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データサイエンスプラットフォーム市場概要：
データサイエンスプラットフォーム市場規模は2023年に962億8,000万米ドルと評価され、2032年までに7,762億米ドルに達すると予測されており、2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）26.1％で成長する見込みです。
データサイエンスプラットフォーム市場とは、データアナリスト、科学者、エンジニアがデータを処理、分析、モデリングすることを可能にする技術、ツール、プラットフォームの市場と定義できる。これらのツールはデータを統合し、機械学習、人工知能、その他の高度な分析機能を通じて分析の微調整と体系化を可能にすると同時に、単一のアプリケーションを使用して大規模かつ複雑なデータから膨大な数の洞察を抽出する方法を組織に提供する。これらは、データ収集、評価、制御、予測、意思決定プロセスへの応用を含む全プロセスの統合と処理を可能にします。今日の認知的かつ先進的な産業は、現代のビジネス界における変革、革新、競争力を実現するためのデータサイエンスプラットフォームの開発を期待しています。
データサイエンスプラットフォームの世界市場は、組織が情報と分析をますます活用しているため急速に成長しています。企業はこれらのソーシャルメディアプラットフォームを活用し、消費者に関するより良い情報を得て新たな可能性を発見しています。ビジネス環境におけるAIと機械学習の進展は、高度な分析技術のさらなる発展をもたらしています。例えば、医療、金融、小売業界では、これらのプラットフォームが従来の分析をリアルタイム、予測的、処方的戦略へと変革し、市場の成長を推進しています。
ビッグデータやクラウドコンピューティングなどの関連技術が世界的に普及する中、データサイエンスプラットフォームも変革を遂げつつあります。クラウド上でのソリューション保存においては、その非常に高い費用対効果、開放性、拡張性が大きな利点となります。こうしたプラットフォームは、ニッチ市場において大手プレイヤーの一角を占めたい中小企業にとっても価値があります。しかしながら、以下の課題が依然として障壁となっている：導入コストの高さと熟練人材の不足である。ただし、プラットフォーム機能のさらなる発展とAI・機械学習への投資拡大により、これらの課題は次第に解消されていくと見込まれている。
データサイエンスプラットフォーム市場動向分析：
データサイエンスプラットフォームにおけるAutoMLの統合拡大
自動機械学習（AutoML）は、現段階におけるデータサイエンス（DS）プラットフォーム市場の主要トレンドの一つになると考えられています。AutoMLは、非常に複雑な分析を実行するために、これらの複雑な機械学習手順を、平均的なユーザーでも扱える形にフィルタリングしようとする試みです。AutoMLは、特徴量抽出の選択、ハイパーパラメータの調整、モデル評価といった課題を回避することで、時間最適化やモデル実装時間の短縮に有用です。このトレンドは、データサイエンス施策の実行をよりアクセスしやすくし、より幅広い従業員の業務参加を促し、技術に精通していない従業員を抱える企業であってもタスクを分割しようとする企業にとって最も有益です。
クラウドベースのデータサイエンスソリューションの拡大
クラウドベースのデータサイエンスツールにおいても同様の持続的な上昇傾向が観察されており、これは非常に興味深い市場である。これらのツールは、高額な構造的開発を必要とせずにビッグデータの処理を支援するため、関連組織が規模拡大を実現し、柔軟性を示し、支出を削減することを可能にする。ハイブリッドクラウドやマルチクラウドソリューションの継続的な利用・導入は、こうした組織における多様なデータソースの活用を可能にし、大規模な国際組織間の部門横断的な連携を強化します。特にこの機会は、多額の資本リスクを負わずに事業の多角化を図る新たな方向性を必要とする中小企業向けのビッグデータ分析に焦点を当てています。
データサイエンスプラットフォーム市場セグメント分析：
データサイエンスプラットフォーム市場は、製品タイプ、アプリケーション、業種、地域に基づいてセグメント化されています。
製品タイプ別では、プラットフォームセグメントが予測期間中に市場を支配すると予想される
プラットフォームセグメントは、予測期間においてデータサイエンスプラットフォーム市場で最大の市場シェアを占める見込みである。これらの各プラットフォームは、データを一箇所で処理・分析・活用することを可能にし、組織がデータサイエンスのニーズに対する集中型ソリューションを見出すことを実現する。また、他のツールやフレームワークとの互換性に対応するカスタマイズ機会に向けた積極的なアプローチも見られる。優れたグラフィカルインターフェースの必要性と、運用が容易に拡張できるという事実から、このセグメントの基盤となる好ましい傾向が持続している。様々な業界の組織は、ビジネス目的のデータ処理を加速させるため、これらのプラットフォームの導入を模索してきた。
用途別では、マーケティング・販売部門が最大のシェアを占めると予想される
マーケティングおよび販売分野がデータサイエンスプラットフォームにおいて最大のシェアを維持すると予測される。これは、マーケティングコミュニケーション、製品配置、顧客維持における意思決定においてデータ分析の活用が強化されているためである。これらのプラットフォームは、顧客行動の解明、ターゲット層の分類、将来のトレンド予測を通じて競合他社の優位性を高めるために活用される。特に、予測分析や顧客関係管理（CRM）ツールの機能が、マーケティング・販売アプリケーションにおけるデータサイエンスプラットフォームと密接に連携しているためである。
データサイエンスプラットフォーム市場地域別インサイト：
北米は予測期間中に市場を支配すると予想される
北米はデータサイエンスプラットフォーム市場を主導し、対象期間において全世界の同製品売上高の約40％を占めると予測される。この地域が高度な分析ソリューションの導入で他地域をリードし、技術力を有し、数多くの主要市場プレイヤーを擁する理由を説明している。現在も米国は新たなデータサイエンス技術ソリューションの導入と実装において最前線に位置している。医療、小売、金融分野がこの導入を主導しており、データサイエンスプラットフォームは戦略的であるためである。
問題解決のためのAIおよびML技術の採用率の増加と、クラウドサービスへの需要の高まりも、北米の市場における地位を大幅に強化している。カナダも特筆すべきであり、政策形成や分析の改善という変革の手段としてデータ活用活動を促進している。この地域がデータ保護規制への準拠を重視していることは、市場を将来に向けて推進するための安全かつ効果的なデータサイエンスソリューションに対する市場の需要を強化している。
データサイエンスプラットフォーム市場における主要プレイヤー：
Alteryx（米国）
Amazon Web Services (AWS) (米国)
Cloudera（米国）
Databricks（米国）
Dataiku（フランス）
Domino Data Lab（米国）
Google LLC（米国）
IBM Corporation (USA)
KNIME（スイス）
MathWorks（米国）
Microsoft Corporation (USA)
RapidMiner（米国）
SAP SE（ドイツ）
SAS Institute（米国）
TIBCO Software（米国）
その他の主要プレイヤー
第1章：はじめに
1.1 範囲と対象範囲
第2章：エグゼクティブサマリー
第3章：市場概況
3.1 市場動向
3.1.1 推進要因
3.1.2 抑制要因
3.1.3 機会
3.1.4 課題
3.2 市場動向分析
3.3 PESTLE分析
3.4 ポーターの5つの力分析
3.5 産業バリューチェーン分析
3.6 エコシステム
3.7 規制環境
3.8 価格動向分析
3.9 特許分析
3.10 技術進化
3.11 投資の集中領域
3.12 輸出入分析
第4章：製品タイプ別データサイエンスプラットフォーム市場
4.1 データサイエンスプラットフォーム市場の概況と成長エンジン
4.2 データサイエンスプラットフォーム市場の概要
4.3 プラットフォーム
4.3.1 概要と市場概観
4.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
4.3.3 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.4 プラットフォーム：地域別セグメンテーション分析
4.4 サービス
4.4.1 導入と市場概要
4.4.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
4.4.3 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.4 サービス：地域別セグメンテーション分析
第5章：アプリケーション別データサイエンスプラットフォーム市場
5.1 データサイエンスプラットフォーム市場の概況と成長エンジン
5.2 データサイエンスプラットフォーム市場の概要
5.3 収益と売上
5.3.1 概要と市場概観
5.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
5.3.3 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.4 生産と販売：地域別セグメンテーション分析
5.4 物流
5.4.1 はじめにおよび市場概要
5.4.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
5.4.3 主要な市場動向、成長要因および機会
5.4.4 ロジスティクス：地域別セグメンテーション分析
5.5 財務と会計
5.5.1 はじめにおよび市場概要
5.5.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
5.5.3 主要市場動向、成長要因および機会
5.5.4 財務・会計：地域別セグメンテーション分析
5.6 カスタマーサポート
5.6.1 導入と市場概要
5.6.2 過去および予測市場規模（金額ベース：米ドル、数量ベース：単位）（2017-2032F）
5.6.3 主要市場動向、成長要因および機会
5.6.4 顧客サポート：地域別セグメンテーション分析
5.7 その他
5.7.1 導入と市場概要
5.7.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
5.7.3 主要な市場動向、成長要因および機会
5.7.4 その他：地域別セグメンテーション分析
第6章：データサイエンスプラットフォーム市場（業種別）
6.1 データサイエンスプラットフォーム市場の概況と成長エンジン
6.2 データサイエンスプラットフォーム市場の概要
6.3 ITおよび電気通信
6.3.1 概要と市場概観
6.3.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.3.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4 ITおよび通信：地域別セグメンテーション分析
6.4 ヘルスケア
6.4.1 導入と市場概要
6.4.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.4.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4 医療分野：地域別セグメンテーション分析
6.5 BFSI
6.5.1 導入と市場概要
6.5.2 過去および予測市場規模（金額ベース：米ドル、数量ベース：単位）（2017-2032F）
6.5.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4 BFSI：地域別セグメンテーション分析
6.6 製造業
6.6.1 導入と市場概要
6.6.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.6.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.6.4 製造：地域別セグメンテーション分析
6.7 小売
6.7.1 はじめにおよび市場概要
6.7.2 過去および予測市場規模（金額ベース：米ドル、数量ベース：単位）（2017-2032F）
6.7.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.7.4 小売：地域別セグメンテーション分析
6.8 エネルギー・公益事業
6.8.1 導入と市場概要
6.8.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.8.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.8.4 エネルギー・公益事業：地域別セグメンテーション分析
6.9 政府
6.9.1 はじめにおよび市場概要
6.9.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.9.3 主要市場動向、成長要因および機会
6.9.4 政府：地域別セグメンテーション分析
6.10 その他
6.10.1 導入と市場概要
6.10.2 過去および予測市場規模（金額：米ドル、数量：単位）（2017-2032F）
6.10.3 主要な市場動向、成長要因および機会
6.10.4 その他：地域別セグメンテーション分析
第7章：企業プロファイルと競合分析
7.1 競争環境
7.1.1 競合ベンチマーキング
7.1.2 メーカー別データサイエンスプラットフォーム市場シェア（2023年）
7.1.3 業界BCGマトリックス
7.1.4 ヒートマップ分析
7.1.5 合併と買収
7.2 ALTERYX（米国）
7.2.1 会社概要
7.2.2 主要幹部
7.2.3 会社概要
7.2.4 市場における当社の役割
7.2.5 持続可能性と社会的責任
7.2.6 事業セグメント
7.2.7 製品ポートフォリオ
7.2.8 事業実績
7.2.9 主要な戦略的施策と最近の動向
7.2.10 SWOT分析
7.3 アマゾン ウェブ サービス（AWS）（米国）
7.4 クラウデラ（米国）
7.5 データブリック (米国)
7.6 データイク（フランス）
7.7 ドミノ・データラボ（米国）
7.8 グーグルLLC（アメリカ）
7.9 IBM CORPORATION (米国)
7.10 KNIME（スイス）
7.11 マスワークス（米国）
7.12 マイクロソフト・コーポレーション（アメリカ）
7.13 ラピッドマイナー（米国）
7.14 SAP SE（ドイツ）
7.15 SAS INSTITUTE（米国）
7.16 TIBCO SOFTWARE（アメリカ）
7.17 その他の主要プレイヤー
第8章：地域別グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場
8.1 概要
8.2 北米データサイエンスプラットフォーム市場
8.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.2 主要企業
8.2.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.2.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.2.4.1 プラットフォーム
8.2.4.2 サービス
8.2.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.2.5.1 生産と販売
8.2.5.2 物流
8.2.5.3 財務と会計
8.2.5.4 カスタマーサポート
8.2.5.5 その他
8.2.6 業種別 過去及び予測市場規模
8.2.6.1 ITおよび通信
8.2.6.2 医療
8.2.6.3 金融・保険・証券
8.2.6.4 製造業
8.2.6.5 小売業
8.2.6.6 エネルギー・公益事業
8.2.6.7 政府
8.2.6.8 その他
8.2.7 国別 過去及び予測市場規模
8.2.7.1 米国
8.2.7.2 カナダ
8.2.7.3 メキシコ
8.3. 東欧データサイエンスプラットフォーム市場
8.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.2 主要企業
8.3.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.3.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.3.4.1 プラットフォーム
8.3.4.2 サービス
8.3.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.3.5.1 生産と販売
8.3.5.2 物流
8.3.5.3 財務・会計
8.3.5.4 カスタマーサポート
8.3.5.5 その他
8.3.6 業界別 過去及び予測市場規模
8.3.6.1 ITおよび通信
8.3.6.2 医療
8.3.6.3 金融・保険・証券
8.3.6.4 製造業
8.3.6.5 小売業
8.3.6.6 エネルギー・公益事業
8.3.6.7 政府
8.3.6.8 その他
8.3.7 国別 過去及び予測市場規模
8.3.7.1 ロシア
8.3.7.2 ブルガリア
8.3.7.3 チェコ共和国
8.3.7.4 ハンガリー
8.3.7.5 ポーランド
8.3.7.6 ルーマニア
8.3.7.7 東欧その他
8.4. 西ヨーロッパのデータサイエンスプラットフォーム市場
8.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.2 主要企業
8.4.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.4.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.4.4.1 プラットフォーム
8.4.4.2 サービス
8.4.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.4.5.1 生産と販売
8.4.5.2 物流
8.4.5.3 財務・会計
8.4.5.4 カスタマーサポート
8.4.5.5 その他
8.4.6 業界別 過去及び予測市場規模
8.4.6.1 ITおよび通信
8.4.6.2 医療
8.4.6.3 金融・保険・証券
8.4.6.4 製造業
8.4.6.5 小売
8.4.6.6 エネルギー・公益事業
8.4.6.7 政府
8.4.6.8 その他
8.4.7 国別 過去及び予測市場規模
8.4.7.1 ドイツ
8.4.7.2 イギリス
8.4.7.3 フランス
8.4.7.4 オランダ
8.4.7.5 イタリア
8.4.7.6 スペイン
8.4.7.7 西ヨーロッパその他
8.5. アジア太平洋地域データサイエンスプラットフォーム市場
8.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.2 主要企業
8.5.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.5.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.5.4.1 プラットフォーム
8.5.4.2 サービス
8.5.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.5.5.1 生産と販売
8.5.5.2 物流
8.5.5.3 財務・会計
8.5.5.4 カスタマーサポート
8.5.5.5 その他
8.5.6 業界別 過去及び予測市場規模
8.5.6.1 ITおよび通信
8.5.6.2 医療
8.5.6.3 金融・保険・証券
8.5.6.4 製造業
8.5.6.5 小売
8.5.6.6 エネルギー・公益事業
8.5.6.7 政府
8.5.6.8 その他
8.5.7 国別 過去及び予測市場規模
8.5.7.1 中国
8.5.7.2 インド
8.5.7.3 日本
8.5.7.4 韓国
8.5.7.5 マレーシア
8.5.7.6 タイ
8.5.7.7 ベトナム
8.5.7.8 フィリピン
8.5.7.9 オーストラリア
8.5.7.10 ニュージーランド
8.5.7.11 アジア太平洋地域その他
8.6. 中東・アフリカ地域データサイエンスプラットフォーム市場
8.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.6.2 主要企業
8.6.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.6.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.6.4.1 プラットフォーム
8.6.4.2 サービス
8.6.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.6.5.1 生産と販売
8.6.5.2 物流
8.6.5.3 財務・会計
8.6.5.4 カスタマーサポート
8.6.5.5 その他
8.6.6 業種別 過去及び予測市場規模
8.6.6.1 ITおよび通信
8.6.6.2 医療
8.6.6.3 金融・保険・証券
8.6.6.4 製造業
8.6.6.5 小売
8.6.6.6 エネルギー・公益事業
8.6.6.7 政府
8.6.6.8 その他
8.6.7 国別 過去及び予測市場規模
8.6.7.1 トルコ
8.6.7.2 バーレーン
8.6.7.3 クウェート
8.6.7.4 サウジアラビア
8.6.7.5 カタール
8.6.7.6 アラブ首長国連邦
8.6.7.7 イスラエル
8.6.7.8 南アフリカ
8.7. 南米データサイエンスプラットフォーム市場
8.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.7.2 主要企業
8.7.3 セグメント別 過去及び予測市場規模
8.7.4 製品タイプ別 過去及び予測市場規模
8.7.4.1 プラットフォーム
8.7.4.2 サービス
8.7.5 用途別 過去及び予測市場規模
8.7.5.1 生産と販売
8.7.5.2 物流
8.7.5.3 財務・会計
8.7.5.4 カスタマーサポート
8.7.5.5 その他
8.7.6 業界別 過去及び予測市場規模
8.7.6.1 ITおよび通信
8.7.6.2 医療
8.7.6.3 金融・保険・証券
8.7.6.4 製造業
8.7.6.5 小売業
8.7.6.6 エネルギー・公益事業
8.7.6.7 政府
8.7.6.8 その他
8.7.7 国別 過去及び予測市場規模
8.7.7.1 ブラジル
8.7.7.2 アルゼンチン
8.7.7.3 南米その他
第9章 アナリストの見解と結論
9.1 提言と総括的分析
9.2 潜在的な市場戦略
第10章 研究方法論
10.1 研究プロセス
10.2 主要調査
10.3 二次調査
Q1: データサイエンスプラットフォーム市場調査レポートにおける予測期間はどの程度ですか？
A1: データサイエンスプラットフォーム市場調査レポートにおける予測期間は2024年から2032年です。
Q2: データサイエンスプラットフォーム市場の主要プレイヤーは誰ですか？
A2: Alteryx（米国）、Amazon Web Services（AWS）（米国）、Cloudera（米国）、Databricks（米国）、Dataiku（フランス）、Domino Data Lab（米国）、Google LLC（米国）、IBM Corporation（米国）、KNIME（スイス）、MathWorks（米国）、Microsoft Corporation（米国）、RapidMiner（米国）、SAP SE（ドイツ）、SAS Institute（米国）、TIBCO Software（米国）、その他の主要プレイヤー。
Q3: データサイエンスプラットフォーム市場のセグメントは？
A3: データサイエンスプラットフォーム市場は、製品タイプ、アプリケーション、業種、地域によって区分されます。製品タイプ別では、プラットフォームとサービスに分類されます。アプリケーション別では、マーケティング・営業、物流、財務・会計、カスタマーサポート、その他に分類されます。業種別では、IT・通信、医療、BFSI（銀行・金融・保険）、製造、小売、エネルギー・公益事業、政府機関、その他に分類されます。地域別では、北米（米国、カナダ、メキシコ）、東欧（ロシア、ブルガリア、チェコ共和国、ハンガリー、ポーランド、ルーマニア、その他東欧）、西欧（ドイツ、英国、フランス、オランダ、イタリア、スペイン、その他西ヨーロッパ）、アジア太平洋（中国、インド、日本、東南アジアなど）、南アメリカ（ブラジル、アルゼンチンなど）、中東・アフリカ（サウジアラビア、南アフリカなど）で分析されます。
Q4: データサイエンスプラットフォーム市場とは何ですか？
A4: データサイエンスプラットフォーム市場とは、データアナリスト、科学者、エンジニアがデータを処理、分析、モデリングすることを可能にする技術、ツール、プラットフォームの市場を指します。これらのツールはデータを統合し、機械学習、人工知能、その他の高度な分析機能を通じて分析の微調整と体系化を可能にすると同時に、単一のアプリケーションを使用して大規模かつ複雑なデータから膨大な数の洞察を抽出する方法を組織に提供します。これらは、データ収集、評価、制御、予測、意思決定プロセスへの応用に関わる全プロセスの統合と処理を可能にします。今日の認知的かつ先進的な産業は、現代のビジネス界における変革、革新、競争力を可能にするデータサイエンスプラットフォームの開発を期待しています。
Q5: データサイエンスプラットフォーム市場の規模は？
A5: データサイエンスプラットフォーム市場規模は2023年に962億8,000万米ドルと評価され、2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）26.1％で成長し、2032年までに7,762億米ドルに達すると予測されています。
Chapter 1: Introduction
1.1 Scope and Coverage
Chapter 2:Executive Summary
Chapter 3: Market Landscape
3.1 Market Dynamics
3.1.1 Drivers
3.1.2 Restraints
3.1.3 Opportunities
3.1.4 Challenges
3.2 Market Trend Analysis
3.3 PESTLE Analysis
3.4 Porter’s Five Forces Analysis
3.5 Industry Value Chain Analysis
3.6 Ecosystem
3.7 Regulatory Landscape
3.8 Price Trend Analysis
3.9 Patent Analysis
3.10 Technology Evolution
3.11 Investment Pockets
3.12 Import-Export Analysis
Chapter 4: Data Science Platform Market by Product Type
4.1 Data Science Platform Market Snapshot and Growth Engine
4.2 Data Science Platform Market Overview
4.3 Platform
4.3.1 Introduction and Market Overview
4.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
4.3.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
4.3.4 Platform: Geographic Segmentation Analysis
4.4 Service
4.4.1 Introduction and Market Overview
4.4.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
4.4.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
4.4.4 Service: Geographic Segmentation Analysis
Chapter 5: Data Science Platform Market by Application
5.1 Data Science Platform Market Snapshot and Growth Engine
5.2 Data Science Platform Market Overview
5.3 ing and Sales
5.3.1 Introduction and Market Overview
5.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
5.3.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
5.3.4 ing and Sales: Geographic Segmentation Analysis
5.4 Logistics
5.4.1 Introduction and Market Overview
5.4.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
5.4.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
5.4.4 Logistics: Geographic Segmentation Analysis
5.5 Finance and Accounting
5.5.1 Introduction and Market Overview
5.5.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
5.5.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
5.5.4 Finance and Accounting: Geographic Segmentation Analysis
5.6 Customer Support
5.6.1 Introduction and Market Overview
5.6.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
5.6.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
5.6.4 Customer Support: Geographic Segmentation Analysis
5.7 Others
5.7.1 Introduction and Market Overview
5.7.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
5.7.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
5.7.4 Others: Geographic Segmentation Analysis
Chapter 6: Data Science Platform Market by Vertical
6.1 Data Science Platform Market Snapshot and Growth Engine
6.2 Data Science Platform Market Overview
6.3 IT and Telecommunication
6.3.1 Introduction and Market Overview
6.3.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.3.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.3.4 IT and Telecommunication: Geographic Segmentation Analysis
6.4 Healthcare
6.4.1 Introduction and Market Overview
6.4.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.4.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.4.4 Healthcare: Geographic Segmentation Analysis
6.5 BFSI
6.5.1 Introduction and Market Overview
6.5.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.5.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.5.4 BFSI: Geographic Segmentation Analysis
6.6 Manufacturing
6.6.1 Introduction and Market Overview
6.6.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.6.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.6.4 Manufacturing: Geographic Segmentation Analysis
6.7 Retail
6.7.1 Introduction and Market Overview
6.7.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.7.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.7.4 Retail: Geographic Segmentation Analysis
6.8 Energy and Utilities
6.8.1 Introduction and Market Overview
6.8.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.8.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.8.4 Energy and Utilities: Geographic Segmentation Analysis
6.9 Government
6.9.1 Introduction and Market Overview
6.9.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.9.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.9.4 Government: Geographic Segmentation Analysis
6.10 Others
6.10.1 Introduction and Market Overview
6.10.2 Historic and Forecasted Market Size in Value USD and Volume Units (2017-2032F)
6.10.3 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
6.10.4 Others: Geographic Segmentation Analysis
Chapter 7: Company Profiles and Competitive Analysis
7.1 Competitive Landscape
7.1.1 Competitive Benchmarking
7.1.2 Data Science Platform Market Share by Manufacturer (2023)
7.1.3 Industry BCG Matrix
7.1.4 Heat Map Analysis
7.1.5 Mergers and Acquisitions
7.2 ALTERYX (USA)
7.2.1 Company Overview
7.2.2 Key Executives
7.2.3 Company Snapshot
7.2.4 Role of the Company in the Market
7.2.5 Sustainability and Social Responsibility
7.2.6 Operating Business Segments
7.2.7 Product Portfolio
7.2.8 Business Performance
7.2.9 Key Strategic Moves and Recent Developments
7.2.10 SWOT Analysis
7.3 AMAZON WEB SERVICES (AWS) (USA)
7.4 CLOUDERA (USA)
7.5 DATABRICKS (USA)
7.6 DATAIKU (FRANCE)
7.7 DOMINO DATA LAB (USA)
7.8 GOOGLE LLC (USA)
7.9 IBM CORPORATION (USA)
7.10 KNIME (SWITZERLAND)
7.11 MATHWORKS (USA)
7.12 MICROSOFT CORPORATION (USA)
7.13 RAPIDMINER (USA)
7.14 SAP SE (GERMANY)
7.15 SAS INSTITUTE (USA)
7.16 TIBCO SOFTWARE (USA)
7.17 OTHER ACTIVE PLAYERS
Chapter 8: Global Data Science Platform Market By Region
8.1 Overview
8.2. North America Data Science Platform Market
8.2.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.2.2 Top Key Companies
8.2.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.2.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.2.4.1 Platform
8.2.4.2 Service
8.2.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.2.5.1 ing and Sales
8.2.5.2 Logistics
8.2.5.3 Finance and Accounting
8.2.5.4 Customer Support
8.2.5.5 Others
8.2.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.2.6.1 IT and Telecommunication
8.2.6.2 Healthcare
8.2.6.3 BFSI
8.2.6.4 Manufacturing
8.2.6.5 Retail
8.2.6.6 Energy and Utilities
8.2.6.7 Government
8.2.6.8 Others
8.2.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.2.7.1 US
8.2.7.2 Canada
8.2.7.3 Mexico
8.3. Eastern Europe Data Science Platform Market
8.3.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.3.2 Top Key Companies
8.3.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.3.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.3.4.1 Platform
8.3.4.2 Service
8.3.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.3.5.1 ing and Sales
8.3.5.2 Logistics
8.3.5.3 Finance and Accounting
8.3.5.4 Customer Support
8.3.5.5 Others
8.3.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.3.6.1 IT and Telecommunication
8.3.6.2 Healthcare
8.3.6.3 BFSI
8.3.6.4 Manufacturing
8.3.6.5 Retail
8.3.6.6 Energy and Utilities
8.3.6.7 Government
8.3.6.8 Others
8.3.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.3.7.1 Russia
8.3.7.2 Bulgaria
8.3.7.3 The Czech Republic
8.3.7.4 Hungary
8.3.7.5 Poland
8.3.7.6 Romania
8.3.7.7 Rest of Eastern Europe
8.4. Western Europe Data Science Platform Market
8.4.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.4.2 Top Key Companies
8.4.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.4.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.4.4.1 Platform
8.4.4.2 Service
8.4.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.4.5.1 ing and Sales
8.4.5.2 Logistics
8.4.5.3 Finance and Accounting
8.4.5.4 Customer Support
8.4.5.5 Others
8.4.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.4.6.1 IT and Telecommunication
8.4.6.2 Healthcare
8.4.6.3 BFSI
8.4.6.4 Manufacturing
8.4.6.5 Retail
8.4.6.6 Energy and Utilities
8.4.6.7 Government
8.4.6.8 Others
8.4.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.4.7.1 Germany
8.4.7.2 UK
8.4.7.3 France
8.4.7.4 The Netherlands
8.4.7.5 Italy
8.4.7.6 Spain
8.4.7.7 Rest of Western Europe
8.5. Asia Pacific Data Science Platform Market
8.5.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.5.2 Top Key Companies
8.5.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.5.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.5.4.1 Platform
8.5.4.2 Service
8.5.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.5.5.1 ing and Sales
8.5.5.2 Logistics
8.5.5.3 Finance and Accounting
8.5.5.4 Customer Support
8.5.5.5 Others
8.5.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.5.6.1 IT and Telecommunication
8.5.6.2 Healthcare
8.5.6.3 BFSI
8.5.6.4 Manufacturing
8.5.6.5 Retail
8.5.6.6 Energy and Utilities
8.5.6.7 Government
8.5.6.8 Others
8.5.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.5.7.1 China
8.5.7.2 India
8.5.7.3 Japan
8.5.7.4 South Korea
8.5.7.5 Malaysia
8.5.7.6 Thailand
8.5.7.7 Vietnam
8.5.7.8 The Philippines
8.5.7.9 Australia
8.5.7.10 New Zealand
8.5.7.11 Rest of APAC
8.6. Middle East & Africa Data Science Platform Market
8.6.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.6.2 Top Key Companies
8.6.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.6.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.6.4.1 Platform
8.6.4.2 Service
8.6.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.6.5.1 ing and Sales
8.6.5.2 Logistics
8.6.5.3 Finance and Accounting
8.6.5.4 Customer Support
8.6.5.5 Others
8.6.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.6.6.1 IT and Telecommunication
8.6.6.2 Healthcare
8.6.6.3 BFSI
8.6.6.4 Manufacturing
8.6.6.5 Retail
8.6.6.6 Energy and Utilities
8.6.6.7 Government
8.6.6.8 Others
8.6.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.6.7.1 Turkiye
8.6.7.2 Bahrain
8.6.7.3 Kuwait
8.6.7.4 Saudi Arabia
8.6.7.5 Qatar
8.6.7.6 UAE
8.6.7.7 Israel
8.6.7.8 South Africa
8.7. South America Data Science Platform Market
8.7.1 Key Market Trends, Growth Factors and Opportunities
8.7.2 Top Key Companies
8.7.3 Historic and Forecasted Market Size by Segments
8.7.4 Historic and Forecasted Market Size By Product Type
8.7.4.1 Platform
8.7.4.2 Service
8.7.5 Historic and Forecasted Market Size By Application
8.7.5.1 ing and Sales
8.7.5.2 Logistics
8.7.5.3 Finance and Accounting
8.7.5.4 Customer Support
8.7.5.5 Others
8.7.6 Historic and Forecasted Market Size By Vertical
8.7.6.1 IT and Telecommunication
8.7.6.2 Healthcare
8.7.6.3 BFSI
8.7.6.4 Manufacturing
8.7.6.5 Retail
8.7.6.6 Energy and Utilities
8.7.6.7 Government
8.7.6.8 Others
8.7.7 Historic and Forecast Market Size by Country
8.7.7.1 Brazil
8.7.7.2 Argentina
8.7.7.3 Rest of SA
Chapter 9 Analyst Viewpoint and Conclusion
9.1 Recommendations and Concluding Analysis
9.2 Potential Market Strategies
Chapter 10 Research Methodology
10.1 Research Process
10.2 Primary Research
10.3 Secondary Research
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