2013 解析・分析ソリューション市場の展望 -ビッグデータ時代の注目市場-

ビッグデータというキーワードの登場とともに、統計・解析ソリューションへの注目が集まっている。本調査レポートは、統計・解析市場がビッグデータによりどのような影響を受けるのかを概観する資料となった。具体的には、数値解析・数値計算、応用数値解析(CAE、IT創薬)、統計解析・データマイニング、BIツールといった市場に対する市場動向をレポートした。

発刊日: 2013/06/28 体裁: A4 / 215頁
資料コード: C55101800 PDFサイズ: 2.9MB
カテゴリ: 情報通信

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調査資料詳細データ

調査概要
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調査目的:ビッグデータというキーワードの登場とともに、統計・解析ソリューションへの注目が集まっている。本調査レポートは、統計・解析市場がビッグデータによりどのような影響を受けるのかを概観する資料となっている。
調査期間:2013年1月~2013年6月

リサーチ内容

■本資料のポイント

  • 解析・分析ソリューションとして、解析系ツールを横串で分析
  • ユーザー調査による企業の保有データ量に関する分析を収録

■調査結果サマリー

●解析ソフトウェア市場に関する調査結果2013 
 ~ビッグデータがインパクトを与える1千億円の成長市場~
・解析ソフトウェア市場は2013年に1千億円を突破すると予測
・ビッグデータによるデータ活用機運や応用製品が市場をけん引

■本資料の概要

Ⅰ 解析・分析市場の動向
Ⅱ 各市場の動向
Ⅲ 企業のデータ保有状況の分析
Ⅳ 個票編
Ⅴ アンケート集計編

■掲載内容

Ⅰ 解析・分析市場の動向

1.解析・分析市場の分類について
  1.1.解析・分析市場とビッグデータ
  1.2.解析・分析市場の整理
    図表1 統計学の分類
    1.2.1.「数値解析・数式処理」と「統計解析・マイニング」の違い
    図表2 スケールアップ/スケールアウト
    1.2.2.「統計解析」と「マイニング」の違い
    図表3 統計解析とデータマイニングの違い
    1.2.3.BIとBAの違い
    1.2.4.ソフトウェアからみた分類
    図表4 ソフトウェアからみた分類
2.ビッグデータとの関係
  2.1.専門家によるビッグデータ不要論は本当か
  2.2.統計解析・データマイニングにとってのビッグデータ
    2.2.1.従来型統計解析とビッグデータ解析の違い
    サンプリングする、しない
    クリーニングする、しない
    因果関係を重視する、相関関係を重視する
    データ量はビッグである必要があるのか
    2.2.2.ビッグデータならでは、の領域とは
    図表5 ビッグデータが生きる領域
  2.3.数値解析にとってのビッグデータ
    どこまでも増え続けるデータ量
    スケールアップか、スケールアウトか
    クラウド+ビッグデータがもたらす影響
    ビッグデータ時代が新たな需要を生む
    2.4.ビッグデータに対する現実的な対応に関する提言
    2.4.1.ビッグデータは偏在している
    図表6 保有する電子データ量(自社内+外部)
    図表7 ITベンダのクラウド基盤の利用目的
    2.4.2.人材不足が最大のボトルネックに
3.今後の予測・分析市場
  3.1.今後の市場規模予測
    3.1.1.BI市場
    3.1.2.統計解析
    3.1.3.数値解析
    3.1.4.IT創薬
    3.1.5.CAE
    図表8 解析・分析市場規模推移(2011~2016予測)

Ⅱ 各市場の動向

4.数値解析汎用数値解析市場概況
  4.1.市場規模・概況
    図表9 数値解析汎用数値解析市場規模の推移
  4.2.プレイヤー動向
    図表10 数値解析汎用数値解析ベンダー別出荷実績の推移
    図表11 数値解析汎用数値解析市場シェア(2012年/2013年予測)
  4.3.ビッグデータの影響
5.数値解析応用ソフトウェア市場概況
  5.1.IT創薬
    5.1.1.市場規模・概況
    図表12 IT創薬市場規模の推移
    5.1.2.プレイヤー動向
    図表13 IT創薬ベンダー別出荷実績の推移
    図表14 IT創薬市場シェア(2012年/2013年予測)
    5.1.3.ビッグデータの影響
  5.2.CAE
    5.2.1.市場規模・概況
    図表15 CAE市場規模の推移
    5.2.2.プレイヤー動向
    図表16 CAEベンダー別出荷実績の推移
    図表17 CAE市場シェア(2012年/2013年予測)
    5.2.3.ビッグデータの影響
6.統計解析ソフトウェア市場概況
  6.1.市場規模・概況
    図表18 統計解析ソフトウェア市場規模の推移
  6.2.プレイヤー動向
    図表19 統計解析ベンダー別出荷実績の推移
    図表20 統計解析市場シェア(2012年/2013年予測)
  6.3.ビッグデータの影響
7.BI市場概況
  7.1.市場規模・概況
    図表21 BIソフトウェア市場規模の推移
  7.2.プレイヤー動向
    図表22 BIベンダー別出荷実績の推移
    図表23 BI市場シェア(2012年/2013年予測)
  7.3.ビッグデータの影響

Ⅲ 企業のデータ保有状況の分析

8.アンケートについて
  8.1.アンケート実施内容
9.保有するデータ量
  9.1.保有データ量は平均75TBだが
    9.1.1.保有データ量の調査方法について
    図表24 保有する電子データ量一覧
    図表25 カテゴリと階級値
    9.1.2.保有データ量(自社内)
    図表26 保有するデータ量(自社内)
    図表27 保有するデータ量(自社内)パレート図
    9.1.3.保有データ量(社外)
    図表28 保有する電子データ量(外部)
    9.1.4.保有データ量(自社内+外部)
    図表29 保有する電子データ量(自社内+外部)
    図表30 保有するデータ量(自社内+社外)パレート図
10.ビッグデータに対する認識と期待
  10.1.ビッグデータの認知度
    図表31 ビッグデータの認知度
  10.2.ビッグデータとして活用できそうなデータ
    図表32 ビッグデータ活用ができそうなデータ(MA)
  10.3.ビッグデータ活用で実現したいこと
    図表33 ビッグデータ活用で実現したいこと(MA)
11.BIおよびDWHの導入
  11.1.DWHの導入状況
    図表34 DWHの導入状況
  11.2.BIの導入状況
    図表35 BIの導入状況

Ⅳ 個票編

数値解析・応用数値解析
  ウルフラムリサーチアジアリミテッド、株式会社ヒューリンクス、
  マスワークス合同会社、ローグウェーブソフトウェアジャパン株式会社
IT創薬
  アクセルリス株式会社、シュレーディンガー株式会社、
  富士通株式会社、株式会社菱化システム
BI・統計解析
  ウイングアーク株式会社、SAPジャパン株式会社、クリックテック・ジャパン株式会社、
  株式会社KSKアナリティクス、SASInstituteJapan株式会社、株式会社数理システム、
  TableauJapan株式会社、日本アイ・ビー・エム株式会社、

企業個票【データ編】
  アクセルリス株式会社、アンシス・ジャパン株式会社、ウイングアーク株式会社、
  ウルフラムリサーチアジアリミテッド、SAPジャパン株式会社、
  クリックテック・ジャパン株式会社、株式会社KSKアナリティクス、
  SASInstituteJapan株式会社、株式会社CD-adapco、シュレーディンガー株式会社、
  株式会社数理システム、TableauJapan株式会社、日本アイ・ビー・エム株式会社、
  日本オラクル株式会社、富士通株式会社、マスワークス合同会社、
  株式会社菱化システム、ローグウェーブソフトウェアジャパン株式会社

Ⅴ アンケート集計編

1.プロフィール
  1.1.業種
    1.1.1.売上高規模別業種
    1.1.2.従業員数規模別業種
  1.2.売上高規模
    1.2.1.業種別売上高規模
    1.2.2.従業員数規模別売上高規模
  1.3.従業員数規模
    1.3.1.業種別従業員数規模
    1.3.2.売上高規模別従業員数規模
  1.4.IT関連要員数規模
    1.4.1.業種別IT関連要員数規模
    1.4.2.売上高規模別IT関連要員数規模
    1.4.3.従業員数規模別IT関連要員数規模
2.保有データ量
  2.1.自社内保有データ量
    2.1.1.業種別自社内保有データ量
    2.1.2.売上高規模別自社内保有データ量
    2.1.3.従業員規模別自社内保有データ量
  2.2.自社内保有データ量(分からない除外)
    2.2.1.業種別自社内保有データ量(分からない除外)
    2.2.2.売上高規模別自社内保有データ量(分からない除外)
    2.2.3.従業員規模別自社内保有データ量(分からない除外)
  2.3.外部保有データ量
    2.3.1.業種別外部保有データ量
    2.3.2.売上高規模別外部保有データ量
    2.3.3.従業員規模別外部保有データ量
  2.4.外部保有データ量(分からない除外)
    2.4.1.業種別外部保有データ量(分からない除外)
    2.4.2.売上高規模別外部保有データ量(分からない除外)
    2.4.3.従業員規模別外部保有データ量(分からない除外)
  2.5.自社内+外部保有データ量
    2.5.1.業種別自社内+外部保有データ量
    2.5.2.売上高規模別自社内+外部保有データ量
    2.5.3.従業員規模別自社内+外部保有データ量
  2.6.ビッグデータの認知度
    2.6.1.業種別ビッグデータの認知度
    2.6.2.売上高規模別ビッグデータの認知度
    2.6.3.従業員規模別ビッグデータの認知度
  2.7.ビッグデータ活用ができそうなデータ(MA)
    2.7.1.業種別ビッグデータ活用ができそうなデータ
    2.7.2.売上高規模別ビッグデータ活用ができそうなデータ
    2.7.3.従業員規模別ビッグデータ活用ができそうなデータ
  2.8.ビッグデータ活用で実現したいこと
    2.8.1.業種別ビッグデータ活用で実現したいこと
    2.8.2.売上高規模別ビッグデータ活用で実現したいこと
    2.8.3.従業員規模別ビッグデータ活用で実現したいこと
  2.9.DWHの導入状況
    2.9.1.業種別DWHの導入状況
    2.9.2.売上高規模別DWHの導入状況
    2.9.3.従業員規模別DWHの導入状況
  2.10.BIの導入状況
    2.10.1.業種別BIの導入状況
    2.10.2.売上高規模別BIの導入状況
    2.10.3.従業員規模別BIの導入状況
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