目次
1 はじめに （ページ - 43） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 調査範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート（2019-2022年 1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 48) 2.1 調査データ 図 1 データオペレーションプラットフォーム市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図2 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3 アプローチ1（供給側）：市場提供による収入 図4 アプローチ2-ボトムアップ（供給側）：データオプス・プラットフォーム・プレーヤーの提供するサービスの総収入 図5 アプローチ3-ボトムアップ（供給側）：データオプス・プラットフォームの提供による収益とその後の市場推定 図6 アプローチ4-ボトムアップ（需要側）：データオプス・プラットフォーム全体の支出に占めるデータオプス・プラットフォームの提供割合 2.4 市場予測 表3 因子分析 2.5 前提条件 2.6 限界 2.7 世界市場に対する景気後退の影響 表4 リセッションの世界市場への影響
3 事業概要 （ページ - 62） 表5 データオペレーションプラットフォームの世界市場規模および成長率、2019年～2022年（百万米ドル、前年比） 表6 2023-2028年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比） 図7 2023年に市場を支配するプラットフォーム・セグメント 図8 2023年に最大のサービス・セグメントとなるのはプロフェッショナル・サービス 図9 2023年にはコンサルティング・サービスが市場最大のプロフェッショナル・サービス・セグメントとなる 図10 2023年に市場を支配するのはクラウド・セグメント 図11 2023年にはパブリック・クラウドが最大セグメントになると推定される 図12 2023年にはアジャイル開発が最大のタイプセグメントになると推定される 図 13 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す 図 14 アジア太平洋地域の市場は予測期間中に最も高い成長率で成長する
4 プレミアム・インサイト (ページ - 67) 4.1 データオペレーションプラットフォーム市場における魅力的な機会 図15 データからリアルタイムの洞察を得る必要性の高まりが市場成長を促進する 4.2 市場：タイプ別 図 16 予測期間中、アジャイル開発分野が最も高い成長率を示す 4.3 北米：市場：サービス別、上位3業種別 図17 2023年に北米で最大のシェアを占めるのはプラットフォーム・セグメントとBfsiセグメント 4.4 市場：地域別 図18 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 69） 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 図 19 データオペレーションプラットフォーム市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 ドライバー 5.2.1.1 データの複雑化とデータ量の増加 5.2.1.2 リアルタイムの洞察を得るニーズの高まり 5.2.1.3 クラウド・ソリューションへの需要の高まり 5.2.1.4 データに基づく洞察の重視 5.2.2 拘束 5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティへの懸念 5.2.2.2 高額投資による予算制約 5.2.3 機会 5.2.3.1 データエンジニアとデータアナリストのギャップを埋める必要性 5.2.3.2 急速に変化する要件に対応するデータチームの必要性 5.2.4 課題 5.2.4.1 DataOpsに対する認識と理解の欠如 5.2.4.2 熟練した人材の不足 5.3 ケーススタディ分析 5.3.1 ヘルスケア・ライフサイエンス 5.3.1.1 大手製薬企業がタイムリーな分析インサイトを提供するためにDataKitchenを選択 5.3.1.2 Roche Diagnostic 社が DataOps.live プラットフォームを使用して、より機敏なデータ主導型ビジネスに転換 5.3.2 BFSI 5.3.2.1 StreamSetsにより、エーオンは金融サービス部門のリーダーとしての地位を維持することができた。 5.3.2.2 ファニーメイが日立バンタラを選択し、同社のビジネスに革新的な価値を提供 5.3.3 小売とeコマース 5.3.3.1 Unravel Dataが84.51°を可能にし、業務効率を高める 5.3.4 テレコム 5.3.4.1 DataOps.liveにより、OneWebはオペレーションの完全な可視化を通じて優れたサービスを提供できる 5.3.5 製造業 5.3.5.1 クラリオスがSpectraとSnowflakeを活用し、次世代のデータとアナリティクスのエコシステムを構築 5.3.5.2 日立Vantaraが金属産業メーカーの設備ダウンタイム削減に貢献 5.3.6 教育 5.3.6.1 アド・アストラ社はデータ取り込みの課題に取り組むためにStreamSetsを選択した 5.4 データオプス・プラットフォームの歴史 5.5 データオペレーションプラットフォーム市場：エコシステム 表7 市場：クラウド・プロバイダー 表8 市場：プラットフォーム・プロバイダー 表9 市場：サービス・プロバイダー 表10 市場：規制機関 図 20 データオプス・プラットフォーム・エコシステム 5.6 データオプス・プラットフォーム・アーキテクチャ 図 21 データオプス・プラットフォーム・アーキテクチャ 5.7 データオプスのプロセス構造 図 22 データオプスのプロセス構造 5.7.1 データ分析パイプライン 5.7.2 データ操作のためのCI/CD 5.8 サプライチェーン分析 図 23 サプライチェーン分析：データオペレーションプラットフォーム市場 5.9 価格モデル分析 表11 平均販売価格分析（2023年 5.10 特許分析 5.10.1 方法論 5.10.2 文書タイプ 表 12 出願された特許（2013 年～2023 年 5.10.3 イノベーションと特許出願 図 24 付与された特許の総数（2013-2023年 5.10.3.1 上位志願者 図25 過去10年間に特許出願件数の多かった上位10社（2013-2023年 図26 特許取得の地域別分析（2013-2023年 表13 2013-2023年市場における特許所有者トップ12 表14 データオプス・プラットフォーム市場における特許一覧（2021～2023年 5.11 技術分析 5.11.1 関連技術 5.11.1.1 人工知能 5.11.1.2 機械学習 5.11.1.3 ビッグデータ 5.11.2 アライド・テクノロジー 5.11.2.1 DevOps 5.11.2.2 IoT 5.12 ポーターの5つの力分析 図27 ポーターの5つの力分析 表15 ポーターの5つの力分析 5.12.1 新規参入の脅威 5.12.2 代替品の脅威 5.12.3 サプライヤーの交渉力 5.12.4 買い手の交渉力 5.12.5 競争相手の激しさ 5.13 主要会議＆イベント 表16 データオペレーションプラットフォーム市場：会議・イベントの詳細リスト（2023年～2024年 5.14 規制の状況 5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表17 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表18 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 表19 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織 表20 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織 5.14.2 規制（地域別 5.14.2.1 北米 5.14.2.2 欧州 5.14.2.3 アジア太平洋地域 5.14.2.4 中東・アフリカ 5.14.2.5 ラテンアメリカ 5.14.3 規制への影響と業界基準 5.14.3.1 一般データ保護規則 5.14.3.2 証券取引委員会規則17a-4 5.14.3.3 国際標準化機構／国際電気標準会議 27001 5.14.3.4 システム及び組織の管理 2 タイプⅡへの適合 5.14.3.5 金融監督庁 5.14.3.6 情報公開法 5.14.3.7 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 5.15 主要ステークホルダーと購買基準 5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図28 上位3業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力 表21 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 5.15.2 購入基準 図 29 上位 3 業種の主な購買基準 表22 上位3業種の主な購買基準 5.16 データオプス・プラットフォーム市場のバイヤー／顧客に影響を与えるディスラプション 図 30 市場：バイヤー／顧客に影響を与える混乱 5.17 データオプス・プラットフォームの技術ロードマップ 表23 短期ロードマップ（2023-2025年 表24 中期ロードマップ（2026～2028年 表25 長期ロードマップ、2029-2030年 5.18 データオプス・プラットフォームのビジネスモデル 5.18.1 apiベース 5.18.2 クラウドベース 5.19 DataopsとDevopsの主な違い 5.20 データオプス・プラットフォームの特徴 5.20.1 データ・パイプラインのオーケストレーション 5.20.2 試験と製造品質 5.20.3 デプロイの自動化 5.20.4 データサイエンスモデルの展開／サンドボックス管理 5.21 市場のベストプラクティス 5.21.1 データ資産とパイプラインのカタログ 5.21.2 データガバナンスのフレームワークを適用する 5.21.3 データ品質の監視、文書化、修正 5.21.4 データソースとパイプラインの展開を自動化する 5.21.5 データソースとパイプラインのパフォーマンスの監視と最適化
6 データオプス・プラットフォーム市場：提供サービス別（ページ番号 - 113） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図 31 サービス部門は予測期間中に高い成長率を記録する 表26：市場（提供サービス別）、2019-2022年（百万米ドル 表 27：市場（オファリング別）、2023-2028 年（百万米ドル 6.2 プラットフォーム 表28 プラットフォーム：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 29 プラットフォーム：データオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2023-2028 年 （百万米ドル） 6.2.1 データ統合 6.2.1.1 統一されたデータビューを提供し、需要を促進するための有意義なインサイトを抽出する能力 6.2.2 データの質 6.2.2.1 成長を促進するデータ管理プロセスの合理化に役立つデータ品質機能 6.2.3 データガバナンス 6.2.3.1 データ品質とセキュリティを維持するためのデータガバナンスを導入し、採用に拍車をかける 6.2.4 マスターデータ管理 6.2.4.1 データの正確性を確保し、データの俊敏性を高めて成長を後押しするマスターデータ管理機能の導入 6.2.5 データ分析 6.2.5.1 需要を促進するためにより戦略的に導かれた意思決定を行うためのデータ分析の導入 6.2.6 オートメーション 6.2.6.1 繰り返し作業や時間のかかる作業の自動化により、エラーのリスクを低減し、需要を押し上げる。 6.2.7 コラボレーション 6.2.7.1 DataOpsプロセスを最適化するためのコラボレーション機能の活用による需要の喚起 6.2.8 データの視覚化 6.2.8.1 採用を促進するために、特定のデータポイントにドリルダウンし、より詳細なデータビューを提供する能力 6.2.9 その他 6.2.9.1 ソースからデスティネーションまでのデータの旅を完全に把握し、需要を促進するために広範に利用されている。 6.3 サービス 図 32 トレーニング、サポート、メンテナンス分野が予測期間中に最も高い成長率を記録する 表 30 サービスデータオペレーションプラットフォーム市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 31 サービス：市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル） 表 32 サービス市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 33 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.1 プロフェッショナル・サービス 表 34 プロフェッショナルサービス：市場、タイプ別、2019-2022年（百万米ドル） 表 35 専門サービス：市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル） 表 36 専門サービス：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 37 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.1.1 コンサルティング・サービス 6.3.1.1 需要を牽引する各種労働法規制への対応ニーズの高まり 表 38 コンサルティングサービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 39 コンサルティングサービス：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.1.2 展開と統合 6.3.1.2.1 導入期間を短縮するための導入拡大が需要を促進する 表 40 展開と統合：データオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 41 展開と統合：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス 6.3.1.3.1 成長を支えるための採用増加によるトレーニング、サポート、メンテナンスサービスのニーズの増加 表 42 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 43 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.2 マネージド・サービス 6.3.2.1 システムの可用性を確保し、ダウンタイムを最小限に抑えて需要を促進する能力 表 44 マネージド・サービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 45 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7 データオプス・プラットフォーム 市場：タイプ別（ページ番号 - 127） 7.1 はじめに 7.1.1 タイプ：市場促進要因 図 33：予測期間中、アジャイル開発部門が最も高い成長率を記録 表46 タイプ別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 47：タイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.2 アジャイル開発 7.2.1 成長を促進するためには、データ分析の効率的なワークフローを提供し、市場投入までの時間を短縮する必要がある。 表 48：アジャイル開発：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 49：アジャイル開発：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.3 デボップス 7.3.1 効率的なデータオプス・プラットフォームの開発・提供による需要喚起 表50 デブオプス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表51 デブオプス：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.4 リーン生産 7.4.1 非効率を排除し、データワークフローを合理化して採用を促進する能力 表 52 リーン生産市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 53：リーン生産：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 データオプス・プラットフォーム 市場：展開モード別（ページ番号 - 133） 8.1 導入 8.1.1 展開モード：市場促進要因 図 34 クラウド部門は予測期間中により高い CAGR を記録する 表 54：展開モード別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 55：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.2 クラウド 表 56 クラウド：市場：タイプ別 2019-2022 (百万米ドル) 表 57 クラウド：タイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表58 クラウド：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 59 クラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.2.1 パブリック・クラウド 8.2.1.1 需要を牽引する高価なリソースを排除する能力 表60 パブリッククラウド：データオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 61 パブリッククラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.2.2 プライベート・クラウド 8.2.2.1 需要を支えるデータプライバシー規制の遵守を確保する能力 表62 プライベートクラウド：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 63：プライベートクラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.2.3 ハイブリッド・クラウド 8.2.3.1 需要を推進するために重要なデータを管理する能力 表64 ハイブリッドクラウド：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表65 ハイブリッドクラウド：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 8.3 オンプレミス 8.3.1 高性能や制御性向上といった利点が普及を後押し 表 66：オンプレミス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 67：オンプレミス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9 データオプスプラットフォーム 市場：垂直方向別（ページ No.） 9.1 はじめに 9.1.1 垂直市場：市場促進要因 図 35 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を記録する 表 68：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 69：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル） 9.2 BFSI 表70 BFSI：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表71 BFSI：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.2.1 財務データの最適化 9.2.1.1 データ管理とアナリティクス能力を最適化して需要を促進する必要性の高まり 9.2.2 不正取引の特定 9.2.2.1 導入に拍車をかける金融取引量の増加 9.2.3 クレジット・スコアリング 9.2.3.1 迅速かつ正確な与信判断に対する需要の高まりが需要を押し上げる 9.2.4 投資分析 9.2.4.1 大量のデータを分析して需要を喚起するための幅広いツールやサービスを提供する能力 9.2.5 その他のBFSIアプリケーション 9.2.5.1 需要を牽引する組織の財務安定性を守るための規制遵守の必要性 9.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 表 72 ヘルスケア＆ライフサイエンス：データオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 73 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.3.1 臨床試験管理 9.3.1.1 効果的な臨床試験管理が採用を促進する 9.3.2 電子カルテ 9.3.2.1 患者データから洞察を得て需要を促進する能力 9.3.3 精密医療 9.3.3.1 採用を推進するための大規模データセット処理能力 9.3.4 創薬 9.3.4.1 先端技術の活用による創薬の加速が需要を後押しする 9.3.5 その他のヘルスケア＆ライフサイエンス・アプリケーション 9.3.5.1 患者集団からの大量のデータを分析して患者の健康状態のパターンを特定し、需要を促進する 9.4 小売＆eコマース 表 74 小売・eコマース：データオプス・プラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 75 小売・eコマース：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.4.1 価格の最適化 9.4.1.1 採用を促進するために価格設定を最適化するために、異常や不正を特定するために使用する。 9.4.2 パーソナライズされた製品推奨 9.4.2.1 様々なソースからのデータをリアルタイムで処理し、パーソナライズされた製品推奨を行うことで、 需要を促進する能力 9.4.3 在庫管理 9.4.3.1 採用を促進するために在庫レベルをリアルタイムで可視化する能力 9.4.4 需要予測 9.4.4.1 需要を正確に予測し、需要を促進するために、過去の販売データや外部要因を分析する際に使用する。 9.4.5 その他の小売＆eコマース・アプリケーション 9.4.5.1 返品関連の課題に積極的に取り組み、需要を喚起するために業務を最適化する能力 9.5 製造業 表 76 製造業データオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 77 製造業：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.5.1 予知保全 9.5.1.1 機器のダウンタイムを回避するための潜在的な問題の特定に使用し、採用を促進する。 9.5.2 サプライチェーンの最適化 9.5.2.1 需要を促進するためにサプライチェーンを効果的に管理するためのデータ主導型戦略の導入の必要性 9.5.3 製品の品質管理 9.5.3.1 製造工程をリアルタイムで洞察し、品質問題を特定して採用を促進する能力 9.5.4 製品計画とスケジューリング 9.5.4.1 高度な分析と自動化を活用して生産スケジュールを最適化し、需要を喚起する 9.5.5 その他の製造用途 9.5.5.1 資産追跡とサプライヤー管理を強化する幅広い機能が採用を後押し 9.6 政府・防衛 表 78 政府・防衛：データオプス・プラットフォーム市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 79 政府・防衛：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.6.1 公共の安全 9.6.1.1 需要を牽引する潜在的な脅威の効率的な特定と対応 9.6.2 情報収集と分析 9.6.2.1 複数の機関でインテリジェンス・データを共有したいという需要の高まりが需要を促進する 9.6.3 緊急対応 9.6.3.1 緊急時に迅速な意思決定を行い、需要を喚起する能力 9.6.4 地理空間分析 9.6.4.1 先進的な分析ツールを使って大量のデータを効率的に分析し、普及を促進する 9.6.5 その他の政府・防衛用途 9.6.5.1 セキュリティ侵害に対応するために大量のデータをリアルタイムで処理し、需要を喚起する。 9.7 電気通信 表 80 通信：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 81 通信：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.7.1 ネットワーク・セキュリティ 9.7.1.1 ネットワークリソースのリアルタイム監視・管理によるネットワークセキュリティの強化による需要の喚起 9.7.2 ネットワーク・パフォーマンス 9.7.2.1 ネットワーク・パフォーマンスを管理するルーチン・タスクの自動化により普及が進む 9.7.3 リアルタイム分析 9.7.3.1 ネットワーク停止への迅速な対応のためのリアルタイム分析の利用が普及を促進する 9.7.4 ネットワーク容量計画 9.7.4.1 リアルタイムのデータを収集し、ネットワーク容量を管理するための情報に基づいた意思決定を行い、普及を促進する。 9.7.5 その他の通信アプリケーション 9.7.5.1 顧客満足度向上のためのサービス提供とコールデリバリーの最適化が普及を促進する 9.8 輸送・物流 表 82 運輸・ロジスティクスデータオプス・プラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 83 輸送と物流：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.8.1 ルート最適化 9.8.1.1 交通状況に関するリアルタイムのデータを収集し、より正確なルートを作成することで、普及を促進する。 9.8.2 リアルタイム・トラッキング 9.8.2.1 交通渋滞に迅速に対応し、採用を促進する能力 9.8.3 車両管理 9.8.3.1 顧客満足度を高めるために運行管理業務を最適化する必要性が高まり、導入が進む 9.8.4 その他の輸送・物流用途 9.8.4.1 需要を喚起するため、ドライバーと一般市民の双方にとって総合的な安全性を向上させる能力 9.9 IT/ITES 表 84 it/ites：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 85 it/ites：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.9.1 ソフトウェア開発 9.9.1.1 採用を促進するために、コードの精度と品質を高めながら開発プロセスを強化する必要性 9.9.2 ITインフラ管理 9.9.2.1 ITシステムのパフォーマンスをリアルタイムで可視化し、ITリソースを最適化して採用を促進する必要性 9.9.3 アプリケーション・パフォーマンス管理 9.9.3.1 アプリケーションのパフォーマンスを最適化して需要を促進する能力 9.9.4 インシデント管理 9.9.4.1 事故に迅速かつ効果的に対応する必要性が高まり、需要が高まる 9.9.5 その他のIT/ITアプリケーション 9.9.5.1 DevOps プロセスを合理化し、セキュリティ態勢を強化することで、採用を促進する能力 9.10 メディア＆エンタテインメント 表 86 メディア＆エンターテインメントデータオペレーションプラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 87 メディアとエンターテインメント：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.10.1 コンテンツの推奨 9.10.1.1 視聴者の嗜好を予測し、コンテンツを推奨するためにユーザーデータを分析する需要が高まり、普及が進む 9.10.2 広告ターゲット 9.10.2.1 膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、広告のターゲティング戦略を調整することで、需要を促進する。 9.10.3 コンテンツの最適化 9.10.3.1 データを活用し、特定のチャネル向けにコンテンツを最適化して需要を喚起する 9.10.4 視聴者セグメンテーション 9.10.4.1 採用を促進するためにコンテンツをパーソナライズするための大量のデータ処理における使用 9.10.5 その他のメディア＆エンターテイメント・アプリケーション 9.10.5.1 需要を喚起するためのコンテンツ配信戦略を最適化するために、視聴者エンゲージメントに関するデータ分析に使用する。 9.11 その他の業種 9.11.1 データとアナリティクスの力を活用して業務を合理化し、サービスを改善して需要を喚起する 表88 その他の垂直市場：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 89 その他の垂直市場：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10 データオプス・プラットフォーム 市場：地域別（ページ数 - 171） 10.1 導入 図 36 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す 図 37 インドは予測期間中最も高い成長率を示す 表90 市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表91：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 10.2 北米 10.2.1 北米：市場促進要因 10.2.2 北米：景気後退の影響 図 38 北米：市場スナップショット 表 92 北米：データオペレーションプラットフォーム市場、オファリング別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 93 北米：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 94 北米：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 95 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 96 北米：プロフェッショナルサービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 97 北米：プロフェッショナルサービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 98 北米：展開モード別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 99 北米：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表100 北米：クラウドタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 101 北米：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 102 北米：タイプ別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 103 北米：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 104 北米：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 105 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表106 北米：国別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 107 北米：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル） 10.2.3 米国 10.2.3.1 データ主導の意思決定重視の高まりが市場の成長を促進する 10.2.4 カナダ 10.2.4.1 業務効率を高めるために価値ある洞察を得る必要性の高まりが市場成長を促進する 10.3 ヨーロッパ 10.3.1 欧州：市場促進要因 10.3.2 欧州：景気後退の影響 表 108 欧州：データオペレーションプラットフォーム市場、オファリング別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 109 欧州：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 110 欧州：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 111 欧州：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表112 欧州：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 113 欧州：プロフェッショナルサービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 114 欧州：展開モード別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 115 欧州：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 116 欧州：クラウドタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 117 欧州：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 118 欧州：タイプ別市場、2019～2022年（百万米ドル） 表 119 欧州：タイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 120 欧州：垂直市場別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 121 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表 122 欧州：市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 123 欧州：市場：国別、2023～2028年（百万米ドル） 10.3.3 英国 10.3.3.1 さまざまな業種の企業で生成されるデータ量の増加が市場の成長を促進する 10.3.4 ドイツ 10.3.4.1 データを効率的に管理する必要性の高まりが市場成長を促進する 10.3.5 フランス 10.3.5.1 様々な業種への応用が拡大し、市場成長を牽引する 10.3.6 イタリア 10.3.6.1 市場成長を促進するビジネスエコシステムの存在 10.3.7 スペイン 10.3.7.1 技術への投資の増加と有利な政府政策が市場成長を促進する 10.3.8 その他のヨーロッパ 10.3.8.1 大量に生成されるデータを分析する必要性の高まりが市場成長に拍車をかける 10.4 アジア太平洋 10.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 図 39 アジア太平洋：市場スナップショット 表 124 アジア太平洋地域：データオペレーションプラットフォーム市場、オファリング別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 125 アジア太平洋地域：市場：提供製品別、2023-2028 年（百万米ドル） 表126 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 127 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表128 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 129 アジア太平洋地域：プロフェッショナルサービス別市場（2023-2028 年）（百万米ドル 表130 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表131 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 表132 アジア太平洋地域：クラウドタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 133 アジア太平洋地域：クラウドタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表134 アジア太平洋地域：タイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 135 アジア太平洋地域：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表136 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 137 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表138 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表139 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 10.4.3 インド 10.4.3.1 データ管理を自動化するための先進技術の採用が増加し、市場の成長を促進する 10.4.4 日本 10.4.4.1 データ運用の効率性と敏捷性を向上させる需要の高まりが市場成長を促進する 10.4.5 中国 10.4.5.1 市場成長を促進するための技術開発育成と政策支援に対する意欲の高まり 10.4.6 オーストラリアとニュージーランド 10.4.6.1 データ主導の洞察によって競争優位を獲得する必要性の高まりが市場成長を促進する 10.4.7 韓国 10.4.7.1 技術革新と先端技術導入への注力の高まりが市場成長を促進する 10.4.8 ASEAN 10.4.8.1 意思決定プロセスを迅速化するためのデータ分析プロセスの自動化が市場成長を促進する 10.4.9 その他のアジア太平洋地域 10.4.9.1 グローバル企業との競争激化が市場成長を牽引 10.5 中東・アフリカ 10.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因 10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 表 140 中東・アフリカ：データオペレーションプラットフォーム市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 141 中東・アフリカ：製品別市場（2023～2028 年）（百万米ドル 表142 中東・アフリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 143 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 144 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 145 中東・アフリカ：プロフェッショナルサービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 146 中東・アフリカ：展開モード別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 147 中東・アフリカ：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 148 中東・アフリカ：クラウドタイプ別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 149 中東・アフリカ：クラウドタイプ別市場：2023-2028 年（百万米ドル） 表150 中東・アフリカ：タイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 151 中東・アフリカ：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表152 中東・アフリカ：市場、垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 153 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表154 中東・アフリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 155 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.3 サウジアラビア 10.5.3.1 デジタル技術を支援する政府のイニシアチブが市場成長を促進する 10.5.4 UAE 10.5.4.1 高度なデータ分析機能に対する意識の高まりが採用を促進する 10.5.5 南アフリカ 10.5.5.1 競争上の優位性を得るためのデータ資産に対する需要の高まりが採用を後押し 10.5.6 イスラエル 10.5.6.1 広範なデータセットから貴重な洞察を引き出し、採用を促進する 10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 10.5.7.1 デジタルトランスフォーメーションをサポートし、市場の成長を支えるインフラへの投資の増加 10.6 ラテンアメリカ 10.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因 10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 表 156 ラテンアメリカ：データオペレーションプラットフォーム市場：オファリング別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 157 ラテンアメリカ：市場：提供製品別（2023-2028 年）（百万米ドル 表158 ラテンアメリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 159 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表160 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 161 ラテンアメリカ：プロフェッショナルサービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 162 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 163 ラテンアメリカ：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 164 ラテンアメリカ：クラウドタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 165 ラテンアメリカ：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 166 ラテンアメリカ：タイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 167 ラテンアメリカ：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表168 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 169 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表170 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 171 ラテンアメリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.6.3 ブラジル 10.6.3.1 効果的なデータ管理と分析のニーズの高まりが市場を牽引する 10.6.4 メキシコ 10.6.4.1 リアルタイムの洞察と合理化されたワークフローへの需要の高まりが市場成長を促進する 10.6.5 アルゼンチン 10.6.5.1 データを効果的に管理・分析する企業ニーズの高まりが市場成長を後押し 10.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 10.6.6.1 市場競争力を維持するための最先端技術の採用が需要を押し上げる
11 競争力のある景観 (ページ - 217) 11.1 概要 11.2 主要プレーヤーが採用した戦略 表 172 主要データオプス・プラットフォーム・ベンダーが採用した戦略の概要 11.3 収益分析 11.3.1 過去の収益分析 図40 トッププレーヤーの過去の収益分析（2020-2022年）（百万米ドル 11.4 市場シェア分析 図 41 主要企業のデータオペレーションプラットフォーム市場シェア分析（2022 年 表173 市場：競争の度合い 11.5 企業評価クワドラント 11.5.1 スターズ 11.5.2 新進リーダー 11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー 11.5.4 参加者 図42 主要市場プレイヤー、企業評価象限、2022年 11.5.5 競争ベンチマーキング 表 174 データオペレーションプラットフォーム市場：主要企業の製品フットプリント分析（2022 年 11.6 スタートアップ／MES評価象限 11.6.1 進歩的企業 11.6.2 対応する企業 11.6.3 ダイナミック・カンパニー 11.6.4 スタートブロック 図43 新興企業/MESデータオプス・プラットフォーム・プレーヤー、企業評価象限、2022年 11.6.5 スタートアップ／MES競合ベンチマーキング 表175 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト 表 176 データオペレーションプラットフォーム市場：新興企業の製品フットプリント分析（2023年 11.7 データオプス・プラットフォームの製品状況 表 177 データ統合製品の比較分析 表 178 データ準備製品の比較分析 表 179 データカタログ製品の比較分析 11.8 競争シナリオとトレンド 11.8.1 製品の発売と強化 表180 サービス／製品の発売と強化（2019-2023年 11.8.2 ディールス 表181 取引（2019-2023年 11.9 主要データオプス・プラットフォーム・ベンダーの評価および財務指標 図 44 主要データオプス・プラットフォーム・ベンダーの評価と財務指標 11.10 主要データオプス・プラットフォーム・ベンダーの年初来（YTD）価格トー タル・リターンと株式ベータ 図45 主要データオプス・プラットフォーム・ベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ
12 企業プロフィール（ページ番号 - 237） 12.1 イントロダクション 12.2 主要プレーヤー (事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM View）。 12.2.1 IBM 182 ibm：事業概要 図46 IBM：企業スナップショット 表 183 IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス 表 184 IBM：製品の発売と機能強化 表 185 IBM: 取引 12.2.2 マイクロソフト 表186 マイクロソフト：事業概要 図47 マイクロソフト：企業スナップショット 表187 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス 表 188 マイクロソフト：製品の発売と機能強化 表 189 マイクロソフト：取引 12.2.3 オラクル 表 190 オラクル：事業概要 図48 オラクル：企業スナップショット 表 191 オラクル: 提供する製品/ソリューション/サービス 表192 オラクル：取引 12.2.4 AWS 表 193 AWS：事業概要 図 49 AWS：企業スナップショット 表 194 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス 表 195 AWS：製品の発売と機能強化 表 196 AWS: 取引 12.2.5 インフォマティカ 表 197 インフォマティカ：事業概要 図 50 インフォマティカ：企業スナップショット 表 198 インフォマティカ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 199：インフォマティカ：製品の発売と機能強化 表 200 インフォマティカ：取引 表 201：インフォマティカ：その他 12.2.6 テラデータ 表 202 テラデータ：事業概要 図 51 テラデータ：企業スナップショット 表 203 テラデータ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 204 テラデータ：製品の発売と機能強化 表 205 テラデータ: 取引 表 206 テラデータ：その他 12.2.7 ウィプロ 表 207 ウイプロ：事業概要 図 52 ウイプロ：企業スナップショット 表 208 ウイプロ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 209 ウイプロ：製品の発売と強化 表 210 ウイプロ：取引 12.2.8 アクセンチュア 表 211 アクセンチュア：事業概要 図 53 アクセンチュア：企業スナップショット 表 212 アクセンチュア：提供する製品／ソリューション／サービス 表 213 アクセンチュア：製品の発売と機能強化 表 214 アクセンチュア：取引 12.2.9 サス・インスティテュート 表 215 サス・インスティテュート：事業概要 表216 サス・インスティテュート：提供する製品／ソリューション／サービス 表 217 サス・インスティテュート：製品の発売と機能強化 表 218 サス・インスティテュート：取引 12.2.10 ヒタチ・バンタラ 表 219 ヒタチ・バンタラ：事業概要 表 220 ヒタチ・バンタラ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 221 ヒタチ・バンタラ：製品の発売と機能強化 表 222 ヒタチ・バンタラ：取引 12.2.11 データキッチン 表 223 データキッチン：事業概要 表 224 データキッチン：提供する製品／ソリューション／サービス 表 225 データキッチン：製品の発売と強化 12.2.12 アトラン 表226 アットラン：事業概要 表 227 アットラン：提供する製品／ソリューション／サービス 表 228 アトラン：取引 12.2.13 dataiku 表 229 データイク：事業概要 表230 dataiku: 提供する製品／ソリューション／サービス 表 231 データイク：製品の発売と機能強化 表 232: 取引 表 233 データイク：その他 12.2.14 FOSFOR 表 234 リン：事業概要 表 235 リン：提供する製品／ソリューション／サービス 表 236 リン：取引 12.2.15 データベースリック 表 237 データベリックス：事業概要 表238 データベリックス：提供する製品／ソリューション／サービス 表 239 データベリックス：製品の発売と機能強化 表 240 データベリックス：取引 表241 データベースリックス：その他 12.3 その他の選手 12.3.1 BMCソフトウェア 表242 BMCソフトウェア：事業概要 表243 bmcソフトウェア：提供する製品／ソリューション／サービス 表 244 BMC ソフトウェア：製品の発売と機能強化 表245 BMCソフトウェア：取引 12.3.2 ストリームセット 表 246 ストリームセット：事業概要 表 247 ストリームセット：提供する製品／ソリューション／サービス 表 248 ストリームセット：製品の発売と強化 表 249 ストリームセット：取引 12.3.3 TALEND 表 250 タレンド：事業概要 表 251 タレンド：提供する製品／ソリューション／サービス 表 252 タレンド：製品の発売と機能強化 表 253 タレンド：取引 12.3.4 コリブラ 表 254 コリブラ：事業概要 表255 コリブラ：提供する製品／ソリューション／サービス 表256 コリブラ：製品発売 表 257 コリブラ：取引 表 258 コリブラ：その他 12.3.5 セロニス 12.3.6 SAAGIE 12.3.7 コンポーザブル・アナリティクス 12.3.8 tengu.io 12.3.9 データを解きほぐす 12.3.10 モンテカルロ・データ 12.3.11 センサス 12.3.12 ライトデータ 12.3.13 ザローニ 12.3.14 データフォールド 12.3.15 dataops.live 12.3.16 K2VIEW 非上場企業の場合、事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性がある。
13 隣接・関連市場（ページ番号 - 312） 13.1 はじめに 13.2 高度分析市場-2026年までの世界予測 13.2.1 市場の定義 13.2.2 市場概要 13.2.3 高度分析市場、コンポーネント別 表259 高度分析市場規模、コンポーネント別、2016-2020年（百万米ドル） 表260 高度分析市場規模、コンポーネント別、2021-2026年（百万米ドル） 13.2.4 アドバンスト・アナリティクス市場、ビジネス機能別 表261 アドバンスト・アナリティクス市場規模、ビジネス機能別、2016-2020年（百万米ドル） 表262 アドバンスト・アナリティクス市場規模、ビジネス機能別、2021年～2026年（百万米ドル） 13.2.5 先進分析市場、タイプ別 表263 高度分析市場規模、タイプ別、2016-2020年（百万米ドル） 表264 高度分析市場規模、タイプ別、2021-2026年（百万米ドル） 13.2.6 高度分析市場、展開形態別 表265 高度分析市場規模、展開モード別、2016年～2020年（百万米ドル） 表 266 高度分析市場規模、展開モード別、2021-2026 年（百万米ドル） 13.2.7 先端アナリティクス市場、組織規模別 表267 高度アナリティクス市場規模（組織規模別）：2016年～2020年（百万米ドル 表268 アドバンスト・アナリティクス市場規模、組織規模別、2021-2026年（百万米ドル） 13.2.8 アドバンスト・アナリティクス市場（業種別 表269 高度アナリティクス市場規模、業種別、2016-2020年（百万米ドル） 表270 高度アナリティクス市場規模、垂直分野別、2021年～2026年（百万米ドル） 13.2.9 高度分析市場、地域別 表271 高度分析市場規模、地域別、2016-2020年（百万米ドル） 表272 高度分析市場規模、地域別、2021-2026年（百万米ドル） 13.3 データカタログ市場-2027年までの世界予測 13.3.1 市場の定義 13.3.2 市場概要 13.3.3 データカタログ市場、コンポーネント別 表 273 データカタログ市場、コンポーネント別、2017-2021 年（百万米ドル） 表 274 データカタログ市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル） 13.3.4 データカタログ市場、サービス別 表 275 サービス：データカタログ市場、タイプ別、2017年～2021年（百万米ドル） 表 276 サービス：データカタログ市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 13.3.5 データカタログ市場、展開形態別 表 277 データカタログ市場、展開モード別、2017-2021 年（百万米ドル） 表 278 データカタログ市場、展開モード別、2022-2027 年（百万米ドル） 13.3.6 データカタログ市場、データ消費者別 表 279 データカタログ市場、データ消費者別、2017-2021 年（百万米ドル） 表280 データカタログ市場、データ消費者別、2022-2027年（百万米ドル） 13.3.7 データカタログ市場、メタデータタイプ別 表281 データカタログ市場、メタデータタイプ別、2017-2021年（百万米ドル） 表 282 データカタログ市場、メタデータタイプ別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.3.8 データカタログ市場：組織規模別 表283 データカタログ市場、組織規模別、2017年～2021年（百万米ドル） 表 284 データカタログ市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル） 13.3.9 データカタログ市場（業種別 表285 データカタログ市場、業種別、2017年～2021年（百万米ドル） 表286 データカタログ市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル） 13.3.10 データカタログ市場、地域別 表 287 データカタログ市場、地域別、2017-2021 年（百万米ドル） 表288 データカタログ市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
14 付録（ページ数 - 327） 14.1 ディスカッション・ガイド 14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 14.3 カスタマイズ・オプション 14.4 関連レポート 14.5 著者詳細
