报告概述

到 2033 年，全球数据科学平台市场规模预计将从 2023 年的1,454 亿美元增至18,269 亿美元左右，预测期间复合年增长率为 28.8% 2024年至2033年期间。

数据科学平台是一种集成技术解决方案，为数据科学家和分析师提供工具和功能，以提高数据分析、模型开发和部署的效率和效果。这些平台旨在简化整个数据科学工作流程，包括数据准备、探索、建模和实施。

由于对数据驱动决策流程的需求不断增长以及各行业对更复杂的数据分析技术的需求，数据科学平台市场正在经历快速增长。组织正在利用数据科学大数据的扩展、人工智能和机器学习技术的进步以及对预测分析的日益重视进一步推动了市场的扩张。随着企业不断认识到数据科学在获得竞争优势方面的价值，数据科学平台的采用率必将上升，使其成为现代数据生态系统的关键组成部分

在 2022 年数据科学平台的竞争格局中，Microsoft Azure 机器学习成为市场领导者，占据了超过 16% 的市场份额。这一领先地位归功于其全面的机器学习工具和服务套件，可满足从模型开发到部署的广泛数据科学需求。紧随其后的是 SAS、IBM、MathWorks 和 Google Cloud，每个都提供强大的数据科学能力，并为市场的多样性和创新做出贡献。

数据科学领域见证了重大的金融活动，2022 年该领域初创企业的风险投资资金在 198 笔交易中达到51 亿美元，比上一年增长10%。值得关注的投资包括 Dataiku 的3 亿美元融资和 H2O.ai 的1 亿美元融资，突显了投资者对数据科学技术潜力的信心。这些投资表明了一个充满活力的生态系统，初创公司在推动创新和扩大市场边界方面发挥着至关重要的作用。

2022 年观察到的一个重要趋势是基于云的数据科学平台的加速采用，其增长超过20%。这种向云平台的转变，目前占总收入的35％，凸显了战略模式公司已经利用云环境提供的可扩展性、灵活性和成本效益。云能够帮助更轻松地访问先进的数据科学工具和计算资源，从而实现了数据科学的民主化，使各种规模的组织都能够利用数据分析和机器学习的力量。

从分析师的角度来看，数据科学平台市场有望持续增长和发展。云平台市场份额的不断增加反映了更广泛的数字化转型趋势，而风险投资资金的流入则标志着对创新数据科学解决方案的健康需求。随着组织越来越依赖数据驱动的洞察力进行决策，对先进数据科学平台的需求预计将会上升，从而进一步刺激市场竞争和技术进步。

关键要点

• 数据科学平台市场正在蓬勃发展。预计将出现大幅增长，预计到 2033 年价值将达到 18,269 亿美元，2024 年至 2033 年复合年增长率高达 28.8%。
• 2022 年，Microsoft Azure 机器学习凭借其广泛的机器学习工具套件和超过 16% 的市场份额占据市场主导地位。
• 金融格局：该行业经历了重大的金融活动，2022 年，风险投资资金在 198 笔交易中达到51 亿美元，这表明投资者对数据科学技术充满信心。
• 平台主导地位：2023 年，平台细分市场占据主导市场地位，在其推动下占据了超过 75.9% 的份额。在支持数据驱动的决策流程和为数据科学生命周期管理提供全面的环境方面发挥着不可或缺的作用。
• 应用领导力： 营销和销售细分市场在 2023 年占据市场领先地位，占据超过36.1%的份额，这凸显了数据分析和机器学习在转变营销和销售策略方面的关键作用。
• 最终用户偏好：银行、金融服务和保险 (BFSI) 细分市场在 2023 年获得了超过 25.5% 的显着市场份额，该行业越来越依赖数据驱动的决策来提高运营效率和提供个性化客户服务。
• 北美在技术基础设施、互联网高普及率以及对研发的高度重视等因素的推动下，在 2023 年成为领先地区，占据了超过 33.7% 的份额。

组件分析

2023年，平台细分市场在数据科学领域占据主导市场地位ce 平台市场，占有超过 75.9% 的份额。

这一重要市场份额可归因于这些平台为开展数据驱动决策流程的组织提供的核心价值。数据科学平台提供了一个集成环境，支持整个数据科学生命周期，从数据准备和分析到模型构建、测试和部署。

这种集成对于寻求简化数据科学运营、缩短洞察时间并确保部署准确可靠的预测模型的企业至关重要。数据日益复杂，以及需要复杂的分析工具和算法来提取可行的见解，进一步巩固了平台细分市场的领先地位。

随着组织处理更大量的数据和更复杂的数据类型，对能够处理这些复杂性的综合数据科学平台的需求成长。这些平台在用户友好的环境中提供先进的分析功能、机器学习算法和数据可视化工具，对于旨在有效利用数据科学的企业来说是不可或缺的。

此外，这些平台的采用激增是由它们提供的可扩展性和灵活性推动的，使各种规模的组织能够根据特定的业务需求定制其数据科学工作。随着基于云的数据科学平台的兴起，企业现在可以访问强大的计算资源和尖端技术，而无需对基础设施进行大量前期投资。

随着越来越多的公司认识到将数据科学整合到其战略计划中的价值，这种可访问性有助于平台细分市场的主导地位。随着市场的发展，在持续的技术进步和对数据科学的日益认可的推动下，平台细分市场预计将继续保持领先地位。e 作为关键业务功能。

应用分析

2023 年，营销和销售部门在数据科学平台市场中占据主导地位，占据了36.1% 的份额。这种领先地位可归因于数据分析和机器学习在转变营销和销售策略方面发挥的关键作用。

数据科学平台使组织能够利用从购买模式到社交媒体互动的大量消费者数据，使他们能够收集推动个性化营销、优化销售流程和增强客户参与度的见解。实时分析这些见解并据此采取行动的能力已成为数字时代的竞争优势，使数据科学平台成为营销和销售部门不可或缺的一部分。

营销和销售领域的主导地位进一步得到了加强。在竞争激烈的市场环境中，企业越来越需要提供有针对性和高效的营销活动。数据科学平台有助于客户细分、预测购买行为并衡量营销活动的有效性，从而提高投资回报率并减少无用功。

此外，高级分析和人工智能算法的集成使公司能够预测市场趋势、优化定价策略并发现新的收入机会，从而推动该细分市场在市场中的领先地位。此外，数字渠道的激增导致营销人员和销售专业人员可用的数据数量和种类激增。

数据科学平台提供了管理和分析这些数据所需的工具，使组织能够快速做出明智的决策。随着公司继续优先考虑以客户为中心的方法，并寻找营销和销售创新的方法策略，对数据科学平台的依赖预计将增长，进一步巩固营销和销售细分市场的市场主导地位。

最终用户分析

2023 年，银行、金融服务和保险 (BFSI) 细分市场在数据科学平台市场中占据主导地位，占据了超过25.5% 份额。这一巨大的市场份额主要是由于 BFSI 行业越来越依赖数据驱动的决策来提高运营效率、管理风险和提供个性化客户服务。

数据科学平台提供这些任务所需的高级分析功能，支持从欺诈检测和信用风险评估到客户细分和个性化营销的一切。 BFSI 行业需要应对复杂的监管环境，凸显了该行业的领先地位并管理大量敏感的财务数据。

它支持强大的数据分析、报告功能和预测模型，以便在潜在风险成为问题之前识别它们，从而促进遵守监管要求。此外，在金融机构努力通过客户体验实现差异化的时代，这些平台提供了理解和预测客户行为、定制产品和服务以及优化客户互动所需的工具。

此外，BFSI 领域的数字化转型以区块链、人工智能和机器学习等技术的快速采用为特征，进一步推动了对数据科学平台的需求。这些平台是处理和分析这些技术生成的数据不可或缺的一部分，从而使 BFSI 组织能够创新并保持竞争优势。

Key M市场细分

按组件

• 平台
• 服务

按应用

• 营销和销售
• 物流
• 财务和会计
• 客户支持
• 其他应用

最终用户

• IT 和电信
• 医疗保健
• BFSI
• 制造业
• 零售和电子商务
• 能源和公用事业
• 政府
• 其他最终用户

驱动因素

数据量和复杂性激增

数据量和复杂性的指数级增长是数据科学平台市场的重要驱动力。随着跨行业的企业从数字交易、社交媒体、物联网设备等生成大量数据，利用这些数据获得战略洞察的需求变得至关重要。

数据科学平台为分析、建模和解释数据提供了全面的解决方案。复杂的数据集，使组织能够发现模式、预测趋势并做出明智的决策。数据的激增，加上对数据驱动决策的需求，推动了数据科学平台的采用，因为它们提供了有效管理大数据并从大数据中提取价值的必要工具。

限制

技能差距和人才短缺

数据科学平台市场面临的主要限制是以下领域的巨大技能差距和人才短缺数据科学和分析。尽管对数据驱动的见解的需求不断增长，但能够有效操作数据科学平台和应用先进分析技术的熟练专业人员却明显缺乏。

这种人才短缺阻碍了组织充分利用数据科学平台的功能，从而限制了市场增长。公司常常很难找到并保留驾驭市场所需的专业知识数据科学的复杂性，使得实施和充分利用数据科学平台的潜力具有挑战性。

机遇

人工智能和机器学习的进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步为数据科学平台市场带来了巨大的机遇。随着人工智能和机器学习技术的发展，它们增强了数据科学平台的功能，使其更加强大，并可供更广泛的受众使用。

这些进步实现了更复杂的数据分析、预测建模和复杂流程的自动化，为跨行业创新开辟了新的可能性。将人工智能和机器学习集成到数据科学平台中，不仅提高了数据分析的效率和准确性，还使企业能够探索新的用例并以以前难以想象的方式创造价值。

挑战

数据隐私和安全问题

数据科学平台市场面临的关键挑战之一是解决数据隐私和安全问题。随着数据科学平台处理和分析大量敏感信息，它们成为网络威胁和数据泄露的主要目标。确保这些平这一挑战需要对安全措施和合规策略进行持续投资，这可能会减缓市场的采用和创新。

区域分析

2023 年，北美成为数据科学平台市场的领先地区，以超过33.7%的份额占据主导市场地位。北美对数据科学平台的需求到 2023 年将达到 490 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

该地区强大的市场地位可归因于几个关键因素。首先，北美拥有包括美国硅谷在内的几个主要技术中心，促进创新并吸引数据科学领域的顶尖人才。该地区领先的技术公司、研究机构和大学的存在进一步促进了数据科学平台的开发和采用。

此外，北美市场受益于该地区先进的技术基础设施和高互联网普及率。高可靠性的广泛应用高速互联网连接和强大的云计算服务有助于数据科学平台的无缝实施和使用。这种基础设施优势使北美的组织能够有效地利用数据分析和机器学习功能，从而推动对数据科学平台的需求。

此外，该地区对研究和开发的高度重视，加上数据驱动决策的文化，推动了数据科学平台在各个行业的采用。北美企业，包括金融、医疗保健、零售和制造领域的企业，认识到利用数据获取洞察、优化运营和推动创新的重要性。这种对数据科学技术的投资意识和意愿有助于该地区在数据科学平台市场的领导地位。

展望未来，北美数据科学平台市场预计将继续其增长轨迹人工智能和机器学习的日益普及、对预测分析的需求不断增长以及对高级数据管理和治理解决方案的需求等因素推动了工厂的发展。此外，该地区强大的技术提供商和服务供应商生态系统，加上支持数字化转型的有利政府举措，将进一步推动北美市场的扩张。

报告涵盖的主要地区和国家：

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

数据科学平台市场的特点是存在多个关键参与者，每个参与者都通过创新、战略合作伙伴关系和扩张努力为行业的增长做出贡献。这些公司从成熟的技术巨头到新兴的初创公司，都在争夺对高级分析和机器学习功能日益增长的需求的份额

微软凭借其 Azure 机器学习产品，微软已将自己定位为数据科学平台市场的领导者。该公司利用其广泛的云基础设施和人工智能功能，提供全面且可扩展的平台，满足广泛的数据科学需求。微软的优势在于能够将 Azure 机器学习与其他 Azure 服务集成，为数据科学家构建、训练和部署模型提供无缝环境。

顶级市场领导者

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAS Institute
• Alteryx, Inc.
• SAP SE
• Google LLC
• TIBCO Software Inc.
• RapidMiner, Inc.
• KNIME AG
• Databricks, Inc.
• Cloudera, Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

1. SAP SE：

• 2023 年 2 月：推出 SAP Data Intelligence Cloud，这是一个具有嵌入式数据科学功能的数据摄取、准备和分析综合平台。
• 2023 年 6 月：推出 SAP Business Network for Industries，将企业与行业特定的数据集和分析工具连接起来。
• 12 月2023：收购d Signavio，一家领先的流程挖掘软件提供商，通过流程优化功能增强其数据智能平台。

2. Oracle 公司：

• 2023 年 2 月：推出 Oracle Analytics Cloud，这是一个集成数据可视化、商业智能和机器学习功能的统一平台。
• 2023 年 4 月：与 Databricks 合作，提供其数据科学平台与 Oracle 云基础设施的无缝集成。
• 2023 年 8 月：收购可解释人工智能解决方案领域的领导者 Gradiant AI，增强其平台的可解释性和信任度。