目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 プラットフォーム
1.1.2 導入形態
1.1.3 機能
1.1.4 業種別
1.1.5 地域範囲
1.1.6 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報・データ分析
1.5. 市場構築と検証
1.6. モデル詳細
1.7. 二次情報源リスト
1.8. 一次情報源リスト
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント展望
2.2.1. プラットフォーム展望
2.2.2. 導入形態展望
2.2.3. 機能展望
2.2.4. 垂直市場展望
2.2.5. 地域別展望
2.3. 競争環境分析
第3章 データ準備ツール市場の変数、動向及び範囲
3.1. 市場系譜展望
3.2. 産業バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場推進要因分析
3.3.2. 市場抑制要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. データ準備ツール市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターの
3.4.1.1. 供給者の力
3.4.1.2. 購入者の力
3.4.1.3. 代替品の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競争的対立
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治的環境
3.4.2.2. 技術的環境
3.4.2.3. 経済的環境
3.4.2.4. 社会的環境
第4章 データ準備ツール市場：プラットフォーム推定とトレンド分析
4.1. データ準備ツール市場：主なポイント
4.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析、2022年と2030年
4.3. セルフサービス
4.3.1. セルフサービス市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
4.4. データ統合
4.4.1. データ統合市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
第5章 データ準備ツール市場：導入形態別規模予測と動向分析
5.1. データ準備ツール市場：主要ポイント
5.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析（2022年と2030年）
5.3. オンプレミス
5.3.1. オンプレミス市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
5.4. クラウド
5.4.1. クラウド市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
第6章 データ準備ツール市場：機能別規模予測と動向分析
6.1. データ準備ツール市場：主なポイント
6.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析、2022年と2030年
6.3. データ収集
6.3.1. データ収集市場規模と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.4. データカタログ化
6.4.1. データカタログ化市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
6.5. データ品質
6.5.1. データ品質市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
6.6. データガバナンス
6.6.1. データガバナンス市場規模予測（2017年～2030年 （百万米ドル）
6.7. データ取り込み
6.7.1. データ取り込み市場規模予測（2017年～2030年）（百万米ドル）
6.8. データキュレーション
6.8.1. データキュレーション市場規模予測（2017年～2030年）（百万米ドル）
第7章 データ準備ツール市場：業種別推定値とトレンド分析
7.1. データ準備ツール市場：主なポイント
7.2. データ準備ツール市場：動向と市場シェア分析、2022年と2030年
7.3. ITおよび通信
7.3.1. ITおよび通信市場の推定値と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.4. 小売・電子商取引
7.4.1. 小売・電子商取引市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
7.5. 金融サービス
7.5.1. 金融サービス市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
7.6. ヘルスケア
7.6.1. ヘルスケア市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
7.7. エネルギー・公益事業
7.7.1. エネルギー・公益事業市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
7.8. 運輸
7.8.1. 運輸市場の見積もりと予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.9. 製造業
7.9.1. 製造業市場の見積もりと予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.10. その他
7.10.1. その他市場の見積もりと予測、2017年から2030年 （百万米ドル）
第8章 データ準備ツール市場：地域別推定値とトレンド分析
8.1. 地域別展望
8.2. 地域別データ準備ツール市場：主なポイント
8.3. 北米
8.3.1. 北米市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.3.2. 米国
8.3.2.1. 米国市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
8.3.3. カナダ
8.3.3.1. カナダ市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
8.4. 欧州
8.4.1. 欧州市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.4.2. 英国
8.4.2.1. 英国市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.4.3. ドイツ
8.4.3.1. ドイツ市場予測と見通し、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.4.4. フランス
8.4.4.1. フランス市場予測と見通し、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5. アジア太平洋地域
8.5.1. アジア太平洋地域の市場規模推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5.2. 日本
8.5.2.1. 日本の市場規模推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5.3. 中国
8.5.3.1. 中国市場予測と見通し、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5.4. インド
8.5.4.1. インド市場予測と見通し、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5.5. オーストラリア
8.5.5.1. オーストラリア市場予測と推計、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.5.6. 韓国
8.5.6.1. 韓国市場予測と推計、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.6. ラテンアメリカ
8.6.1. ラテンアメリカ市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.6.2. ブラジル
8.6.2.1. ブラジル市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.6.3. メキシコ
8.6.3.1. メキシコ市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.7. 中東・アフリカ（MEA）
8.7.1. MEA市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
8.7.2. サウジアラビア
8.7.2.1. サウジアラビア市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
8.7.3. 南アフリカ
8.7.3.1. 南アフリカ市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
8.7.4. UAE
8.7.4.1. UAE市場予測と見通し、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
第9章 競争環境
9.1. 主要市場参加者別の最近の動向と影響分析
9.2. 市場参加者の分類
9.2.1. Alteryx, Inc.
9.2.1.1. 会社概要
9.2.1.2. 財務実績
9.2.1.3. 製品ベンチマーク
9.2.1.4. 戦略的取り組み
9.2.2. データウォッチ・コーポレーション
9.2.2.1. 会社概要
9.2.2.2. 財務実績
9.2.2.3. 製品ベンチマーク
9.2.2.4. 戦略的取り組み
9.2.3. インフォマティカ社
9.2.3.1. 会社概要
9.2.3.2. 財務実績
9.2.3.3. 製品ベンチマーク
9.2.3.4. 戦略的取り組み
9.2.4. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ社
9.2.4.1. 会社概要
9.2.4.2. 財務実績
9.2.4.3. 製品ベンチマーク
9.2.4.4. 戦略的取り組み
9.2.5. マイクロソフト・コーポレーション
9.2.5.1. 会社概要
9.2.5.2. 財務実績
9.2.5.3. 製品ベンチマーキング
9.2.5.4. 戦略的取り組み
9.2.6. マイクロストラテジー・インコーポレイテッド
9.2.6.1. 会社概要
9.2.6.2. 財務実績
9.2.6.3. 製品ベンチマーキング
9.2.6.4. 戦略的取り組み
9.2.7. QlikTech International AB
9.2.7.1. 会社概要
9.2.7.2. 財務実績
9.2.7.3. 製品ベンチマーキング
9.2.7.4. 戦略的取り組み
9.2.8. SAP SE
9.2.8.1. 会社概要
9.2.8.2. 財務実績
9.2.8.3. 製品ベンチマーク
9.2.8.4. 戦略的取り組み
9.2.9. SAS Institute Inc.
9.2.9.1. 会社概要
9.2.9.2. 財務実績
9.2.9.3. 製品ベンチマーク
9.2.9.4. 戦略的取り組み
9.2.10. Tibco Software Inc.
9.2.10.1. 会社概要
9.2.10.2. 財務実績
9.2.10.3. 製品ベンチマーク
9.2.10.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Platform
1.1.2. Deployment
1.1.3. Functions
1.1.4. Vertical
1.1.5. Regional scope
1.1.6. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Platform outlook
2.2.2. Deployment outlook
2.2.3. Functions outlook
2.2.4. Vertical outlook
2.2.5. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Data Preparation Tools Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Market opportunity analysis
3.4. Data preparation tools Market Analysis Tools
3.4.1. Industry analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
3.4.2.4. Social landscape
Chapter 4. Data Preparation Tools Market: Platform Estimates & Trend Analysis
4.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
4.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Self Service
4.3.1. Self service market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. Data Integration
4.4.1. Data integration market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Data Preparation Tools Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
5.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
5.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. On-premise
5.3.1. On-premise market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. Cloud
5.4.1. Cloud market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Data Preparation Tools Market: Functions Estimates & Trend Analysis
6.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
6.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3. Data Collection
6.3.1. Data collection market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.4. Data Cataloging
6.4.1. Data Cataloging market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5. Data Quality
6.5.1. Data quality market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.6. Data Governance
6.6.1. Data governance market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.7. Data Ingestion
6.7.1. Data ingestion market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.8. Data Curation
6.8.1. Data curation market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. Data Preparation Tools Market: Vertical Estimates & Trend Analysis
7.1. Data Preparation Tools Market: Key Takeaways
7.2. Data Preparation Tools Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
7.3. IT and Telecom
7.3.1. IT and telecom market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.4. Retail and E-commerce
7.4.1. Retail and e-commerce market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.5. BFSI
7.5.1. BFSI market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.6. Healthcare
7.6.1. Healthcare market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.7. Energy and Utilities
7.7.1. Energy and utilities market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.8. Transportation
7.8.1. Transportation market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.9. Manufacturing
7.9.1. Manufacturing market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.10. Others
7.10.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Data Preparation Tools Market: Regional Estimates & Trend Analysis
8.1. Regional Outlook
8.2. Data Preparation Tools Market by Region: Key Takeaway
8.3. North America
8.3.1. North America Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.3.2. U.S.
8.3.2.1. U.S. market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.3.3. Canada
8.3.3.1. Canada market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4. Europe
8.4.1. Europe market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.2. UK
8.4.2.1. UK market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.3. Germany
8.4.3.1. Germany market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.4.4. France
8.4.4.1. France market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5. Asia Pacific
8.5.1. Asia Pacific market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.2. Japan
8.5.2.1. Japan market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.3. China
8.5.3.1. China market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.4. India
8.5.4.1. India market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.5. Australia
8.5.5.1. Australia market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.5.6. South Korea
8.5.6.1. South Korea market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6. Latin America
8.6.1. Latin America Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6.2. Brazil
8.6.2.1. Brazil market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.6.3. Mexico
8.6.3.1. Mexico market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7. MEA
8.7.1. MEA Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.2. Saudi Arabia
8.7.2.1. Saudi Arabia market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.3. South Africa
8.7.3.1. South Africa market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
8.7.4. UAE
8.7.4.1. UAE market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
9.2. Market Participant Categorization
9.2.1. Alteryx, Inc.
9.2.1.1. Company overview
9.2.1.2. Financial performance
9.2.1.3. Product benchmarking
9.2.1.4. Strategic initiatives
9.2.2. Datawatch Corporation
9.2.2.1. Company overview
9.2.2.2. Financial performance
9.2.2.3. Product benchmarking
9.2.2.4. Strategic initiatives
9.2.3. Informatica Inc.
9.2.3.1. Company overview
9.2.3.2. Financial performance
9.2.3.3. Product benchmarking
9.2.3.4. Strategic initiatives
9.2.4. International Business Machines Corporation
9.2.4.1. Company overview
9.2.4.2. Financial performance
9.2.4.3. Product benchmarking
9.2.4.4. Strategic initiatives
9.2.5. Microsoft Corporation
9.2.5.1. Company overview
9.2.5.2. Financial performance
9.2.5.3. Product benchmarking
9.2.5.4. Strategic initiatives
9.2.6. Micro Strategy Incorporated
9.2.6.1. Company overview
9.2.6.2. Financial performance
9.2.6.3. Product benchmarking
9.2.6.4. Strategic initiatives
9.2.7. QlikTech International AB
9.2.7.1. Company overview
9.2.7.2. Financial performance
9.2.7.3. Product benchmarking
9.2.7.4. Strategic initiatives
9.2.8. SAP SE
9.2.8.1. Company overview
9.2.8.2. Financial performance
9.2.8.3. Product benchmarking
9.2.8.4. Strategic initiatives
9.2.9. SAS Institute Inc.
9.2.9.1. Company overview
9.2.9.2. Financial performance
9.2.9.3. Product benchmarking
9.2.9.4. Strategic initiatives
9.2.10. Tibco Software Inc.
9.2.10.1. Company overview
9.2.10.2. Financial performance
9.2.10.3. Product benchmarking
9.2.10.4. Strategic initiatives

※参考情報 データ準備ツールは、データの収集、整形、クレンジング、変換、統合など、データ分析や機械学習のために必要な前処理を行うためのソフトウェアです。ビッグデータの普及に伴い、データの量や種類が増加する中で、データ準備はますます重要なステップとなっています。これらのツールは、データサイエンスのプロセスにおいて、分析に先立ってデータを適切な形式に整える役割を果たします。 データ準備ツールには、一般的にいくつかの機能が備わっています。まず、データのインポート機能があり、さまざまなデータソース（データベース、スプレッドシート、APIなど）からデータを取得することができます。次に、データの整形機能があり、不要なデータの削除や必要なデータの選別、カラムの追加や削除、データ型の変換などが行えます。また、データのクレンジング機能も重要で、欠損値や異常値を処理し、一貫性のあるデータセットにします。さらに、データの統合機能を用いて、異なるデータソースを結合し、総合的な情報を提供することが可能です。 データ準備ツールの種類には、一般的に以下のようなカテゴリーがあります。デスクトップ型ツール、クラウド型ツール、およびプログラミングライブラリなどです。デスクトップ型ツールには、ExcelやTableau Prepなどがあり、比較的少ないデータ量で迅速に作業を行うのに適しています。クラウド型ツールには、AWS GlueやGoogle Cloud DataPrepなどがあり、大規模なデータセットの処理に向いています。プログラミングライブラリには、PythonのPandasやRのdplyrなどがあり、より柔軟なデータ処理が可能です。 データ準備ツールの用途は多岐にわたります。データ分析やレポート作成、機械学習モデルのトレーニング、ビジュアライゼーションなど、さまざまな目的に対応しています。特に、機械学習においては、良質なデータがモデルの性能に直結するため、データの前処理が成功の鍵となります。このため、多くのデータサイエンティストやアナリストがデータ準備ツールに依存し、業務に活用しています。 関連技術としては、ETL（Extract, Transform, Load）プロセスが挙げられます。ETLは、データを取り出し（Extract）、変換し（Transform）、最終的にデータウェアハウスやデータベースにロード（Load）する一連の操作を指します。データ準備ツールはETLプロセスの一部を自動化することができ、効率的なデータ管理に寄与します。また、データカタログやメタデータ管理ツールとも密接に関連しており、データセットの所有権や質、利用履歴などを整理・管理することで、データの再利用性や信頼性を向上させます。 加えて、AIや機械学習技術の進展により、最近ではデータ準備ツールも自動化やインテリジェンスを取り入れて進化しています。自動データクレンジングや特徴量エンジニアリングなどの機能も提供されるようになり、データ準備の効率が大幅に向上しています。 データ準備は重要なプロセスであり、適切なツールを使用することで、データの品質や分析の効率を向上させることができます。しかし、ツールの選定には慎重を要し、使用するデータの特性や業務のニーズに合わせて最適なものを選ぶことが求められます。データ準備ツールは、データ活用の第一歩であり、これを適切に利用することで、より良い分析結果とビジネスインサイトを得ることが可能になります。