ビッグデータ市場はかつてない成長を遂げており、市場規模は2023年の2,202億米ドルから2028年には4,012億米ドルへと大幅に拡大すると予測されている。この大幅な成長は、予測期間（2023～2028年）のCAGR 12.7%で起こると予測されている。市場の変化は、膨大な量の情報を活用することによる変革の力を、組織がますます認識するようになったことに起因している。企業は、大規模かつ多様なデータセットから得られる貴重な洞察を活用し、戦略的な意思決定、顧客体験の向上、業務効率の改善を実現している。デジタル革命に後押しされたデータ作成の急激な増加も、ビッグデータ市場を前進させる重要な原動力となっている。産業界がデジタルトランスフォーメーションを受け入れるにつれ、高度な分析、リアルタイム処理、スケーラブルなインフラへの需要が急増し続け、ビッグデータ市場の繁栄に大きく寄与している。
本レポートでは、ビッグデータ市場の技術ロードマップについて、短期および長期の動向に関する洞察を交えて解説する。
短期（今後5年間）
データ処理ワークフローへのAIと機械学習の統合によるアナリティクスの強化。
パフォーマンス向上のための、より効率的で専門的なデータ処理エンジンの開発。
クラウドネイティブテクノロジーの進化による、データ処理における柔軟性と俊敏性の向上。
業界固有のアナリティクス・ニーズに対応する専門ツールの登場。
ユーザーフレンドリーなインターフェースとアクセシビリティの向上への注目の高まり。
統合アナリティクスとビジネス・インテリジェンス・ソリューションの成長。
長期的（今後5年以上）：
高度で複雑なデータ処理タスクを処理するための量子コンピューティングの採用。
データ取引のセキュリティと透明性を強化するためのブロックチェーン技術の統合。
量子スケールのデータ処理に対応する分散コンピューティングの新しいパラダイムの開発。
自動化と自律的意思決定を提供するAI主導の分析プラットフォームの普及。
IoTとビッグデータ・ソリューションの融合による、接続されたシステムへの包括的な洞察。
高度な分析のための高度に自動化された自律的分析プラットフォームの導入。
データ主導の意思決定のための自律システムやスマートシティでの採用拡大。
個別化医療のための精密医療とゲノム分析の進歩。
没入型データ探索のための拡張現実（AR）や仮想現実（VR）などの新技術との統合。
市場動向
推進要因 データ主導の意思決定に対する需要の高まり
ビッグデータ市場はかつてない成長を遂げており、その主な原動力はデータ主導の意思決定に対する需要の高まりである。今日の競争環境において、企業はデータの洞察を活用して正確な情報に基づいた意思決定を行うことの戦略的価値を認識している。このシフトは、従来の意思決定モデルからの脱却を意味し、ビジネスチャンスを解き放ち、リスクを軽減し、パフォーマンスを最適化するために、企業はビッグデータ分析への依存を強めています。膨大なデータセットをリアルタイムで処理、分析し、実用的な洞察を導き出す能力は、企業が市場動向や顧客の嗜好に迅速に対応するための力となる。
阻害要因 データサイロの増加とデータの断片化
ビッグデータ市場の成長軌道は、データのサイロ化と断片化したデータ環境の蔓延という大きな制約に直面している。組織が様々なソースから膨大な量のデータを蓄積する中、統合と相互運用性の欠如が孤立したデータサイロを生み出している。この断片化は、企業全体のシームレスな情報の流れを妨げ、包括的な洞察を得る能力を阻害する。その結果、データのサイロ化はビッグデータ・ソリューションの有効性を制限し、企業は情報の統一されたビューへのアクセスに苦労することになる。これは意思決定プロセスを複雑化させるだけでなく、ビッグデータ分析の可能性を最大限に引き出す妨げにもなる。
チャンス： ビッグデータ・アプリケーションと未開拓のデータソースの統合
ビッグデータ市場は、ビッグデータアプリケーションと未開拓のデータソースの統合という有望な機会を提示している。新しく多様なデータソースを活用することで、企業は貴重な洞察を引き出し、より強固なアナリティクスと情報に基づいた意思決定を可能にすることができる。ソーシャルメディアデータ、IoT生成情報、非構造化データのいずれを取り込もうとも、ビッグデータアプリケーションと未開拓ソースとの相乗効果により、イノベーションの道が開かれる。この統合は、データ分析の深さと幅を広げるだけでなく、ビジネス・ダイナミクスのより包括的な理解も促進する。この機会を活用することで、企業は競争力を維持し、イノベーションを推進し、今日のダイナミックなデジタル環境で利用可能な未開発の豊富なデータソースからより大きな価値を引き出すことができます。
課題：ビッグデータの拡張性に関する問題
ビッグデータ市場における重要なハードルの1つは、スケーラビリティに関する問題である。組織が膨大な量のデータを蓄積するにつれて、ビッグデータ・インフラやアプリケーションが効率的に拡張できるかどうかが重要な関心事となってくる。システムが増大するデータ処理需要に対応するのに苦労し、潜在的なボトルネック、パフォーマンスの低下、運用の非効率性につながるため、課題が生じる。ビッグデータ環境は規模が大きく複雑であるため、スケーラブルなソリューションへの多額の投資が必要となることが多く、企業にとって財務上の課題となる。拡張性の問題に対処することは、ビッグデータ技術が増大するデータの流入にシームレスに対応できるようにするために最も重要です。
ビッグデータ分析ソフトウェアは、予測期間中により大きな市場規模を占める。
ビッグデータ分析ソフトウェアは、ビジネスの意思決定に変革的な影響を与えるため、2023年に最大の市場シェアを占めると予想される。データの急激な増加に伴い、企業は実用的な洞察を引き出し、戦略的イニシアチブを推進するための高度な分析ツールへの依存度を高めている。ビッグデータ分析ソフトウェアの多機能性により、企業は機械学習アルゴリズム、予測モデリング、リアルタイム分析の力を活用し、膨大で複雑なデータセットから意味のあるインテリジェンスを抽出するための包括的なソリューションを提供できる。この機能は業務効率を高めるだけでなく、データ主導の洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことで、企業が競争優位性を獲得することを可能にする。IBM、SAS、マイクロソフトなどの企業が最前線に立ち、実用的なインテリジェンスを抽出し、業務効率を高め、競争上の優位性を獲得するための高度なアナリティクス・ソリューションを提供している。
ビジネス機能別では、マーケティング＆セールス部門が予測期間中最大の市場シェアを占める。
マーケティング＆セールスビジネス機能は、顧客エンゲージメントの強化や収益成長の促進に対する変革的な影響により、ビッグデータ市場で市場シェア最大のセグメントとして急速に台頭している。ビッグデータ分析は、消費者の行動、嗜好、市場動向に関する比類のない洞察力をマーケティングと営業の専門家に提供する。これにより、高度にターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティング・キャンペーンが可能になり、顧客体験の最適化とコンバージョン率の向上が実現します。膨大なデータセットをリアルタイムで分析する能力により、企業はデータ主導の意思決定を行い、マーケティング戦略を洗練させ、変化する市場力学に迅速に適応することができる。
さらに、ビッグデータ分析の統合により、営業チームはリードの特定と優先順位付けが容易になり、最終的には効率が向上して、より効果的に取引を成立させることができる。企業がデータ主導のマーケティング・営業戦略の戦略的重要性を認識するようになるにつれ、このビジネス機能におけるビッグデータ・ソリューションの需要は急増を続け、市場での支配的地位を確固たるものにしている。
垂直分野別では、デジタル再販・再利用分野が予測期間中に最も速い成長率を記録する。
小売・消費財の業種は、顧客体験と業務効率に革命をもたらす能力を背景に、ビッグデータ市場で最も急成長している業種として浮上している。オンライン・ショッピングとデジタル・インタラクションの急激な増加に伴い、小売業者はビッグデータ分析を活用して、消費者の行動、嗜好、購買パターンに関する深い洞察を得ようとしている。このようなデータ主導のアプローチにより、パーソナライズされたマーケティング戦略、ターゲットを絞ったプロモーション、最適化された価格戦略が可能になり、顧客のロイヤルティと満足度を高めることができる。さらに、ビッグデータは在庫管理、サプライチェーンの最適化、需要予測を容易にし、小売業者は業務の合理化、コスト削減、在庫切れの最小化を実現できる。小売業界の状況が進化を続ける中、この業界におけるビッグデータ・ソリューションの需要は比類ない成長を遂げており、小売・消費財業界におけるイノベーションと競争力の重要な原動力として位置付けられている。
地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も速い成長率を記録すると見られている。
アジア太平洋地域は、ビッグデータ市場において最も急成長しているハブとしての地位を急速に確立しつつあり、前例のない導入とイノベーションを推進する様々な要因の合流によって後押しされている。デジタル環境が急速に拡大する中、同地域ではデータ生成の比類なき急増が見られる。アジア太平洋地域は、2025年までに世界のデータの40％以上を占め、世界のデータスフィアに大きく貢献すると予想されている。スマートフォンやIoTデバイスの普及など、さまざまなソースからのこの大量のデータ流入は、高度なビッグデータ分析ソリューションの需要を煽る主なきっかけとなっている。
この地域のデジタルトランスフォーメーションへのコミットメントは、政府や企業による戦略的イニシアティブを見れば明らかである。例えばシンガポールは、スマートシティ開発のためにビッグデータの力を活用するフロントランナーとして台頭してきた。政府のスマート・ネーション構想では、データ分析を活用して都市生活の向上、資源配分の最適化、公共サービスの改善を図っている。このような積極的な施策は、経済成長と効率化を推進する変革的な力としてビッグデータがこの地域に認識されていることを例証している。
さらに、アジア太平洋市場は、イノベーションと投資を促進する協力的なエコシステムの恩恵を受けている。大手テクノロジー企業はこの地域でのプレゼンスを積極的に拡大し、強固なビッグデータ・インフラの整備に貢献している。その結果、アジア太平洋地域では、データ分析能力の向上を目的としたパートナーシップやコラボレーションが急増している。このような協調精神とデータ主導の考え方が相まって、同地域は世界のビッグデータ市場の最前線に位置づけられ、今後数年間で持続的かつ比類ない成長を遂げる態勢が整っている。
主要企業
ビッグデータ・ソリューションおよびサービス・プロバイダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。ビッグデータ市場の主要企業には、マイクロソフト（米国）、オラクル（米国）、SAP（ドイツ）、AWS（米国）、セールスフォース（米国）、中小企業や新興企業のCenterfield（米国）、ValueCoders（インド）、Fusionex（マレーシア）、BigPanda（米国）、Imply（米国）などがある。
この調査レポートは、ビッグデータ市場を提供、ビジネス機能、データタイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ソフトウェア, タイプ別
ビッグデータ分析ソフトウェア
処方的分析ツール
診断分析ツール
記述的分析ツール
予測分析ツール
データ管理ソフトウェア
データセキュリティツール
マスターデータ管理ツール
データ統合ツール
データ移行ツール
データウェアハウス・ツール
データガバナンスツール
その他
データマイニングソフトウェア
データ分類ツール
回帰ツール
クラスタリング・ツール
アソシエーション・ルール・マイニング・ツール
データ可視化ソフトウェア
静的データ可視化ツール
インタラクティブなデータ可視化ツール
ソフトウェア, 展開モード別
クラウド
パブリック・クラウド
プライベートクラウド
ハイブリッド・クラウド
オンプレミス
サービス
ビッグデータ・コンサルティング・サービス
ビッグデータクレンジング＆スクラビングサービス
ビッグデータ保管・処理サービス
ビッグデータ分析＆レポートサービス
ビッグデータ・セキュリティ・サービス
ビッグデータAs Aサービス
その他のサービス
データ管理ソフトウェア
ビジネス機能別
マーケティング＆セールス
顧客セグメンテーション
ソーシャルメディア管理
販売予測
カスタマージャーニー管理
その他
人的資源
人材獲得
従業員エンゲージメント
従業員管理
パフォーマンス管理
その他
オペレーション
ITインフラ最適化
ITサービス管理
インシデントレスポンスと解決
インベントリ管理
その他
財務・会計
不正検知
リスク管理
財務予測
クレジットスコアリング
その他
その他のビジネス機能
データタイプ別
非構造化データ
半構造化データ
非構造化データ
業種別
BFSI
アルゴリズム取引と投資分析
顧客解約予測＆リテンション
信用スコアリングとリスク評価
金融詐欺の検出と防止
パーソナライズされたファイナンシャル・プランニング
その他
電気通信
ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
加入者管理
ネットワーク・インフラの予知保全
通信収入保証
ネットワーク容量計画
その他
小売・消費財
顧客セグメンテーションとパーソナライゼーション
小売在庫管理
電子商取引管理
価格最適化
販売時点管理
その他
ヘルスケア＆ライフサイエンス
臨床データ管理
個別化治療
集団健康管理
創薬・医薬品開発
患者予後予測
その他
政府・防衛
予測警察と犯罪パターン分析
サイバーセキュリティと脅威インテリジェンス
税・福祉管理
緊急対応最適化
資源配分と計画
その他
自動車
自律走行車開発
コネクテッドカー・サービス
車両予知保全
テレマティクス＆利用ベース保険
自動車生産の最適化
その他
教育
学生のパフォーマンス管理
カスタマイズコースと個別学習
紛争予測と行動検出
学術研究
適応テストと成績評価
その他
製造業
設備・機械 予知保全
品質管理・欠陥分析
スマート・マニュファクチャリング
エネルギー管理と効率化
生産プロセスの最適化
その他
輸送・物流
ルート最適化と交通管理
車両管理
車両・設備メンテナンス
サプライチェーンの可視化
物流・在庫管理
その他
その他の業種
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
GCC
エジプト
南アフリカ
トルコ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
2023年11月、マイクロソフトは強力な機能を備えたMicrosoft Purviewをアップグレードした。データライフサイクル管理と記録管理機能により、データのライフサイクル全体にわたる管理が改善された。さらに、このアップデートは、Purviewエコシステム内の機密情報を保護するために、データセキュリティを強化するデータ損失防止対策と情報保護ツールを組み込んでいる。
2023年11月、セールスフォースとAWSは、長年にわたるグローバルな戦略的パートナーシップの大幅な拡大を発表し、データと人工知能（AI）にわたる製品統合を深化させ、AWSマーケットプレイスで初めてセールスフォースの一部製品を提供する。
2023年10月、SAPはSAP HANA Cloudを強化し、組み込みAI、新しい事前定義された予測シナリオのセット、FI-CAプロセスとデータに根ざした事前定義されたイベントカタログの拡張、FI-CAプロセスとデータに基づく事前定義されたML機能カタログの拡張など、多数の新しいイノベーションを提供した。
2023年9月、SalesforceとDatabricksは、Salesforce Data CloudにおけるゼロETL（Extract、Transform、Load）データ共有を実現する戦略的パートナーシップの拡大を発表した。顧客はSalesforce Data CloudのデータとDatabricks Lakehouse Platformの外部データをシームレスにマージできるようになった。
2023年7月、テラデータはクラウドネイティブでフルマネージドなデータカタログソリューションのStemma Technologiesを買収したと発表した。2020年に設立されたStemmaは、ユーザーがデータとメタデータを発見し、信頼し、より効果的に利用できるよう支援するAIと機械学習の革新と巧みな活用で評価されている。
2023年6月、セールスフォースとグーグル・クラウドは、企業がデータとAIを活用して、よりパーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客行動をより深く理解し、マーケティング、セールス、サービス、コマースにわたってより効果的なキャンペーンを低コストで実施できるよう支援するための戦略的パートナーシップの拡大を発表した。
【目次】
1 はじめに （ページ – 40）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
図1 ビッグデータ市場のセグメンテーション
表1 市場詳細セグメンテーション
1.3.2 対象地域
図2 地域別セグメンテーション
1.3.3 考慮した年数
1.4 通貨
表2 米ドル為替レート、2018年～2022年
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 48）
2.1 調査データ
図 3 ビッグデータ市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表 3 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場予測
表4 要因分析
2.3 市場規模の推定
図4 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図5 アプローチ1、ボトムアップ（供給側）： ビッグデータ市場のソリューション／サービスからの収益
図6 アプローチ2、ボトムアップ（供給側）： 市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図7 アプローチ3、ボトムアップ（供給側）： 市場のすべてのソリューション／サービスからの集合的収益
図8 アプローチ4、ボトムアップ（需要側）： デジタルソリューション支出全体に占めるビッグデータの割合
2.4 データの三角測量
図 9 データの三角測量
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
2.7 景気後退が市場に与える影響
表5 リセッションが世界市場に与える影響
3 経済サマリー（ページ数 – 62）
表6 世界のビッグデータ市場規模と成長率、2018～2022年（百万米ドル、前年比）
表7 世界の市場規模と成長率、2023～2028年（百万米ドル、前年比）
図10 2023年に市場規模が拡大するソフトウェア分野
図11 予測期間中、ビッグデータ分析ソフトウェアがソフトウェア分野をリードする
図12 2023年にはビッグデータコンサルティングサービスが市場をリードする
図13：予測期間中、オンプレミス展開モデルがより大きなセグメントとなる
figure 14 2023年にはマーケティング・販売ビジネス機能分野が最大の市場シェアを占める
図15 2023年には非構造化データ型セグメントが圧倒的な市場シェアを占める
図16 予測期間中、小売・消費財の業種が最も高い成長率を示す
図17 2023年から2028年にかけて最も速い成長率を記録するのはアジア太平洋地域
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 69）
4.1 ビッグデータ市場における魅力的な機会
図18 データ主導の洞察に対する需要の高まりが市場の飛躍的成長を促進する
4.2 市場：上位3つのデータタイプ
図19：予測期間中、非構造化データタイプが最も高い成長率を示す
4.3 北米：市場：サービス別、業種別
図 20 2023 年にはソフトウェアと Bfsi が北米市場の最大株主となる
4.4 地域別市場
図 21 2023 年には北米が地域別市場シェアで最大を占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 72）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 22 推進要因、阻害要因、機会、課題 ビッグデータ市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 企業アプリケーションにおける人工知能と機械学習の台頭
5.2.1.2 データ主導の意思決定に対する需要の増加
図23 世界の組織におけるデータ主導の意思決定（セクター別、2020年
5.2.1.3 データ量の急激な増加
図24 世界で作成・複製されたデータ量、2010～2025年（ゼタバイト）
5.2.1.4 非構造化データ管理ソフトウェアの革新と発展
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 データサイロの増加とデータの断片化
図25 世界の企業が最も報告しているデータサイロの問題（2017～2022年
5.2.2.2 レガシーシステムとの統合の課題
5.2.2.3 規制コンプライアンスの複雑性
5.2.3 機会
5.2.3.1 ビッグデータアプリケーションと未開拓データソースの統合
5.2.3.2 インターネットと接続デバイスの普及率の上昇
図26 世界のインターネットユーザーの増加、2018年～2023年（10億人）
5.2.3.3 クラウドベースのビッグデータソリューションの採用増加
図27 クラウドに保存される企業データのシェア、2015年～2022年
5.2.3.4 高度分析技術の出現
5.2.4 課題
5.2.4.1 ビッグデータのスケーラビリティに関する課題
5.2.4.2 現代企業のリアルタイム処理需要への対応
5.2.4.3 収集されるデータの多様性と複雑性の効果的な管理
図28 60秒間に収集されるデータの種類（2023年
5.3 ビッグデータの進化
図29 ビッグデータ市場の進化
5.4 ビッグデータ アーキテクチャ
図30 ビッグデータソリューションの機能要素
5.5 バリューチェーン分析
図 31 市場：バリューチェーン分析
表8 市場：バリューチェーン分析
5.6 エコシステム／市場マップ
表 9 市場におけるプレーヤーの役割
図32 市場エコシステムにおける主要プレイヤー
5.6.1 テクノロジープロバイダー
5.6.2 クラウドサービスプロバイダー
5.6.3 ビッグデータ・ソリューション・プロバイダー
5.6.4 コンサルティング＆プロフェッショナルサービスプロバイダー
5.6.5 ビッグデータ・セキュリティ＆ガバナンス・プロバイダー
5.6.6 政府・規制機関
5.7 投資状況
図 33 ビッグデータにおけるベンチャーキャピタルの取引量（カテゴリー別）（2011～2022 年
図 34 企業の技術支出全体におけるビッグデータの支出パターン（2014 年～2022 年
図 35 ビッグデータとAIに投資するハイテク企業の割合（2017～2021年
図36 世界のベンチャーキャピタルのビッグデータへの投資額（カテゴリ別）、2018年～2022年
図37 ビッグデータ＆データ分析の資金調達ラウンド上位5社、2022年（百万米ドル）
5.8 ビッグデータ市場におけるベストプラクティス
表10 市場におけるベストプラクティス
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 BFSI
5.9.1.1 Erste Group Bankは、単一のクラウドプラットフォーム上でOracle Big Data Applianceを使用して顧客の360度ビューを獲得した。
5.9.2 通信
5.9.2.1 Robi Axiata LimitedはClouderaプラットフォームを利用して顧客体験を強化した。
5.9.3 小売・消費財
5.9.3.1 Myntra 社が Azure Synapse Analytics と Azure HDInsight を利用してサービスの安定化と前年比トラフィックの増加を実現
5.9.4 政府・防衛
5.9.4.1 Indian Oil社は、Qlikを使用してビッグデータのリアルタイム分析を提供し、ビジネス価値を達成した。
5.9.5 製造業
5.9.5.1 Brembo 社が TIBCO Spotfire を利用し、ビッグデータを活用した生産プロセスの強化を図った。
5.9.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.9.6.1 IQVIAはQlikのビッグデータ分析で英国の医療サービスを支援
5.10 テクノロジー分析
5.10.1 主要テクノロジー
5.10.1.1 データマイニング
5.10.1.2 データストリーム処理
5.10.1.3 NoSQLデータベース
5.10.1.4 データウェアハウス
5.10.2 補足技術
5.10.2.1 クラウドコンピューティング
5.10.2.2 データ分析
5.10.2.3 ビジネスインテリジェンス（BI）
5.10.2.4 データの可視化
5.10.3 隣接技術
5.10.3.1 機械学習
5.10.3.2 人工知能
5.10.3.3 モノのインターネット（IoT）
5.10.3.4 データ統合
5.11 関税と規制の状況
5.11.1 ビッグデータ・ソフトウェアに関連する関税
表11 ビッグデータ・ソフトウェア関連関税（2022年
5.11.2 規制の状況
5.11.2.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表 13 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表14 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他の団体
表15 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
表16 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
5.11.3 規制
5.11.3.1 北米
5.11.3.1.1 個人情報保護及び電子文書法（PIPEDA）
5.11.3.1.2 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.11.3.1.3 グラム・リーチ・ブライリー法（GLB法
5.11.3.2 欧州
5.11.3.2.1 一般データ保護規則
5.11.3.2.2 ネットワークおよび情報システム指令（NIS指令）-欧州連合
5.11.3.2.3 プライバシー及び電子通信に関する指令（eプライバシー指令）
5.11.3.3 アジア太平洋地域
5.11.3.3.1 個人データ保護法
5.11.3.3.2 個人情報の保護に関する法律
5.11.3.3.3 重要情報インフラストラクチャー
5.11.3.3.4 国際標準化機構 27001
5.11.3.4 中東・アフリカ
5.11.3.4.1 個人情報保護法（POPIA）-南アフリカ
5.11.3.4.2 ドバイデータ法 – アラブ首長国連邦（UAE）
5.11.3.4.3 ナイジェリアデータ保護規則（NDPR）
5.11.3.5 ラテンアメリカ
5.11.3.5.1 ブラジルデータ保護法
5.11.3.5.2 アルゼンチン 個人データ保護法 No.25.326
5.11.3.5.3 コロンビアのデータ保護法
5.12 特許分析
5.12.1 方法論
5.12.2 出願特許（文書タイプ別
表17 出願された特許（2013～2023年
5.12.3 技術革新と特許出願
図 38 過去10年間に取得された特許数（2013～2023年
5.12.3.1 ビッグデータ市場における上位10件の出願人
図 39 ビッグデータ市場における出願人トップ10、2013-2023年
表18 市場における特許所有者トップ20、2013-2023年
表19 市場において付与された特許のリスト（2023年
図 40 付与された特許の地域分析（2013-2023年
5.13 価格分析
5.13.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別
図 41 主要企業の平均販売価格動向： 上位3ソフトウェアタイプ（米ドル/年）
表20 主要プレイヤーの平均販売価格動向： 上位3ソフトウェアタイプ
5.13.2 ビッグデータベンダー別の指標価格分析
表21 ビッグデータソリューションの価格水準（参考値
5.14 貿易分析
5.14.1 コンピュータソフトウェアの輸出シナリオ
図 42 コンピュータソフトウェアの輸出、主要国別、2015～2022 年（10 億米ドル）
5.14.2 コンピュータソフトウェアの輸入シナリオ
図43 コンピューターソフトウェアの輸入、主要国別、2015～2022年（10億米ドル）
5.15 主要な会議とイベント
表22 ビッグデータ市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.16 ポーターの5つの力分析
表23 ポーターの5つの力分析のインパクト
図44 ポーターの5つの力分析：市場
5.16.1 新規参入による脅威
5.16.2 代替品による脅威
5.16.3 供給者の交渉力
5.16.4 買い手の交渉力
5.16.5 競争相手の強さ
5.17 ビッグデータ技術のロードマップ
図45 ビッグデータ技術のロードマップ
5.18 ビッグデータのビジネスモデル
図 46 ビッグデータのビジネスモデル
5.18.1 ソフトウェアベンダーモデル
5.18.2 コンサルティングサービスモデル
5.18.3 プラットフォーム・アズ・ア・サービスモデル
5.18.4 マネージドサービスモデル
5.18.5 ビッグデータ・アズ・ア・サービスモデル
5.19 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 47 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.20 主要ステークホルダーと購買基準
5.20.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 48 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表 24 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
5.20.2 購入基準
図49 上位3業種における主な購買基準
表 25 上位 3 業種の主な購買基準
6 ビッグデータ市場：提供サービス別（ページ番号 – 138）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場牽引要因
図 50 ビッグデータソフトウェアは予測期間中に高い市場シェアを記録する
表 26：オファリング別市場、2018～2022 年（百万米ドル）
表27 ビッグデータ市場、オファリング別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 ソフトウェア市場、タイプ別
図 51 ビッグデータ分析ソフトウェアが2023年に金額ベースで最大のソフトウェアセグメントとなる
表28 ビッグデータソフトウェア市場、ソフトウェアタイプ別、2018年～2022年（百万米ドル）
表29 ビッグデータソフトウェア市場、ソフトウェアタイプ別、2023～2028年（百万米ドル）
6.2.1 ビッグデータ分析ソフトウェア
6.2.1.1 ビッグデータ分析ソフトウェアによる複雑なデータ構造の分析と解釈
表30 ビッグデータ分析ソフトウェア市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表31 ビッグデータ分析ソフトウェア市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.2.1.2 記述的分析ツール
6.2.1.3 診断分析ツール
6.2.1.4 記述的分析ツール
6.2.1.5 予測分析ツール
6.2.2 データ管理ソフトウェア
6.2.2.1 サイバー脅威の増加に伴い、データの品質、完全性、セキュリティを確保することで組織を強化する必要性
表32 データ管理ソフトウェア市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表33 データ管理ソフトウェア市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.2.2 データセキュリティツール
6.2.2.3 マスターデータ管理ツール
6.2.2.4 データ統合ツール
6.2.2.5 データ移行ツール
6.2.2.6 データウェアハウスツール
6.2.2.7 データガバナンスツール
6.2.2.8 その他のデータ管理ソフトウェア
6.2.3 データマイニングソフトウェア
6.2.3.1 データマイニングソフトウェアにより、大規模で複雑なデータセットに隠された貴重なパターン、相関関係、傾向を発見する
表34 データマイニングソフトウェア市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表35 データマイニングソフトウェア市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3.2 データ分類ツール
6.2.3.3 回帰ツール
6.2.3.4 クラスタリングツール
6.2.3.5 アソシエーションルールマイニングツール
6.2.4 データ可視化ソフトウェア
6.2.4.1 パターン、トレンド、異常値を効果的に把握することで、組織内でより多くの情報に基づく意思決定を促進する
表 36 データ可視化ソフトウェア市場、地域別、2018～2022 年（百万米ドル）
表37 データ可視化ソフトウェア市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.4.2 静的データ可視化ツール
6.2.4.3 インタラクティブデータ可視化ツール
6.3 ソフトウェア市場、展開形態別
表 38 ビッグデータ・ソフトウェア市場、展開モード別、2018年～2022年（百万米ドル）
表39 ビッグデータソフトウェア市場、展開モード別、2023～2028年（百万米ドル）
6.3.1 クラウド
6.3.1.1 オンデマンドのコンピューティングパワーとストレージの提供による組織効率の向上
表40 クラウドベースのビッグデータソフトウェア市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表41 クラウドベースのビッグデータソフトウェア市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.3.1.2 パブリッククラウド
6.3.1.3 プライベートクラウド
6.3.1.4 ハイブリッドクラウド
6.3.2 オンプレミス
6.3.2.1 オンプレミス展開による高度な制御とカスタマイズの提供
表 42 オンプレミス型ビッグデータ・ソフトウェア市場、地域別、2018～2022 年（百万米ドル）
表43 オンプレミス型ビッグデータソフトウェア市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.4 サービス
図 52 ビッグデータas-a-サービス分野は予測期間中サービスの中で最も高いCAGRを記録する
表44 ビッグデータサービス市場、タイプ別、2018年～2022年（百万米ドル）
表45 ビッグデータサービス市場、タイプ別、2023年〜2028年（百万米ドル）
6.4.1 ビッグデータコンサルティングサービス
6.4.1.1 情報に基づいた意思決定、プロセスの最適化、データ資産から実用的なインテリジェンスを引き出す企業のニーズ
表46 ビッグデータコンサルティングサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 47 ビッグデータコンサルティングサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.2 ビッグデータのクレンジング＆スクラビングサービス
6.4.2.1 データ全体の完全性を高める必要性により、組織は意味のある洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行うことが可能になる。
表 48 ビッグデータクレンジング＆スクラビングサービス市場、地域別、2018～2022 年（百万米ドル）
表 49 ビッグデータクレンジング＆スクラビングサービス市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.3 ビッグデータ保管・処理サービス
6.4.3.1 分散コンピューティングフレームワークとデータ処理エンジンを活用して、データ集約型ワークロードの処理を最適化
表50 ビッグデータ・ストレージ＆処理サービス市場、地域別、2018～2022年（百万米ドル）
表51 ビッグデータストレージ＆処理サービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.4 ビッグデータ分析＆レポーティングサービス
6.4.4.1 ビッグデータ分析＆レポーティングサービスの統合により、より多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定が可能に
表 52 ビッグデータ分析＆レポーティングサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表53 ビッグデータ分析＆レポーティングサービス市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.4.5 ビッグデータセキュリティサービス
6.4.5.1 機密情報を保護し、利害関係者の信頼を維持するために、規制基準へのコンプライアンスを強化する需要
表 54 ビッグデータセキュリティサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表55 ビッグデータセキュリティサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.6 ビッグデータ・アズ・ア・サービス
6.4.6.1 ビッグデータ・アズ・ア・サービスの活用による俊敏性、イノベーション、データ管理の合理化の促進
表 56 ビッグデータ・アズ・ア・サービス： ビッグデータ市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 57 ビッグデータ-as-a-サービス： 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.7 その他のサービス
表58 その他のビッグデータサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表59 その他のビッグデータサービス市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
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