全体要約
ビッグデータエンジニアリングサービス市場は、2024年に793.4億ドル、2029年には1622.2億ドルに達する見込みで、成長率はCAGR15.38%です。特に金融業界が市場に大きな影響を与えており、オーストラリアのナショナルオーストラリアバンクは、プログラムの70%をクラウドに移行しました。また、電子健康記録の増加により、医療分野でのデータの利用も急増しています。
アジア太平洋地域は、インターネットやスマートフォンの普及により市場シェアが大きいとされています。インドは2024年までに100万人以上のデータサイエンスおよびAI専門家が必要とされ、有力企業はAIやデータエンジニアリングの能力を強化するために投資を進めています。例えば、Accentureは日本のAIとビッグデータ分析サービス企業と提携し、CognizantはSynitiと戦略的パートナーシップを結びました。
アジア太平洋地域は、インターネットやスマートフォンの普及により市場シェアが大きいとされています。インドは2024年までに100万人以上のデータサイエンスおよびAI専門家が必要とされ、有力企業はAIやデータエンジニアリングの能力を強化するために投資を進めています。例えば、Accentureは日本のAIとビッグデータ分析サービス企業と提携し、CognizantはSynitiと戦略的パートナーシップを結びました。
関連する質問
79.34 billion USD (2024年)
15.38% (2024-2029年)
Accenture Plc, Capgemini SE, Cognizant, Amazon Web Services, National Australia Bank, HDFC Bank, China Construction Bank Corporation
データエンジニアリングの重要性の高まり, AIおよび機械学習の需要, デジタルスキルの向上
概要
ビッグデータエンジニアリングサービス市場の規模は2024年に793.4億ドルと見込まれ、2029年までに1622.2億ドルに達することが期待されており、予測期間（2024-2029）中に年平均成長率（CAGR）15.38%で成長する見込みです。
データ統合とエンジニアリングにはアプリケーションプログラミングインターフェースが必要です。データエンジニアは、後の分析のためにデータを準備し分析するために、特別なツール、手順、および機器を使用します。データを価値あるものにするには、データエンジニアリングから始まります。
ビッグデータエンジニアリングサービス市場のトレンド
銀行におけるビッグデータ分析は大幅に成長することが期待されています。
アジア太平洋地域が主要な市場シェアを保持します
ビッグデータエンジニアリングサービス産業の概要
新たな差別化と付加価値サービスの機会により、中程度に分散したビッグデータエンジニアリングサービス市場は、競争環境を変える可能性を秘めています。多くの業界がAIに大規模に投資しているため、ビッグデータエンジニアリング技術と能力への需要が高まっています。インテリジェンスセクターで市場シェアを獲得し、サービス提供範囲を拡大するために、アクセンチュア株式会社やキャップジェミニ社などの著名なベンダーが新しい企業や技術への買収や投資を行っています。
追加の利点：
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アナリストサポート 3ヶ月
※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。
データ統合とエンジニアリングにはアプリケーションプログラミングインターフェースが必要です。データエンジニアは、後の分析のためにデータを準備し分析するために、特別なツール、手順、および機器を使用します。データを価値あるものにするには、データエンジニアリングから始まります。
主要なハイライト
- COVID-19パンデミックは、データ分析者にグローバルなビッグデータパターンを研究する素晴らしい機会を提供しました。この戦略的アプローチは、進化しながら迅速に革新を目指す銀行業界などの企業にとって特に重要です。
- 金融業界は急速に変化しており、新しい消費者向け製品やサービスを提供。銀行業界はデータエンジニアリング市場に大きな影響を与えるでしょう。ナショナルオーストラリア銀行とアマゾンウェブサービスのパートナーシップは拡大しています。銀行によれば、同社のプログラムの70%がすでにクラウドに移行されており、オンラインビジネスバンキングプラットフォームを変換した最初の主要なオーストラリアの銀行となりました。
- 医療分野で使用されるデータの量は急速に増加しています。電子健康記録は医療業界で最も広く利用されている重要なデータ源です。過去にこの情報が手書きのファイルに保存されていたのに対し、医療研究者は今、EHRによって生成される膨大なデータと機械学習などの強力な分析手法を活用して予測モデルを作成することができます。
- 特定のユーザーグループのニーズを理解することは、データエンジニアリングプロジェクトにとって難しいです。データの無限の流入と価値の不整合に対処することは、すぐに圧倒される可能性があります。このデータエンジニアリングの課題に対する1つの潜在的な応答は、データガバナンス計画を伴った徹底的なデータ管理戦略を確立することです。
ビッグデータエンジニアリングサービス市場のトレンド
銀行におけるビッグデータ分析は大幅に成長することが期待されています。
- 技術が進化するにつれて、消費者が取引を開始するために使用するデバイスが増えています。金融セクターは急速に進化しており、消費者に新しいサービスや商品を提供。実際の難しさは、新しいデータを保持し、すべての古いデータと接続し、新しい製品やサービスで使用する方法です。巧妙なデータ設計は、より柔軟なビジネスモデルにつながる可能性があるため、データエンジニアリングは重要な分野です。
- 2022年7月 - デジタル経済のために労働力を拡大するために、コモンウェルス銀行はモナシュ大学およびRMIT大学と提携し、400人以上のソフトウェア開発者、クラウドエンジニア、サイバー専門家を支援するセンターを構築します。このプログラムの目標は、銀行イノベーション、技術、能力を進展させることです。
2022年7月 - HDFCバンクは、データエンジニアを育成・雇用するためにNIIT金融・バンキング・保険研究所（NIIT IFBI）との契約を締結しました。このようなプログラムの助けを借りて、BFSIセクターはデジタルスキルを向上させ、学生はデータエンジニアリングにおいて堅実なキャリアを築き、ビジネスの洞察を得るために分析を活用することができます。バンクは、この取り組みを通じて毎年約100人のデータサイエンティストを雇用することを見込んでいます。
アジア太平洋地域が主要な市場シェアを保持します
- NASSCOMの調査によると、インドはデータサイエンスとAI専門家の需要が高まっているため、2024年までに100万人以上の専門家を抱えることが期待されています。インドは、AIの人材集中度とスキル浸透率で報告書の中で1位にランクインし、AI科学出版物では5位でした。2022年8月時点で、インドの総インストールスキルベースは416Kで、DSおよびAIの全体需要は629Kでした。総設立人材の46%はMLエンジニアとデータエンジニアで構成されています。
- 2022年3月 - 中国建設銀行（CCB）は、データ関連部門で働く将来性のある従業員のための全社的なデータ分析プログラムを作成するために、香港大学ビジネススクールと協力しました。この関係の結果、銀行はローン、金融商品、および支払いに対する消費者のニーズをよりよく特定できるようになりました。
アジア太平洋地域は、インターネットの急速な成長、スマートフォン世代、そして都市化により、重要な市場を保持することが期待されています。特に人工知能/機械学習、大規模データ分析、データサイエンスの分野での人材に対するデジタル能力の需要は、過去5年間で増加しています。
ビッグデータエンジニアリングサービス産業の概要
新たな差別化と付加価値サービスの機会により、中程度に分散したビッグデータエンジニアリングサービス市場は、競争環境を変える可能性を秘めています。多くの業界がAIに大規模に投資しているため、ビッグデータエンジニアリング技術と能力への需要が高まっています。インテリジェンスセクターで市場シェアを獲得し、サービス提供範囲を拡大するために、アクセンチュア株式会社やキャップジェミニ社などの著名なベンダーが新しい企業や技術への買収や投資を行っています。
- 2022年11月 - アクセンチュアは、日本のAIとビッグデータ分析サービスと提携し、大規模なデータサイエンティストチームを加えました。企業は迅速かつ効果的な意思決定を行うために、業務の360度の視野を必要としています。この包括的な視点を得るには、データサイエンスの専門知識とAIの能力が必要です。そして、組織のすべての領域を再現できるようになります。
- 2022年12月 - Cognizantは、エンタープライズデータ管理の市場リーダーであるSynitiとの戦略的パートナーシップを発表しました。Syniti Knowledge Platform (SKP)は、データ変換を合理化することでSAP S/4HANAへの移行を加速します。SAPを基盤とした変革において、SAP Advanced Data Migration and Managementを使用する顧客は、46%速くデータ移行を行います。
追加の利点：
Excel形式の市場推定（ME）シート
アナリストサポート 3ヶ月
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目次
1 イントロダクション
1.1 調査の前提条件と市場の定義
1.2 本調査の範囲
2 調査手法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 市場の促進要因
4.3 市場の抑制要因
4.3.1 サービス・プロバイダーはリアルタイムで洞察を提供できない
4.4 ポーターのファイブフォース分析
4.4.1 新規参入の脅威
4.4.2 買い手・消費者の交渉力
4.4.3 サプライヤーの交渉力
4.4.4 代替品の脅威
4.4.5 競合・競争状況の激しさ
4.5 COVID-19の市場への影響に関する評価
5 新たな技術トレンド
6 市場セグメンテーション
6.1 タイプ別
6.1.1 データモデリング
6.1.2 データインテグレーション
6.1.3 データクオリティ
6.1.4 アナリティクス
6.2 事業別機能
6.2.1 マーケティング・セールス
6.2.2 ファイナンス
6.2.3 オペレーション
6.2.4 ヒューマンリソース
6.3 組織規模別
6.3.1 中小企業
6.3.2 大企業
6.4 配備タイプ別
6.4.1 クラウド
6.4.2 オンプレミス
6.5 エンドユーザー業界
6.5.1 BFSI
6.5.2 政府
6.5.3 メディアと通信
6.5.4 リテール
6.5.5 製造
6.5.6 ヘルスケア
6.5.7 その他の最終ユーザーバーティカル
6.6 地域別
6.6.1 北米
6.6.2 ヨーロッパ
6.6.3 アジア太平洋
6.6.4 ラテンアメリカ
6.6.5 中東・アフリカ
7 競合情勢
7.1 企業プロファイル*
7.1.1 Accenture PLC
7.1.2 Genpact Inc
7.1.3 Cognizant Technology Solutions Corporation
7.1.4 Infosys Limited
7.1.5 Capgemini SE
7.1.6 NTT Data Inc
7.1.7 Mphasis Limited
7.1.8 L&T Technology Services
7.1.9 Hexaware Technologies Inc
7.1.10 KPMG LLP
7.1.11 Ernst & Young LLP
7.1.12 Latentview Analytics Corporation
8 投資分析
9 市場機会と今後の動向
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