拡張アナリティクス市場規模は、2023年の181億7,000万米ドルから、予測期間（2023年～2028年）のCAGR 28.09%で、2028年までに626億5,000万米ドルに成長すると予測されます。
機械学習と自然言語作成を使用してデータ準備、データ発見、洞察共有を自動化することは、拡張アナリティクスと呼ばれる。ビジネスインテリジェンスツールに人工知能を組み込み、市民データサイエンティストや他のビジネスユーザーのアナリティクス作業を促進する。
企業データの複雑化により、拡張アナリティクスの採用率は飛躍的に高まっている。プロセスが複雑になると時間がかかるようになるため、人工知能によって分析のスピードと精度が向上します。
強化されたアナリティクスの支援により、自動化された洞察が生み出される。これらの自動化された洞察は、企業の業績と一般的なブランドの健全性の評価、成長の可能性と領域の発見、市場における競合商品に関するブランドの立ち位置の包括的な把握に利用できる。これらの各要素は、企業計画の策定に役立つ。
さらに、拡張アナリティクスは、包括的なデータの組み合わせを調べることで、生産に影響を与える要素を特定することができます。拡張アナリティクスを使えば、ビジネスユーザーは問い合わせに対する答えを素早く簡単に見つけることができます。データアナリストが空白を埋めるまで、それほど長く待つ必要はありません。
自然言語処理（NLP）と会話型アナリティクスは、拡張アナリティクスの2つの構成要素であり、市民データサイエンティストのような技術的専門性の低い専門家がデータや洞察と対話し、ビジネスへの提言を提供することを可能にする。
COVID-19の大流行により、効果的なソリューションが即座に必要となり、その結果、拡張アナリティクスなどのAIモデルや技術への革新的なアプローチが必要となり、市場の収益成長につながった。
市場動向
小売部門は予測期間中に大幅な成長が見込まれる
すべての店舗内防犯カメラ、ソーシャルメディアデータ収集、消費者インサイト、履歴データとの相関関係から収集されたデータの分析により、拡張アナリティクスは小売業のeコマースプロセスに重要な洞察を与える。これにより、洞察を迅速に生み出すことができる。これは人工知能（AI）を統合することで可能になり、ビジネスデータにスケール、スピード、効率の力を与える。
今日の小売企業が成功を望むのであれば、顧客をより鋭く重視しなければならない。消費者はシンプルなショッピング体験を望んでいる。そのため、今日のマーケティングは適切で的を絞ったものでなければならない。すべての顧客を、独自の購買習慣を持つ個人として扱う必要がある。小売業者は、拡張アナリティクスを活用し、購買習慣や顧客のコメントなどの情報を収集するデータインサイトに応じてパーソナライズできるマルチレベル・アワードを作成することができる。これにより、小売業者は顧客により焦点を絞ったビジネス戦略を立てることができる。
拡張されたインテリジェンス・システムにより、小売テクノロジーはエンドユーザー産業の上に追加することができます。小売業界のあらゆるレベルでの意思決定をサポートするために、組織はデータ準備、機械ベースのアルゴリズム、ディープラーニング、高度な分析、インサイトディスカバリーのための自動化システムの確立に集中することができる。
アナリティクスの導入は小売業界では困難だったが、最近では拡張アナリティクス・ソリューションと融合している。例えば、店舗内の販売員は誰でも、売上を伸ばすためにできることの上位をシステムに尋ねることができ、拡張アナリティクスとNLPのおかげで徹底的な回答を得ることができる。
北米が最大の市場成長を遂げる見込み
人工知能（AI）がいつの日か人間の知能に匹敵する、あるいは完全に取って代わるようになるだろうという市場の受容は、過去数年間における北米でのAIおよび機械学習技術の急速な採用率によって拍車がかかっている。
近代的なインフラ、大規模な資金調達の機会、多くの業界にわたる多様な顧客基盤、イノベーションを支援する環境、高度なスキルを持つ労働力の確保が、拡張アナリティクス・ソフトウェアとサービスの登場を後押しする要因となっている。
データ・ユーザーは、頭の働かない、時間のかかる、反復的な作業をいくつも強いられていた。AIはこれらの作業を自動化し、リアルタイムで完了させることを可能にし、人間の生産性を大幅に向上させた。生産性の最大化は、製造業者間の競争が熾烈なアメリカ地域の企業にとって、利益の向上や全体的な収入の増加を支援することができる。
拡張アナリティクスを使用することで、地域アナリストは、最も時間を要するデータクレンジングに多くの時間を費やすことなく、分析に集中することができます。これにより効率が向上し、米国とカナダ全域の企業に競争上の優位性をもたらします。
産業概要
拡張アナリティクス市場の競争は中程度で、少数の重要なプレーヤーが存在する。現在、市場シェアで市場を支配しているプレーヤーもいる。しかし、分析サービスの進歩により、新興国全体で新規参入企業が市場での地位と商業的足跡を伸ばしている。新規参入企業の数が多いため、予測期間を通じて市場は細分化し始めると予測される。競争優位性を獲得するため、各社は製品のイノベーションに注力している。
2023年1月、QlikTech International ABはTalendの買収を発表し、提案された統合は、顧客が最も差し迫ったデータ統合、トランスフォーメーション、ガバナンスのニーズに対応できるよう支援する独自のクラウドに依存しないポートフォリオを提供し、リアルタイムデータとアプリケーションの統合、データガバナンス、データ品質、トランスフォーメーション、アナリティクス、人工知能、機械学習にわたる業界をリードするソリューションで包括的かつ補完的な機能を提供する。
2022年5月、セールスフォース・インクはTableau Cloudを発表した。Tableau Cloudは、ユーザーが企業レベルでTableauのすべてのメリットを得るための最も迅速でシンプルな方法である。このサービスは、以前はTableau Onlineとして知られていたものの次のイテレーションであり、直感的で強力かつ使いやすい分析ツールを提供することで、生産性を向上させるイノベーションを提供します。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 新規参入者の脅威
4.2.2 買い手／消費者の交渉力
4.2.3 サプライヤーの交渉力
4.2.4 代替製品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 技術スナップショット
5 市場ダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 複雑なビジネスデータを扱う需要の増加
5.1.2 ビジネスインテリジェンスツールの大量導入
5.2 市場の阻害要因
5.2.1 人間知能の代替による抵抗感
6 市場区分
6.1 展開別
6.1.1 オンプレミス
6.1.2 クラウド
6.2 エンドユーザー産業別
6.2.1 BFSI
6.2.2 通信・IT
6.2.3 小売
6.2.4 ヘルスケア
6.2.5 製造業
6.2.6 メディア＆エンターテインメント
6.2.7 その他のエンドユーザー産業
6.3 地域別
6.3.1 北米
6.3.1.1 米国
6.3.1.2 カナダ
6.3.2 欧州
6.3.2.1 イギリス
6.3.2.2 ドイツ
6.3.2.3 フランス
6.3.2.4 その他の地域
6.3.3 アジア太平洋
6.3.3.1 中国
6.3.3.2 日本
6.3.3.3 オーストラリア
6.3.3.4 その他のアジア太平洋地域
6.3.4 その他の地域
7 競争環境
7.1 企業プロフィール
7.1.1 マイクロソフト
7.1.2 QlikTech International AB
7.1.3 IBM Corporation
7.1.4 株式会社セールスフォース・ドットコム
7.1.5 SAP SE
7.1.6 SAS Institute, Inc.
7.1.7 TIBCO Software Inc.
7.1.8 Sisense Inc.
7.1.9 ThoughtSpot Inc.
7.1.10 MicroStrategy Inc.
7.1.11 グッドデータ・コーポレーション
8 投資分析
9 市場機会と将来動向
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