1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場規模推定
2.4.1 ボトムアップ手法
2.4.2 トップダウン手法
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバルデータモネタイゼーション市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 方法別市場区分
6.1 データ・アズ・ア・サービス（DaaS）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 インサイト・アズ・ア・サービス（IaaS）
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 組み込み型アナリティクス
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 企業規模別市場分析
7.1 大企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 中小企業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 用途別市場分析
8.1 BFSI（銀行・金融・保険）
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 Eコマース・小売
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 IT・通信
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 製造業
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 医療
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 エネルギー・公益事業
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 その他
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 1010DATA (アドバンス・コミュニケーションズ社)
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 アクセンチュア・ピーエルシー
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務状況
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 アダストラ・コーポレーション
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 コムビバ（テック・マヒンドラ）
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.5 インフォシス・リミテッド
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務状況
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務状況
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 モネタイズ・ソリューションズ社
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 オプティバ社
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務状況
14.3.8.4 SWOT分析
14.3.9 Paxata Inc. (Datarobot Inc.)
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Reltio
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務状況
14.3.11.4 SWOT分析
14.3.12 タレス・グループ
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務状況
14.3.12.4 SWOT分析
14.3.13 TIBCOソフトウェア社
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.13.3 SWOT分析
図2：グローバル：データ収益化市場：売上高（10億米ドル）、2017-2022年
図3：グローバル：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（10億米ドル）、2023-2028年
図4：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：手法別内訳（％）、2022年
図5：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：組織規模別内訳（％）、2022年
図6：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：最終用途別内訳（%）、2022年
図7：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：地域別内訳（%）、2022年
図8：グローバル：データ・モネタイゼーション（Data as a Service）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図9：グローバル：データ・モネタイゼーション（Data as a Service）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図10：グローバル：データ・モネタイゼーション（Insight as a Service）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図11：グローバル：データ・モネタイゼーション（インサイト・アズ・ア・サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図12：グローバル：データ・モネタイゼーション（アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図13：グローバル：データ・モネタイゼーション（アナリティクス対応PaaS）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図14：グローバル：データ・モネタイゼーション（組み込み型アナリティクス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図15：グローバル：データ・モネタイゼーション（組み込み型アナリティクス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図16：グローバル：データ・モネタイゼーション（大企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図17：グローバル：データ・モネタイゼーション（大企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図18：グローバル：データ・モネタイゼーション（中小企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図19：グローバル：データ・モネタイゼーション（中小企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図20：グローバル：データ・モネタイゼーション（BFSI）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図21：グローバル：データ・モネタイゼーション（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図22：グローバル：データ・モネタイゼーション（Eコマース・小売）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図23：グローバル：データ・モネタイゼーション（Eコマース・小売）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図24：グローバル：データ・モネタイゼーション（IT・通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図25：グローバル：データ・モネタイゼーション（IT・通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図26：グローバル：データ・モネタイゼーション（製造業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図27：グローバル：データ・モネタイゼーション（製造業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図28：グローバル：データ・モネタイゼーション（医療）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図29：グローバル：データ・モネタイゼーション（医療）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図30：グローバル：データ・モネタイゼーション（エネルギー・公益事業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図31：グローバル：データ・モネタイゼーション（エネルギー・公益事業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図32：グローバル：データ・モネタイゼーション（その他用途）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図33：グローバル：データ・モネタイゼーション（その他最終用途）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図34：北米：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図35：北米：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図36：米国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図37：米国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図38：カナダ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図39：カナダ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図40：アジア太平洋地域：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図41：アジア太平洋地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図42：中国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図43：中国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図44：日本：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図45：日本：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図46：インド：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図47：インド：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図48：韓国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図49：韓国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図50：オーストラリア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図51：オーストラリア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図52：インドネシア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図53：インドネシア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図54：その他地域：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図55：その他地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図56：欧州：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図57：欧州：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図58：ドイツ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図59：ドイツ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図60：フランス：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図61：フランス：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図62：イギリス：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図63：英国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図64：イタリア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図65：イタリア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図66：スペイン：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図67：スペイン：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図68：ロシア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図69：ロシア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図70：その他地域：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図71：その他地域：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図72：ラテンアメリカ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図73：ラテンアメリカ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図74：ブラジル：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図75：ブラジル：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図76：メキシコ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図77：メキシコ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図78：その他：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図79：その他地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図80：中東・アフリカ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図81：中東・アフリカ地域：データ・モネタイゼーション市場：国別内訳（％）、2022年
図82：中東・アフリカ地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図83：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：SWOT分析
図84：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：バリューチェーン分析
図85：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：ポーターの5つの力分析
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Data Monetization Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Method
6.1 Data as a Service
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Insight as a Service
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Analytics-enabled Platform as a Service
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Embedded Analytics
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Organization Size
7.1 Large Enterprises
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Small and Medium Enterprises
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End Use
8.1 BFSI
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 E-commerce and Retail
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 IT and Telecommunications
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Manufacturing
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Energy and Utilities
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Others
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 1010DATA (Advance Communication Corp.)
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Accenture Plc
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 Financials
14.3.2.4 SWOT Analysis
14.3.3 Adastra Corporation
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 Comviva (Tech Mahindra)
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.5 Infosys Limited
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 International Business Machines Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Monetize Solutions Inc.
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 Optiva Inc.
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.8.3 Financials
14.3.8.4 SWOT Analysis
14.3.9 Paxata Inc. (Datarobot Inc.)
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Reltio
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.11.3 Financials
14.3.11.4 SWOT Analysis
14.3.12 Thales Group
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.12.3 Financials
14.3.12.4 SWOT Analysis
14.3.13 TIBCO Software Inc.
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
14.3.13.3 SWOT Analysis
| ※参考情報 データ収益化とは、企業や組織が保有するデータを用いて経済的価値を創出するプロセスを指します。近年、データは新たな資産と見なされており、適切に活用することで多くの利益をもたらします。このプロセスでは、データの収集、分析、そして具体的な活用方法が重要な要素となります。 データ収益化にはいくつかの基本的な概念があります。まず、データの価値を理解することが不可欠です。データは単なる数字や情報の集まりではなく、適切に解釈され活用されることで、新たなビジネスチャンスを生む重要な資源です。また、データはその性質上、繰り返し使用できるため、一度収集したデータは長期的に価値を持つことが多いです。 データ収益化は大きく分けて二つのアプローチがあります。一つは、データそのものを第三者に販売することです。企業は、自社で収集したマーケティングデータやユーザー行動データなどを他社に提供し、その対価を得ることができます。もう一つは、自社の運営や戦略を改善するためにデータを活用し、新たな収益を上げる方法です。この場合、データの分析に基づいて顧客のニーズを理解し、製品やサービスの最適化を図ります。 データ収益化の具体的な用途には、いくつかの例があります。まず、マーケティング分野です。消費者の購買履歴やウェブサイトの訪問データを分析することで、ターゲット広告を行い、効果的なマーケティング戦略を構築できます。次に、金融業界では、顧客データを活用して信用リスクを評価したり、適切な商品の提案を行ったりします。さらに、ヘルスケア分野でも患者データを分析することで、治療法の改善や新薬開発の促進が期待されます。 データ収益化には関連する技術も多く存在します。代表的なものとして、ビッグデータ技術があります。大量のデータを迅速に処理・分析する能力を持つビッグデータ技術を活用することで、企業はより良い意思決定を行うことができます。また、機械学習や人工知能（AI）もデータ収益化に寄与します。これらの技術を使うことで、パターンやトレンドを自動的に見つけ出し、価値あるインサイトを獲得できます。 さらに、データベース管理システム（DBMS）やデータウェアハウス、データマイニングの技術もデータ収益化には欠かせません。これらは、データを効率的に格納、管理、分析するための基盤となり、企業がデータを活用できる環境を整えます。 データの収益化には、プライバシーやセキュリティに関する課題も伴います。個人情報を含むデータを取り扱う企業は、法律や規制に従い、慎重にデータを扱う必要があります。GDPR（一般データ保護規則）などの法律は、データの利用や収益化に対する厳しいガイドラインを設けており、企業はコンプライアンスを重視する必要があります。 データ収益化は、単なるデータの販売にとどまらず、企業がもつ情報の力を最大限に引き出すための戦略的アプローチです。マーケティング、ヘルスケア、金融など多岐にわたる分野で利用されているこの手法は、新たなビジネスチャンスを生むだけでなく、競争力の強化にも寄与します。今後もデータ収益化の重要性は高まっていくことでしょう。企業がデータを適切に活用し続ける限り、その可能性は無限大です。 |
