世界のビッグデータの市場規模：2028年までCAGR15.0％で成長し、247億9000万ドルの規模に達すると予測

2022年11月16日 team ビッグデータ

Stratistics MRCによると、世界のビッグデータ市場は2022年に971億8000万ドルを記録し、2028年には2247億9000万ドルに達すると予測され、予測期間中にCAGR15.0％で成長しています。ビッグデータとは、データそのものを指すだけでなく、複雑な問題を解決するために、大量かつ多様なデータの収集、保存、管理、分析を行う一連の技術も指します。ビッグデータ・ソリューションにより、企業は大量のデータを効率的に管理し、コストを削減することができます。当初は、通常のデータベースでは捕捉、保存、管理、分析が不可能なサイズのデータセットを表す言葉として登場しました。

2021年には、Apache Hadoopが18.79%の市場シェアを獲得し、世界のビッグデータ処理業界をリードしています。ビッグデータ処理分野におけるその他の注目技術としては、Apache Kafkaが12.78％、Apache Apexが7.36％のシェアを獲得しています。最近の調査によると、回答者の約19パーセントが組織内でデータ文化を確立していると回答しています。一方、データでビジネスイノベーションを推進すると回答した人は約56%います。

クラウドコンピューティングの導入により、データの保存スペースが緩和され、費用対効果、柔軟性、安全性が向上しています。リーズナブルなストレージサービスと迅速な技術サービスにより、インターネットとデータへのアクセスのしやすさが向上し、ビッグデータに対する需要が高まっています。Internet of Thingsの出現と採用も、市場を前進させる方向に接近しています。膨大な量のデータを管理し、そこから価値とビジネスインサイトを抽出することは、ビジネスをかつてないほど推し進めています。Face bookのような研究開発への投資が、ビッグデータに対する需要を後押ししています。ビッグデータの市場は、予測期間中、新興国において速いペースで成長することが予想されます。

熟練した専門家の不足は、市場を阻害する大きな側面である。ハードウェア、ソフトウェア、システムの追加開発には、データ準備の処理、予測モデルの作成、およびこれらを用途に統合するために、訓練を受けた専門的なリソースが必要です。このリソースが利用できないか、または豪華すぎてサービスインできないことが、ビッグデータ市場の成長を阻害しています。しかし、その空きを埋める熟練労働者の不足が、市場の成長を抑制しています。

過剰なデータの流れの中で生み出されたソーシャルメディア、モノのインターネット（IoT）の魅力の増加により、企業が収集するデータ量は継続的に増加しています。特に、スマートフォンやソーシャルメディアが広く普及してからは、ここ数年でデータ作成の拡大が急激に進んでいます。マシンデータは人間のデータよりもはるかに速いスピードで成長しています。ビッグデータは主に消費者主導で志向されており、世の中のデータの大半は顧客によって作成されている。一般的に、人々は1日の大半を様々なガジェットやソーシャルアプリケーションを使用して、データを消費し、生成しています。

ビッグデータの最大の脅威は、データのプライバシーとセキュリティの問題であり、多くの企業がこの問題に直面しています。企業が消費者やベンダーのデータをどんどん高度なものに育て、消費者や従業員が影響を受けるようになると、プライバシーに関する懸念が表面化します。これは、重要な量の消費者データが存在し、消費者データの収集がビッグデータの課題の観点から最前線にあるスマートシティ分野で特に顕著です。こうしたデータ・プライバシーに関する懸念は、スマートシティ・ソリューションにおけるビッグデータの採用を脅かすものです。

COVID-19のパンデミックは、この市場に大きな影響を表示しました。人工知能技術は、資産管理、在庫管理、予知保全、ネットワーク製造、リアルタイムアラートなどで実行され、厳しいビジネス状況下で生産部門の成長を拡大させています。ヘルスケア分野では、AIを活用した高度なレポート、ヘルスケアビジネスインテリジェンス、電子カルテなどの採用が市場の成長を後押ししています。同様に、さまざまな分野の組織がリモートワークにシフトし、パンデミック時の新しいトレンドを理解するために高度なアナリティクスを導入しました。

ソフトウェア分野は、信用リスク管理、ビジネスインテリジェンスソリューション、CRM分析、コンプライアンス分析、労働力分析などの膨大な説明提供のために、最大のシェアを占めています。デジタルプラットフォームに移行する組織は、ビジネスインテリジェンスソリューション、顧客関係管理、およびワークフォース分析を採用しています。これらのソリューションは、高度な意思決定能力を提供するリアルタイムの洞察力、先見性、可視化でビジネスを保持します。組織は、失敗のリスクを軽減し、この競争の激しい環境で活躍するために、事実に基づいた戦略的なビジネス上の意思決定を行う必要性が高まっているため、これらのソリューションを採用する傾向が強まっています。

BFSI部門は、ビッグデータ解析の大規模な実装のために、最高のシェアを保持している銀行業界を取得し、効率的に顧客を維持するために提供しています。予測分析、リレーションシップ管理、ブランドレピュテーションが主な用途別用途です。企業は、効果的なデータトラフィック管理と運用の最適化のために、これらのソリューションに多額の投資を行っています。

北米は、ビッグデータの地域市場の中で最も高いシェアを占めており、今後もその傾向が続くと思われます。北米では、主要産業部門による関連サービスの採用が増加していることが主な原因で、ビッグデータ市場の急速な発展が見られます。企業や組織は、戦略やビジネス上の決定を下すためにビッグデータを活用し、攻撃的な姿勢を保ち始めています。この傾向は、発展途上地域の主要企業でも同様に採用されつつあります。

アジア太平洋地域は、BFSI、小売、ヘルスケア、自動車、およびその他の産業の拡大により、予測期間を通じて異常なCAGRを目撃しました。この地域は、国土が狭いため、市場拡大の可能性が広がっています。ソーシャルメディアへのアクセス、インターネットやスマートフォンの普及、通信技術の進歩、デジタル化などが、この地域のビッグデータ分析市場シェアを押し上げる可能性があります。

市場の主要企業

ビッグデータ市場の主要企業には、International Business Machines (IBM) Corporation、Oracle Corporation、Microsoft Corporation、Hewlett-Packard Enterprise、SAP SE、Amazon Web Services、SAS Institute、Dell、Inc、Teradata Corporation、Splunk、Palantir Technologies, Inc、Guavus、Inc、Hitachi Ltd、Cloudera、Inc、Hortonworks、Inc、Google、Accenture plc、富士通、Datameer、Inc.、Actian等が含まれています。

主な展開

2018年5月、IBMは、組織が機械学習やデータサイエンス技術を利用するのを支援するために設計された「Cloud Private Data」という新しいクラウドサービスを開始したと発表しました。

2020年1月には、SAS InstituteのIntelligent Planning Suiteソリューションが、顧客体験を強化するために人工知能（AI）とクラウドアジリティの機能を注入した。このマルチクラウドソリューションは、小売業のIT幹部が顧客の需要を予測し、顧客体験を向上させるのに役立つだろう。

2019年8月、IBMは2020年にラテンアメリカでIBM Cloud Multizone Region（MZR）を開始し、グローバルクラウドフットプリントを拡大することを発表した。この拡張により、顧客はハイブリッドクラウド環境にミッションクリティカルなワークロードを迅速に展開することができるようになります。

2022年3月29日、オラクルは「Oracle MySQL HeatWave」が、これまで利用可能だったトランザクション処理と分析に加え、データベース内機械学習にも対応したことを発表した。MySQL HeatWaveは、機械学習のライフサイクルを完全に自動化し、学習済みのモデルをすべてMySQLデータベース内に格納するため、データやモデルを機械学習ツールやサービスに移動する必要がない。ETL（Extract, Transform, and Load）を排除することで、用途別の複雑さを減らし、コストを削減し、データとモデルの両方のセキュリティを向上させます。

2022年3月、SAP SEはSAP signavioソフトウェア内に、エンドユーザー調査（顧客、サプライヤー、従業員）から得られた経験データを基幹ITシステムに集約する新しいコンセプトの提供を発表しました。これにより、企業はエンドツーエンドのビジネスプロセスを強化し、業務効率とカスタマーエクスペリエンスを向上させることができるようになります。

対象となるデプロイメント・モデル
– オンデマンド
– クラウド

対象となるデータ型
– 半構造化データ
– 非構造化データ
– 構造化データ

対象コンポーネント
– ソリューション
– サービス

対象となるエンドユーザー
– 学術・研究
– IT・通信
– 交通・運輸
– エネルギー・ユーティリティ
– メディア・エンターテイメント
– 小売・消費財
– 製造業
– ヘルスケア・ライフサイエンス
– 政府・防衛
– 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
– その他エンドユーザー
対象となるビジネス機能
– マーケティング・営業
– オペレーション
– 人事
– 財務

対象となる組織規模
– 中堅・中小企業
– 大企業

対象地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域

【目次】

1 エグゼクティブサマリー

2 前書き
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 エンドユーザー分析
3.7 新興国市場
3.8 コビド19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
4.5 競合他社への対抗意識

5 世界のビッグデータ市場、デプロイメントモデル別
5.1 導入
5.2 オンプレミス
5.3 クラウド
5.3.1 パブリッククラウド
5.3.2 プライベートクラウド
5.3.3 ハイブリッドクラウド

6 世界のビッグデータ市場、タイプ別
6.1 はじめに
6.2 半構造化データ
6.3 非構造化データ
6.4 構造化データ

7 世界のビッグデータ市場、コンポーネント別
7.1 はじめに
7.2 ソリューション
7.2.1 ビッグデータ分析
7.2.2 データディスカバリー
7.2.3 データ可視化
7.2.4 データ管理
7.3 サービス
7.3.1 マネージドサービス
7.3.2 プロフェッショナルサービス
7.3.2.1 コンサルティング
7.3.2.2 デプロイメントとインテグレーション
7.3.2.3 サポートとメンテナンス

8 世界のビッグデータ市場、エンドユーザー別
8.1 導入
8.2 アカデミア、研究
8.3 IT・通信
8.4 交通機関
8.5 エネルギー・ユーティリティ
8.6 メディア・娯楽
8.7 小売・消費財
8.8 製造業
8.9 医療・生命科学
8.10 政府・防衛
8.11 銀行、金融サービス、保険(BFSI)
8.12 その他のエンドユーザー

9 世界のビッグデータ市場、ビジネス機能別
9.1 導入
9.2 マーケティングとセールス
9.3 オペレーション
9.4 人事
9.5 財務

10 世界のビッグデータ市場、組織規模別
10.1 導入
10.2 中堅・中小企業
10.3 大企業

11 ビッグデータの世界市場（地域別
11.1 はじめに
11.2 北米
11.2.1 米国
11.2.2 カナダ
11.2.3 メキシコ
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.2 英国
11.3.3 イタリア
11.3.4 フランス
11.3.5 スペイン
11.3.6 その他ヨーロッパ
11.4 アジア太平洋地域
11.4.1 日本
11.4.2 中国
11.4.3 インド
11.4.4 オーストラリア
11.4.5 ニュージーランド
11.4.6 韓国
11.4.7 その他のアジア太平洋地域
11.5 南米
11.5.1 アルゼンチン
11.5.2 ブラジル
11.5.3 チリ
11.5.4 南米その他
11.6 中東・アフリカ
11.6.1 サウジアラビア
11.6.2 UAE
11.6.3 カタール
11.6.4 南アフリカ
11.6.5 その他の中東・アフリカ地域

12 主要開発品
12.1 合意、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
12.2 買収と合併
12.3 新製品上市
12.4 拡張
12.5 その他の主要戦略

13 企業プロファイリング
13.1 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ(IBM)株式会社
13.2 オラクル
13.3 マイクロソフト
13.4 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（Hewlett-Packard Enterprise
13.5 SAP SE
13.6 アマゾン・ウェブ・サービス
13.7 SAS Institute
13.8 デル・インコーポレーテッド
13.9 テラデータ・コーポレーション
13.10 スプランク
13.11 パランティア・テクノロジーズ・インク
13.12 グアバス・インク
13.13 株式会社日立製作所
13.14 Cloudera, Inc.
13.15 Hortonworks, Inc.（米国）
13.16 Google Inc.（米国）
13.17 アクセンチュア・ピーエルシー
13.18 富士通 (日本)
13.19 Datameer, Inc.(米国)
13.20 アクティアン

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