1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="nGVvEcrfss"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/big-data-market-mam/">ビッグデータ市場：構成要素別、展開形態別、組織規模別、業務機能別（財務、マーケティング＆セールス）、産業分野別（BFSI、製造、ヘルスケア＆ライフサイエンス）、地域別 – 2026年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/big-data-market-mam/embed/#?secret=nGVvEcrfss" width="600" height="338" title="“ビッグデータ市場：構成要素別、展開形態別、組織規模別、業務機能別（財務、マーケティング＆セールス）、産業分野別（BFSI、製造、ヘルスケア＆ライフサイエンス）、地域別 – 2026年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="nGVvEcrfss" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var 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ドライバーデータ量の急増 ソーシャルメディア、モノのインターネット（IoT）、マルチメディアの台頭により、組織が取得するデータ量は増加の一途をたどっている。例えば、世界のデータのほぼ90%は過去2年間に作成されたものである。機械ベースのデータだけでなく、人間が生成したデータも、全体として従来のビジネス・データの10倍の速さで成長している。例えば、機械データは50倍という指数関数的な速さで成長している。ビッグデータは主に消費者主導、消費者志向である。世界のデータのほとんどは、「常時オン」の消費者によって生成されている。ほとんどの人は、1日に4～6時間、さまざまなデバイスや（ソーシャル）アプリケーションを通じてデータを消費し、生成している。クリック、スワイプ、メッセージのたびに、世界中のどこかのデータベースに新しいデータが作成される。今や誰もがポケットにスマートフォンを入れているため、データ作成は理解できないほどの量になる。 ビジネスデータの増加、急速な技術革新、スマートデバイスの平均販売価格の低下により、最終的には大量の構造化データおよび非構造化データが生成される。組織が収集する全データの80％以上は、標準的なリレーショナル・データベースには存在しない。その代わりに、非構造化文書、ソーシャルメディアへの投稿、マシンログ、画像、その他のソースに閉じ込められている。多くの組織は、このような非構造化データの氾濫を管理する上で課題に直面している。ビッグデータ・ソリューションは、特にクラウド・コンピューティング時代において、あらゆる形や規模の組織のデータ管理において重要な役割を果たしている。ビッグデータとデータ分析の多様なソースを集約・管理し、最大限の価値を引き出すフレームワークの必要性は議論の余地がない。 抑制：データ・セキュリティへの懸念と厳しいデータ・セキュリティ規制 ユーザーはビジネス活動に関する機密データや情報をビッグデータ・プラットフォームに保存する。しかし、ドキュメントを管理・保管する上で、数多くの負債や脆弱性が存在する可能性がある。普及が進むにつれ、データ漏洩、不測の事態、アプリケーションの脆弱性、情報損失に関するセキュリティ上の懸念も高まっている。情報セキュリティやプライバシーに関する懸念は、学術・研究、連邦政府機関、金融サービスなど、一部の業界では収益を減少させる可能性がある。これは、企業の評判を著しく損ない、最終的には、ビジネスを運営する人々の信頼を妨げることになる。ひいては、刑事罰や訴訟責任を負うことにもなりかねない。機密情報やデータは多くの場合、データベースやクラウド上に保存されているため、サイバー犯罪者は貴重な企業情報を破壊し、違法な取引に参入することができる。したがって、セキュリティとプライバシーの脅威は、予測期間中の市場成長を妨げると予想される。 データプライバシーとセキュリティに関連する規制の状況は、ここ数年で強化されている。一般データ保護規則（GDPR）が2018年5月に欧州連合（EU）全域で施行された。GDPRは、拠点がどこであれ、EU域内で活動するすべての企業を対象としたデータ保護規則である。カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は2020年1月1日に施行され、州民が自分の個人データにアクセスし、管理する権利を取り戻すことができるようになった。CCPAによると、企業は自分のデータを収益化する意図をユーザーに通知し、当該収益化をオプトアウトする簡単な手段を提供しなければならない。データ・セキュリティーに関する懸念や厳しいデータ・セキュリティー規制も、市場の成長に一定の悪影響を及ぼしている。 機会テクノロジーとビッグデータ分析の導入の増加 AI、ML、IoT、ブロックチェーン 、データ分析などの技術の採用が増加し、ビッグデータ技術の展望が変わりつつある。このようなテクノロジーとビッグデータの統合は、複雑なデータを視覚的な表現で使いやすく、よりアクセスしやすくするために、組織の視覚化能力を強化するのに役立っている。MLツールはビジネス・インテリジェンス・ソリューションを 活用し、構造化・非構造化データを調査する。エンドユーザーは、ビッグデータ技術と統合されたMLとデータ分析を使用して情報を分析し、ターゲット顧客に到達するための賞品、売上、数量に関する洞察を引き出すことができる。これは、エンドユーザーが将来の状況を予測し、輸送とサプライチェーンのコンポーネントを効率的に管理するのに役立ちます。AIソリューションは企業にリアルタイムの洞察を提供し、ネットワーク・セキュリティの向上、デジタル・ビジネスの加速、より良い消費者体験の提供を可能にする。ビッグデータプラットフォームとAIの統合は、事業運営、意思決定スピード、顧客体験の最適化に役立つ。このような技術の採用が増加しており、市場の成長を促進すると予想される。同市場の主要プレーヤーは、AIなどのコア技術に基づく先進的なソリューションを立ち上げるため、他プレーヤーとの提携完了に注力している。例えば、2020年5月にHSBC Holdings plcはEquBot, Inc.と提携し、IBM WatsonはビッグデータとAIを活用した米国株式インデックス（AiPEX）ファミリーを発表した。その目的は、リテール市場向けにユニークで価値主導のリタイヤメント・ソリューションを提供することである。 課題データのサイロ化と質の低下 どのような組織においても、データは常に異なる場所、異なるフォーマットで保管されているという問題がある。製造原価を見るような単純な作業でも、財務部門が消耗品費、給与、その他の財務データを管理する一方で、製造現場の機械からの情報が製造部門のデータベースに統合されていない場合、マネージャーは大変な思いをするかもしれない。ビッグデータでは、サイロ化の問題がより大きくなる。これは、データの量が膨大であるだけでなく、その内部および外部ソースが多様であり、適用されるセキュリティおよびプライバシー要件が異なるためである。レガシーシステムもまた、分析に役立つ方法でデータを統合することを困難にしたり、不可能にしたりしている。 ビッグデータのもう一つの大きな課題は、完全な一貫性が保てないことだ。データには誤差が生じやすい。データセットが増えれば、同じデータでもエラーの種類やマージンが異なれば、誤記される可能性がある。また、重複したレコードが存在する可能性もあり、ビッグデータ解析の課題は倍増する。ビッグデータ上に構築された分析アルゴリズムやAIアプリケーションは、データ品質の問題がビッグデータシステムに忍び込むと、悪い結果を生む可能性がある。これらの問題は、データ管理チームやアナリティクスチームがより多くの異なる種類のデータを取り込もうとするほど重大になり、監査が困難になる可能性があります。 コンポーネント別では、サービス分野が予測期間中に高いCAGRで成長すると予想されている。 ビッグデータ市場のサービスセグメントは、さらにプロフェッショナルサービス（サポートと保守、展開と統合）とマネージドサービスに区分される。本セクションでは、各サービスの市場規模および成長率について、タイプ別（一部のサブセグメントのみ）および地域別に考察する。 導入形態別では、オンプレミス型が予測期間中により大きな市場規模を占めると予測されている。 クラウド・コンピューティングとは 、通常インターネット経由でアクセスされるリモート・サーバーのネットワークを介したデータの保存、管理、処理を指す。BFSI、ヘルスケア、ライフサイエンス、製造業など、規制の厳しい業種に属する企業の多くは、ビッグデータ・ソリューションのオンプレミス展開モデルを選択している。さらに、十分なITリソースを持つ大企業は、オンプレミスの展開モデルを選ぶと予想される。オンプレミスは最も信頼性の高い導入形態であり、企業は高度なコントロールとセキュリティを確保できる。クラウドベースのソリューションを導入するには、ライセンスやコピーを購入する必要がある。 組織規模別では、予測期間中、大企業セグメントがより大きな市場規模を占める 大企業におけるビッグデータ・ソリューションとサービスの採用率は、クラウドの採用が増え続けていることから高く、この傾向は予測期間中も続くと予想される。大企業は膨大な量のデータを蓄積しており、それは広範な顧客基盤に起因している。大企業では、データは組織の全体的なパフォーマンスを評価する上で大きな役割を果たしている。大企業では、さまざまなソースから得られるリアルタイム・データを活用している。例えば、ソーシャルメディア・フィードやセンサー、カメラなどである。各レコードは、他のデータとの関係や時間的な順序を保持する方法で処理される必要がある。 ソリューション別では、ビッグデータ分析分野が予測期間中に高いCAGRで成長する 大企業におけるビッグデータ・アナリティクスの採用率は高い。ビッグデータ分析によって、ビジネスと情報に関する知識がほぼ無限に得られるからである。企業データに隠された価値により、企業は消費者のパーソナライゼーション、リスク削減、不正検知、内部業務分析、その他ほぼ毎日発生する新しいユースケースのために、最先端の分析業務を開発しようとしています。 クラウドのタイプ別では、パブリッククラウドが予測期間中に大きな市場規模を占めるだろう。 パブリック・クラウドとは、第三者が所有・管理し、他の企業や個人が利用できるようにしたハードウェア、ネットワーク、ストレージ、サービス、アプリケーション、インターフェースの集合体である。これらの営利企業は拡張性の高いデータセンターを構築し、その基礎となるテクノロジーをエンドユーザーから隠蔽する。パブリック・クラウドは、比較的反復的で単純なタスクを処理することが多いため、実行可能である。例えば、電子メールは比較的単純なアプリケーションだ。そのため、クラウド・サービス・プロバイダーは、多数のクライアントに対応できるように環境を最適化することができる。同様に、ストレージやコンピューティング・サービスを提供するパブリッククラウド・プロバイダーは、これらのユニークなワークロードに対応するためにハードウェアとソフトウェアを最適化する。一方、従来のデータセンターは、非常に多くの多様なアプリケーションやワークロードをサポートしているため、最適化が難しい。企業がより多くの処理サイクルを必要とする高度なデータ分析プロジェクトに取り組んでいる場合、パブリック・クラウドは非常に有用かもしれない。さらに、1ギガバイトあたりのコストが購入したストレージよりも低いパブリッククラウドにデータを保存することもできる。ビッグデータ用のパブリック・クラウドで最も懸念されるのは、セキュリティ要件と許容できる遅延の量である。 業種別では、BFSIセグメントが予測期間中により大きな市場規模を占めると予想されている。 ビッグデータは、収益性を向上させ、全体的なコストを削減するために、あらゆる業種で受け入れられつつある。ビッグデータ・ソフトウェアを採用する主な業種は、BFSI、政府・防衛、ヘルスケア・ライフサイエンス、製造、小売・消費財、メディア・エンターテインメント、通信・IT、運輸・物流、その他（不動産、エネルギー・公益事業、旅行・ホスピタリティ、教育・研究）である。BFSIセグメントは、予測期間中により大きな市場規模を占めると予想される。サービスに対するフィードバックをリアルタイムで追跡する需要の高まりが、BFSI産業分野でのビッグデータ採用を促進している。 予測期間中、APACのCAGRが最も高く、北米が最大の市場規模を占める 予測期間中、APACのCAGRが最も高くなると予想されるのは、あらゆる産業分野でM&Aや合弁事業などのビジネス取引や取引が急増しているためである。北米は予測期間中最大の市場シェアを占めると推定される。意思決定のためのより正確なリアルタイムのビッグデータを持つために、様々な企業によるIoTデバイスの採用が増加していることが、この地域におけるビッグデータソリューションの需要を押し上げるだろう。 ビッグデータ市場 - 主なプレーヤー 主なビッグデータベンダーは、IBM(米)、Google(米)、Oracle(米)、Microsoft(米)、SAS(米)、SAP(独)、Alteryx(米)、TIBCO(米)、Cloudera(米)、Teradata(米)、AWS(米)、Informatica(米)、Sisense(米)、Salesforce(米)、HPE(米)、Qlik(米)、Splunk(米)、VMware(米)など、Accenture（アイルランド）、Ataccama（カナダ）、COGITO（米国）、Centerfield（米国）、RIB datapine（ベルリン）、Fusionex（マレーシア）、BigPanda（米国）、Bigeye（米国）、Imply（米国）、Rivery（米国）、YugabyteDB（米国）、Airbyte（米国）、Cardagraph（米国）、Firebolt（米国）、Syncari（米国）。これらの市場プレーヤーは、2018年から2022年にかけて、拡大するためにパートナーシップ、コラボレーション、新製品の発売などの様々な成長戦略を採用し、主要プレーヤーが最も採用した戦略であり、企業が提供する製品を革新し、顧客基盤を拡大するのに役立った。 この調査レポートは、ビッグデータ市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測や動向分析を掲載しています： コンポーネント別に見ると、ビッグデータ市場には以下のようなセグメントがある： ソリューション ビッグデータ分析 データ・ディスカバリー データの可視化 データ管理 サービス プロフェッショナル・サービス サポートとメンテナンス コンサルティング 展開と統合 マネージドサービス デプロイメント・モードに基づくと、市場は以下のように区分される： 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 組織規模に基づき、ビッグデータ市場には以下のセグメントがある： 中小企業 大企業 ビジネス機能に基づくと、市場は以下のように区分される： ファイナンス マーケティング＆セールス 人事 オペレーション 分野別に見ると、ビッグデータ市場には以下のセグメントがある。 BFSI 政府と防衛 ヘルスケアとライフサイエンス 製造業 小売・消費財 メディアとエンターテインメント 電気通信とIT 運輸・物流 その他の業種（不動産、エネルギー・公益事業、旅行・接客業、教育・研究）。 地域別に見ると、市場は以下のように区分される： 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス その他のヨーロッパ APAC 中国 日本 インド その他の地域 MEA KSA UAE 南アフリカ その他のMEA ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他のラテンアメリカ 最近の動向 2021年8月、IBMは従来の企業環境とコンテナ化されたマイクロサービス環境の両方で使用できるIBM Db2ベースの最新バージョンを発表した。これはまた、他のシングルコンテナDb2ベース製品の動力源となるエンジンでもある。 2022年1月、オラクルはオラクル・アナリティクス・クラウドをアップデートし、オラクルの新しいレッドウッド・デザイン・エクスペリエンスは、きらびやかな新しいスタイル、大きな間隔、高密度データに適した書体で、ユーザーが重要な洞察を特定し、表示し、行動するのに役立つだろう。 2021年12月、マイクロソフトはAzure Data Lake Storageのソフト削除機能を開始した。この機能は、破壊されたデータを一定期間システムに保存することで、ファイルやフォルダを不注意による削除から保護するものだ。ユーザーは保存期間中、ファイルやディレクトリなどのソフト削除されたオブジェクトを以前の状態に復元することができる。保持期間が終了すると、オブジェクトは永久に消去される。 2021年12月、SnowflakeはAzure Purviewのデータソースとしてサポートされ、ユーザーは自動データディスカバリーを使用してデータ環境の包括的なマップを作成できるようになる。ユーザーはSnowflakeデータベースをスキャンして情報をAzure Purviewのデータマップに素早くインポートし、Azure PurviewでSnowflakeデータを管理・統制することができる。 2021年9月、SAPはSAP Analytics Cloudの新バージョン2021.20をリリースした。新しいダッシュボードとアナリティクスプラットフォームサービスを更新し、ユーザーエクスペリエンスを向上させた。