Eコマースビッグデータのグローバル市場規模と業界予測、コンポーネント別、デプロイメント別、タイプ別、最終用途別、および地域別分析 2022〜2029年

全体要約

Eコマースビッグデータ市場は、2021年に約XX億USDの価値があり、2022年から2029年の予測期間中にXX%以上の健全な成長率で成長することが期待されています。この市場では、オンライン取引、顧客とのやり取り、その他のデジタルソースから生成される、大規模かつ複雑な構造化データと非構造化データを指します。主な推進要因は、データ生成の増加とパーソナライズされたショッピング体験への需要の高まりです。

北米は、Eコマースにおけるビッグデータの採用において主要な地域であり、多くの確立されたEコマース企業が顧客行動、嗜好、購買パターンに関する洞察を得るためにビッグデータ分析に多大な投資を行っています。アジア太平洋地域でも、AlibabaやJD.com、Flipkartなどの急成長するEコマース企業がビッグデータを活用しています。これにより、製品推奨の改善、マーケティングキャンペーンのパーソナライズ、価格戦略の最適化が進められています。主な企業には、Amazon Web Services, IBM、Microsoftなどがあります。

概要

グローバルEコマースにおけるビッグデータ市場は、2021年に約XX億USDと評価されており、2022年から2029年の予測期間中にXX%以上の健康的な成長率で成長することが期待されています。Eコマース市場におけるビッグデータとは、オンライン取引、顧客とのやり取り、その他のデジタルソースによって生成される、膨大かつ複雑な構造化データおよび非構造化データのセットを指します。このデータには、顧客の行動、嗜好、購入履歴、ウェブサイトのトラフィック、ソーシャルメディアの活動などが含まれます。グローバルEコマースにおけるビッグデータ市場の主要な推進要因は、データ生成の増加と個別化されたショッピング体験に対する需要の高まりです。
世界中の政府は、eコマースにおけるビッグデータの活用を支援し、国内のデジタル化を推進しています。例えば、2019年にオーストラリア政府は「デジタル経済戦略」を発表し、ビッグデータインフラの開発を促進し、eコマース市場を含むさまざまな業界におけるビッグデータの活用を促進する計画を含んでいます。さらに、技術の進歩とビッグデータの採用に対する政府の支援の高まりは、2022年から2029年の予測期間において市場にとって有望な成長機会を生み出しています。しかし、eコマースにおけるビッグデータの高コストは、2022年から2029年の予測期間を通じて市場の成長を抑制しています。
グローバルBIGデータEコマース市場調査で考慮される主要地域には、アジア太平洋、北アメリカ、ヨーロッパ、ラテンアメリカおよびその他の地域が含まれています。北アメリカは、Eコマースにおけるビッグデータの採用に関して、主要な地域の一つです。この地域には、多くの確立されたEコマース企業があり、顧客の行動、嗜好、購入パターンに関する洞察を得るためにビッグデータ分析に多くの投資を行っています。ビッグデータはまた、サプライチェーン管理の改善、価格戦略の最適化、および全体的な顧客体験の向上に利用されています。アジア太平洋地域は、Eコマースにおけるビッグデータの採用に関して急速に追いついてきています。この地域には、Alibaba、JD.com、Flipkartなどの急成長しているEコマース企業が多く、ビッグデータを活用して競争優位を確保しています。ビッグデータは、製品推薦の改善、マーケティングキャンペーンのパーソナライズ、価格戦略の最適化に利用されています。
本報告書に含まれている主要な市場プレイヤーは：
アマゾンウェブサービス株式会社
データ株式会社
デル・インク
フェイスブック
日立製作所
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
マイクロソフト社
オラクル社
パランティア・テクノロジーズ・インク
SASインスティテュート株式会社
市場の最近の動向：
2020年7月、Shopifyは「Shopify Balance」という新機能を導入しました。この機能はビッグデータを活用して、小規模企業のオーナーが財務とキャッシュフローをより効果的に管理するのを支援します。
2020年1月、ザラの親会社であるインディテックスは、ビッグデータと人工知能を活用してサプライチェーンの運営を改善し、廃棄物を削減する計画を発表しました。
グローバルビッグデータにおけるEコマース市場調査レポートの範囲：
過去データ 2019-2020-2021
推定の基準年 2021
予測期間 2022-2029
報告範囲: 収益予測、企業ランキング、競争状況、成長要因、およびトレンド
カバーされたセグメント　コンポーネント、展開、タイプ、エンドユーザー、地域
地域範囲　北アメリカ; ヨーロッパ; アジア太平洋; ラテンアメリカ; 世界のその他の地域
カスタマイズ範囲無料のレポートカスタマイズ（最大8時間のアナリストの作業時間に相当）を購入時に提供します。国、地域およびセグメントの範囲の追加または変更*
この研究の目的は、最近の各セグメントや国の市場規模を定義し、今後の数年間の値を予測することです。この報告書は、研究に関与する国々の業界における定性的および定量的な側面の両方を取り入れるように設計されています。
レポートは、市場の将来の成長を定義する重要な側面、つまり推進要因と課題に関する詳細情報も提供。さらに、市場の利害関係者が投資するためのマイクロ市場における潜在的な機会や、主要プレーヤーの競争環境とコンポーネント提供の詳細分析も含まれています。市場の詳細なセグメントとサブセグメントについては、以下に説明します。
コンポーネント別:
Eコマースにおけるビッグデータソフトウェア
Eコマースにおけるビッグデータハードウェア
デプロイメント別：
クラウドベース
オンプレミス
タイプ別：
Eコマースにおける構造化ビッグデータ
Eコマースにおける非構造化ビッグデータ
セミ構造化ビッグデータ Eコマースにおける
用途別:
Eコマースのオンラインクラシファイド
オンライン教育
オンライン金融
オンライン小売
オンライン旅行とレジャー
その他の最終用途
地域別：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
自己資本利益率
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロアパック
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
世界のその他地域

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1 エグゼクティブサマリー
- 1.1 市場情報
- 1.2 グローバルおよびセグメントベースの市場分析・予測、2019～2029年（十億米ドル）
  - 1.2.1 Eコマースビッグデータ市場、地域別、2019年～2029年（十億米ドル）
  - 1.2.2 Eコマースビッグデータ市場、コンポーネント別、2019年～2029年（十億米ドル）
  - 1.2.3 Eコマースビッグデータ市場、デプロイメント別、2019年～2029年（十億米ドル）
  - 1.2.4 Eコマースビッグデータ市場、タイプ別、2019年～2029年（十億米ドル）
  - 1.2.5 Eコマースビッグデータ市場、最終用途別、2019年～2029年（十億米ドル）
- 1.3 主なトレンド
- 1.4 予測分析の手法
- 1.5 調査の前提
2 グローバルのEコマースビッグデータ市場：市場の定義とスコープ
- 2.1 研究の目的
- 2.2 市場の定義・範囲
  - 2.2.1 本調査の範囲
  - 2.2.2 業界の進展
- 2.3 調査対象年
- 2.4 為替レート
3 グローバルのEコマースビッグデータ市場：市場ダイナミクス
- 3.1 Eコマースビッグデータ市場インパクト分析（2019年～2029年）
  - 3.1.1 市場の促進要因
    - 3.1.1.1 データ生成の増加
    - 3.1.1.2 パーソナライズされたショッピング体験への需要の高まり
  - 3.1.2 市場の課題
    - 3.1.2.1 Eコマースにおけるビッグデータの高いコスト
  - 3.1.3 市場機会
    - 3.1.3.1 技術進歩
    - 3.1.3.2 政府支援の高まり
4 グローバルのEコマースビッグデータ市場：業界分析
- 4.1 ポーターの5フォースモデル
  - 4.1.1 サプライヤーの交渉力
  - 4.1.2 買い手の交渉力
  - 4.1.3 新規参入の脅威
  - 4.1.4 代替品の脅威
  - 4.1.5 他社との競合状況
- 4.2 ポーターの5フォースモデルへのフューチャーアプローチ
- 4.3 PEST分析
  - 4.3.1 政治的
  - 4.3.2 経済的
  - 4.3.3 ソーシャル
  - 4.3.4 テクニカル
- 4.4 投資における採用アプローチ
- 4.5 アナリストの推奨事項・結論
- 4.6 主要な投資機会
- 4.7 主な成功戦略
5 リスク評価：Covid-19インパクト
- 5.1 業界におけるCOVID-19インパクトの評価
- 5.2 COVID-19前後のシナリオ
6 グローバルのEコマースビッグデータ市場、コンポーネント別
- 6.1 市場情報
- 6.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、コンポーネント別、パフォーマンスのポテンシャル分析
- 6.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、コンポーネント別、2019～2029年（十億米ドル）
- 6.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析
  - 6.4.1 Eコマースにおけるビッグデータ・ソフトウェア
  - 6.4.2 Eコマースにおけるビッグデータ・ハードウェア
7 グローバルのEコマースビッグデータ市場、デプロイメント別
- 7.1 市場情報
- 7.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、デプロイメント別、パフォーマンスのポテンシャル分析
- 7.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、デプロイメント別、2019～2029年（十億米ドル）
- 7.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析
  - 7.4.1 クラウドベース
  - 7.4.2 オンプレミス
8 グローバルのEコマースビッグデータ市場、タイプ別
- 8.1 市場情報
- 8.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、タイプ別、パフォーマンスのポテンシャル分析
- 8.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、タイプ別、2019～2029年（十億米ドル）
- 8.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析
  - 8.4.1 Eコマースにおける構造化ビッグデータ
  - 8.4.2 Eコマースにおける非構造化ビッグデータ
  - 8.4.3 電子商取引における半構造化ビッグデータ
9 グローバルのEコマースビッグデータ市場、最終用途別
- 9.1 市場情報
- 9.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、最終用途別、パフォーマンスのポテンシャル分析
- 9.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、最終用途別、2019～2029年（十億米ドル）
- 9.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析
  - 9.4.1 Eコマースにおけるオンライン・クラシファイド
  - 9.4.2 オンライン教育
  - 9.4.3 オンライン財務情報
  - 9.4.4 オンラインショップ
  - 9.4.5 オンライン・トラベル＆レジャー
  - 9.4.6 その他最終用途
10 グローバルのEコマースビッグデータ市場、地域分析
- 10.1 Eコマースビッグデータ市場、地域市場のスナップショット
- 10.2 北米におけるEコマースビッグデータ市場
- 10.3 ヨーロッパにおけるEコマースビッグデータ市場のスナップショット
- 10.4 アジア太平洋におけるEコマースビッグデータ市場のスナップショット
- 10.5 ラテンアメリカにおけるEコマースビッグデータ市場のスナップショット
- 10.6 その他の地域のEコマースビッグデータ市場
11 競争上のインテリジェンス
- 11.1 主要な市場戦略
- 11.2 企業プロファイル
  - 11.2.1 Amazon Web Services, Inc
    - 11.2.1.1 キー・インフォーメーション
    - 11.2.1.2 概要
    - 11.2.1.3 財務情報（開示ベースのデータ）
    - 11.2.1.4 プロダクトサマリー
    - 11.2.1.5 直近の動向
  - 11.2.2 Data Inc
  - 11.2.3 Dell Inc
  - 11.2.4 Facebook
  - 11.2.5 Hitachi, Ltd
  - 11.2.6 International Business Machines Corporation
  - 11.2.7 Microsoft Corp
  - 11.2.8 Oracle Corp
  - 11.2.9 Palantir Technologies, Inc
  - 11.2.10 SAS Institute Inc
12 調査プロセス
- 12.1 調査プロセス
  - 12.1.1 データ採掘
  - 12.1.2 分析
  - 12.1.3 市場予測
  - 12.1.4 バリデーション
  - 12.1.5 出版
- 12.2 調査の特性について
- 12.3 調査の前提

※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
“All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”

Description

Global Big Data in E-commerce Market is valued at approximately USD XX billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2022-2029. In the e-commerce market, Big Data refers to the vast and complex sets of structured and unstructured data generated by online transactions, customer interactions, and other digital sources. This data includes customer behavior, preferences, purchase history, website traffic, and social media activity, among others. The major driving factor for the Global Big Data in E-commerce Market is increased data generation and growing demand for personalized shopping experiences. The government around the world is supporting the use of big data in e-commerce and excelling the digitalization in the country. For instance, in 2019, the Australian government launched the "Digital Economy Strategy," which includes plans to promote the development of Big Data infrastructure and promote the use of Big Data in various industries, including the E-commerce market. Moreover, technological advancements and rising government support for the adoption of big data in e-commerce is creating a lucrative growth opportunity for the market over the forecast period 2022-2029. However, the high cost of Big Data in E-commerce stifles market growth throughout the forecast period of 2022-2029. The key regions considered for the Global Big Data in E-commerce Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. North America is one of the leading regions when it comes to the adoption of Big Data in e-commerce. The region has a large number of established e-commerce players who have invested heavily in Big Data analytics to gain insights into customer behavior, preferences, and purchasing patterns. Big Data is also being used to improve supply chain management, optimize pricing strategies, and enhance the overall customer experience. The Asia-Pacific region is rapidly catching up in terms of Big Data adoption in e-commerce. The region has many fast-growing e-commerce companies such as Alibaba, JD.com, and Flipkart which are using Big Data to gain a competitive edge. Big Data is being used to improve product recommendations, personalize marketing campaigns, and optimize pricing strategies. Major market player included in this report are: Amazon Web Services, Inc. Data Inc. Dell Inc. Facebook Hitachi, Ltd. International Business Machines Corporation Microsoft Corp. Oracle Corp. Palantir Technologies, Inc. SAS Institute Inc. Recent Developments in the Market:  In July 2020, Shopify launched a new feature called Shopify Balance, which uses big data to help small business owners manage their finances and cash flow more effectively.  In January 2020, Zara's parent company Inditex announced plans to use big data and artificial intelligence to improve its supply chain operations and reduce waste. Global Big Data in E-commerce Market Report Scope: Historical Data 2019-2020-2021 Base Year for Estimation 2021 Forecast period 2022-2029 Report Coverage Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends Segments Covered Component, Deployment, Type, End-use, Region Regional Scope North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World Customization Scope Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope* The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study. The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and Component offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below: By Component: Big Data Software in the E-commerce Big Data Hardware in the E-commerce By Deployment: Cloud-based On-premises By Type: Structured Big Data in the E-commerce Unstructured Big Data in the E-commerce Semi-structured Big Data in the E-commerce By End-use: Online Classifieds in the E-commerce Online Education Online Financials Online Retail Online Travel and Leisure Other End Uses By Region: North America U.S. Canada Europe UK Germany France Spain Italy ROE Asia Pacific China India Japan Australia South Korea RoAPAC Latin America Brazil Mexico Rest of the World

1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot
- 1.2 Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  - 1.2.1 Big Data in E-commerce Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
  - 1.2.2 Big Data in E-commerce Market, by Component, 2019-2029 (USD Billion)
  - 1.2.3 Big Data in E-commerce Market, by Deployment, 2019-2029 (USD Billion)
  - 1.2.4 Big Data in E-commerce Market, by Type, 2019-2029 (USD Billion)
  - 1.2.5 Big Data in E-commerce Market, by End-use, 2019-2029 (USD Billion)
- 1.3 Key Trends
- 1.4 Estimation Methodology
- 1.5 Research Assumption
2 Global Big Data in E-commerce Market Definition and Scope
- 2.1 Objective of the Study
- 2.2 Market Definition & Scope
  - 2.2.1 Scope of the Study
  - 2.2.2 Industry Evolution
- 2.3 Years Considered for the Study
- 2.4 Currency Conversion Rates
3 Global Big Data in E-commerce Market Dynamics
- 3.1 Big Data in E-commerce Market Impact Analysis (2019-2029)
  - 3.1.1 Market Drivers
    - 3.1.1.1 Increased Data Generation
    - 3.1.1.2 Growing demand for personalized shopping experiences
  - 3.1.2 Market Challenges
    - 3.1.2.1 High Cost of Big Data in E-commerce
  - 3.1.3 Market Opportunities
    - 3.1.3.1 Technological Advancements
    - 3.1.3.2 Rising Government Support
4 Global Big Data in E-commerce Market Industry Analysis
- 4.1 Porter’s 5 Force Model
  - 4.1.1 Bargaining Power of Suppliers
  - 4.1.2 Bargaining Power of Buyers
  - 4.1.3 Threat of New Entrants
  - 4.1.4 Threat of Substitutes
  - 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model (2019-2029)
- 4.3 PEST Analysis
  - 4.3.1 Political
  - 4.3.2 Economical
  - 4.3.3 Social
  - 4.3.4 Technological
- 4.4 Investment Adoption Model
- 4.5 Analyst Recommendation & Conclusion
- 4.6 Top investment opportunity
- 4.7 Top winning strategies
5 Risk Assessment: COVID-19 Impact
- 5.1 Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
- 5.2 Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
6 Global Big Data in E-commerce Market, by Component
- 6.1 Market Snapshot
- 6.2 Global Big Data in E-commerce Market by Component, Performance - Potential Analysis
- 6.3 Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Component 2019-2029 (USD Billion)
- 6.4 Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  - 6.4.1 Big Data Software in the E-commerce
  - 6.4.2 Big Data Hardware in the E-commerce
7 Global Big Data in E-commerce Market, by Deployment
- 7.1 Market Snapshot
- 7.2 Global Big Data in E-commerce Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
- 7.3 Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Deployment 2019-2029 (USD Billion)
- 7.4 Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  - 7.4.1 Cloud-based
  - 7.4.2 On-premises
8 Global Big Data in E-commerce Market, by Type
- 8.1 Market Snapshot
- 8.2 Global Big Data in E-commerce Market by Type, Performance - Potential Analysis
- 8.3 Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by Type 2019-2029 (USD Billion)
- 8.4 Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  - 8.4.1 Structured Big Data in the E-commerce
  - 8.4.2 Unstructured Big Data in the E-commerce
  - 8.4.3 Semi-structured Big Data in the E-commerce
9 Global Big Data in E-commerce Market, by End-use
- 9.1 Market Snapshot
- 9.2 Global Big Data in E-commerce Market by End-use, Performance - Potential Analysis
- 9.3 Global Big Data in E-commerce Market Estimates & Forecasts by End-use 2019-2029 (USD Billion)
- 9.4 Big Data in E-commerce Market, Sub Segment Analysis
  - 9.4.1 Online Classifieds in the E-commerce
  - 9.4.2 Online Education
  - 9.4.3 Online Financials
  - 9.4.4 Online Retail
  - 9.4.5 Online Travel and Leisure
  - 9.4.6 Other End Uses
10 Global Big Data in E-commerce Market, Regional Analysis
- 10.1 Big Data in E-commerce Market, Regional Market Snapshot
- 10.2 North America Big Data in E-commerce Market
  - 10.2.1 U.S. Big Data in E-commerce Market
    - 10.2.1.1 Component breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    - 10.2.1.2 Deployment breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    - 10.2.1.3 Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    - 10.2.1.4 End-use breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
  - 10.2.2 Canada Big Data in E-commerce Market
- 10.3 Europe Big Data in E-commerce Market Snapshot
  - 10.3.1 U.K. Big Data in E-commerce Market
  - 10.3.2 Germany Big Data in E-commerce Market
  - 10.3.3 France Big Data in E-commerce Market
  - 10.3.4 Spain Big Data in E-commerce Market
  - 10.3.5 Italy Big Data in E-commerce Market
  - 10.3.6 Rest of Europe Big Data in E-commerce Market
- 10.4 Asia-Pacific Big Data in E-commerce Market Snapshot
  - 10.4.1 China Big Data in E-commerce Market
  - 10.4.2 India Big Data in E-commerce Market
  - 10.4.3 Japan Big Data in E-commerce Market
  - 10.4.4 Australia Big Data in E-commerce Market
  - 10.4.5 South Korea Big Data in E-commerce Market
  - 10.4.6 Rest of Asia Pacific Big Data in E-commerce Market
- 10.5 Latin America Big Data in E-commerce Market Snapshot
  - 10.5.1 Brazil Big Data in E-commerce Market
  - 10.5.2 Mexico Big Data in E-commerce Market
- 10.6 Rest of The World Big Data in E-commerce Market
11 Competitive Intelligence
- 11.1 Top Market Strategies
- 11.2 Company Profiles
  - 11.2.1 Amazon Web Services, Inc
    - 11.2.1.1 Key Information
    - 11.2.1.2 Overview
    - 11.2.1.3 Financial (Subject to Data Availability)
    - 11.2.1.4 Product Summary
    - 11.2.1.5 Recent Developments
  - 11.2.2 Data Inc
  - 11.2.3 Dell Inc
  - 11.2.4 Facebook
  - 11.2.5 Hitachi, Ltd
  - 11.2.6 International Business Machines Corporation
  - 11.2.7 Microsoft Corp
  - 11.2.8 Oracle Corp
  - 11.2.9 Palantir Technologies, Inc
  - 11.2.10 SAS Institute Inc
12 Research Process
- 12.1 Research Process
  - 12.1.1 Data Mining
  - 12.1.2 Analysis
  - 12.1.3 Market Estimation
  - 12.1.4 Validation
  - 12.1.5 Publishing
- 12.2 Research Attributes
- 12.3 Research Assumption

Eコマースビッグデータのグローバル市場規模と業界予測、コンポーネント別、デプロイメント別、タイプ別、最終用途別、および地域別分析 2022〜2029年 ‐ 通信/IT市場

全体要約

関連する質問

Eコマースビッグデータの市場価値は米ドルでいくらですか？

Eコマースビッグデータ市場の予想成長率（CAGR）は何％ですか？

グローバルEコマースビッグデータ市場の主要企業はどこですか？

グローバルEコマースビッグデータ市場の最も重要な成長ドライバーは何ですか？

概要

目次

1 エグゼクティブサマリー

1.1 市場情報

1.2 グローバルおよびセグメントベースの市場分析・予測、2019～2029年（十億米ドル）

1.2.1 Eコマースビッグデータ市場、地域別、2019年～2029年（十億米ドル）

1.2.2 Eコマースビッグデータ市場、コンポーネント別、2019年～2029年（十億米ドル）

1.2.3 Eコマースビッグデータ市場、デプロイメント別、2019年～2029年（十億米ドル）

1.2.4 Eコマースビッグデータ市場、タイプ別、2019年～2029年（十億米ドル）

1.2.5 Eコマースビッグデータ市場、最終用途別、2019年～2029年（十億米ドル）

1.3 主なトレンド

1.4 予測分析の手法

1.5 調査の前提

2 グローバルのEコマースビッグデータ市場：市場の定義とスコープ

2.1 研究の目的

2.2 市場の定義・範囲

2.2.1 本調査の範囲

2.2.2 業界の進展

2.3 調査対象年

2.4 為替レート

3 グローバルのEコマースビッグデータ市場：市場ダイナミクス

3.1 Eコマースビッグデータ市場インパクト分析（2019年～2029年）

3.1.1 市場の促進要因

3.1.2 市場の課題

3.1.3 市場機会

4 グローバルのEコマースビッグデータ市場：業界分析

4.1 ポーターの5フォースモデル

4.1.1 サプライヤーの交渉力

4.1.2 買い手の交渉力

4.1.3 新規参入の脅威

4.1.4 代替品の脅威

4.1.5 他社との競合状況

4.2 ポーターの5フォースモデルへのフューチャーアプローチ

4.3 PEST分析

4.3.1 政治的

4.3.2 経済的

4.3.3 ソーシャル

4.3.4 テクニカル

4.4 投資における採用アプローチ

4.5 アナリストの推奨事項・結論

4.6 主要な投資機会

4.7 主な成功戦略

5 リスク評価：Covid-19インパクト

5.1 業界におけるCOVID-19インパクトの評価

5.2 COVID-19前後のシナリオ

6 グローバルのEコマースビッグデータ市場、コンポーネント別

6.1 市場情報

6.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、コンポーネント別、パフォーマンスのポテンシャル分析

6.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、コンポーネント別、2019～2029年（十億米ドル）

6.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析

6.4.1 Eコマースにおけるビッグデータ・ソフトウェア

6.4.2 Eコマースにおけるビッグデータ・ハードウェア

7 グローバルのEコマースビッグデータ市場、デプロイメント別

7.1 市場情報

7.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、デプロイメント別、パフォーマンスのポテンシャル分析

7.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、デプロイメント別、2019～2029年（十億米ドル）

7.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析

7.4.1 クラウドベース

7.4.2 オンプレミス

8 グローバルのEコマースビッグデータ市場、タイプ別

8.1 市場情報

8.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、タイプ別、パフォーマンスのポテンシャル分析

8.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、タイプ別、2019～2029年（十億米ドル）

8.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析

8.4.1 Eコマースにおける構造化ビッグデータ

8.4.2 Eコマースにおける非構造化ビッグデータ

8.4.3 電子商取引における半構造化ビッグデータ

9 グローバルのEコマースビッグデータ市場、最終用途別

9.1 市場情報

9.2 グローバルのEコマースビッグデータ市場、最終用途別、パフォーマンスのポテンシャル分析

9.3 グローバルのEコマースビッグデータ市場分析・予測、最終用途別、2019～2029年（十億米ドル）

9.4 Eコマースビッグデータ市場、サブセグメント分析

9.4.1 Eコマースにおけるオンライン・クラシファイド