computing con la scienza dei dati: l'ascesa del cloud computing sta trasformando la piattaforma di scienza dei dati grazie alla sua potenza di calcolo scalabile ed economica. I data scientist possono accedere facilmente alle risorse informatiche utilizzando il cloud computing, necessario per implementare modelli di scienza dei dati nella pratica. Aiuta i data scientist a ridurre al minimo i tempi necessari per configurare un'infrastruttura, passando da settimane a minuti.

    Inoltre, grazie al cloud computing, i data scientist possono ora eseguire calcoli su una scala molto più ampia rispetto a quanto avrebbero potuto fare con gli strumenti tradizionali. Inoltre, i principali attori del settore stanno introducendo una piattaforma di data science basata sul cloud, contribuendo all'espansione del mercato. Ad esempio, a febbraio 2020, Oracle ha rilasciato Oracle Cloud Data Science Platform, il cuore della soluzione, che aiuta le organizzazioni a creare, formare, gestire e implementare modelli di machine learning in modo collaborativo per migliorare i tassi di successo dei progetti di data science.

Sfide

  • Privacy e sicurezza dei dati: garantire la protezione dei dati sensibili da violazioni e accessi non autorizzati è una preoccupazione significativa. La conformità a normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA) aggiunge complessità alla gestione e alla sicurezza dei dati.
  • Carenza di personale tecnico: le aziende utilizzano metodi di analisi sofisticati che richiedono competenze analitiche approfondite, come l'analisi in streaming, il machine learning e l'analisi predittiva. Per creare un modello di ML sono necessarie competenze tecniche, nonché capacità analitiche e di pensiero critico. Molti utenti finali non dispongono di personale con la formazione e le competenze necessarie, il che ostacola la crescita del mercato delle piattaforme di data science.

Dimensioni e previsioni del mercato delle piattaforme di data science:

Attribut du rapport Détails

Anno base

2025

Periodo di previsione

2026-2035

CAGR

25,5%

Dimensione del mercato dell'anno base (2025)

156,52 miliardi di dollari

Dimensione del mercato prevista per l'anno (2035)

1,52 trilioni di dollari

Ambito regionale

  • Nord America (Stati Uniti e Canada)
  • Asia Pacifico (Giappone, Cina, India, Indonesia, Malesia, Australia, Corea del Sud, Resto dell'Asia Pacifico)
  • Europa (Regno Unito, Germania, Francia, Italia, Spagna, Russia, Paesi Nordici, Resto d'Europa)
  • America Latina (Messico, Argentina, Brasile, Resto dell'America Latina)
  • Medio Oriente e Africa (Israele, Paesi del Consiglio di Cooperazione del Golfo, Nord Africa, Sudafrica, Resto del Medio Oriente e Africa)
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Segmentazione del mercato delle piattaforme di data science:

Analisi del segmento dei componenti

Il segmento delle piattaforme nel mercato delle piattaforme di data science è destinato a conquistare una quota di fatturato dell'82,6% entro la fine del 2035. La crescita del segmento può essere attribuita al crescente utilizzo di piattaforme di data science da parte delle piccole e medie imprese. Le aziende si stanno orientando verso la digitalizzazione e l'automazione, che accelerano l'elaborazione dei big data e portano a processi aziendali più complessi. Per affrontare queste sfide, le aziende necessitano di tecnologie all'avanguardia che consentano loro di ottenere insight immediati da enormi pool di dati. Secondo il Gruppo della Banca Mondiale, il numero di piccole imprese che investono in soluzioni digitali è aumentato dal 10 al 20% tra aprile 2020 e dicembre 2022, mentre la percentuale di grandi imprese è aumentata dal 20 al 60%.

Analisi del segmento applicativo

Si prevede che il segmento marketing e vendite nel mercato delle piattaforme di data science deterrà una quota considerevole del 34,7% durante il periodo di previsione. Il segmento vanta la quota di fatturato più elevata e un ritorno sull'investimento (ROI) migliorato, poiché il reparto marketing e vendite può sfruttare la data science per ottenere informazioni più approfondite sul profilo dell'acquirente e adattare di conseguenza il budget di marketing. Inoltre, fattori come l'aumento della soddisfazione del cliente, una generazione di fatturato più costante e la riduzione del rischio finanziario grazie a calcoli di spesa precisi contribuiscono all'espansione del mercato.

Analisi del segmento verticale

Si stima che il segmento BFSI raggiungerà la quota di mercato maggiore, pari al 20%, entro il 2035. La crescita del segmento può essere attribuita alla maggiore attenzione all'assistenza clienti e alla crescente adozione di tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e l'IoT. Le banche possono valutare e ridurre efficacemente i rischi utilizzando la scienza dei dati per analizzare i dati storici, individuare tendenze e creare modelli predittivi. Ciò include misure per rilevare frodi, valutare il rischio di credito e prevenire il riciclaggio di denaro.

La nostra analisi approfondita del mercato delle piattaforme di data science include i seguenti segmenti:

Componente

  • Piattaforma
  • Servizi

Applicazione

  • Marketing e vendite
  • Logistica
  • Finanza e contabilità
  • Assistenza clienti

Verticale

  • BFSI
  • Commercio al dettaglio e commercio elettronico
  • IT e telecomunicazioni
  • Trasporti
  • Assistenza sanitaria
  • Produzione

Dimensioni aziendali

  • Piccole e medie imprese
  • Grandi imprese

Modalità di distribuzione

  • Nuvola
  • In sede
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Responsabile dello sviluppo commerciale globale

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Analisi regionale del mercato delle piattaforme di data science:

Approfondimenti sul mercato nordamericano

Si prevede che il settore nordamericano dominerà la quota di fatturato di maggioranza, pari al 36%, entro il 2035. La crescita del mercato può essere attribuita alla presenza di importanti attori chiave in vari settori e ai loro continui progressi e strategie di mercato. Ad esempio, nel maggio 2023, Microsoft Azure ha presentato Microsoft Fabric, una piattaforma di analisi unificata end-to-end che combina tutte le funzionalità di dati e analisi richieste dalle aziende.

Combinando tecnologie come Power BI, Azure Synapse Analytics e Azure Data Factory in un'unica piattaforma coesa, Fabric consente a data scientist e dirigenti aziendali di sfruttare appieno i propri dati e gettare le basi per l'era dell'intelligenza artificiale. Inoltre, i crescenti investimenti in tecnologie avanzate come intelligenza artificiale, IoT e machine learning sono un altro fattore che sta accelerando la crescita del mercato nella regione.

Il mercato statunitense delle piattaforme di data science è in espansione grazie al crescente utilizzo di tecnologie all'avanguardia e alla disponibilità di infrastrutture che facilitano l'applicazione di analisi avanzate. Secondo un sondaggio del Pew Research Center del 2022, il 27% degli americani interagisce con l'intelligenza artificiale più volte al giorno. Le piattaforme di data science nel Paese servono un'ampia gamma di settori, tra cui finanza, sanità, commercio al dettaglio, tecnologia e pubblica amministrazione, a dimostrazione dell'ampia adozione e integrazione della data science in vari settori.

Molte aziende e settori chiave in Canada ritengono le piattaforme di data science e discovery molto efficaci, il che sta stimolando la crescita del mercato. La crescente necessità per le aziende di prendere decisioni basate sui dati e la crescente importanza di una buona gestione dei dati stanno trainando la crescita del mercato nella regione.

Approfondimenti sul mercato APAC

Anche l'area Asia-Pacifico registrerà un'enorme crescita per il mercato delle piattaforme di data science durante il periodo di previsione, grazie ai recenti progressi nell'analisi dei big data. Molti paesi dell'area Asia-Pacifico stanno attraversando una rapida trasformazione digitale, che ha portato a una maggiore adozione di piattaforme di data science in vari settori. Inoltre, diversi governi della regione stanno implementando politiche e iniziative per promuovere l'innovazione digitale e il processo decisionale basato sui dati.

In Cina , il governo sta investendo molto in strumenti di analisi dei big data, considerando la loro vasta applicazione e utilizzo. Tuttavia, data l'importanza del business e la crescente competitività del mercato, il settore della vendita al dettaglio e le vendite online saranno quelli che richiederanno maggiormente l'analisi dei dati dei clienti. Secondo l'Ufficio Nazionale della Cina, la Cina ha speso oltre 4.714,39 miliardi di dollari in transazioni di vendita al dettaglio online, con un aumento dell'1,2%.

Il governo della Corea del Sud sostiene iniziative di trasformazione digitale e tecnologie intelligenti come i progetti Digital New Deal e Smart Korea. Queste iniziative promuovono l'adozione di strumenti e tecnologie avanzate di data science. Inoltre, il Paese vanta solidi istituti di formazione e ricerca specializzati in data science e settori correlati. Ciò contribuisce allo sviluppo di nuove tecnologie e metodologie nel mercato della data science.

La scienza dei dati è in piena espansione in India , grazie al rapido sviluppo del contesto tecnologico del Paese, che include un'ampia connettività Internet e un numero crescente di dispositivi mobili. Secondo il Press Information Bureau (PIB), a settembre 2020 il numero totale di connessioni a banda larga ha raggiunto i 726,32 milioni. Ciò ha accelerato la crescita del traffico Internet, con un utilizzo di dati wireless pari a 75,21 exabyte da gennaio a settembre 2020. Questo framework semplifica la raccolta, l'archiviazione e l'analisi di grandi quantità di dati, accelerando la crescita del mercato.

Data Science Platform Market Share
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Attori del mercato delle piattaforme di data science:

    Il mercato delle piattaforme di data science è caratterizzato dalla presenza di numerose aziende leader, che supportano l'espansione, l'innovazione e le alleanze strategiche del settore. Queste aziende, che spaziano da noti colossi tecnologici a startup emergenti, si contendono una fetta del crescente mercato delle competenze avanzate di analisi e apprendimento automatico.

    • IBM Corporation
      • Panoramica aziendale
      • Strategia aziendale
      • Offerte di prodotti chiave
      • Performance finanziaria
      • Indicatori chiave di prestazione
      • Analisi del rischio
      • Sviluppo recente
      • Presenza regionale
      • Analisi SWOT
    • Google LLC
    • Microsoft Corporation
    • NVIDIA Corporation
    • Snowflake Inc.
    • Amazon Web Services, Inc.
    • MathWorks, Inc.
    • Alteryx Inc.
    • Cloudera Inc.
    • Databricks Inc.

Sviluppi recenti

  • Nel maggio 2024, IBM ha annunciato numerosi nuovi aggiornamenti alla sua piattaforma Watsonx, a un anno dal lancio, oltre a funzionalità pianificate per dati e automazione volte a rendere l'intelligenza artificiale (IA) più aperta, conveniente e flessibile per le aziende. Watsonx è una piattaforma di IA e dati che mira a potenziare l'impatto dell'IA più avanzata con dati affidabili.
  • Nell'agosto 2023, Google Cloud e NVIDIA hanno presentato una nuova infrastruttura e nuovi strumenti di intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a sviluppare e distribuire modelli di grandi dimensioni per l'intelligenza artificiale generativa e ad accelerare i carichi di lavoro di data science.
  • Report ID: 6395
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Domande frequenti (FAQ)

Nel 2026, la dimensione del settore delle piattaforme di data science è stimata in 192,44 miliardi di dollari.

Nel 2025, il mercato globale delle piattaforme di data science valeva oltre 156,52 miliardi di dollari e si prevede che crescerà a un CAGR di circa il 25,5%, raggiungendo un fatturato di 1,52 trilioni di dollari entro il 2035.

Si prevede che il mercato delle piattaforme di data science del Nord America raggiungerà una quota del 36% entro il 2035, trainato dalla presenza di importanti attori chiave e dagli investimenti in intelligenza artificiale, IoT e apprendimento automatico.

Tra i principali attori del mercato figurano IBM Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Snowflake Inc., Amazon Web Services, Inc., MathWorks, Inc., Alteryx Inc., Cloudera Inc., Databricks Inc.

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Preeti Wani
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