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。
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。
関連する質問
約XX億XX米ドル（2021年）
XX%以上（2022-2029年）
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.
データ生成の増加、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、政府のデジタル化支援
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
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
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
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
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
- 3.1.1.1 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
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