2025-2037 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
資料科學平台市場規模可能會從 2024 年的 1190.2 億美元增至 2037 年的 2.55 兆美元，反映出在 2025 年至 2037 年的預測時間內複合年限為 26.6%。
資料科學平台市場的主要成長動力是大數據的擴展，這促使組織投資更先進、功能更強大的數據科學平台，以有效利用其數據。根據聯合國組織的數據，2020 年資料創建量達到 64.2 ZB，比 2015 年成長 314%。
資料科學平台提供各種進階分析工具，例如機器學習、深度學習和預測分析，可從大數據中提取可有價值的見解。因此，隨著組織產生和收集越來越多的數據，對能夠處理、分析和得出可行見解的複雜工具和平台的需求不斷增長，例如數據科學。此外，將人工智慧 (AI) 功能整合到數據科學平台對於獲取可行的見解和自動化數據分析變得越來越重要。
數據科學平台產業：成長動力與挑戰
成長動力
- 在電子商務中更多地使用數據科學：電子商務公司利用數據科學來分析客戶行為和偏好，打造個人化的購物體驗和有針對性的營銷策略。這增加了對能夠處理複雜客戶資料的先進資料科學平台的需求。例如，亞馬遜和其他主要零售商透過其推薦系統制定了電子商務數據科學的標準，逐漸增強了他們對客戶行為和購買模式的理解。
此外，數據科學利用用戶行為、過去的購買情況和回饋來幫助電子商務公司預測客戶保留率。電子商務企業有效利用數據科學可以為其帶來重大競爭優勢，從而增加收入、提高客戶滿意度並提高營運效率。 - 越來越多地採用資料密集型業務策略：約 60.1% 的企業正在利用一系列資料科學工具、技術和產業最佳實踐來針對複雜的業務挑戰找到最有效的解決方案，更深入地了解客戶行為和需求，同時開發創新解決方案來滿足各種業務需求。組織可以利用數據科學透過分析現實世界事件並準確預測未來可能發生的情況來做出更明智的決策。客戶產生的大量資料使企業能夠即時監控客戶，包括他們的社交網路、購物偏好和行為模式。
- 雲端運算平台與資料科學的整合：雲端運算的興起是一個變革性的資料科學平台，它具有可擴展且經濟高效的運算能力。資料科學家可以使用雲端運算輕鬆存取電腦資源，這對於將資料科學模型付諸實踐是必要的。它幫助資料科學家將建立基礎設施所需的時間從幾週縮短到幾分鐘。
此外，由於雲端運算，資料科學家現在可以進行比傳統設備更大的運算規模。此外，主要參與者正在推出基於雲端的數據科學平台，這有助於市場擴張。例如，2020 年 2 月，Oracle 發布了 Oracle 雲端資料科學平台，該平台是此解決方案的核心，可協助組織協作建置、培訓、管理和部署機器學習模型，以提高資料科學專案的成功率。
挑戰
- 資料隱私與安全：確保敏感資料免於外洩和未經授權的存取是一個重要議題。遵守《一般資料保護規範》(GDPR) 和《加州消費者隱私法案》(CCPA) 等法規會增加資料管理和安全性的複雜性。
- 缺乏技術人員：企業使用複雜的分析方法，需要深入的分析技能，例如串流分析、機器學習和預測分析。創建機器學習模型需要技術專業知識以及分析和批判性思考能力。許多最終用戶缺乏受過必要培訓和專業知識的人員，這阻礙了數據科學平台市場的成長。
數據科學平台市場：主要見解
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基準年 |
2119 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
26.6% |
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基準年市場規模（2024 年) |
1190.2億美元 |
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預測年份市場規模（2037) |
2.55兆美元 |
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區域範圍 |
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數據科學平台細分
元件（平台、服務）
到 2037 年底，資料科學平台市場中的平台細分市場預計將佔據 82.6% 的收入份額。公司正在轉向數位化和自動化，這加速了大數據的發展並導致業務流程更加複雜。為了應對這些挑戰，企業需要尖端技術，使他們能夠從海量資料池中獲得即時洞察。根據世界銀行集團的數據，2020 年 4 月至 2022 年 12 月期間，投資數位解決方案的小型企業數量從 10% 增加到 20%，而大型企業的比例從 20% 增加到 60%。
申請（行銷與銷售、物流、財務與會計、客戶支援）
行銷與行銷預計在預測期內，數據科學平台市場的銷售部分將佔據 34.7% 的顯著份額。該細分市場的收入份額最高，投資回報率 (ROI) 也更高，因為行銷和銷售部門可以利用數據科學更深入地了解買家的概況，並相應地調整行銷預算。此外，客戶滿意度提高、創造收入更穩定以及由於精確的支出計算而降低財務風險等因素都有助於市場擴張。
垂直（IT 與電信、醫療保健、BFSI、製造業、零售和電子商務、能源和公用事業、政府）
預計到 2037 年，BFSI 細分市場將獲得 20% 的最大市場份額。銀行可以透過使用數據科學分析歷史數據、發現趨勢並創建預測模型來有效評估和降低風險。其中包括偵測詐欺、評估信用風險和防止洗錢的措施。
我們對資料科學平台市場的深入分析包括以下細分：
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元件 |
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應用 |
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垂直 |
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企業規模 |
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部署模式 |
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定制此报告數據科學平台產業 - 區域概要
北美市場統計
預計到 2037 年，北美行業將佔據 36% 的大部分收入份額。例如，2023 年 5 月，Microsoft Azure 推出了 Microsoft Fabric，這是一個端到端的統一分析平台，結合了企業所需的所有資料和分析功能。
透過將 Power BI、Azure Synapse Analytics 和 Azure 資料工廠等技術整合到一個統一的平台中，Fabric 使資料科學家和業務主管能夠充分利用他們的數據，並為 AI 時代奠定基礎。此外，增加對人工智慧、物聯網和機器學習等先進技術的投資是推動該地區市場成長的另一個因素。
由於尖端技術的使用增加以及促進高級分析應用的基礎設施的可用性，美國數據科學平台市場正在不斷擴大。皮尤研究中心 2022 年的一項調查顯示，27% 的美國人每天與人工智慧互動多次。該國的數據科學平台服務於金融、醫療保健、零售、技術和政府等廣泛行業，反映出數據科學在各個行業的廣泛採用和整合。
加拿大的許多重要公司和產業都發現資料科學和發現平台非常有效，從而推動了市場成長。企業越來越需要做出數據驅動的決策，而良好的數據管理也越來越重要，正在推動該地區的市場成長。
亞太地區市場分析
由於大數據分析的最新進展，亞太地區資料科學平台市場在預測期內也將出現巨大成長。許多亞太國家正在經歷快速的數位轉型，導致各行業越來越多地採用數據科學平台。此外，該地區各國政府正在實施政策和舉措，以促進數位創新和數據驅動的決策。
在中國，考慮到大數據分析工具的廣泛應用和用途，政府正在大力投資這些工具。然而，由於業務的重要性和日益增強的市場競爭力，零售業和線上零售銷售將最需要客戶分析。根據中國國家統計局的數據，中國網路零售交易支出超過 47,143.9 億美元，成長 1.2%。
韓國政府支持數位轉型和智慧技術計劃，例如數位新政和智慧韓國專案。這些措施促進了先進數據科學工具和技術的採用。此外，該國擁有強大的專注於數據科學及相關領域的教育和研究機構。這有助於數據科學市場新技術和方法的開發。
資料科學在印度蓬勃發展，這得益於該國技術環境的快速發展，其中包括廣泛的互聯網連接和越來越多的移動設備。根據新聞資訊局（PIB）統計，2020年9月，寬頻連線總數達7,2632萬戶。這加速了網路流量的成長，2020 年 1 月至 9 月的無線資料使用量總計 75.21 艾字節。
主導資料科學平台格局的公司
- IBM 公司
- 公司概覽
- 商業策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域業務
- SWOT 分析
- Google LLC
- 微軟公司
- NVIDIA 公司
- 雪花公司
- 亞馬遜網路服務公司
- MathWorks, Inc.
- Alteryx 公司
- Cloudera Inc.
- Databricks Inc.
資料科學平台市場是由多家大公司的存在定義的，所有這些公司都支持產業的擴張、創新和策略聯盟。這些企業從知名的科技巨頭到嶄露頭角的新創公司，都在努力在複雜的分析和機器學習技能不斷增長的市場中分得一杯羹。
In the News
- 2024 年 5 月，IBM 在 Watsonx 平台推出一年後宣布對其進行多項新升級，併計劃推出數據和自動化功能，旨在讓人工智慧 (AI) 對企業來說更加開放、更具成本效益和靈活。 Watsonx 是一個 AI 和數據平台，旨在透過可靠的數據來提升最先進的 AI 的影響力。
- 2023 年 8 月，Google Cloud 和 NVIDIA 推出了新的 AI 基礎架構和工具，幫助用戶開發和部署用於生成 AI 的大型模型並加速資料科學工作負載。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 6395
- Published Date: Mar 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
